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马修博士撰写了一篇极具说服力的文章，探讨人工智能在初级医疗分诊自动化中的潜在应用。有效的分诊是一项高度复杂的任务，需要丰富的临床经验以确保患者被精准转介至最合适的医疗团队来满足其健康需求。因此，经验丰富的全科医生（GP）或许最适宜承担初级医疗环境中的分诊工作。任何高效的人工智能技术在部署用于患者症状分诊前，都必须经过大量训练和测试以确保其安全性。
尽管如此，我认为人工智能在初级医疗中还存在其他新兴应用领域。已电子化的初级医疗记录对不熟悉患者的全科医生而言可能过于庞杂且难以处理。机器学习和自然语言处理技术可生成简洁且富有洞察力的分析性医疗摘要，并根据患者呈现的具体症状动态调整内容。这将大幅减少医生梳理多年病历所耗费的时间，同时降低因遗漏关键管理信息而产生的错误。
亚马逊和Netflix等企业巨头使用的推荐引擎已彻底改变了在线购物体验。在初级医疗领域，推荐引擎同样具备多重应用价值，包括基于年龄、风险档案或既往临床决策提供临床指南建议。例如，对一、二线药物存在过敏反应的患者可自动推荐三线药物。这有助于自动化全科医生在复诊患者时常规执行的重复性处方工作。
人工智能可通过预测建模实现疾病的早期检测。电子记录中蕴含大量数据，可被人工智能用于预测特定疾病高风险个体。数据格式涵盖数值型、文本型、临床编码及缩写等。部分此类预测建模已通过QRISK算法等项目付诸实践，但亟需实现自动化并与EMIS和systmOne等临床记录软件深度整合。类似预测模型在识别高风险群体并实施预防性干预方面已被证明行之有效[1]。有关人工智能在初级医疗中应用的更详细论述可参见文献[2]。
总之，我认为人工智能在初级医疗领域的潜力远未被充分挖掘。鉴于杰里米·亨特近期宣布的34亿英镑投资计划，我期望全科医生能积极参与创新项目，推动人工智能成为临床决策的关键辅助工具。
参考文献
- Adedeji O Majekodunmi 等，CD4 T细胞恢复的建模：接受抗逆转录病毒治疗的HIV/HCV共感染儿童，Pediatr Infect Dis J. 2017年5月;36(5):e123-e129
- Adedeji Majekodunmi，人工智能：对全科医疗的当前和未来影响，InnovAiT，2021年9月，第14卷第12期
无利益冲突
艾德吉·马杰科杜米
全科医生
英国南安普顿
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