随着由人工智能驱动的工具越来越多地进入医疗保健领域，加州大学圣克鲁兹分校政治系博士生露西娅·维塔莱（Lucia Vitale）的最新研究评估了当前的承诺和焦虑状况。支持者们设想，这项技术将有助于管理医疗供应链、监测疾病暴发、做出诊断、解释医学影像，甚至通过弥补医护人员短缺来减少医疗资源获取的不平等。然而，其他人则对隐私权、模型中的种族和性别偏见、缺乏透明度导致的患者护理错误以及保险公司可能利用人工智能歧视健康状况不佳的人等问题发出警报。
这些工具最终会产生何种影响，将取决于它们的开发和部署方式。在《社会科学与医学》杂志的一篇文章中，维塔莱及其合著者、英属哥伦比亚大学博士生莉亚·希普顿（Leah Shipton）对人工智能在医疗保健领域的当前轨迹进行了广泛的文献分析。他们认为，人工智能可能会成为一系列技术进步中的最新一项，这些技术最终因采取“回避政治”而影响有限，这种做法转移了人们对更根本的全球公共卫生结构问题的关注，甚至可能加剧这些问题。
例如，像过去的许多技术干预一样，大多数为健康开发的人工智能都集中在治疗疾病上，而忽略了健康的根本决定因素。维塔莱和希普顿担心，对未经证实的人工智能工具的炒作可能会分散人们对实施低技术但有证据支持的综合性干预措施的迫切需求，如社区卫生工作者和减少伤害项目。
“我们以前见过这种模式，”维塔莱说，“我们不断投资于这些技术灵丹妙药，但它们未能真正改变公共卫生，因为它们没有解决根深蒂固的政治和社会健康决定因素，这些因素可以包括健康政策优先事项、获得健康食品和安全居住环境等方面。”
人工智能也可能会继续或加剧生物制药行业历史上常见的伤害和剥削模式。论文讨论的一个例子是，目前人工智能的所有权和利润集中在高收入国家，而低收入至中等收入国家由于监管薄弱，可能成为数据提取或试验潜在风险新技术的目标。
文章还预测，对人工智能的宽松监管将继续优先考虑知识产权和行业激励，而不是公平和负担得起的公众获取新治疗方法和工具的机会。由于企业利润动机将继续推动产品开发，人工智能公司也可能遵循健康技术部门的长期趋势，即在决定投资哪些问题进行研发时忽略世界上最贫穷人群的需求。
然而，维塔莱和希普顿确实看到了一个亮点。通过专注于改善医疗系统本身，人工智能有可能打破常规，产生更大的影响。人工智能可用于在医院之间更高效地分配资源，进行更有效的患者分诊。诊断工具可以提高小农村医院全科医生的效率和能力，这些医院通常没有专科医生。人工智能甚至可以提供一些基本但重要的医疗服务，填补劳动力和专业化方面的空白，例如在产科护理沙漠地区提供产前检查。
所有这些应用都有可能实现更公平的医疗服务获取。但这一结果远非确定。具体取决于这些技术的部署地点和方式，它们要么成功填补真正的医护人员短缺，要么导致现有医护人员失业或从事不稳定的工作。除非解决医护人员短缺的根本原因，包括职业倦怠和人才流失到高收入国家，否则人工智能工具可能会提供最终无用的诊断或疫情检测，因为社区仍然缺乏应对能力。
为了最大化利益并最小化危害，维塔莱和希普顿认为，在人工智能进一步扩展到医疗保健领域之前必须制定监管措施。适当的保障措施可以帮助人工智能避免过去有害模式的重复，而是开辟一条新的路径，确保未来项目符合公共利益。
“通过人工智能，我们有机会纠正治理新技术的方式，”希普顿说，“但我们需要一个明确的议程和框架，通过世界卫生组织、资助和实施健康干预的主要公私合作伙伴关系，以及拥有科技公司的国家（如美国、印度和中国）来实现对人工智能健康技术的伦理治理。实现这一点将需要持续的民间社会倡导。”
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