随着由人工智能驱动的工具越来越多地进入医疗保健领域，UC Santa Cruz政治学系博士生露西娅·维塔莱（Lucia Vitale）的最新研究审视了当前的承诺和焦虑状况。支持者们设想，这项技术可以帮助管理医疗供应链、监测疾病暴发、做出诊断、解释医学影像，甚至通过弥补医疗工作者短缺来减少获得护理的公平差距。但其他人则对诸如隐私权、模型中的种族和性别偏见、缺乏透明度可能导致患者护理错误的人工智能决策过程，甚至保险公司可能利用人工智能歧视健康状况不佳的人等问题发出警报。
这些工具最终会产生哪些类型的影响将取决于它们的开发和部署方式。在《社会科学与医学》杂志的一篇论文中，维塔莱和她的合著者、不列颠哥伦比亚大学博士生莉娅·希普顿（Leah Shipton）对人工智能在医疗保健领域的当前轨迹进行了广泛的文献分析。他们认为，人工智能将成为一系列最终影响有限的技术进步中的最新一项，因为它们采取了一种“回避政治”，转移了对全球公共卫生更根本结构性问题的关注，甚至可能加剧这些问题。
例如，像许多过去的技术干预一样，大多数为健康开发的人工智能都集中在治疗疾病上，而忽视了健康的根本决定因素。维塔莱和希普顿担心，对未经证实的人工智能工具的炒作可能会分散人们对于实施低技术但基于证据的整体干预措施的迫切需求，如社区卫生工作者和减害计划。
我们以前见过这种模式。我们不断投资于这些技术灵丹妙药，但它们未能真正改变公共卫生，因为它们没有解决深深植根的政治和社会健康决定因素，这些因素可以包括从健康政策优先事项到获得健康食品和安全居住环境等方面。——露西娅·维塔莱，UC Santa Cruz政治学系
人工智能还可能继续或加剧生物制药行业历史上常见的伤害和剥削模式。论文讨论的一个例子是，目前人工智能的所有权和利润集中在高收入国家，而低收入至中等收入国家由于监管薄弱，可能成为数据提取或部署潜在风险新技术的目标。
论文还预测，对人工智能的宽松监管将继续优先考虑知识产权和行业激励，而不是公平和负担得起的公众获取新治疗方法和工具的机会。由于企业利润动机将继续推动产品开发，人工智能公司也可能会遵循健康技术部门的长期趋势，在决定投资研发目标时忽视世界上最贫穷人群的需求。
然而，维塔莱和希普顿确实发现了一个亮点。通过专注于改善医疗系统本身，人工智能有可能打破旧模式，产生更大的影响。人工智能可以用于更高效地分配医院资源和更有效的患者分类。诊断工具可以提高小农村医院普通医生的效率和能力，这些医院缺乏专科医生。人工智能甚至可以提供一些基本但重要的医疗服务，以填补劳动力和专业技能的缺口，如在产科护理荒漠地区提供产前检查。
所有这些应用都有可能实现更公平的护理获取。但这一结果远非确定。具体取决于这些技术的部署方式和地点，它们要么成功填补真正的医疗工作者短缺，要么导致现有医疗工作者失业或从事不稳定的工作。除非解决医疗工作者短缺的根本原因——包括职业倦怠和向高收入国家的“人才流失”——人工智能工具最终可能提供的诊断或疫情检测结果毫无用处，因为社区仍然缺乏应对能力。
为了最大化利益并最小化危害，维塔莱和希普顿认为必须在人工智能进一步扩展到医疗保健领域之前制定法规。正确的保障措施可以帮助人工智能避免过去的有害模式，而是开辟一条新的路径，确保未来项目符合公共利益。“通过人工智能，我们有机会纠正治理新技术的方式，”希普顿说，“但我们需要一个明确的议程和框架，通过世界卫生组织、资助和交付健康干预措施的主要公私合作伙伴关系，以及拥有科技公司的国家，如美国、印度和中国，来实现人工智能医疗技术的伦理治理。这将需要持续的民间社会倡导。”
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