我们已经到达了一个阶段，机器人进入人类医疗保健系统的场景不再是科幻小说的情节。在这个技术进步的阶段，我们可能很快就能通过连接Neuralink来解决脑损伤，通过CRISPR修复遗传上易患某些不良后果的人，安装仿生眼，或让机器人提供24/7的监控。但随着这些潜力而来的还有显著的风险，Gluckstein Lawyers的管理合伙人Charles Gluckstein表示。
“我们正在改善医疗成果的道路上前进，使用AI可以减少医疗错误，”Gluckstein说，“但如果将其作为捷径，实际上会增加错误，并导致更多的诉讼，如果从业者不小心的话。”
运营效率、更好的患者结果和改善的医疗体验
随着新一代医疗专业人员接受AI和VR头显的培训，存在一个培训和经验上的差距，这可能会带来问题。Gluckstein将其比作向数字记录的转变，护士在患者病历上的简要笔记不再足够，他们被要求将这些数据输入计算机。他回忆了一起案件，NICU（新生儿重症监护室）的一名婴儿因低血糖而出现癫痫发作，原因是护士没有检查计算机以确定婴儿的喂养时间表是否正常。问题是适应新流程的滞后，数字记录未被正确使用。
目前，医生使用AI提高效率——总结与患者的互动以记录病历，帮助起草回复给转诊医生的信件。他们还依赖它进行鉴别诊断，医生可能没有想到一些更细微的问题，或更容易获得取消某个可能的鉴别的清单。下一步可能是使用AI识别药物相互作用，提供基于个体患者的定制药物治疗，甚至记录手术室中的情况，就像警察现在被要求佩戴随身摄像头一样。监控提供了视频记录，而不是依赖可能不完整、不准确或不及时的报告。
从患者的角度来看，有一种转向“医学3.0”的趋势，专注于预防和健康监测，例如使用可穿戴设备测量血压或血糖水平。这对偏远社区的人来说尤其是一个改变游戏规则的因素。技术还允许围绕3D打印器官和其他身体部位、侵入性较小且恢复更快的机器人手术、基因编辑工具以及越来越有效和及时的疫苗进行创新。
“这些都是技术应该发展的方向——它应该帮助提高运营效率，改善患者的治疗结果，并提升社会整体的医疗体验，”Gluckstein说。
还需要考虑伦理问题，包括监控情况下的医患保密问题，更广泛地说，是对AI编程的担忧。如果AI在预测某种药物或诊断方面做出预测，样本量是多少？来自农村还是城市社区？来自贫困群体？是否由种族决定？
“你会看到各种偏见被内置到算法中，然后这些偏见会在编程中继续存在，”Gluckstein说。“依赖它可能导致片面或非常糟糕的结果，这在事情继续发展和新问题出现时是一个重要的考虑因素。”
AI对医疗过失案件的影响
尽管技术进步迅速，但医疗过失案件的分析仍然不变：医疗专业人员是否违反了护理标准？如果不是因为这种违反，结果是否会相同？
当专家使用这些工具进行鉴别诊断、记录保存、指导员工、分配任务或提供监控时，“所有这些都会进入我们深入调查是否发生了违反行为，”Gluckstein指出。例如，医生是否接受了机器人手术的适当培训？医生是否有效地使用了它？针对这些特定技术的专家可以被引入以支持或反驳手头的问题，这是此类案件的标准程序。
“基本过程没有改变，技术最终可能会为我们提供更多信息，”Gluckstein说，他指出电子胎儿心率监测的发展为出生创伤案件提供了更多可用的数据，以前律师依赖于助产士的听诊记录等。
“法律问题仍然存在，但我们会有其他工具来分析它们，”Gluckstein总结道。
总的来说，他对律师使用AI的警告同样适用于医生和其他医疗专业人员：尽管这些工具很有帮助且加快了任务如记录审查的速度，但这仍然是委托的责任。
“医疗专业人员，像律师一样，在签署报告时必须确保其准确性——他们不能只是按下发送键，”他说。“一开始需要额外的努力，但随着时间的推移，AI和专业人士学会更好地合作，就像与新同事合作一样，信任水平会逐渐提高。”
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