2025年2月，微软联合创始人、亿万富翁慈善家比尔·盖茨（Bill Gates）出现在《今夜秀》上，并分享了一些关于人工智能（AI）的大胆预测。他告诉主持人吉米·法伦（Jimmy Fallon），十年内，AI将能够提供“出色的医疗建议”，并且人类将不再需要“处理大多数事情”。
这不是我们第一次听到AI将很快取代医生的说法，通常很难认真对待这些说法。然而，就在盖茨的技术预测之后不久，谷歌的研究人员发布了一项研究，介绍了Articulate Medical Intelligence Explorer（AMIE），这是一种专为临床互动和诊断对话设计的AI系统。
迈克·沙克曼博士（Mike Schaekermann, PhD）是参与这项研究的谷歌健康研究科学家。他说：“试验‘涉及专科医生和患者演员’，评估了诊断准确性、沟通、同理心和管理推理。‘AMIE在这些特定研究环境中经常表现得与初级保健医生相当或更好。’”根据提供的提示，AI正确诊断的准确率为60%，而未借助AI的人类医生的准确率约为34%。
这并不意味着医生在短期内会被AI取代——现在，今天，在2025年——但它确实提出了一个问题：25年后会怎样？技术年份就像狗年一样快。谷歌已经与贝斯以色列女执事医疗中心合作进行了一项前瞻性研究，“探索AMIE如何帮助收集就诊前的信息，并了解临床医生和患者在现实环境中的看法。”沙克曼说。
随着技术继续以冲刺的速度发展，研究人员继续探索AI不仅作为工具的应用，还研究其在与人类医生面对面竞争中的表现，到2050年，医生是否会被新技术取代或其角色被减少？
让我们玩一下科幻牌。用机器取代医生感觉像是科幻小说，因为它感觉像是虚构的。但今天的一切，从互联网到Wi-Fi再到口袋里的触屏超级计算机，都曾经感觉像是虚构的。
科幻变成现实即将到来：贝克曼研究所的研究人员最近开发了一种AI模型，可以准确识别医学图像中的肿瘤和疾病。伦敦癌症研究所创建了一个原型测试，使用AI在不到48小时内预测最佳的抗癌药物组合。伦敦国王学院医院正在招募患者参加一项新的AI工具的临床试验，该工具可以识别MRI头部扫描中的异常情况，Med-PaLM和ChatGPT也都通过了美国医学执照考试。
露西安娜·达德里奥博士（Luciana D'Adderio, PhD）是艾伦·图灵研究所的图灵研究员，也是爱丁堡大学医学信息学中心行为AI实验室的创始人。她的研究表明，临床医生现在可以使用AI进行初步评估，而不仅仅是确认诊断。“这些变化可能会使患者受益，提高大血管闭塞的检测率，”达德里奥说，“但更重要的是，AI可以立即提供脑损伤程度和治疗潜力的预测图。”
这只是开始。“到2050年，我预计AI将成为整个诊断病理工作流程中深度整合的横向层，”费萨尔·马哈茂德博士（Faisal Mahmood, PhD）说，他是布里格姆妇女医院和哈佛医学院的病理学副教授，他的实验室致力于机器学习和数据融合。“常规切片将自动分诊，使病理学家能够专注于复杂病例。AI将基于预测模型预订单辅助测试，生成式AI系统将充当智能助手——回答诊断问题、突出关键发现，甚至起草结构化的病理报告。”
这听起来像是一个美好的情景：一种真正快速、准确、可靠的技术，增强医生/患者的互动并改善护理。无论是医生还是患者都不会反对这样的未来。
大卫·德拉诺夫博士（David Dranove, PhD）描绘了一幅不太乐观的画面。他是西北大学凯洛格管理学院卫生行业管理的沃尔特·J·麦克纳尼教授，研究了AI如何改变医疗保健的未来。他认为，到2050年，AI可以“充分替代放射科医生，而且成本更低，因为AI可以规模化。”
人类仍然会在医学领域发挥作用，因为人类“在检测和解释彼此的言语、姿势、面部表情等方面的能力要强得多，”他说。“这些对于获取病史、形成诊断和制定及传达治疗计划至关重要。”
这对希望在明天的医疗保健领域发展的医学生意味着什么？“你最好有很强的人际交往能力，”德拉诺夫说。“如果你只能为你的病人带来书本知识——知道该开哪些检查和根据客观数据实施哪些协议——而没有能力根据你感知到的不同患者之间的差异做出主观决定，那么你还不如让位给计算机。”
记住“患者护理”这个词，他建议。“如果你不擅长‘护理’，那么你可能会发现自己是可替代的。”
看看目前护理领域的情况也许会有帮助，护士工会已经在抵制AI对传统护理角色的侵入，新数据也显示AI的成本远低于人类护士（每小时9美元 vs 每小时35-40美元）。
从基本业务的角度来看，如果新技术可以降低成本，尤其是人力成本，为什么不会削减这些成本呢？如果新技术可以自动化、简化，并且表现得与较慢（人类）方法一样好或更好，为什么不进行替换呢？如果现在正在进行医生与AI的头对头研究，而AI已经在获胜，那么25年后这种竞争会是什么样子？
尽管如此，达德里奥并不认为AI会导致大规模裁员。“人类判断仍然非常重要，”她说。她怀疑再过几十年，人们会将AI工具作为医疗咨询的第一资源，“就像他们现在使用谷歌一样。”而且AI可能能够检索多模态数据并利用这些数据改进其预测。但达德里奥觉得“很难看到AI完全取代临床医生，至少不是最简单的任务。”
你信任谁（或什么）？
在最近的一次Medscape采访中，科技高管彼得·戴曼迪斯（Peter Diamandis）讲述了一个朋友的故事。这位朋友感到不适，几个月里看了几位医生，但都没有得出明确诊断，直到最后一位医生正确诊断出淋巴瘤。
当得知这个消息时，他的朋友“把三个月前的数据输入Claude 3.7进行鉴别诊断，”戴曼迪斯说。“淋巴瘤排在第一位。这是三个月前的数据。所以我告诉人们，抓住你的数据[并]获得……不是第二意见——而是AI意见。[这]将变得越来越普遍。”
这概括了当前关于AI的争论以及AI未来可能成为的样子：你信任你的医生吗？还是你信任机器能做出正确的诊断？
大型AI的信任问题仍然存在，特别是那些训练在线文本的算法，这些文本可能涵盖从疾病控制和预防中心的数据到X平台上分享的帖子。
“确保事实准确性并减轻错误信息是医学AI的关键研究重点，”沙克曼说，他声称AMIE只关注权威知识来源，如经过整理的医学数据集、临床实践指南和药品目录，“而不是从开放互联网上不受控制地学习。”
但这不仅仅是关于错误信息渗入AI算法的问题。在它们被部署到医院并在患者身上使用之前，AI供应商需要经过严格的质量和性能验证。但一旦获得批准，“AI算法就被‘冻结’了，这意味着它们不能改变，也不能从处理的数据中学习，”达德里奥说。
此外，AI算法是在数据库上测试的，“这些数据库可能不代表实际采用该算法的医院的患者群体，”达德里奥说。“例如，软件可能是在东欧样本群体上测试的，然后在英国医院使用。这意味着算法本质上是有偏见的，每次在新的医院站点实施时都需要重新测试，以验证其在医院实际患者群体中的表现。”
2024年哈佛大学的一项关于GPT-3诊断和分诊能力的研究发现，AI可以在88%的时间内做出正确诊断，而人类医生在同一提示下可以达到96%。但该工具的准确性取决于患者对其症状的描述。表述不清或缺乏关键信息的解释——人类医生更有可能理解——会导致AI犯更多错误。
还有一个问题是，患者是否愿意与聊天机器人而不是真人分享医疗信息。2023年皮尤调查显示，60%的美国人“会感到不舒服，如果他们的医疗服务提供者依赖人工智能来诊断疾病和推荐治疗方案。”
同年，心理健康应用程序Koko尝试使用GPT-3为其4000名用户编写鼓励信息。但据Koko联合创始人罗伯·莫里斯（Rob Morris）在X上分享的看法，尽管该技术允许他们更快更高效地互动，但用户并不满意。
“模拟的同情感让人感觉奇怪且空洞，”莫里斯写道。“机器没有真实的人类经验，所以当它们说‘那听起来很艰难’或‘我理解’时，听起来不真实。”
人类与AI，更好的合作
一些研究人员警告说，用AI取代医生存在“图灵陷阱思维”的风险，斯坦福大学医学教授、斯坦福医疗保健首席数据科学家尼加姆·沙阿博士（Nigam Shah, MBBS, PhD）说。图灵测试最早由计算机科学家艾伦·图灵在1950年提出，建议如果一台机器可以提供一个使其与人类无法区分的答案，那么也只有在这种情况下，才能将其描述为“智能”。
2023年，沙阿和他的同事在一个医疗环境中仔细研究了这一理论，研究了430名志愿者是否能够区分ChatGPT和真正的医生。平均而言，患者正确识别真实医生和AI的比例仅为65%。他们在高风险或复杂问题上更不愿意信任聊天机器人的诊断。
沙阿说，与其试图超越或取代人类，不如将重点放在AI如何补充人类工作上。“今天的思考似乎想象人类要么是监督者——捕捉AI的错误——要么是AI发挥全部价值的障碍，”他说。“我们需要问的问题是：什么是最佳的人机协作设置？也许AI可以进行筛查，以减少人类劳动。”
AI在医学诊断中的理想整合可能涉及找到这两种独特专业知识——机器能够迅速检测大量数据中的新兴模式，以及人类的临床判断——如何无缝合作。即使再过25年，“人类仍将是复杂诊断的基础，”达德里奥说。“AI并不是万无一失的；我们仍然需要临床医生回顾性地验证其决定的准确性。”
马哈茂德最近关于病理学AI模型的研究，如UNI和CONCH，展示了该技术如何通过利用大规模数据集来提高诊断准确性。他的希望是，最终这将“实现罕见疾病诊断的更全面和可扩展的方法，”他说。
但沙克曼指出，即使AI变得更加复杂，具有更深层次的推理和多模态，“我们设想这项技术主要增强而非取代临床医生，”他说。“特别是在依赖人类判断、同理心和医患关系的复杂互动中，如体检。目标是让AI处理特定任务，从而使临床医生能够专注于护理的人性化方面。”
沙阿建议，任何希望在医疗领域拥有持久职业生涯的医学生不仅要熟悉数据科学和数学，还要将其作为学术重点。“许多高中生已经开始培养良好的数据意识，”他说。“这将使他们在未来技术密集型的医疗世界中处于非常有利的地位。”
美国医学协会前主席杰西·埃伦菲尔德博士（Jesse Ehrenfeld, MD）更简洁地说：“AI不会取代医生，”他说，“但使用AI的医生将取代不使用AI的医生。”
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