想象一下，如果美国人只能步行或骑马出行，而且每年有10万人因为无法及时到达医院或消防员到达太晚而死亡。
突然，他们了解到由于技术突破，汽车和卡车将在三年内广泛可用。
我们的国家领导人将如何回应？我预测，民选官员和监管机构会迅速修建道路、加速汽车生产并帮助人们学习驾驶，而不是等待汽车变得100%无风险。他们会认识到，随着交通速度的提升，全国死亡人数将显著下降。
美国领导人对待医学领域的生成式人工智能也应如此思考。
医学的致命现状
大多数美国人知道医疗保健过于昂贵且难以获得。更少的人了解每年有数十万人死于误诊、慢性病控制不善和可预防的医疗错误。更少的人能够想象像ChatGPT、Claude和Gemini这样的大型语言模型将如何帮助预防这些死亡。
如今，诊断错误每年导致近80万美国人死亡或永久性残疾。此外，高血压和糖尿病等慢性疾病对数百万美国人的控制仍然不理想，每年导致至少50%的心脏病发作、中风和肾衰竭。近60%拥有家庭医生的患者表示，他们无法在数周内预约到医生。
生成式AI的救生轨迹
当第一批生成式AI工具在2022年11月进入公众视野时，这项技术被认为非常出色但不可靠，在临床环境中远未达到安全标准。谷歌的第一个医疗AI模型Med-PaLM在当年晚些时候仅在美国医疗执照考试中获得67%的成绩。研究人员、临床医生和监管机构迅速敦促谨慎对待。但到2023年3月，Med-PaLM 2已获得87%的成绩：达到专家医生水平。
如今的模型甚至更加令人印象深刻。一项新的哈佛主导研究在波士顿贝斯以色列女执事医疗中心的76个真实急诊室病例等困难临床任务上测试了OpenAI的o1预览模型。在三个护理阶段（初始分诊、首次医生接触和住院），该模型的表现与经验丰富的医生相当或更优。
假设大型语言模型在未来三年内能力继续翻倍，它们将比今天临床能力提高8到16倍。然而，医疗从业者和领导者仍继续将生成式AI的能力局限于计费、编码、文档和环境监听等行政任务。用于改善临床结果的AI每年可以帮助预防数十万人死亡。
释放刹车
生成式AI的下一组救生工具已在触手可及的范围内。现有模型正在基于日益丰富的临床信息进行训练：医生和患者之间的真实对话、数百万医疗记录以及医院监测仪的数据流（由于人类无法处理如此多的信息，其中97%未被分析）。
考虑到当今医疗失败所造成的生命损失，我们国家最安全的选择是将脚从刹车移到油门上。以下是生成式AI可以帮助解决当今失败的三个例子：
1. 慢性疾病控制
高血压、糖尿病和心力衰竭等疾病影响了75%的美国成年人，导致了许多国家最致命的并发症，包括心脏病发作、中风和肾衰竭。
尽管有有效的药物和基于证据的协议，这些疾病仍控制不佳。两个主要原因是医疗结构和临床医生的时间。
全国范围内，慢性疾病是间歇性管理的，办公室就诊平均持续18分钟，间隔三到四个月。相反，患者需要频繁监测以识别临床趋势，并允许临床医生在有效控制未发生时及时调整药物。
一个连接到家用血压计、血糖监测仪或可穿戴设备的生成式AI应用程序可以持续跟踪患者的病情是在改善还是恶化。患者将继续当前计划，而医生将收到问题趋势的通知并能够及时调整药物。
2. 24/7医疗指导
当人们在夜间或周末出现症状时，他们必须决定是等到医生办公室开门还是前往拥挤的急诊室。
生成式AI工具可以通过提供关于最可能诊断、适当治疗以及是否需要立即医疗护理的个性化指导，帮助人们选择最佳选项。通常，问题无需额外医疗援助即可解决。
3. 持续临床支持
大多数误诊和可预防的医疗错误不是因为临床医生缺乏知识，而是因为他们缺乏应用知识的时间。
在短暂的办公室就诊期间，他们需要评估新问题、管理慢性疾病、解决预防性护理并安抚焦虑的患者。这不可能完成。
科技公司已经在构建减少行政负担的AI工具。它们很有用，但不够充分。生成式AI还可以为有简单医疗问题的个人提供即时专业知识，让临床医生有更多时间与风险最大的患者相处。
政府的角色
要将这些机遇转化为实践，国家需要协调的公私努力。
联邦政府需要确保所有美国人，无论位置或收入如何，都能获得最可靠和强大的大型语言模型。
国立卫生研究院研究人员、医学协会和临床医生需要开发患者教育材料，教人们如何提示生成式AI模型并提出有效的后续问题。他们还将与科技公司合作，确保大型语言模型始终提供可靠、基于证据的答案。
最后，FDA和CDC需要确保可穿戴设备和床边监测仪安全地连接到患者手机和计算机上的生成式AI应用程序。
如果美国想要拯救最多的生命，现在是扩大生成式AI工具的访问、为患者构建安全可靠的科技应用，并教导所有美国人如何最大限度使用生成式AI的时候了。
罗伯特·珀尔是《ChatGPT, MD》一书的作者，任教于斯坦福大学医学院和斯坦福大学商学院。他是凯撒医疗集团（Permanente Medical Group）的前任首席执行官。
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