一篇题为《未来的医生与患者：探索人工智能、预防医学和未来医疗中的伦理挑战的交叉点》的同行评审研究发表在《数字健康前沿》杂志上，由Paulo Santos和Isabel Nazaré撰写。该研究提供了一个紧急且细致的视角，探讨了人工智能如何实现早期检测和干预，同时也提出了关于隐私、公平性和人类自主性的关键问题。
作者认为，虽然人工智能具有个性化护理和延长健康寿命的潜力，但在预防性医疗中的应用仍然不足。监管惰性、数字素养缺乏以及系统性的伦理盲点仍然是实现有意义整合的重大障碍。他们认为，如果不解决这些问题，人工智能可能会放大现有的健康差异，而不是解决它们。
根据研究，人工智能在医疗保健中最具前景的应用在于其预测和预防能力。机器学习算法、可穿戴传感器和实时数据分析可以在症状出现之前识别出风险因素。这些技术可以跟踪生命体征的细微变化，检测行为变化，并及时建议生活方式的调整，以防止慢性疾病的发展。
论文通过一个设定在2040年的虚构情景来说明这一转变：60岁的玛丽亚使用一款AI驱动的健康应用程序监测她的生命体征，接收潜在心血管和肿瘤风险的早期警告，并获得个性化的预防策略。她的设备建议行为干预、筛查甚至有针对性的基因检测。这个设想体现了未来技术将使患者能够动态管理自己的健康，取代传统的间歇性医疗服务模式，实现持续参与。
尽管有这些进展，研究指出，在预防方面的AI应用相比其在诊断和治疗中的部署仍然相对罕见。大多数AI工具仍主要用于临床环境，而没有广泛集成到人口层面或初级预防措施中。作者认为，这种差距错失了大规模改善公共卫生结果的机会。
研究还提出了随着AI在患者护理中的嵌入所引发的紧迫伦理问题。其中最核心的是数据隐私。随着患者越来越多地依赖互联设备，大量的敏感信息被生成和传输，而用户往往并不完全理解他们的数据是如何使用、存储或共享的。论文警告说，目前的同意模型是不充分的，人们经常同意他们没有阅读或理解的条款。
此外，作者强调算法偏见是一个严重风险。由于许多AI系统是在反映现有社会不平等的历史数据集上训练的，因此存在这些工具无意中强化而非纠正医疗保健获取和结果差异的风险。例如，针对高收入人群优化的AI模型可能在边缘化或代表性不足的群体中表现不佳，从而在客观性的幌子下固化系统性偏见。
欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR）等监管保障措施为确保数据保护和用户控制提供了一部分框架。然而，论文认为这些保护措施必须随着技术的快速发展和AI系统的复杂性而不断进化。透明度、问责制和包容性设计是指导未来监管发展的关键原则。
除了隐私和偏见之外，研究还反思了持续数字健康监测的心理和社会影响。虽然AI可以提供有价值的反馈和行为提示，但也可能造成依赖或焦虑，尤其是当用户误解数据或经历信息过载时。作者认为，必须在赋权和过度监控之间找到平衡。
研究坚称，通过AI进行的医疗转型并不意味着医生的淘汰，而是预示着医疗专业人员角色的重新定义。未来的医生不仅将是临床医生，还将是复杂数字数据的解释者、患者信任的守护者和技术增强系统中的伦理守门人。
在设想的未来中，医生将领导包括数据科学家、工程师和公共卫生专家在内的多学科团队。他们将导航AI生成的风险评估，并将其整合到尊重每位患者的价值观、需求和自主性的全面护理策略中。未来的医生必须具备临床推理和数字素养技能，确保算法服务于人类健康，而不是取代人类判断。
研究进一步强调，即使医疗工具不断演变，伦理原则——如善行、无害、自主和正义——仍应是医疗实践的基础。AI必须通过技术保障和医学教育来与这些原则保持一致，以准备未来的医生批判性地评估并负责任地部署新技术。
公平性仍然是一个持久的挑战。虽然AI可能随着时间的推移降低精准诊断和预测分析的成本，但这些技术的获取并不是在所有社会经济阶层中都能得到保证。作者警告说，存在一种两层体系的风险，即富裕个体接受实时、AI指导的预防性护理，而其他人则继续依赖碎片化和反应性的服务。确保公平获取AI工具，尤其是在服务不足地区和社区，对于维护社会信任和避免进一步加深健康差异至关重要。
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