缅因大学的一项研究比较了人工智能模型和人类临床医生在处理复杂或敏感医疗案例时的表现。
该研究于5月份发表在《卫生组织与管理杂志》上，评估了来自美国和澳大利亚的7,000多条匿名医疗查询。研究结果概述了技术的前景以及在将AI应用于患者之前需要解决的局限性，并可能为未来AI工具、临床程序和公共政策的发展提供信息。
该研究还为在劳动力短缺加剧和临床医生倦怠增加的情况下使用AI支持医疗专业人员提供了参考。
结果显示，大多数AI生成的回答符合专家的信息标准，特别是在事实性和程序性查询方面，但在处理“为什么”和“如何”的问题时常常遇到困难。
研究还发现，虽然在给定会话中的回答是一致的，但在用户后续测试中提出相同问题时出现了不一致的情况。这些差异引发了担忧，尤其是在患者的健康处于风险时。这些发现增加了定义AI在医疗保健中角色的证据。
“这不是要取代医生和护士，”该研究的作者、缅因商学院信息系统和安全管理副教授C. Matt Graham说。“而是要增强他们的能力。AI可以成为第二双眼睛；它可以帮助临床医生筛选大量数据，识别模式，并实时提供基于证据的建议。”
该研究还比较了两国的健康指标，包括患者满意度、成本和治疗效果。在拥有全民医疗模式的澳大利亚，患者报告的满意度更高，成本仅为美国的四分之一，而美国的患者等待看医生的时间是澳大利亚的两倍。Graham在研究中指出，医疗系统、监管和文化差异最终将影响AI的接受和使用，模型应经过训练以考虑这些变化。
人工情感智能
虽然诊断的准确性很重要，但传达方式也很重要。在研究中，AI的回答经常缺乏人类临床医生通常传达的情感参与和同情细微差别。
AI回答的长度非常一致，大多在400到475个单词之间。人类临床医生的回答则显示出更大的变化，对简单问题的回答更为简洁。
词汇分析显示，AI在其回答中经常使用临床术语，这可能难以理解或对某些患者来说显得不够体贴。在涉及心理健康或绝症等话题的情况下，AI难以传达有效医患关系所需的同情心。
“医疗专业人员提供的治疗基于人类的联系，通过视觉、触觉、存在感和沟通——这些体验是AI无法复制的，”缅因大学护理学院副教授Kelley Strout表示，她并未参与这项研究。
“AI与临床医生的判断、同情心和循证实践之间的协同作用有可能改变医疗保健系统，但前提是必须有严格的标准、伦理框架和监控错误和意外后果的保障措施。”
医疗系统的压力
该研究是在美国医疗保健劳动力普遍且日益严重的短缺背景下进行的。在全国范围内，患者面临长时间的等待、高昂的成本以及初级和专科医生的短缺。这些障碍在农村地区尤为严重，有限的获取途径往往导致诊断延迟和健康状况恶化。
2024年卫生资源和服务管理局发布的一份报告显示，缅因州的初级保健医生与患者比例在全国排名第47位，每名医生负责超过115名患者。
尽管越来越多的执业护士和医师助理正在填补这一缺口，但需求增长得更快。2024年缅因州护理行动联盟的一份报告表明，到2030年，该州将面临超过2,800名护士的短缺。
Strout表示，虽然AI可以帮助改善患者访问并缓解挑战（如影响超过一半美国初级保健医生的职业倦怠），但其使用必须谨慎。
优先考虑医护人员和患者
AI驱动的工具可以支持全天候虚拟辅助，并通过在线患者门户等工具补充医患沟通，自2020年以来，这些工具的人气飙升。然而，这项技术也引发了对工作流失的担忧，专家警告说，如果没有伦理护栏的快速实施可能会加剧不平等并损害护理质量。
“技术只是解决方案的一部分，”Graham说。“我们需要监管标准、人类监督和包容性的数据集。目前，大多数AI工具都是在有限的人群上训练的。如果我们不小心，我们可能会建立反映甚至放大现有不平等的系统。”
Strout补充说，随着医疗保健系统将AI整合到临床实践中，管理员必须确保这些工具的设计考虑到患者和医护人员的需求。从过去技术整合的经验中吸取教训，这些经验有时未能增强护理交付，为AI开发者提供了宝贵的指导。
“我们必须从过去的失误中学习。例如，电子健康记录（EHR）主要是围绕计费模式开发的，而不是患者结果或医护人员的工作流程，”Strout说。“因此，EHR系统经常导致医护人员的挫败感和患者满意度下降。我们不能让这种历史在AI上重演。”
其他因素，如对错误的责任和患者隐私，也是医学伦理学家、政策制定者和AI研究人员关注的重点。这些问题的解决方案可能因采用地点的不同而有所不同，以适应不同的文化和监管环境。
越来越多的专家呼吁在临床和其他环境中部署AI时提供更明确的指导，包括透明度、问责制和同意的协议。这些问题将在6月13日举行的缅因州AI会议上占据中心位置。组织者鼓励所有对缅因州未来有利益相关的人，从教育工作者到技术开发者，在6月6日截止日期前注册参加这次关键对话。
随着AI的不断发展，许多专家认为它将提高医疗服务效率和决策能力。该研究的结果支持了越来越多的共识，即AI在伦理和情感适应性方面的局限性意味着人类临床医生仍然是不可或缺的。Graham表示，除了改进AI工具的性能外，未来的研究应侧重于管理伦理风险和适应多样化的医疗保健环境，以确保技术增强而不是削弱人类护理。
“技术应该增强医学的人性，而不是削弱它，”Graham说。“这意味着设计支持临床医生提供护理的系统，而不是完全取代他们。”
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