世界卫生组织（WHO）报告称，有 45 亿人无法获得初级保健服务。仅在美国，美国医学协会（AMA）称有 8300 万美国人无法获得，而全国社区卫生中心协会（NACHC）则认为这一数字更高，达到美国人口的三分之一，即超过 1 亿，其中包括许多儿童。
自从大约十年前我的心脏病专家兄弟因误诊去世以来，我一直在研究初级保健医疗领域，包括在斯坦福大学作为研究员和受资助者的三年，以及在哈佛大学作为访问科学家的两年。这包括深入研究大量已发表的研究、白皮书和其他临床参考文献，这些文献强调了困扰我们当前初级保健领域的多方面问题。从获取服务的差距和成本的上升到诊断错误和提供者的短缺，对创新解决方案的需求从未如此明显。
当今初级保健面临的首要挑战之一是合格提供者的短缺。根据美国医学院协会（AAMC）的数据，到 2033 年，美国可能会短缺多达 13.9 万名医生，初级保健首当其冲承受这一缺口。这种短缺将加剧获取服务的问题，特别是在服务不足的农村和城市地区。
此外，初级保健服务的传统模式受到众多系统性缺陷的困扰。仅在美国，每年估计有 1200 万成年人受到诊断错误和误诊的影响，这凸显了在复杂医疗场景中人类决策的易错性。根据约翰·霍普金斯大学去年发表的一项研究，每年有近 37.5 万人因此类错误死亡，另有 40 万人遭受永久性残疾。从医生向训练较少的护士从业者（NPs）和医生助理（PAs）的转变，以及越来越多地考虑让药剂师担任处方者，虽然这对于缓解医生短缺是必要的，但却引发了对护理质量和诊断准确性的担忧。据报道，NPs 的职业倦怠也在上升。为了缓解医生短缺的困境，一些美国州已经通过法律，允许外国医学院毕业生在没有住院医师培训的情况下行医。
再者，时间受限的初级保健提供者每天都在与决策疲劳作斗争，尤其是在下午，这可能会影响所提供护理的质量。一项对 19000 名女性的研究表明，那些需要癌症筛查转诊的人在下午转诊的可能性较小。此外，当前的财务激励措施往往优先考虑数量而非价值，延续了一种按服务收费的模式，这种模式激励了不必要的程序和测试。这促使越来越多的初级保健医生采用礼宾模式，收取额外的自付费用，有时甚至将多达 80％的患者排除在其服务之外。
完全透明地说，在我所在的地区，在为寻找一位接受常规保险的优质医生而筋疲力尽之后，我自己作为一名患者也加入了这样的实践。
认知偏差，如确认偏差和可得性偏差，进一步阻碍了准确的诊断和治疗计划。患者和提供者之间由于时间限制和行政负担而加剧的沟通错误，导致了不理想的结果和患者的不满。
医生的职业倦怠，这是现代医疗保健中的一个普遍问题，是由过度的工作量、行政任务和缺乏工作与生活的平衡等因素驱动的。这种职业倦怠不仅伤害了个体提供者，而且由于幻想破灭的医生离开该领域，加剧了劳动力的短缺。
在所有这些问题之上，是不断扩展的医学知识领域，其已经远远超出了单个人类能够利用的智力容量。
鉴于这些挑战，半自主人工智能驱动的初级保健提供者的概念作为一个有前途的解决方案出现。通过利用人工智能的能力，这些提供者可以为不同环境中的患者提供 24/7 可访问、具有成本效益和基于证据的护理。人工智能系统不受人类因素如疲劳、认知偏差或职业倦怠的影响，提供一致的性能和决策。
您可能会问，我们如何规避人工智能诊断模型中众所周知的缺陷？研究报告称，为生成式人工智能提供动力的最佳大型语言模型会产生幻觉并表现出偏差。诚然，但人类也是如此。最新的统计数据表明，47％的医生报告有职业倦怠，27％有抑郁症，10％有自杀念头。这并不是要为人工智能系统的不准确找借口；它只是指出，如果不是以更高的标准来衡量，预计人工智能将比人类受到更严格的审查，以识别和消除错误。用于纠正错误的人工智能工程可以比改变根深蒂固的人类行为更快地实施。此外，就像 20 世纪 90 年代的国际象棋计算机一样，人工智能在每次迭代中都在改进。
此外，支持人工智能的自主系统并非没有人类监督。虽然人类仍会参与其中，但他们不会接受当今医生的经典培训；相反，他们将接受双重培训，以了解人工智能和医学。一所医学院已经采用了这一课程。稍后将讨论进一步的监督。
人工智能医生已经可以增强初级保健提供者的能力，协助诊断、治疗计划和患者教育。通过利用大量的临床数据，这些数据现在是新兴的大型语言模型和机器学习算法的一部分，这些系统可以根据个体患者的需求提供个性化护理，减少诊断错误并改善结果。
由于监管和责任问题，有些人可能会认为人工智能甚至还没有准备好实现半自主。最大的监管障碍可能是州医疗委员会，他们可能会对半自主人工智能驱动系统的质量感到威胁或不同意其行医。在美国，医学是由各个州监管的有执照的职业。国家的州医疗委员会的最重要的职能之一是向医生颁发执照。委员会还负责评估医生的职业行为或行医能力是否需要修改、暂停或吊销行医执照。我建议赋予这些相同的委员会对人工智能系统颁发执照、管理和监督的相同权利，允许在其所在州内已知短缺的地方使用，以扩展现有能力。
对于责任问题，让我们考虑医疗事故的医疗标准。它由四个部分组成：护理责任、违反护理责任、因果关系和损害赔偿。人工智能系统能有护理责任吗？我说是的，因为开发者可以被要求达到这个标准。食品和药物管理局（FDA）会在允许产品投放市场之前审查产品的能力，并确定其临床有效性和实用性，控制声明，并让公司负责，就像 FDA 对药品和医疗器械所做的那样。因此，在州医疗委员会和 FDA 之间，人工智能系统将受到严格监管。
在人工智能的情况下，违反责任将由产品所有者未能按照批准的方式维护产品或未按照不断发展的医疗护理标准进行改进来确定。用户应该期待不低于此的标准。因果关系将由专家确定，就像在任何产品诉讼中一样，损害赔偿已经有了完善的先例。责任并不是为数千万目前无法获得初级保健服务的人提供服务的不可逾越的障碍。
实施半自主人工智能驱动的初级保健提供者需要仔细考虑伦理、监管和隐私问题。然而，改善获取服务、降低成本和提高护理质量的潜在好处使其成为一个值得进一步探索和发展的引人注目的途径。
初级保健面临的挑战需要超越传统护理服务模式限制的创新解决方案。半自主人工智能驱动的初级保健提供者有望彻底改变医疗保健服务的提供方式，确保所有人无论时间、地理或社会经济地位如何，都能平等获得高质量、以患者为中心的护理。它们可以成为伟大的医疗保健均衡器。
