如果人工智能可以作为第二双眼睛，而医生则充当第二种意见，会怎么样呢？为了给你一个直观的感受，我们参观了克利夫兰诊所癫痫中心的研究主任Irene Wong博士的实验室，看看这一技术的实际应用。这里有超过400张MRI切片。Wong博士可以与一个已经从过去的癫痫病例网络中学习的人工智能系统合作。该AI系统可以在MRI扫描中放大并突出显示一个概率图，供医生进一步研究。颜色越接近黄色或白色，表示病变的可能性越大。它能精确地指出需要关注的大脑区域，即引起癫痫发作的病灶。
这项技术改善了像34岁的Ryan Millinger这样的患者的生活，他在四岁时被诊断出患有癫痫。他的病情从未完全得到控制，药物剂量一直在调整。医生们认为导致他癫痫的病灶距离大脑中负责语言处理的部分太近，因此决定不进行手术。然而，八年后，当AI技术出现时，它发现实际上存在一条安全路径可以让医生进行手术。“这对我来说是一个改变生活的经历。如果没有这项技术，我们现在可能就不会有这次对话。”只要人们以安全的方式推进技术，他认为这将是一个优势。
根据Berkeley Research Group的数据，75%的医疗服务提供者预计在未来三年内广泛采用AI技术，尽管只有约40%的机构已经审查或计划审查监管指南。这也是为什么像克利夫兰诊所这样的医疗机构正在聘请新的AI高管，例如Ben Shashahani。这是他在医疗行业的第一份工作，拥有谷歌、雅虎和SiriusXM的机器学习经验，现在担任领先的医疗中心首席AI官。这种技术背景可以帮助推动技术在医学中的应用。“我们希望在人工智能和医疗技术的应用方面走在前沿。”
不仅仅是克利夫兰，华盛顿特区、凤凰城、圣地亚哥和旧金山的医院也在招聘AI高管，目标是将新技术融入个人健康，创造更好的医患体验。“医生始终处于决策循环中，所以AI可以处理所有这些信息，并几乎像第二个意见一样返回结果。你有一个类似副驾的助手坐在你旁边，倾听患者的诉说。”随着人工智能继续在医生办公室承担新角色，分析数据并记录医患互动，Shashahani的工作是确保实施过程不会损害个人数据、伦理或安全。“机器学习和AI系统是在数据上训练的，数据中的偏见会转化为系统的偏见。因此，我们必须确保这些偏见不会伤害患者，也不会产生不公平和不道德的影响。”
如果AI或机器学习出错，谁来承担责任？这是尚未解决的问题之一。这表明技术的进步速度远快于政策的更新速度。医疗系统必须在创新的同时小心行事，以避免潜在的危害。
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