在美国总统竞选活动持续上演的背景下，医疗保健系统内部正在展开一场虽不那么喧嚣但同样紧迫的辩论。美国的医疗保健工作者正面临前所未有的职业倦怠，近一半的人报告称出现严重的疲劳、情绪衰竭和离职意愿。
这一无声的危机，如今已被世界卫生组织列为“全球卫生重点”，不仅威胁着医护人员的福祉，也威胁着美国医疗保健基础设施的稳定。
然而，像 ChatGPT 这样的大型语言模型（LLMs）的兴起，可能为减轻医疗保健工作者所面临的部分负担提供新的创新解决方案。其他创新，如脑机接口，可以增强辅助技术和设备，并改善患者监测。这一愿景不仅仅是一种抽象的理想，它与个人息息相关。
我的母亲最近在一家未列入美国前十的医院住院。作为一名医生，我原本希望她的医疗保健提供者能采用最新的技术进步，遵循高标准，并为她提供应得的优质护理。但事实并非完全如此。她的择期手术在没有所有必要用品的情况下进行，导致延误并增加了并发症的风险。人工智能工具本可以提前识别这些缺失的材料，并促使外科医生决定推迟手术，直到所有必要材料都准备齐全，以确保符合质量标准。
更广泛地说，人工智能和机器学习（ML）正在通过优化手术规划、资源分配和决策来改变医疗保健。预测分析可预测手术时长，实时决策支持可提高复杂手术的精度。这些技术可能会减少人为错误并增强供应链的弹性，确保在需要时关键资源可用，以防止延误。
在全国的医院和医疗保健机构，无论排名如何，技术在改善医疗保健方面都可以发挥重要作用。例如，在临床环境中使用利用大型语言模型（LLM）响应提示的生成式人工智能工具（如 ChatGPT），可以帮助医疗保健专业人员更有效地与患者沟通，并更高效地工作。例如，像 ChatGPT 这样的生成式人工智能工具可以被提示读取患者的信息，对其紧急程度进行分类，起草回复，并建议行动项目。这样的工具将为被患者与医疗保健系统之间通信渠道中大量信息淹没的医疗保健团队提供具体而有价值的支持。
同样，一个能够准确总结患者病历、建议鉴别诊断并确定即将到来的访问中要解决的潜在质量措施的人工智能工具，可以使临床医生专注于患者护理的最关键方面，使他们的工作不仅更高效，而且更有洞察力。
医疗保健技术创新的另一个开创性领域是脑机接口（BCIs）。这些先进的系统将神经信号转换为数字命令，为中风、脊髓损伤和神经退行性疾病患者提供了恢复活动能力、沟通和功能的新方法。脑机接口的潜力巨大，但随着这些技术的快速发展，在实际环境中仔细考虑其实施至关重要。
然而，仅靠技术无法解决医疗保健问题。要真正改变医疗保健，迫切需要重新调整财务激励措施，以奖励结果而非数量。这意味着要摆脱鼓励在更短时间内看更多患者的按服务收费模式，转而奖励提供者通过个性化、周到的护理实现更好的健康结果。除了改进激励制度外，适当和严格的实施和监测方法对于实现持续改进至关重要。基于价值的护理模式——提供者根据护理质量而非数量获得报销——已显示出巨大的前景。这些模式有助于降低成本、改善患者结果，重要的是，通过让医疗保健专业人员与患者共度更有意义的时间来减少提供者的职业倦怠。
当有效实施时，人工智能和 LLMs 可以通过实时数据分析、预测建模和增强文档支持来加强这些模式，优化护理提供，同时最大限度地减少不必要的费用。然而，实现成本节约将取决于科技公司和企业家认识到社会需要使这些平台对所有医疗保健提供者都可访问且价格合理。
科技企业家有一天可能需要护理，并将受益于一个提供者不会精疲力竭，无论某人住在哪里都能高效提供护理的系统。
常常，对技术突破的关注忽略了公平、公平和财务可持续性等关键问题，包括谁将获得这些先进的治疗，如何资助以及谁将承担成本。未能解决这些问题有可能造成两级医疗保健系统，其中脑机接口（BCIs）等技术的好处仅为少数特权阶层保留。
为了充分发挥人工智能、LLMs 和 BCIs 的潜力，提供者必须确保其部署解决了医疗保健获取方面的不平等问题。在世界许多地区，特别是在中低收入国家，医疗保健提供者严重短缺。人工智能工具可以通过为经验较少的从业者提供决策支持来帮助弥合这一差距，使他们能够提供有效的护理。
为了实现这些成果，对公平部署人工智能的全球承诺至关重要。要实现这一愿景，技术必须与以人为本、基于价值的护理相结合。政府、医疗保健组织和技术开发商必须合作创建框架，支持负责任地使用 BCIs 和 LLMs，将患者结果置于利润之上，并解决医疗保健中职业倦怠和不平等的根本原因。
前进的道路可能充满挑战，但至关重要。
多个利益相关者必须参与严格的研究，共同倡导改进医疗保健提供系统，并努力使效率与质量激励相协调。社会的健康——以及许多人所向往的未来——取决于今天的行动。
每个患者都应该得到最好的。因此，迫切需要努力构建一个真正为所有人服务的医疗保健系统。
