在本期《凯文MD播客》中，内科医生梅尔文·斯皮曼（Melvin Speisman）讨论了他的文章《人工智能如何以前所未有的速度改变医学》。在这期节目中，梅尔文探讨了人工智能在医疗保健领域的快速进展，包括截至2024年10月FDA批准的超过950种AI医疗设备、医院部署的AI算法，以及AI在放射学和心脏病学中的重大影响。他还深入探讨了眼科的开创性工作以及最近的诺贝尔奖获奖发展，这些都在加速医学研究。听众将获得关于当前趋势、潜在风险以及AI为改善患者护理提供的创新解决方案的见解，以及将AI整合到医疗实践中的实用建议。
凯文·佛（Kevin Pho）：欢迎来到节目。订阅请访问KevinMD.com/podcast。今天我们欢迎梅尔文·斯皮曼（Mel Speisman）。他是一名内科医生。今天的文章是《人工智能如何以前所未有的速度改变医学》。梅尔，欢迎来到节目。
梅尔文·斯皮曼（Mel Speisman）：凯文，感谢你邀请我参加这次播客。
凯文·佛：那么我们先简单分享一下你的故事和经历吧。
梅尔文·斯皮曼：当然。我是内科医生，在医学教育领域有30年的经验，是美国内科医师学会的活跃成员和研究员。我来自芝加哥，在西北大学学习生物科学和化学，然后在伊利诺伊大学芝加哥分校医学院完成了我的医学教育。
最近，我在伊利诺伊大学医学院担任助理教授，负责学术内科医学部门的工作。在那里，我接触到了许多由院长或内科系主任邀请来的嘉宾演讲者，他们进行了大范围的演讲或特别的诺贝尔奖级别讲座。这些演讲者在我过去几年里对人工智能及其在医学中的应用产生了极大的关注。因此，我开始对这个领域感兴趣。受到美国内科医师学会作为专业组织的启发，我发现对于像你和我这样的医生来说，目前还没有一个真正的人工智能在医学中的专业家园。虽然有很多组织可能包括在这个领域的医生，但并没有一个真正的专业组织。所以我辞去了在医学院的梦寐以求的职位，创建了自己的迷你版美国内科医师学会，我们称之为“美国内科人工智能学院”。这就是我的故事，我会坚持下去。
凯文·佛：好的。让我们来谈谈你在凯文MD上的文章，该文章讨论了人工智能与医学之间的交叉点。自从ChatGPT推出以来，这一领域已经迅速发展。请告诉我们这篇文章的主要内容，对于那些还没有机会阅读的人来说。
梅尔文·斯皮曼：是的，这篇文章非常简短且精炼，基本上涵盖了到目前为止所有你需要知道的关于人工智能如何用于患者护理的关键内容。我将其分为几个类别。
人工智能在医学中的爆发始于OpenAI在2022年11月发布的ChatGPT。在此之前，大约十年的时间里，人工智能在眼科和放射学中已经有了一些应用，但这些应用相对低调，除非你是这些领域的专家，否则医生们并不太了解。然而，当ChatGPT发布后，全世界都看到了这个工具可以如何改变各行各业，医疗领域的采用率也非常惊人。
如果你查看出版物——例如PubMed——你会发现，任何医学专科在2020年之前关于人工智能的文章不到一千篇，最多700篇左右。自2020年以来，这些文章的数量已经从不到一千篇激增至至少5000篇，每年约1000篇。人工智能和医学新数据的增长速度如此之快，以至于没有任何一个人类能够跟上。我们的组织专注于为各级医生——医学生、住院医师、进修医师、主治医生——提供教育，帮助他们学习如何使用人工智能来照顾患者。我们是这个领域的专业家园，帮助人们梳理大量知识和信息。
一件非常引人注目的是，我所在的芝加哥，大多数主要的医学会议都在麦考密克广场举行。我们将在9月19日至20日在那里举办我们自己的医学人工智能科学会议。像美国心脏协会（AHA）和美国心脏病学会（ACC）这样的心脏病学会议，以及放射学会议（如RSNA），今年已经是第111届，一个月前我也参加了。整个会议都在讨论人工智能在放射学中的实施，我有机会与来自世界各地的领导者交流和合作。几乎有1000种FDA批准的医学人工智能算法可以在今天使用，每个FDA批准的算法都在展览厅中展示。参加会议的医生和医疗领导者都在尝试决定，“我应该选择哪一个？我应该使用哪一个？”所以，凯文，我把它交给你。
凯文·佛：对于那些可能不在人工智能圈内的医生，假设他们在患者护理环境中——因为你说在ChatGPT之前，人工智能主要用于眼科和放射学——那么现在在内科初级护理环境中是如何使用人工智能的呢？
梅尔文·斯皮曼：凯文，这个问题非常好，谢谢你。去年3月，例如在这里的芝加哥，拉什大学、西北大学和现在的芝加哥大学已经在初级护理医学中部署了所谓的环境聆听系统。这就像一个Alexa类型的扬声器——不是Alexa，但这是最容易理解的类比。对于听众来说，我试图让它尽可能简单。如果你把Alexa的技术放在患者房间里，医生就不再需要一直盯着键盘或屏幕了。
我们可以回到我们最初热爱的医学，建立医生与患者之间的关系。我们可以保持眼神交流，读取患者的情绪，并以同理心的方式提供咨询和反馈，因为我们不需要在就诊期间打字或点击。我们甚至可以不看电脑。它会监听整个对话，在我们离开房间之前，它会在电子病历中生成完整的文档笔记，包括问题列表、计划、可能需要开的药物、转诊给专科医生等。这真是太神奇了。
这一系统在过去一年中已经实施，美国每三家医院和医疗系统中就有一家正在使用这种环境聆听系统。我是非营利性的，不接受任何品牌的资金，但我可以告诉你，拉什与一家名为Suki的公司合作，购买了他们的环境聆听系统，并于去年3月部署。西北大学的阿贝尔·科（Abel Kho）有自己的医学人工智能部门，与微软合作创建了自己的系统。其他许多大学医院系统——再次声明，不受品牌影响——比如芝加哥大学，使用的是名为Abridge的系统，它们基本做同样的事情。它们监听医生和患者之间的对话，链接到电子健康记录（如Epic），并生成一份远超医生所能做的出色文档。
我在伊利诺伊大学做了几年的初级护理内科医生，直到我转任这家AI组织的主席。我必须说，这对医生来说是一个巨大的变革，因为在下班后，穿着睡衣完成电子病历文档记录几乎是不可能的。你知道这一点，凯文，你也每天都这样做。这真的是一个非常有意义的事情。这就是目前AI的部署和使用方式。另外，目前很多放射科部门已经在他们的扫描仪中嵌入了AI，以帮助解读胸部X光片、CT扫描和MRI。这两种方式就是AI目前在实际中应用的方式。凯文，我把它交给你，看看还有哪些问题。
凯文·佛：我明白了环境AI记录员的作用。除此之外，你是否认为AI在诊断方法或帮助处理收件箱方面也有价值？除了记录之外，AI还将在哪些方面渗透到初级护理医生的生活中？
梅尔文·斯皮曼：好的，我将其分为两部分。一是收件箱。一旦电子病历在美国全面实施，患者可以通过门户向医生发送消息，这给试图跟上日常诊疗记录的医生带来了巨大负担。他们不仅要处理当天的诊疗记录，还要回复收件箱中的消息。实际上，要做到每天八小时诊疗、十六小时记录、再处理收件箱几乎是不可能的。这种负担已经导致许多医生离开了医学领域。
我认为通过AI，我们解决了这两个问题，即记录和收件箱。目前，那些已经部署环境聆听系统的医疗中心也在使用它来为医生生成回复收件箱问题的初稿。医生仍然需要像阅读EMR中的每一句话一样，阅读草稿，修改以适应特定患者，然后再签署。尽管如此，这仍然是一个巨大的好处。这两项功能对医生和患者都非常有益。
你可以听出来我对这些好处充满了热情和乐观。你提到诊断。在这方面处于领先地位的主要是东西海岸的研究机构。哈佛大学，扎克·科汉（Zak Kohane）领导的生物医学信息学系和他们在《新英格兰医学杂志》上的AI研究小组在东海岸，而斯坦福大学的医学和影像人工智能中心在西海岸。他们都在使用AI诊断罕见疾病方面进行了大量研究。
扎克有一个全国范围内的罕见病研究项目，由NIH资助，任何患有未确诊疾病的患者都可以免费加入该项目。他们将使用AI帮助诊断那些可能已经10年或20年未得到诊断的患者。有许多例子表明，患者可能看过10位或15位医生仍未得到诊断，但如果同样的信息输入到大型语言模型如ChatGPT中，诊断结果可能会立即出现。这就是我们使用大型语言模型的真正力量。
有一位非常著名的女士——大多数像我这样水平的演讲者都会引用她的例子——她带着孩子看了12位不同的医生，无法得到答案。出于沮丧，她自己将所有信息输入到ChatGPT中，得到了答案，找到了合适的专科医生，孩子的脊柱手术成功治愈了他，而在此之前没有人能帮助他。这是一个温暖人心的故事，展示了AI在帮助患有未确诊或罕见疾病的患者方面的能力。
我的一位同事，我教过1500多名学生和住院医师，他的儿子自出生以来就有未确诊的病症——没人能弄清楚。他告诉我所有症状，我把这些信息输入到ChatGPT中，几秒钟内就得到了答案。这是我自己的同事，一位医生和他的医生妻子，在21年内都无法为他们的孩子找到正确的诊断，而在60秒内，我得到了答案。我希望这些诊断的例子能激励你将AI作为一种工具，真正帮助患者。凯文，我把它交给你。
凯文·佛：我最近听了马克·扎克伯格的一个播客，他说当前AI的状态相当于Facebook的一名中级程序员。这种说法让很多计算机科学毕业生担心他们的工作是否会因为AI而被取代。你认为在医学领域会发生同样的情况吗？AI的诊断能力是否会变得如此强大，以至于医疗机构会用更便宜的AI替代医生？这对我们的生计意味着什么？
梅尔文·斯皮曼：非常好的问题。我有一个非常明确的答案：不会，AI不会取代医生。我几乎每天都在医学院和医院演讲和教学，我告诉我的学生们和听众们同样的信息：AI是一个工具，就像听诊器一样。它不会取代医生。它只是一个强大的工具，使我们能够以难以想象的方式诊断和治疗患者，但它不会取代你。
它始终需要医生的监督，你和我都了解“幻觉”这个词，这意味着AI需要监督。所以我的信息是，你必须像监督你的医学生一样监督AI。医学生可以开处方，但他们不能签署，也不能执行，除非主治医生共同签署。这就是我想让你思考AI的方式——无论是现在还是十年后——就像对待一名医学生。它可以帮助你，但你必须逐字阅读，检查错误，检查“幻觉”。最终，你签署文件。你必须像监督医学生一样监督AI，知道可能存在错误。作为医生，你的角色是作为教师、教职人员、主治医生，为你的患者倡导并检查错误。
“幻觉”这个词是一个严重的问题，这就是为什么我们都以谨慎的态度接近AI。我们要确保安全。我通过我们组织——美国内科人工智能学院——提倡基于证据的方法。目前，1000个FDA批准的AI算法中，只有很少一部分经过了你和我用于药物的随机试验的严格测试。你和我永远不会给患者开药，除非它经受住了随机试验的考验。因此，我们组织在九月份的全国会议上将强调基于证据的医学方法，以使用AI来照顾患者。
凯文·佛：我们正在与梅尔文·斯皮曼交谈，他是一名内科医生。今天的文章是《人工智能如何以前所未有的速度改变医学》。梅尔，最后，你有什么想留给凯文MD听众的信息吗？
梅尔文·斯皮曼：好的。第一点：不要害怕。你对医学中AI了解得越多，你就越不会感到恐惧。我所认识的对医学中AI感到害怕的人都是那些没有自我教育的人。作为医生，当我们遇到医学中的新发展时，我们会怎么做？我们阅读文章，学习新数据，你必须将这种方法应用于AI。因为每年都有成千上万篇关于医学中AI的文章发表，你应该使用你职业生涯中一直使用的相同技巧。学习它，你将不会害怕它。将它作为工具来帮助患者，改善护理，并拯救全球数百万人的生命。
凯文·佛：梅尔，非常感谢你分享你的观点和见解，再次感谢你来参加节目。
梅尔文·斯皮曼：凯文，这是一个极大的荣幸，我想感谢你所做的工作，向医生和公众宣传医学中的重要话题。真的很感谢你通过这个播客、网站和所有你所做的教学工作。我很荣幸今天能成为其中的一员，谢谢你所做的一切。
凯文·佛：感谢你的赞美，梅尔。
(全文结束)
