设想一下，你走进医生办公室感到身体不适，医生没有翻阅你的病历纸张或安排几天后才出结果的检测，而是立即调取你的健康记录、基因信息和可穿戴设备的数据，帮助诊断你的病因。
这种快速诊断正是人工智能在医疗保健领域所承诺的重大前景之一。支持者表示，在未来几十年内，人工智能有望拯救数十万甚至数百万生命。
更重要的是，一项2023年的研究发现，如果医疗行业大幅提升人工智能的使用，每年可节省高达3600亿美元。
尽管人工智能几乎已经无处不在——从智能手机到聊天机器人，再到自动驾驶汽车，但其在医疗领域的影响力至今仍相对有限。
2024年美国医学会的一项调查显示，66%的美国医生曾在某种程度上使用过人工智能工具，这一比例在2023年为38%。但这些工具主要用于行政或低风险的支持任务。尽管2024年有43%的美国医疗机构增加了或扩展了人工智能的使用，但在涉及医疗决策和诊断方面，许多应用仍然是探索性的。
我是佐治亚理工学院的一名教授和研究人员，专注于人工智能和医疗分析。我将尝试解释为何人工智能的发展将是渐进的，以及技术限制和伦理问题如何阻碍其在医疗行业的广泛采用。
不准确的诊断与种族偏见
人工智能擅长在大量数据中发现模式。在医学中，这些模式可能表明疾病的早期迹象，这是人类医生可能忽略的；或者可以根据具有类似症状和背景的其他患者的治疗反应，指出最佳治疗方案。最终，这将带来更快、更准确的诊断和更个性化的护理。
人工智能还可以通过分析医院流程、预测人员需求以及安排手术来帮助医院更高效地运营，从而最有效地利用诸如手术室等宝贵资源。通过简化那些原本需要数小时人力完成的任务，人工智能可以让医疗专业人员更专注于直接的患者护理。
但尽管人工智能功能强大，它也会犯错误。尽管这些系统是基于真实患者的数据进行训练的，但当遇到不寻常的情况，或当数据与当前患者不完全匹配时，它们可能会表现不佳。
因此，人工智能并不总是提供准确的诊断。这个问题被称为算法漂移——即人工智能系统在受控环境中表现良好，但在现实世界中失去准确性。
种族和民族偏见是另一个问题。如果数据中存在偏见，因为某些种族或民族群体的患者数据不足，那么人工智能可能对这些群体给出不准确的建议，导致误诊。已有证据表明这种情况已经发生。
数据共享问题与不切实际的期望
医疗系统的复杂性堪称迷宫。将人工智能整合进现有工作流程的前景令人望而生畏；引入像人工智能这样的新技术会扰乱日常运作。工作人员需要额外的培训才能有效使用人工智能工具。许多医院、诊所和医生办公室根本缺乏时间、人员、资金或意愿来实施人工智能。
此外，许多前沿的人工智能系统运作如同不透明的“黑箱”。它们输出建议，但即使是开发人员也可能难以完全解释其运作原理。这种不透明性与医学领域的需求相冲突，因为医学决策需要清晰的依据。
然而，开发者往往不愿意披露其专有的算法或数据来源，这既是为了保护知识产权，也是因为其复杂性难以简化。缺乏透明性加剧了从业者的怀疑，从而减缓了监管审批进程，并削弱了人们对人工智能输出结果的信任。许多专家认为，透明性不仅是伦理上的要求，更是医疗环境中人工智能应用的现实必要条件。
此外还存在隐私问题；数据共享可能会威胁患者保密。为了训练算法或做出预测，医疗人工智能系统通常需要大量的患者数据。如果处理不当，人工智能可能会泄露敏感的健康信息，无论是通过数据泄露还是对患者记录的不当使用。
例如，医生使用基于云的人工智能助手起草病历时，必须确保未经授权的第三方无法访问该患者的数据。美国《健康保险可携性和责任法案》（HIPAA）等法规对医疗数据的共享施加了严格规定，这意味着人工智能开发者需要建立强大的保护措施。
隐私问题还延伸至患者对医疗系统的信任：如果人们担心自己的医疗数据可能被算法误用，他们可能会减少信息的提供，甚至拒绝接受人工智能引导的治疗。
人工智能的巨大承诺本身也成为了一道障碍。人们的期望非常高。人工智能经常被描绘成一种神奇的解决方案，可以一夜之间诊断任何疾病并彻底改变整个医疗行业。这种不切实际的假设往往导致失望。人工智能可能不会立刻兑现其承诺。
最后，开发一个有效的人工智能系统涉及大量的试验和错误。人工智能系统必须经过严格的测试，以确保其安全有效。这个过程可能需要数年时间，即使系统获得批准后，在面对新的数据类型和现实情况时，也可能需要进行调整。
渐进式变革
如今，医院正在迅速采用人工智能“抄写员”，它们在患者就诊时倾听并自动起草临床笔记，减少文书工作，让医生有更多时间陪伴患者。调查显示，目前已有超过20%的医生使用人工智能撰写病程记录或出院摘要。人工智能也正成为行政工作中的一个隐形推手。医院部署人工智能聊天机器人处理预约安排、分诊常见患者问题，并实时翻译语言。
人工智能在临床中的应用存在，但较为有限。在一些医院，人工智能是放射科医生的第二双眼睛，帮助识别疾病的早期迹象。但医生们仍不愿将决策权交给机器；目前只有约12%的医生依赖人工智能提供诊断帮助。
总而言之，医疗行业向人工智能的过渡将是渐进的。新兴技术需要时间成熟，而医疗行业的短期需求仍重于长期收益。与此同时，人工智能拯救数百万生命并节省数万亿资金的潜力仍在等待释放。
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