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候选人露西娅·维塔莱（Lucia Vitale）的最新研究评估了当前这一领域的前景和担忧。支持者们设想，这项技术可以帮助管理医疗保健供应链、监测疾病暴发、做出诊断、解释医学影像，甚至通过弥补医疗工作者短缺来减少医疗保健可及性的不平等。但也有其他人对隐私权、模型中的种族和性别偏见、缺乏透明度可能导致的患者护理错误，甚至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告。这些工具最终会产生哪些影响，将取决于它们的开发和部署方式。
在发表于《社会科学与医学》杂志的一篇论文中，维塔莱和她的合著者、不列颠哥伦比亚大学博士候选人莉娅·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，人工智能将成为一系列技术进步中的最新一项，这些技术最终影响有限，因为它们采取了一种“回避政治”的做法，转移了人们对或甚至加剧了全球公共卫生更根本的结构性问题的关注。例如，像过去的许多技术干预一样，大多数为医疗保健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，对未经验证的人工智能工具的炒作可能会分散人们对实施低技术但基于证据的整体干预措施的迫切需求，如社区卫生工作者和减害项目。“我们以前见过这种模式。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地等。”露西娅·维塔莱说，加州大学圣克鲁兹分校政治系博士候选人。
人工智能还有可能继续或加剧生物制药行业历史上常见的伤害和剥削模式。论文中讨论的一个例子是，目前人工智能的所有权和利润集中在高收入国家，而低收入和中等收入国家由于法规较弱，可能成为数据提取或潜在风险新技术部署的目标。论文还预测，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，人工智能公司也有可能忽视世界最贫困人口的需求，决定在哪些问题上进行研发投资。
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保健系统本身，人工智能有可能打破常规，产生更深远的影响。人工智能可用于更有效地分配医院资源和更有效的患者分诊。诊断工具可以提高小型农村医院普通医生的效率和能力，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，以填补劳动力和专业缺口，如在产科护理荒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保健可及性。但这一结果远非确定。具体取决于这些技术的部署方式和地点，它们要么成功填补因真正医疗工作者短缺而产生的服务缺口，要么导致现有医疗保健工作者失业或陷入不稳定的工作状态。除非解决医疗保健工作者短缺的根本原因——包括职业倦怠和向高收入国家的“人才流失”——人工智能工具最终可能提供的诊断或疫情检测是没有用的，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。正确的保障措施可以帮助人工智能避免重蹈过去有害模式的覆辙，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，我们有机会纠正我们治理新技术的方式，”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、资助和交付卫生干预措施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，来实现人工智能健康技术的伦理治理。这将需要持续的民间社会倡导才能实现。”
(全文结束)
