呼叫算法医生:AI进军医疗领域,但并非没有隐忧Paging Dr. Algorithm: AI steps into medicine, but not without concerns

环球医讯 / AI与医疗健康来源:san.com美国 - 英语2026-05-15 05:00:22 - 阅读时长4分钟 - 1716字
犹他州成为首个允许人工智能系统在无人类监督下续开某些处方的州,官方称此举可缓解临床医生压力,但医学会警告可能削弱患者护理的关键保障。该州与纽约初创公司Doctronic合作,其自主AI平台可评估患者并开具常规药物续方,旨在应对医疗成本上升和医生短缺问题,特别是农村地区。然而医生组织担忧移除医生处方决策环节会引入新的安全风险,认为即使常规续方也可能揭示需要临床判断的警示信号,而AI可能遗漏这些重要细节,专家指出该系统尚未经过FDA审查,证据支持有限且大多未发表,突显了在新兴技术治理中平衡创新与安全的核心挑战。
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呼叫算法医生:AI进军医疗领域,但并非没有隐忧

犹他州成为首个允许人工智能系统在无人类监督下续开某些处方的州,官方称此举可缓解紧张的临床医生压力,但医学团体警告可能削弱患者护理的关键保障。

今年1月,犹他州宣布与纽约初创公司Doctronic建立开创性合作伙伴关系,该公司的自主AI平台可评估患者并开具常规药物续方。州领导表示,此举旨在缓解临床医生压力,因为医疗成本不断攀升,医生短缺问题持续存在,特别是在农村地区。

犹他州商务部门(负责监督该项目)执行主任玛格丽特·布塞向《政客》杂志表示:"医疗费用持续攀升,临床医生——尤其是农村地区的临床医生——已经不堪重负。"她称,自动化常规处方续开可以帮助降低成本,同时让医护人员有更多时间专注于复杂病例。

布塞表示,该州还将该项目视为鼓励企业在应对新兴技术时进行创新的一种方式。

她说:"这也是为创业者提供创新途径的一种方式,他们以创造性方式使用AI,可能会与现有法规产生冲突。"

医生团体呼吁谨慎

然而,医师组织已提出担忧,认为将医生从处方决策中移除可能带来新的安全风险。

美国医学会首席执行官兼执行副总裁约翰·怀特博士在给《政客》杂志的声明中警告称,自主AI工具可能会遗漏重要的临床细节。

怀特表示:"虽然AI有无限机会改善医疗,但如果没有医生的参与,它也会对患者和医生带来严重风险。"

医师组织表示,处方决策不仅仅是确认现有诊断,即使常规续方也可能揭示需要临床判断的警示信号。他们称,如果没有人类审查,细微但重要的细节可能会被遗漏。

犹他大学医生兼法律学者丹尼尔·G·亚伦博士告诉Straight Arrow News:"有些药物带有严重风险。当患者前来续方并提到头痛或皮疹时,临床医生会评估这是否与药物有关或完全是其他原因。要求AI做出这种判断会引起严重担忧。"

医疗领域更广泛的AI时刻

关于AI处方的争论发生在人工智能工具在医疗保健领域快速扩展的背景下,这一趋势被SAN健康记者杰斯·克雷格最近一篇关于医学与硅谷式创新日益紧张关系的报道所记录。

AI系统已广泛用于转录医患对话、标记医学影像中的异常情况以及简化医院排班。传播最快的工具之一是"环境记录员",这是一种在临床就诊期间监听并自动生成医疗记录的软件。许多医生表示,该技术减少了职业倦怠和文书工作,但保险公司和监管机构担心它可能会通过记录更多诊断和更高复杂度的护理来增加计费。

AI工具的采用速度如此之快,以至于监管未能跟上。因此,监管机构和保险公司现在都在努力确定支持临床决策的工具与承担实际临床权威的工具之间的界限。专家警告称,虽然这些工具旨在协助临床医生,但完全自主的系统则完全不同,特别是当它们超越决策支持并完全取代医生时。

监管问题

犹他州通过其监管沙盒允许Doctronic项目运行,该沙盒暂时豁免了被认为对消费者有益的技术的某些州要求。然而,联邦法律通常要求处方药必须由持证执业者配发,医疗设备通常需要接受美国食品药品监督管理局(FDA)审查。

专家表示,由于该系统尚未经过FDA审查,它处于消费者软件和受监管医疗技术之间不确定的领域。

州官员表示,患者安全仍然是首要任务。布塞承认该举措存在风险,但表示犹他州正密切监控其实施。

她对《政客》杂志表示:"我们希望以这种方式进行,让人们相信犹他州正在认真对待此事,在授予这种监管减免时不会草率。从某种意义上说,这对我们来说是一种风险。"

快速增长,未解问题

Doctronic成立于2023年,将其平台宣传为全天候数字临床医生,并提供额外收费的医生咨询,将该服务定位为自动化和扩大医疗服务获取的结合。

该公司表示,其系统可以改善医疗获取并减少药物依从性问题,但独立专家指出,支持自主处方的证据仍然有限且大多未发表。

对批评者而言,犹他州的实验突显了监管新兴技术的核心挑战:如何在系统变得普遍且难以监管之前平衡创新与安全。

亚伦表示:"这几乎不会是医生工作外包给AI的最后一个例子。真正的问题是,我们是否创新速度足够快——还是保护患者的速度太快了。"

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