生成式人工智能能彻底改变医疗保健行业吗？
医疗行业需要学会驾驭人工智能的潜力，同时避免重复过去数字健康革命的错误。这是WHX科技-EHS峰会上多位专家达成的核心共识。
WHX Insights编辑团队成员苏尼提·阿胡贾-科利指出，尽管生成式AI堪称历史上最快被采用的技术，但医疗领域对其认知仍局限于聊天机器人层面。这种局限认知可能使政策制定者忽视其深层潜力，包括科学文献综合分析、临床试验方案起草、医保编码自动化及医疗记录非结构化数据提取等核心功能。
诺华前数字化转型副总裁克里斯蒂安·海因形象地比喻："这就像认为互联网仅仅是电子邮件。聊天机器人只是前端，真正价值在于其底层的信息引擎。"
由健康AI顾问西格丽德·伯格·范·罗伊主持的讨论中，专家们探讨了生成式AI是否会沦为高级客服工具。开放健康网络创始人塔季扬娜·坎扎韦利指出，将生成式AI简单叠加在旧系统上的做法存在重大隐患："我们不应仅用生成式AI强化传统业务流程。想象智能代理预测MRI设备故障、自动订购零件、安排工程师并协调维修的完整闭环，或者通过数字孪生监测健康数据自动生成处方、安排交通与护理——这才是应该构建的未来。"
拥有25年数字化医疗经验的巴里什·格拉认为摘要技术是最具现实价值的应用场景："医生需要花费大量时间阅读病史，实时摘要技术已具备即刻应用价值。但必须警惕向临床医生推送未经验证的警报和信号，医疗本质是人与人的互动，忽视这一点会使技术适得其反。"
监管、风险与责任
维鲁菲公司CEO阿米尔·卡恩扎达强调各国监管差异带来的挑战："迪拜禁止传输匿名医疗数据出境，而巴基斯坦尚无隐私法律。当患者要求删除数据时，已用于模型训练的数据如何处理？是否要重新训练整个系统？"
坎扎韦利特别警示技术误用风险："生成式AI具有高度说服力容易获得信任，但在医疗场景中错误答案可能导致误诊等严重后果。我们为虚拟心理医生构建风险管理框架所花的时间，甚至超过开发引擎本身。"
多伦多女子医院数字健康负责人安妮·福赛斯分享的真实案例令人警醒：某癌症患者因医院IT系统接口故障延误诊断一年。她强调："技术永远不可能完美，必须建立失败预案。如果为医院开发生成式AI工具，首要考虑失败时如何支持临床决策。"
人性要素
克里斯蒂安·海因总结道："技术本身容易，改变既有体系才是难点。真正的挑战在于说服从业者相信技术是增强而非替代，没有这点共识，AI无法规模化应用。"
尽管专家们侧重点不同，但一致认为生成式AI正在重塑医疗行业，其潜力已不容忽视。坎扎韦利指出："任何保持竞争力的行业都必须部署这些技术，关键在于如何负责任地应用。"
正如主持人伯格·范·罗伊总结：生成式AI绝非简单聊天机器人，问题核心在于如何在规避历史错误的同时，构建以患者为中心的技术应用体系。
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