医学生最先接触的医生工作之一就是学习撰写临床笔记。在他们甚至还没有完成解剖学和生理学课程之前，就会被派到患者床边，跟随教学医师一起，然后带着书面记录回来：患者说了什么、观察到了什么，以及随着经验的积累，哪些诊断可以解释患者的症状以及可以采取什么治疗措施。当我还在医学院时，这项工作感觉像是一种来之不易、近乎仪式性的入门仪式，是学生开始像医生一样行动和感受的谦逊仪式之一。
我们当时在那里是为了学习，而且由于没有自己的患者负担需要管理，我们确实有足够的时间来撰写这些笔记。但当我们逐渐成长为住院医师，然后是主治医师时，那种时间感就不再存在了，撰写笔记也不再是一种特权。它们变得令人厌烦，与医学的真正内涵——与患者交谈、思考他们的症状，并希望让他们好转——似乎脱节。我们中的许多人开始认为，笔记与治疗患者几乎没有关系，甚至可能妨碍患者治疗。如果我们能重新获得所有那些时间，难道不能更好地照顾患者吗？
因此，当我在急诊科工作的医院推出人工智能助手时——它们通过我们的手机在背景中倾听我们与患者的会面，然后生成精致、深入的笔记——我热切地尝试使用它们。我之前已经听说过它们的潜力，几年前曾与一家领先AI医疗文书公司的首席执行官交谈过。当他描述他的产品时，我想象着自己将成为怎样的医生：一个更好、更专注的治疗者，能够从容地将更多时间投入到患者床边，而不是在电脑前匆忙打字。（自私地说，我也想象着与我自己的医生互动会有所改善，她每年见我一次时，总是眼睛盯着屏幕，手指在键盘上敲击。）
这也是AI文书工具制造商向医疗机构推销的愿景。自2019年以来，初创企业大量涌现，筹集了近50亿美元，承诺既能缓解临床医生的职业倦怠，又能为医疗系统提供更高的效率。在去年发表的一项研究中，完成调查的美国43家非营利性医疗系统都报告称，它们正在"开发、试点或已经部署AI文书工具"。当然，并非每位医生都会选择使用这一工具——尽管制度压力可能在某天使其感觉更像是强制要求而非可选选项——但在一些诊所和部门，采用率已高达80%。
哈佛医学院教授、卡尔·J·夏皮罗教育与研究所AI项目主任亚当·罗德曼在最近的一次播客中将AI称为"可能是有史以来采用最快的医疗技术"。尽管AI为医学带来的所有令人振奋的可能性——诊断罕见疾病、预测个人风险、发现难以捉摸的药物——但今天它在医疗保健中最强有力的立足点是其能够窃听对话并快速生成笔记的能力。
这一过程不仅仅是简单地转录医生和患者之间的录音互动。AI文书工具从对话中提取并综合信息——有时甚至提供自己的见解——并以临床笔记的结构和语气生成文档。
我必须说，生成的笔记非常漂亮！没有错别字，语法正确，句子完整。许多医生都很满意。我也是如此。毕竟，这不一直是AI的巨大诱惑吗？把我们从所有无聊、繁琐的杂务中解脱出来？只是后来我才意识到，可能在这个过程中也会失去一些东西。
至少目前，尝试使用AI来撰写笔记可能是将这项技术广泛引入医疗保健的最安全方式——作为一种低风险应用，与让机器对治疗做出生死决定的更可怕前景相距甚远。难怪AI文书工具传播得如此迅速。多年来，医疗机构一直听到医生抱怨电脑阻碍了他们与患者的互动，现在终于投资于某种似乎能提供回归途径的东西。
现代病历大约在19世纪初开始出现，当时医学进入了医院，患者日复一日地接受观察，他们的疾病随着时间推移而被追踪。早期的美国医院记录主要由入院和出院簿组成，包含更多关于患者的行政信息而非临床细节。最终，医院开始保存更完整的病史，由文书从医生的私人笔记本中回溯性抄录。到世纪末，作为美国最早的医院之一，纽约医院建议医生在床边"以如此谨慎和如此方式"书写，以便他们的笔记可以成为永久机构记录的一部分。
这些文档更多地服务于医院的记录需求，而非个别患者的需求。直到1907年，在明尼苏达州罗切斯特的梅奥诊所，病历才开始更直接地融入患者的护理中。大约在同一时期，护理观察、测试结果和其他临床信息也开始进入医疗记录。梅奥的内分泌学家亨利·普拉默和他的助手梅布尔·鲁特为每位患者创建了专用记录，将一个人的病史收集在一个文件中，而不是分散在单独的账簿和入院文件中。患者，而不是病房或单次住院，成为了组织原则。现在，病历随着一个人的就诊和时间而延续；如果患者返回，另一位医生可以接续他的护理线索。
然而，笔记本身可能是混乱的。医生兼研究科学家劳伦斯·韦德认为医生笔记中的任何无序都是思维的无序。他批评那些隐藏了医生如何从症状到诊断再到计划的写作。韦德在20世纪60年代担任现凯斯西储大学教授时的回应是提出了成为如今仍使用的SOAP笔记基础的系统化结构：主观部分，记录患者报告的内容；客观部分，记录医生观察或测量的内容；以及最重要的，评估和计划：医生认为正在发生的事情以及她打算如何处理。这种纪律促使医生使他们的思维有序，并使他们的推理在页面上可见。
几十年来，这些笔记被夹在患者床尾的病历上，或填满了护士站的大文件夹。然后电子医疗记录出现了，以及促进它们的计算机；随着这一创新在2000年代后期变得普遍，它再次改变了临床笔记。我自己的医生发展恰逢美国医学的这一转变。几年来，我在纸质笔记和电子笔记之间来回切换，根据我在工作的医院的协议进行书写或打字。作为一个高中才第一次接触电脑的人，我对电子医疗记录感到相当自在，当它完全取代纸质记录时并不介意。但几位年长、聪明得多的同事因为只会两指打字而无法适应，不得不停止看诊患者。医学在那个时期失去了一些真正优秀的医生。
不过，打字至少有一个无可否认的优势：它消除了医生手写的危险潜力，而医生的手写往往与其签名一样难以辨认。潦草的"hydroxyzine"可能被误认为是"hydralazine"，后者可能导致血压骤降而非止痒；匆忙书写的"1"可能看起来像"7"并导致危险的过量用药。无论电子医疗记录后来带来的挫折——复制粘贴的杂乱、收件箱超载、无尽的点击——它确实使笔记变得清晰易读且易于共享。即使笔记从纸面转移到屏幕，文字本身仍然是由医生编写的。
当我第一次开始使用AI文书工具时，我将其视为医疗记录这一长期演变的自然下一步。我还没有想到要问，对笔记结构或其生成媒介的改变是否与让机器"撰写"笔记是不同类型的进步。相反，我关注的是我在繁忙、疲惫的轮班中必须处理的所有笔记，以及AI文书工具将提供的解脱。只要笔记以某种方式捕捉到我的想法，即使文字不是我自己的，它如何起草又有什么区别呢？
在急诊科，患者与医生之间的互动很少整齐有序地展开。一位患者开始描述胸痛，回到发烧话题，记起他停止服用的一种药物，只有在妻子提醒后才提到心脏病家族史，然后在会面结束时又添加一个症状。但AI文书工具将这种漫无目的、结结巴巴的交流转化为整洁的临床综合——似乎是个奇迹！不到一分钟，混乱的人类访问就以干净、完美标点的形式回到了我手中。
使用文书工具一段时间后，我在创建医疗笔记中的角色似乎很简单：阅读草稿，纠正错误，签名。如此之快，如此之易。
但随后这个过程开始让我感到不安，因为我慢慢意识到，编辑一份自己没有创建的笔记对我提出的要求与自己写笔记不同。我不再思考与患者的互动以及从访问中收集的信息的意义。我正在检查一个已经为我做好的版本。
起初，这种区别似乎很小。笔记是从我的会面中生成的，从检查室里说的话中生成的。而且我仍然在之后修订和校对AI的输出。然而，随着时间的推移，我逐渐意识到我的许多思考是如何与写作过程本身紧密相连的。
行为心理学家、诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼区分了两种判断模式：几乎自动出现的快速、直观印象，以及质疑它们的较慢、更费力的推理。医生必须在这两种模式中工作。通常，我一走进患者房间就开始感觉到诊断，甚至在我能完全解释之前；当我写笔记时，我往往会放慢速度进行更周密的思考。
笔记写作过程帮助我形成医疗决策，然后检查它是否真的站得住脚。如果我发现自己的解释过于牵强地解释患者的症状，过于努力地忽视令人担忧的生命体征，过于努力地将异常结果融入令人安心的叙述中，那么也许我需要修改我的结论。我是否没有像最初认为的那样令人信服地排除某些可能性？我是否过快地依附于某个诊断？患者可能需要另一个问题、另一次检查、另一个测试。你必须说服自己，就像说服其他人一样。
当我意识到将这种认知劳动外包给机器时，我的工作就发生了转变。即使我试图大声说出我的推理给AI文书工具听，我仍然在做与自己写笔记不同的事情。我不再使用笔记，一句一句地用我自己的话思考病例，决定强调什么、软化什么——或者，在写作时，识别我的推理何时紧张。而且与我口述笔记不同，我无法实时看到自己的措辞出现在屏幕上。使用AI生成的笔记，我是在之后进行审计。我正在玩"找沃多"的变体——缺少什么？这份笔记是否偏离了轨道，如果是，哪里？——而且这种搜索变得更加困难，因为AI的草稿流利、自信。它听起来如此"正确"。
这种认知转变并不会在AI文书工具交付笔记的那一刻发生。它始于检查室。因为我知道AI正在录音，我不再以同样的方式倾听。在AI文书工具出现之前，当患者说话时，我会在脑海中勾勒一个故事，将各部分拼凑起来，以便我知道接下来要问什么。在文书工具存在的情况下，这项工作被推迟了。让机器来做吧！思维漂移了。
在急诊科环境中，当轮班变更时，从一位医生移交到另一位医生的患者对我们来说往往感觉不那么熟悉；一个继承的患者可能已经经过他人叙述的过滤。随着AI在后台运行，类似的事情发生了：即使我是第一个看到某人的医生，这些患者开始奇怪地感觉不那么属于我了。
检查室中的这种感觉变化还因为另一个原因困扰着我：机器正在窃听。我并不太担心音频可能在多年后出现在法庭上。（我们被告知录音会保存三个月。）让我感到不安的是，这种互动不再感觉像医学在本质上应该是的样子：两个人类之间的亲密交流。医院房间应该能够容纳恐惧、羞耻和内疚，庇护人们在疾病深处所说的话。我曾听过母亲承认她们讨厌自己的婴儿；伴侣坦白不忠；癌症患者说他们准备好了死亡但亲人拒绝放手；一名地铁列车长为掉在他列车前轨道上的人哀悼。当每个字都被记录时，无论录音是否仅限于机器内部，某些东西似乎被削弱了。在这样的时刻，应该有某种近乎神圣的东西。
医学实践还依赖于另一种交流：医生之间的交流。去年，一位同事与我曾看过的患者进行了后续就诊。阅读我的笔记后，她后来给我发短信说："我感受到了你的焦虑。"那正是我希望患者笔记能传达的：不仅是我的结论，还有其背后的压力——什么让我担忧，我在哪里仍然感到不安。笔记提供了韦德认为医疗记录应该提供的："永恒的沟通。"
现在，当我阅读其他医生由AI生成的一些笔记时，我不太确定我的同事真正想了什么。冗长的笔记可能将简单的事情变成宏篇巨著。AI可能给予脚趾扭伤与复杂的风湿病发现和不寻常的手术并发症同样多的关注。笔记可能写得很好，但不一定能澄清问题。通常，我发现自己在浏览，试图从所有优美的散文中分辨出潜在的担忧。医生到底想说什么？事实上，她在想什么？
如今，如果愿意，患者也可以立即在手机应用程序上阅读这些笔记——有时他们甚至在你面前的担架上躺着时就会这样做。这偶尔可能会让人尴尬，但总体而言可能是一件好事。
即便如此，医学语言仍可能令人困惑或引起恐慌。也许AI可以自动翻译医生的笔记，使术语和缩写更容易理解。我记得有一位患者对另一位医生的笔记感到不安，该笔记在描述她的症状时写了"+anorexia"。医生指的是与她最近疾病相关的食欲不振；患者认为她被诊断出患有进食障碍神经性厌食症。而且医生的笔记长期以来一直带有自己的代码和偏见；AI可能会避免此类污名化表达。
然而，目前它并非万无一失。最近，一位同事抱怨它引入了一个新的冒犯，称她的患者"是个酒鬼"。（至少医生现在可以方便地将责任归咎于机器：是AI做的，不是我！）
就在几年前，医学界似乎开始意识到僵化、模板化的笔记并不一定能改善患者接受的护理。可怕的"系统回顾"——我们必须为人体每个器官进行的症状检查表——不再需要用于计费目的。我们也不必列举例如某人腹痛的每一个特征，只是为了获得充分的治疗报销。重点回到了我们长期重视的医疗决策部分。那么，为什么我们现在要让AI接管这项任务呢？
它的推出可能提供了一个可能的答案。当AI文书工具在我所在的医院推出时，一段视频流传开来，显示几位同事支持这一举措。在视频接近尾声时，一位医生列出了卖点：提高生产力、增加收入，最后是改善护理。也许这个顺序毫无意义。但现在我怀疑，将笔记交给AI是为了帮助医生更好地为患者服务，还是为了在医学的另一个领域追求效率。
到目前为止，研究发现选择使用AI文书工具的医生在记录工作方面的负担减轻，职业倦怠感降低。许多依赖该技术的临床医生还报告说，它大大减轻了他们的认知负荷，这是我深知的诱惑：我本人也曾被它吸引，特别是当我疲倦时，因为嗯，它让我的工作感觉不那么费力——至少在当下是如此。
但迄今为止，很大程度上未被研究的是AI文书工具如何更深层次地影响认知：将笔记外包给它们如何侵蚀医生思考的方式，并改变他们决定什么是重要的过程。危险不仅在于AI可能写错东西。而在于，在写出流畅且看似合理的文字时，AI可能让我们更容易将医学所需的一些推理外包出去，让我们自己减少梳理不确定性的艰苦工作。我担心，这种损失最终会在患者接受的临床护理中显现出来。
在我医学院早期的某些下午，预先选定的患者——我怀疑是出于整天躺在医院病床上的无聊——向我们学生投降。我们怯生生地重复漫无目的的问题（患者无疑在想为什么他们又被问同样的事情）和笨拙的检查（学生在想为什么他们无法通过听诊器听到声音，直到意识到错误的一面正接触着患者）。尽管如此，我们还是设法在塞进白大褂口袋的小笔记本中收集了宝贵的材料。然后，我们尽力将潦草的笔记拼凑成连贯的临床笔记，在纸上努力理解这些患者刚刚告诉我们的内容。虽然我当时不知道，但正是在那时，我开始像医生一样思考。
最棘手的是我们面前真实的、活生生的人。与教科书中的对应物不同，这些患者并不坚持按照他们的诊断所说的感觉。他们的症状太多，或太少，或者用不符合我们记忆的术语来描述。为什么这些症状指向一个诊断而不是另一个？如何解释那些似乎有些异常的体征？我们的综合往往是薄弱的或完全错误的；我们对医学了解太少，无法避免这种情况。但这并不是重点。笔记是我们开始学习如何将主观描述和身体发现的散点转化为意义的地方。
我们正在参与威廉·奥斯勒帮助在19世纪末建立的传统，作为约翰霍普金斯医学院的创始教授，医学教育被期望超越讲堂。学生在学业早期就被派到床边，被告知要"观察、记录、制表、沟通"。写作是这种学徒制的重要组成部分，将学生在床边听到和看到的东西转化为教学。正如教育学者珍妮特·埃米格在1977年一篇有影响力的文章中所写，"写作代表了一种独特的学习模式——不仅仅是有价值，不仅仅是特别，而是独特。"
学生的笔记很少优雅。但它展示了医学所需的那种转化：从描述到理解再到判断。它展示了什么是被注意到和错过的，什么是被高估和低估的。"学生组织数据的方式应该向教师揭示写病史的学生是否看到了整个故事，"韦德写道。当我在急诊科与学生一起工作时，尽管他们的笔记不完美，但它们告诉我未来的医生是如何学习思考的。
下一代医生正在一个AI可以总结研究、回答临床问题、做出诊断的世界中成长。我不会建议学生和实习生完全与AI隔绝。这些工具可能闪亮而新颖，但这种习惯并不新：医生一直使用参考作品，从口袋手册到厚重的教科书。在急诊科，我不会犹豫使用AI平台，如OpenEvidence，这是一种经过同行评审医学文献训练的专业聊天机器人；比以往任何时候都更多，它为我提供最新、更容易找到且为患者量身定制的信息。通过这些方式，AI可以帮助我带着更敏锐的判断回到床边，掌握最新证据。
但这与将医生——或将成为医生的学生——思考患者的书面记录外包出去是不同的。据我所知，医学生还没有使用AI来写他们的笔记。不过，我担心随着该行业越来越习惯将笔记视为AI可以处理的东西，写作的练习可能会开始显得可有可无。
这就是为什么几个月前收到的一封电子邮件感觉如此重要——也如此令人沮丧。邮件说，轮转到我们急诊科的三年级医学生在轮班期间将不再需要写笔记。
也许我最终会弄清楚如何使用AI文书工具而不让它们缩短我的临床推理。也许，如果编辑过程足够仔细，它可以激发一些曾经需要写作的思考。或者，也许我将简单地随着它们的普及而被卷入其中，因为AI文书工具不再是一个选择，而是一种制度规范。
在医学中，成为常规的东西不可避免地成为实习生理解行医的一部分。如果笔记写作退居次要地位，任何损失一开始可能并不明显，部分被效率的即时回报所掩盖。然而，后来，我们可能会意识到医生的培养在多大程度上依赖于这项工作。
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