医疗人工智能领域已经吸纳数十亿美元投资，但效果如何？

人工智能在医疗领域的前景已经得到广泛关注。仅在美国，医疗人工智能领域的风险投资今年就将达到110亿美元，此外还有来自机构投资者和其他组织在规模高达4.5万亿美元的美国医疗市场中的额外资金。

人们热衷于投资和实施生成式人工智能，并将其应用于各种应用，与此同时，人们坚信这项技术就是我们期待已久的灵丹妙药，可以颠覆我们支离破碎的医疗体系。与此同时，批评者反驳说，我们准备不足，缺乏能力和能力在一个生命受到威胁、健康公平始终无法实现的行业中推广这项技术。

现实情况是，现在就判断医疗领域的生成式人工智能是会有所帮助、造成损害，还是只会浪费数十亿美元而无法改善人们的生活，还为时过早。然而，我们可以肯定的是，我们近期的资源分配决策将决定这项最新医疗创新的结果。

目前，生成式人工智能解决方案的采用主要限于领先的学术医疗中心，这是医疗保健创新扩散的典型特征。让我们来看看推动腹腔镜（锁孔）手术发展的技术进步。

这些新的微创技术依靠通过小切口的摄像头而不是开放式手术，由学术机构的外科医生率先采用，然后才在全国范围内广泛采用。通过这种方式，刻苦不懈的研究最终带来了更好的患者体验、显著更好的结果和大幅节省成本。

这种创新的扩散和超高的投资回报率并非自然而然地发生；人们投入了巨额投资来为微创手术革命提供资源。从为这些新技术改装手术室、重新构想临床工作流程到对整个临床团队进行大规模再培训，大规模成功并非偶然。

在我们规划人工智能驱动的医疗保健未来时，必须将这种方法真正投入到研究生成人工智能所需的临床工作流程以及培训和支持医务人员安全有效地实施这些工具中。

腹腔镜手术的广泛应用需要新的知识、技能和专业知识，但不需要新的护理团队。无论是腹腔镜手术还是开放式手术，手术的成功都依赖于外科医生对生理学、解剖学、疾病机制和手术技巧的了解。

然而，识别和管理在医疗保健中使用人工智能的风险——例如对人工智能如何做出决策的理解有限（“黑箱推理”）、保持人工智能性能随时间保持一致（“人工智能漂移”）以及避免过度依赖人工智能建议（“自动化偏见”）——以及确保隐私和安全，需要护理团队具备根本不同的技能组合，结合临床和技术专业知识，这远远超出了传统临床工作人员的能力。

仅仅要求现有的临床工作人员增加新技能是不够的。相反，我们必须开始投资于将传统临床专业知识与技术能力相结合的多学科医疗队伍，并在两者的基础上补充新的护理和社区角色，为人工智能从根本上改变我们在数字时代的医疗服务方式做好准备。

在医疗保健的人工智能时代，我们不只是想要一种新手术的方法；我们首先要做的是，必须努力防止尽可能多的人需要它。

除了这个类比之外，我们不想简单地使用人工智能来更好地对急诊室的患者进行分类；我们必须顺应潮流，以首先防止人们需要紧急护理。

我们不只是想让人们更容易应对当今晚期癌症诊断的复杂性。我们必须确保他们能够根据个人风险接受适当的筛查，然后受到快速诊断，并接受易于获得且负担得起的优化治疗，无论他们目前是否能获得治疗。

这一愿景要求我们彻底改变当前与医疗人工智能相关的关注点和资源分配策略。我们必须超越“模型”，立即开始更加专注于我们试图用新一代工具解决的问题。

除非我们优先考虑患者的需求，构建和使用推动医疗保健根本不同方法的人工智能解决方案，否则已经投资和尚未投资的数十亿美元将不会在​​商业或临床结果上获得回报。

为了实现这一目标，我们必须投资将科学发现转化为切实可行的现实医疗解决方案。这包括评估和改进工作流程、通过培训和规划为员工做好准备以及建设必要的基础设施。如果我们不将这些努力与当前开发新模型的投资相匹配，这些新解决方案将不会有市场。

这些投资必须在全球范围内分配到所有医疗机构，否则生成式人工智能将无法惠及最需要这些创新的医疗系统和患者，他们也将从这些创新中受益最多。它也不会降低我们通过保险费和税收承担的总体医疗成本。

这种对准备工作的投入，其重要性正位于当前资源集中投入领域的更下游阶段，但这种投资实则已刻不容缓。如果我们不制定能够大规模成功实施的计划，那么投入到医疗人工智能中的数十亿美元将被浪费，从支离破碎、病态的医疗体系转向公平、负担得起的医疗体系的机会也将被浪费。

本文作者：

Jennifer Goldsack，DiMe协会首席执行官

Shauna Overgaard，梅奥诊所数字健康中心人工智能战略与框架高级总监

本文原载于世界经济论坛Agenda博客，转载请注明来源并附上本文链接。

编辑：王灿