目前有45亿人无法获得基本医疗服务,而到2030年预计将面临1000万医护人员短缺。人工智能(AI)有可能帮助弥补这一差距,彻底改变全球医疗保健。它甚至可能使我们重回正轨,实现联合国可持续发展目标中提出的到2030年实现全民健康覆盖的目标。然而,根据世界经济论坛最新的白皮书《未来的人工智能赋能健康:引领方向》,医疗保健行业在采用AI技术方面仍“低于平均水平”。
以下是人工智能正在改变医疗保健的五个方面:
一种新的AI软件在解读中风患者的脑部扫描时,“准确性是专业人士的两倍”。英国两所大学在800名中风患者的脑部扫描数据集上训练了该软件,并在2000名患者身上进行了试验。结果令人印象深刻。除了AI模型的高准确性外,该软件还能确定中风发生的时间范围——这对于专业人员来说是至关重要的信息。
正如神经科医生保罗·本特利博士(Dr. Paul Bentley)告诉《健康科技报》所说:“对于大多数由血栓引起的中风,如果患者在中风发生后的4.5小时内得到治疗,他们就有资格接受药物和手术治疗。在6小时内,患者也有资格接受手术治疗,但超过这个时间点,决定这些治疗是否有益变得复杂,因为更多病例变得不可逆。因此,医生必须知道中风的初始发病时间和是否可以逆转。”
令人惊讶的是,急诊医生在高达10%的病例中会错过骨折。此外,X光技师既短缺又过载。因此,使用AI进行初步扫描可以避免不必要的X光检查和漏诊。英国国家卫生与护理卓越研究所(NICE)表示,这项技术是安全可靠的,可以减少复诊的需求。
牛津大学伦理与AI研究所的卡罗琳·格林博士(Dr. Caroline Green)在接受BBC采访时指出:“使用这些工具的人必须经过适当培训,了解如何应对技术局限性带来的风险,例如提供错误信息的可能性。”
在英国,每月约有35万人被救护车送往医院。由急救人员决定谁需要去医院,谁不需要,同时还要考虑可用病床的数量。一项在英格兰北部约克郡的研究发现,在80%的病例中,AI可以正确预测哪些患者需要转运到医院。AI模型基于患者的行动能力、脉搏、血氧水平和胸痛等因素进行预测,还证明了其无偏见的响应能力。然而,NICE警告说,在更广泛的应用之前,还需要进一步的培训。
阿斯利康公司(AstraZeneca)开发的一种新AI机器学习模型可以在患者意识到任何症状之前检测出某些疾病的迹象。利用来自50万名参与英国健康数据存储库的人员的医疗数据,该机器可以“高度自信地预测多年后的疾病诊断”。
研究负责人斯拉夫·佩特罗夫斯基(Slavé Petrovski)告诉Sky News:“对于许多疾病,当它们临床表现出来并且个体因不适或可见症状去看医生时,实际上已经距离疾病开始很久了。我们可以检测到个体中高度预测发展为阿尔茨海默病、慢性阻塞性肺病、肾病等多种疾病的特征。”
医生必须迅速做出明智的医疗决策,AI可以加速这一过程,但也可能导致不可靠或有偏见的信息。美国的一项研究发现,标准的大规模语言模型(LLM)如ChatGPT、Claude或Gemini无法为临床医生提供足够相关或基于证据的答案。然而,结合检索系统的检索增强生成(RAG)系统ChatRWD可以为58%的问题提供有用答案(相比之下,LLM仅为2%-10%)。
数字界面越来越多地用于帮助分诊患者。世界经济论坛2024年的洞察报告《数字医疗转型倡议》中的一个案例研究表明,数字患者平台Huma可以将再入院率降低30%,审查患者的时间减少多达40%,并“减轻了医护人员的工作负担”。报告展望了一个未来,在这个未来中,这些技术可以“极大地改变患者的体验。健康的人可以使用自我监测设备优化身心健康,而有健康问题的人将有机会接触到广泛的数字解决方案”。
为了确保这一过程公平且安全,AI工具的监管至关重要。在英国,AI驱动的医疗设备由药品和保健品监管局严格监管。在美国,食品和药物管理局(FDA)去年审查了医疗保健中AI的监管,并得出结论认为,虽然FDA将继续在确保AI工具的安全、有效和可信方面发挥核心作用,但所有相关实体都必须以这种变革性技术所需的严谨态度对待AI。
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