它不穿白大褂，不需要休息，却可能在急诊科帮助诊断。现在，人工智能将为您的患者看诊。
在哈佛医学院发布一项新研究发现人工智能在急诊科的诊断准确性"媲美或超越"主治医师后，人们很容易得出结论：人工智能应在急诊科发挥更为关键的作用。
关于Medscape洞察报告
Medscape持续对医生和其他医疗专业人员进行调查，了解关键的实践挑战和当前问题，创建高影响力分析。例如，《Medscape 2025年医师与人工智能报告》发现：
- 45%接受调查的医师对人工智能持热情态度。
- 62%的医师表示对人工智能有一定了解。
- 30%的医生对人工智能驱动的诊断和治疗表示担忧。
然而，在推断这项研究意味着大型语言模型(LLMs)应该接管急诊科医生至关重要的工作之前，需要注意的是，在该研究中，人工智能模型仅获得了通过电子健康记录可获取的患者信息，然后被要求生成诊断和下一步建议。
这是一个重要细节，因为患者的健康记录只是急诊室医生在评估患者时考虑的拼图之一，尤其是在时间压力极大、过度拥挤和繁忙轮班期间。
纽约西奈山医院急诊科副主任、美国急诊医师学院发言人Tehreem Rehman医学博士表示："我们接收的患者病历往往不完整、信息有限，尽管我们擅长高效结构化的病史采集，但从患者那里获取信息仍然困难，尤其是当有人处于急性痛苦中时。"
Rehman支持继续研究人工智能在急诊科的使用，但敦促临床医生保持谨慎，不要将其视为放之四海而皆准的解决方案。
她表示："我们的工作与患者入院后医生的工作不同。在急诊科，我关注的是不要遗漏威胁生命的病症，而不一定是确定诊断。简单来说，我寻找的是可能很快杀死患者的东西。"
菲尼克斯儿童医院急诊医生Karen Yeager医学博士表示，尽管如此，人工智能在急诊科确实有其用武之地。
Yeager说："人工智能更适合用于急诊科的工作流程管理，而非决策管理。它可以减轻临床医生的行政和认知负担，但不能替代急诊科医生快速做出的所有重要决策。"
Rehman认为，人工智能最好被视为类似于医学生在急诊科所扮演的角色。
她说："我认为人工智能可以帮助进行结构化病史采集。这需要大量时间，对于四处奔波、无法深入探究且只有5-10分钟接诊时间的急诊科医生来说，这将非常有帮助。"
人工智能工具还可以为临床医生提供更多与患者相处的时间。
Yeager补充道："这是急诊科环境中的一大挑战，我们以接诊量为中心，不像其他基于预约的临床环境每天只有20名患者。我们无法控制谁会走进门来，但我们对每位患者都有责任，无论是100名还是300名。拥有AI辅助可以为我们提供时间与家属建立关系、回答问题、与团队合作，并确保一切以标准化方式进行。"
最终，花时间与急诊科患者相处的目的是最好地评估他们的健康问题，并将他们放在首位。
纽约瓦尔哈拉威彻斯特医疗中心健康网络神经重症监护和急诊神经科服务主任Stephan A. Mayer医学博士表示："我担心的是人工智能并非全貌。它是一种简化的工具，只执行一项基本功能，无法处理细微差别。"
Rehman补充说，在急诊科，人工智能工具应始终在受控环境中使用。
她说："临床医生必须参与其中，因为如果你将诊断锚定在大型语言模型上，风险太大。你可能会遗漏——毕竟基于患者的危险因素，你可能会漏掉多少真正严重的、威胁生命的病症？"
无论进行多少研究，这些大型语言模型永远无法取代个性化护理。
Mayer说："我担心下一代医疗提供者没有磨练倾听患者、采集病史、检查患者以及寻找可能发生的非典型问题的技能。人工智能工具无法理解医学的艺术和诊断的细微差别。"
至少目前还不能。
消息来源报告无财务披露。
Lambeth Hochwald是纽约市记者，报道健康、人际关系、趋势以及对女性重要的问题。她也是纽约大学Arthur L. Carter新闻研究所的长期教授。
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