人工智能距离治病救人还有多远

参考消息网4月2日报道英国《经济学人》周刊3月30日刊登题为《人工智能医生，终于，来为你看病了》的文章。全文摘编如下：

完善诊断、个性化扶助患者、加速药品研发、提高效率……人工智能生成的兴奋和耸动无处不在，但在医疗保健领域，真有可能带来转型。分析人士预测，在欧洲应用人工智能每年能挽救数十万人的生命；在美国，应用人工智能可以节省资金，每年减少医疗开支2000亿至3600亿美元，而现在每年医疗开支约为4.5万亿美元，约等于美国国内生产总值的17%。从智能听诊器、机器人外科医生，到大数据集分析或聊天能力，再到拥有人脸的医用人工智能，机会比比皆是。

已有证据表明，人工智能系统可以提高诊断准确度、加强疾病追踪，更有效预测患者结果，提出更好的治疗建议。还能通过承担医学转录和监测患者等任务以及精简行政管理来提高医院和手术的效率。人工智能或许正在加快新药进入临床试验的过程。包括生成式人工智能在内的新工具大大强化这些能力。然而，尽管人工智能已经在医疗保健领域应用多年，但融入进展缓慢，效果往往差强人意。

其中既有说得过去的理由，也有说不过去的理由。说得过去的理由是，为确保患者安全，医疗在引入新工具时要求的举证门槛很高。而说不过去的理由涉及数据、监管和激励。克服这些障碍可以为人工智能应用于其他领域提供经验教训。

面临三大障碍

人工智能系统是通过处理大量数据来学习的，而医疗保健机构掌握着大量数据。但健康数据高度分散，数据使用受到严格规定。政府意识到患者希望自己的医疗隐私得到保护。但患者也希望获得更有效、更个性化的治疗。每年约有80万美国人因糟糕的医疗决策而遭殃。

要提高准确性和减少偏见，就需要人工智能工具在充分反映患者多样性的大数据集上接受训练。找到安全方法让健康数据更自由地流动会有所帮助，也会让患者受益。患者应该有权获取自己的记录，这些记录应表现为便携的数字形式。消费者健康企业已经在利用可穿戴设备的数据，并或多或少有些成果。便携式的患者记录能让众人更充分地利用自己的数据，为自己的健康更加负责。

另一个问题是创新的管理和规范。在许多国家，治理健康领域的人工智能就像在其他领域一样，难以跟上创新的快速步伐。监管部门或是迟迟不能通过新的人工智能工具，或是缺乏能力和专业知识。政府需要配齐监管者来评估新的人工智能工具，还需要填补监管空白，具体做法是监视不良事件，并在对算法的持续监控中确保算法准确、安全、有效和透明。

这会很难。一个解决办法是各国携手合作、相互学习、制定最低限度的全球标准。不那么复杂的国际监管体系也有助于创立让小企业可以创新的市场。卫生基础设施欠发达的较贫困国家通过引进新工具——例如一款由人工智能驱动的便携式超声设备，能有很大收获。在这些国家，除了人工智能工具外往往根本没有治疗手段，因此甚至有可能就此超越富国根深蒂固的卫生系统，不过数据匮乏、连通水平低下和计算能力不足将阻碍这一进程。

最后一个问题涉及制度和激励。人工智能有望降低医疗成本——能协助甚至取代人工、提高生产力、减少差错、削减开支，与此同时还能提高医护水平。这正是当务之急：到2030年，全世界的医卫人员缺口可能达到1000万。

然而，利用创新来省钱并不容易。建立卫生系统是为了提高医护水平，而不是削减成本。每年新增的医卫开支中，或许多达一半用于新技术。追加新系统既会增加成本，也会增加难度。而重新设计流程以便有效利用人工智能又很可能遭到患者和医护人员的抵制。尽管人工智能或许能在电话中为患者分诊，或是提供常规检查结果，但患者还是会要求面诊。

更糟糕的是，许多医疗系统，比如在美国，建立时都是以工作量作为报酬依据。这样的系统没有理由采用技术来减少就诊人数、检验及手术次数。即便是公立医疗体系也可能没有足够动力去采用降低成本而非改善结果的技术，这或许是因为省钱可能导致第二年的预算减少。如果政府不能改变现行激励措施，让人工智能既能改进治疗又能提高效率，那么创新就会增加成本。因此，政府和卫生部门必须出资支持专门测试和使用人工智能新技术的计划。

在医疗保健领域促进人工智能发展，这一重任大多落在政府和监管者身上。然而，企业也不能置身事外。已经有保险公司利用人工智能工具，有失公平地拒付医疗服务；也有公司虚假兜售或夸大其词医疗人工智能的能力；还有算法出了错。企业有责任确保产品安全、可靠和负责，确保尽管有缺陷，但掌控一切的还是人类。

潜在好处巨大

这些障碍难以逾越，但在医疗保健领域使用人工智能的潜在好处是如此巨大，使得克服障碍的理由显而易见。而如果能让人工智能在医药方面发挥作用，就能为其他领域的人工智能应用开出药方。

·提高医疗效率

人工智能承载得起被寄予的部分希望，这也是真正有可能的。与以往相比，更简单、更易于操作的界面会让基于人工智能、负责数据处理及帮助时间管理的系统更适用于医生、患者和医疗服务提供者。面对高成本和老龄化的世界，如果医疗系统要适应并改进，就急需提高生产力。仅靠人工智能无法解决问题，但会有所帮助。

·拥有人情味儿

未来在医药领域，人工智能分身将成为企业与用户沟通越来越重要的方式之一，而且事实将证明它们对卫生系统极其有用——就卫生系统而言，对人情味儿的需求日渐超出能从专业角度提供适当抚慰的受训人员的数量。但业内人士也担忧该技术遭到滥用。除了担心输出信息的质量外，还担心输入信息可能出现问题，包括能否恰到好处地匿名处理训练数据，能否确保与聊天机器人的对话保密。

·提升诊断能力

人工智能应用于诊断的时间，比应用于医疗领域其他任何分支的时间都要长。但由此带来的变革远未完成。迄今为止使用的人工智能系统往往是现在看来非常简单的模式识别技术。自2022年聊天生成预训练转换器(ChatGPT)问世以来，基础模型惊艳世界，但几乎还没开始在医疗领域发挥作用。

新一代基础模型是基于各式数据源训练的，而不只基于图像和大量文本，看起来很可能进一步扩充工具箱。基础模型不应仅仅用于提升对已出现疾病的诊断，还能为尚未暴露的疾病提供更精准的预警，比如癌症、心脏病或糖尿病。

·接管药物研发

人工智能可以生成新想法，为用户带来的启发有助于认定药物靶点，也有助于预测可能充当药物的新型化合物会有哪些行为——有时是此前从未想象到的。人工智能还能用来为老药找到新用途，预测新药的副作用，并设法识别一款药物可能对哪些患者有益、对哪些患者有害。（编译/张熠柠）

英国《经济学人》周刊3月30日一期封面