预计到2032年，医疗人工智能市场将达到4910亿美元，但部署速度并不等于为患者创造的价值。
如今，医生花在电子健康记录事务上的时间几乎是照护患者时间的两倍——这提醒我们，部署技术若缺乏明确宗旨，可能适得其反。
最有价值的医疗人工智能，是将行政事务自动化，而非取代人与人之间的互动，从而让照护团队重新把注意力放回患者身上。
1991年，时任施乐帕洛阿尔托研究中心（Xerox PARC）负责人的马克·韦瑟（Mark Weiser）表示，最深刻的技术是那些悄然隐去的技术。
“它们融入日常生活的肌理，直到与日常生活融为一体，”韦瑟写道。
如今，这一论断显得比以往任何时候都更切合现实，也更令人向往，尤其是在全球医疗市场。
医疗人工智能市场预计到2032年将达到4910亿美元，年复合增长率为43%。新工具推出的速度，已超过医疗系统评估它们的速度；其前景也确实令人期待。但如果部署技术时没有明确宗旨，效率便会悄然凌驾于同理心之上。
为什么医疗创新并不总能带来帮助
很多时候，匆忙推进并非为了提供更好的医疗服务，而是出于竞争压力、害怕落后，或眼前回报的诱惑。塑造医疗人工智能负责任未来的领导者，不会是那些急于将技术推向市场的人，而是那些停下来思考人工智能是否真正创造了价值，而非仅仅营造出价值的表象的人。他们会问：这能让医疗体验更有人情味吗？
这种模式并不陌生：一项新技术问世，人们本能地优先优化可衡量的指标，而较难量化的指标则被搁置。在医疗领域，这些指标往往包括人际关系、照护连续性和信任。患者会切身感受到这种变化：仅靠聊天机器人的入口取代了基于关系的接诊；处于最脆弱时刻的患者被导入缺乏人情味的流程，不得不一遍遍重述自己的经历。
信任——医疗领域最珍贵的资产——在每一步都遭到侵蚀。
医疗领域过去也经历过类似情况。电子健康记录浪潮曾带着非凡愿景而来，却在最重要的方面让情况变得更糟，研究显示，如今医生花在电子健康记录事务上的时间几乎是照护患者时间的两倍。教训并非技术本身不好，而是缺乏以人为本的明确宗旨而部署强大工具，会造成意想不到的后果；在医疗领域，也没有一蹴而就的解决办法。
人工智能如何让医疗服务更有人情味
那么，在人工智能时代，我们如何避免重蹈覆辙：为了错误的目标部署强大技术，过度寄望于神奇的解决方案，之后又纳闷为何结果不如预期？整个行业正在逐渐形成一些明确原则。
将行政事务自动化，而非取代人与人之间的互动
医疗领域最有价值的人工智能应用，针对的是那些程式化、事务性的工作；这些工作从来没有直接服务患者或医疗服务提供者，例如审批授权、化验单和排班安排。这些任务要求速度和准确性，而非人情关怀。
照护团队每减轻一项行政负担，就能多花一分注意力、腾出更多时间陪伴患者。人工智能过滤医疗运营中的杂音，为倾听、同理心和人际联结创造更多空间。
这在实践中是什么样子？在Foodsmart这个营养照护平台，人工智能清除妨碍会员关系建立的各种事务——准备工作和行政负担——让营养师能将精力集中在同理心和专业知识上，而非文书工作。结果并非参与照护的人更少，而是营养师有更多时间倾听患者完整的经历，了解他们改变行为时面临的障碍，并提供符合其生活情况的建议。Foodsmart的目标不是让营养师退出服务流程，而是让他们重新拥有专注照护所需的全部时间和精力。
让医疗服务接触点更智能、更个性化
医疗领域已经产生了近三分之一的全球数据，而且这一数据量正以每年63%的速度增长。关键挑战在于，如何在恰当时刻为恰当的人提供恰当的信息，让这些数据发挥作用。人工智能最有条件解决这一问题。
人工智能运用得当时，会在对话开始前呈现患者的完整背景，确保照护团队成员掌握情况后再开始交流。这对于长期持续而非偶发性的健康历程尤为重要，因为每次互动都是一个更长故事中的一章。
生育医疗就是一个典型例子。患者并非经历彼此孤立的交易，而是在不同人生阶段面对复杂、多步骤的历程。人工智能生成的过往互动摘要，能帮助照护支持人员更深入地了解之前谈话的内容，让每次后续接触都承接上一次，而非从头开始。下一通电话会更有针对性，照护也会随着时间推移变得更加个性化。
这种连续性改变了某个当下所能实现的照护。当一位会员表示自己经历了一次治疗周期失败时，她的支持人员已经了解她的历程——之前接受过哪些治疗、她一直承受着怎样的情绪压力，以及此刻需要什么。她不必重述自己的经历。对话可以从应有之处开始：先给予同理心，而不是先了解情况。
以持续学习和改进为目标进行设计
当宗旨明确、技术真正服务于这一宗旨时，另一种可能便会出现——在人的适当引导下，人工智能特别适合实现这一点：建立一个能够随着时间推移不断学习、持续改进的系统。
每次互动都会产生信号：患者需要什么，照护在哪些方面未达预期或超出预期。能够长期、大规模捕捉并反复利用这些信号的人工智能，不仅能提升效率，还能逐步加深对个体患者和整体人群的理解。
这与过去的质量保证不同：它不是事后有选择地衡量质量，而是设计具有前瞻性的系统，从每次互动中学习，以增强人际联结，并随着时间推移改善结果。
未来的机遇
如今，各领域的医疗领导者都被要求在人工智能上作出重大投入。但衡量成功最重要的标准，不会是部署速度或自动化程度，而是患者是否感到自己更受理解、获得更多支持，并与自己的照护联系得更紧密。
正如马克·韦瑟所设想的那样，让技术融入体验、悄然隐去，医疗行业便能为人际关系留出空间；而人际关系正是良好健康结果的基础。
