旧金山(KGO)——一项新发表的研究表明，人工智能系统在复杂的医疗推理任务中能够超越医生，这引发了关于临床医生、医院和患者未来如何依赖这项技术的新问题。
周四发布的这项研究考察了较新的AI"推理模型"不仅在测试式问题上的表现，还考察了更接近现实医疗决策的复杂诊断场景。
Jonathan H. Chen，医学博士，哲学博士，是斯坦福大学的副教授，也是人工智能医学教育主任。Chen是该研究的作者之一，他表示改进的速度令人瞩目。
"总结来说，这些模型变得越来越有能力，而且速度令人震惊，"Chen说。
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"这确实引发了一个问题：哪些是只有人类才能满足的独特需求，哪些是可以信任计算机的事情？现在这已经不那么明显了，而且我认为它会动态变化，"他说。
Chen强调，这项研究并非旨在回答人类医生是否仍然需要的简单是非问题。相反，他说，它突显了当病例超出简单的多项选择题时，AI复制医疗推理的难度。
在采访中，Chen描述了医生如何经常通过产生可能的解释、权衡概率并解释他们的思路来处理具有多种症状（如发烧和体重减轻）的患者。
他说，AI系统已经"相当擅长回答这些复杂的推理问题"。
尽管如此，Chen驳斥了人类可以从临床决策中完全剔除的想法。
"不，人类不能被排除在外。信任是一个非常复杂的词，"他说。"但如果我和其他人不使用这些东西来帮助我们进行诊断和医疗推理，那将是愚蠢的。这就像是试图在没有互联网的情况下行医。"
他将AI工具比作医生已经使用的在线医疗资源，认为它们可以作为双重检查结论的一种方式——即使它们并不总是正确的。
"我们真的应该可能使用AI来使用和双重检查事物，"Chen说。"不是因为它总是对的。但天哪，人类也并不总是对的。结合使用可能是更有效的方式，我们拥有扎实的责任感并在循环中工作。"
Chen表示，有一些有限的领域，AI可能很快就能在最少人类参与的情况下承担任务，特别是行政工作。
他引用了文档和总结医院笔记作为例子，指出医生的时间最好花在患者身上，而不是文书工作上。
他还补充说，在犹他州等地，药物续方已经由自动化系统处理，他说这一发展在几年前还被认为是不可想象的。
与此同时，Chen承认医疗保健社区内的焦虑，指出了心理健康专业人士提出的担忧，以及加利福尼亚州和伊利诺伊州最近与治疗中使用AI相关的行动。
"我理解，我完全理解。这里有很多恐慌和焦虑，"他说。"这很可怕。我们必须对这些东西持非常高的标准，因为它很重要。"
他说，该研究还对患者与技术的日常互动有影响，例如在简短的医生就诊后使用聊天机器人更好地理解医疗摘要或术语。
"我认为询问健康问题并不奇怪，"Chen说，并补充说AI可以帮助解释医生可能没有时间完全讲解的信息。
关于AI最终是否可能取代医疗工作的问题，Chen表示一些行政和支持角色可能会改变，但他不认为对临床医生的需求会减少。
"这些角色涉及更多的复杂性和责任，"他说，包括医生、护士、药剂师和心理健康顾问。
"这些角色将会发生很大变化，但需求是无限且充足的。我们将比以往任何时候都更需要人。"
Chen表示，未来的挑战将是学习如何利用AI不断增长的能力，同时管理其在医疗保健中使用所带来的风险。
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