目前有45億人無法獲得基本醫(yī)療服務，預計到2030年，全球?qū)⒊霈F(xiàn)1000萬醫(yī)護人員短缺。人工智能（AI）有望幫助彌合這一差距，并徹底改變?nèi)蜥t(yī)療保健。它甚至可能使我們重新回到實現(xiàn)聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標的軌道上，即到2030年實現(xiàn)全民健康覆蓋。然而，盡管技術正在迅速發(fā)展，但同樣重要的是需要有人類監(jiān)督和監(jiān)管。歐洲聯(lián)盟衛(wèi)生專員斯特拉·基里亞基德斯（Stella Kyriakides）在今年早些時候的世界經(jīng)濟論壇達沃斯峰會上表示：“我相信我們可以充分利用AI提供的所有潛力，并制定相應的保障措施?！?/p>

以下是AI已經(jīng)在醫(yī)療保健領域帶來的四種變革：

AI可以比人類更準確地識別骨折

令人驚訝的是，急診醫(yī)生在高達10%的病例中會漏診骨折。此外，X射線技師既短缺又超負荷工作。因此，使用AI進行初步掃描可以避免不必要的X射線檢查和漏診骨折。英國國家衛(wèi)生與護理卓越研究所（NICE）表示，這項技術安全可靠，可以減少復診需求。然而，牛津大學倫理AI研究所的卡羅琳·格林博士（Dr. Caroline Green）在接受BBC采訪時指出：“使用這些工具的人必須接受適當?shù)呐嘤?，了解如何應對技術局限性帶來的風險，例如提供錯誤信息的可能性?！?/p>

利用AI評估救護車需求

在英國，每月約有35萬人由救護車送往醫(yī)院。急救人員需要決定哪些患者需要送醫(yī)，同時還要考慮床位的可用性。一項在英格蘭北部約克郡進行的研究發(fā)現(xiàn)，AI在80%的病例中能夠正確預測需要轉運的患者。該AI模型基于患者的行動能力、脈搏、血氧水平和胸痛等因素進行訓練，而且證明其反應無偏見。NICE提醒，在更廣泛使用之前，還需要更多的培訓。

檢測1000多種疾病的早期跡象

阿斯利康公司（AstraZeneca）開發(fā)的一種新的人工智能機器學習模型可以在患者出現(xiàn)任何癥狀之前檢測出某些疾病的跡象。該模型使用了50萬參與英國健康數(shù)據(jù)存儲庫的人員的醫(yī)療數(shù)據(jù)，能夠“高信心地”預測多年后的疾病診斷。研究負責人斯拉夫·佩特羅夫斯基（Slavé Petrovski）告訴天空新聞：“對于許多這些疾病，當它們在臨床上表現(xiàn)出來時，患者因不適或可見癥狀去看醫(yī)生，這已經(jīng)是疾病過程開始后的很長時間了。我們可以在個體中發(fā)現(xiàn)高度預測將發(fā)展成阿爾茨海默病、慢性阻塞性肺病、腎病等疾病的跡象?！?/p>

臨床聊天機器人指導醫(yī)療決策

醫(yī)生必須快速做出知情的醫(yī)療決策。AI有可能加速這一過程，但也可能提供不可靠或有偏見的信息。美國的一項研究發(fā)現(xiàn)，標準的大規(guī)模語言模型（如ChatGPT、Claude或Gemini）無法為臨床醫(yī)生提供足夠相關或基于證據(jù)的答案。然而，ChatRWD（一種結合了大規(guī)模語言模型和檢索系統(tǒng)的檢索增強生成系統(tǒng)）能夠回答58%的問題（而大規(guī)模語言模型的回答率為2%-10%）。數(shù)字接口也在越來越多地用于幫助分診患者。世界經(jīng)濟論壇數(shù)字醫(yī)療保健轉型倡議1月份的一份洞察報告中，關于Huma（一個數(shù)字患者平臺）的案例研究表明，該平臺可以將再入院率降低30%，審查患者的時間最多減少40%，并減輕醫(yī)療保健提供者的負擔。報告展望了一個未來，其中這些技術可以“極大地改變患者的體驗”。一般健康狀況良好的人可以使用自我監(jiān)測設備來優(yōu)化他們的身心健康，而患有健康問題的人將有廣泛的數(shù)字解決方案可供選擇。為了確保這一過程公平且安全，AI工具的監(jiān)管至關重要。在英國，AI驅(qū)動的醫(yī)療器械受到藥品和保健品監(jiān)管局的嚴格監(jiān)管。在美國，食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）最近審查了醫(yī)療保健領域AI的監(jiān)管情況，得出結論稱，雖然FDA將繼續(xù)在確保安全、有效和值得信賴的AI工具方面發(fā)揮核心作用，但所有相關實體也必須以這種變革性技術應得的嚴謹態(tài)度對待AI。

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