关于人工智能在医疗领域的潜力，人们已经讨论了很多，但迄今为止，大多数研究都只是模拟场景，而非实际医疗实践中的应用：这些研究预测了人工智能在医疗环境中可能产生的影响。
但在一项首批在现实世界中测试人工智能工具的研究中，研究人员发现，人工智能可以将医疗错误减少多达16%。这项研究在肯尼亚的Penda Health诊所网络中进行，AI与临床医生并肩工作。
一项发表在OpenAI.com上的研究论文（目前正提交至科学期刊）显示，OpenAI与Penda Health合作开发的人工智能工具可以为忙碌的临床医生提供强大支持，因为他们不可能掌握所有医学知识。Penda Health的临床医生接受过四年的基础医疗培训，相当于美国的执业助理医师。该医疗组织在肯尼亚内罗毕运营16家初级护理诊所，拥有自己的临床指南，也依赖国家指南，但所需掌握的知识广度对任何从业者来说都是挑战。
这就是人工智能发挥作用的地方。Penda Health首席医疗官罗伯特·科罗姆（Dr. Robert Korom）表示：“我们深切感受到这一点，因为我们照顾的人群和疾病范围非常广泛。所以，工具的广度是最重要的。”
此前，科罗姆表示，他与Penda医疗事务负责人萨拉·基普蒂尼斯（Dr. Sarah Kiptinness）不得不为临床医生可能遇到的每种常见情况制定单独的指南——例如，针对未并发症的疟疾病例，或成人疟疾病例，或患者血小板计数低的情况。人工智能非常适合整合所有这些知识，并在适当的情况下提供相关信息。
科罗姆和他的团队最初开发的AI工具是一个基本的辅助工具。如果临床医生对诊断或治疗方案有疑问，他们可以按下按钮，AI系统会提供一段相关文本，帮助他们做决策。但科罗姆表示，临床医生只在大约一半的就诊中使用这一功能，因为他们有时没有时间阅读文本，或者觉得自己不需要额外的指导。
因此，Penda改进了这一工具，名为AI Consult，它在后台静默运行，实质上是跟踪临床医生的决策，并仅在他们采取可疑或不适当的行动（如过度开具抗生素）时才发出提示。
科罗姆表示：“这就像是有一位专家在场，类似于资深主治医师审查住院医师的护理计划。在某种程度上，这个AI工具就是以这种方式运作的。它是一种安全网——它不会规定护理内容，而只在需要时提供纠正性的提示和反馈。”
Penda与OpenAI合作进行了一项关于AI Consult的研究，以记录该工具在帮助临床医生减少诊断和治疗错误方面的影响。结果显示，在20,000次患者就诊中，使用AI Consult工具的临床医生在诊断错误上减少了16%，在治疗错误上减少了13%，而未使用该工具的医生则没有如此显著的改善。
哈佛医学院生物医学信息学教授艾萨克·科哈内（Dr. Isaac Kohane）表示，这项涉及数千名患者的真实世界研究为人工智能在医疗领域的有效应用树立了一个强有力的先例。“我们需要更多这种前瞻性研究，而不是回顾性研究，在后者中，研究人员查看大量观察数据集并使用AI预测健康结果。这正是我一直在等待的。”
不仅研究显示人工智能有助于减少医疗错误，从而提高患者接受的护理质量，而且参与研究的临床医生也认为该工具是他们医学教育中的有用伙伴。这项研究的主导者、OpenAI健康AI负责人卡兰·辛哈尔（Karan Singhal）表示：“它成为了一种学习工具，帮助用户自我教育，了解他们需要掌握的更广泛的护理实践。这有点出乎我们的意料，因为我们最初并不是为了研究这个目的。”
基普蒂尼斯表示，AI Consult成为了一个重要的信心建立工具，帮助临床医生以更高效的方式积累经验。“现在我们的许多临床医生都感到，AI Consult必须保留下来，以帮助他们在患者护理中更加自信，并提高护理质量。”
临床医生会通过红、黄、绿灯系统获得即时反馈，评估他们的临床行为，而公司也会自动获得他们的优缺点评估。“未来，我们希望提供更个性化的反馈，例如，‘你在产科病例管理方面很出色，但在儿科方面，这些是你应该关注的领域’，”基普蒂尼斯说道。“我们有许多基于AI反馈的定制化培训指南构想。”
这种“共同驾驶”模式可能是将人工智能引入医疗交付的一种实用而有力的方式，尤其是在医疗需求高但专业人员稀缺的地区。科罗姆表示：“这些发现已经改变了我们对Penda内部护理标准的预期。我们可能再也不想让我们的临床医生完全脱离这种工具。”
这项研究的结果也为人工智能在医疗领域的更深入研究奠定了基础，使实践从理论走向现实。《BMJ数字健康与人工智能》期刊副主编、斯坦福大学AI研究与科学评估网络执行主任埃桑·戈（Dr. Ethan Goh）预计，这项研究将激发其他环境中类似研究的开展，包括在美国。“我认为，越多地方复制这类发现，就越能明确我们能从基于AI的系统中获得多少价值。也许今天我们只是在纠正错误，但如果明天我们能超越这一点，AI能在医生犯错之前就提出准确的方案呢？”
像AI Consult这样的工具甚至可以进一步扩大医疗服务的可及性，将其交给非医疗专业人士，如社会工作者，或在缺乏专业知识的地区提供更专业的护理。“我们能将这种模式推进到什么程度？”科罗姆问道。
他说，关键在于像Penda那样开发一个高度定制的模型，准确地结合特定环境中提供者和患者的流程。例如，Penda的AI Consult专注于肯尼亚最可能出现的疾病类型，以及临床医生最可能遇到的症状。他说，如果考虑到这些因素，“我认为这里有很大的潜力。”
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