非常高兴来到这里。玛丽亚，医学领域正处在一个激动人心的时代。确实如此。我们想聚焦人工智能如何全面影响医疗保健。首先从宏观层面来看，您已经看到了哪些进展？在AI及其对医疗保健的影响方面，已经做了哪些工作？嗯，现在还处于早期阶段，玛丽亚，但这非常非常令人兴奋。历史上，医疗保健行业对新技术的采用相对缓慢。而我们在AI上看到了完全相反的情况，尤其是生成式人工智能，以及你在这些大型语言模型中看到的最新技术。最近有研究表明，美国经济中我们采用这项技术的速度大约是其他行业的两倍。所以我们在整个领域都看到了影响——从发现、研究、将新药和新疗法从实验室带出，到交付，确保每个美国人都能利用我们现有的医生和医护人员队伍获得负担得起、可及、安全、高质量的护理。那么，具体是如何实现的呢？我的意思是，我们想了解AI如何影响早期癌症检测和其他疾病。您能详细介绍一下你们正在用AI做什么吗？尼古尔斯医生（医学博士）：是的。具体在癌症领域，这些模型的力量在于模式识别。想象一下，一位经验丰富的医生在其职业生涯中见过癌症不同表现形式的多种变体，无论是通过读取扫描来检测它，还是带领患者接受治疗。而人工智能让我们能够将数十年的个人医生经验浓缩到一个模型中，从而增强我们检测和治疗的能力。一些具体的例子——最近我们看到一项惊人的研究，它让我们能够查看胰腺癌患者的CT扫描。胰腺癌之所以致命且臭名昭著，是因为它极难早期发现。在这项研究中，研究人员能够比人类读片者提前多达16个月识别出胰腺癌的迹象。这就是这项技术将如何让我们更早地检测出癌症的一个例子。早期检测总能带来更多的治疗选择。在实验室中，药物开发方面也取得了巨大进展。你知道，2024年诺贝尔化学奖颁给了那些能够利用先进人工智能模拟蛋白质折叠的团队。在实验室中模拟蛋白质折叠的能力——因为归根结底，许多癌症治疗都是围绕找出哪种分子能够与给定癌症的特定蛋白质结合——极大地加速了药物开发，因为我们可以在计算机系统中进行大量测试，而不必像过去那样过早地进入湿实验室。所以，我们在发现领域看到了全面的进步。仍有待观察的是交付方面。我们必须能够将这些发现带出实验室，并将其转化为日常美国人的实际护理。是的。我的意思是，这太迷人了。纳贾尔博士，我想到了这一点，关于AI是否有效已经不再是争论的焦点，而是更多关于人类与机器之间的问题。您作为约翰·霍普金斯大学的肿瘤学家，请告诉我们您如何改变治疗癌症患者的方式，以及如何建议患者进行必要的医学检测，因为我们知道人类仍然掌控着局面，对吧？没错，布丽安娜。我想稍微退一步说，我们知道这项技术拥有巨大的前景，我们绝对需要全速前进，将这种前景带给临床上的患者。但现在仍然是非常早期的阶段。证据非常有限，当我提到证据时，我指的是发表在科学期刊上的、强有力的、经过同行评审的证据，证明AI对真实世界患者护理的影响。你知道，那个早期检测胰腺癌的例子，是在一项研究、一个试验方案中。因此，还有大量工作要做，以验证这项技术，并观察其在临床上的影响。我们正在部署它的地方，我们看到影响的地方——我举一个我自己诊所的例子——是在所谓的AI抄写员的使用上。你知道，许多去过医生办公室的人，在过去十年左右，在电子健康记录出现之后，医生坐在电脑前打字、看着电脑屏幕而不是看着病人的场景太常见了。而随着AI抄写员的出现，医生现在可以提前准备好这次就诊，那些系统可以阅读医疗记录并组织信息，这样医生在进入诊室时就能掌握更多关于患者的信息。然后在就诊期间，我们实际上可以坐下来看着患者，真正专注于患者，让AI抄写员在后台听着并为我们写笔记。这就是我们今天看到的正在部署的例子。这太不可思议了，因为你已经看到人们的寿命正在受到影响，正如你刚才提到的，对吧？所以，我认为现在说AI实际上正在延长人们的寿命还为时过早，这种说法太强烈了，现有证据还不足以支持。我们都乐观地认为这将会发生，我们正在非常非常努力地证明这一点，并安全地交付这项技术，以便实现这一目标。是的，好吧。纳贾尔博士，我们密切关注您的工作，非常感谢您在此方面的领导。请下次再来。非常感谢。非常感谢你，玛丽亚。这是我的荣幸。好的，约翰·霍普金斯大学的彼得·A·纳贾尔博士。我们马上回来，请继续收看。
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