全部商品分類
在醫療服務過程中，患者的就醫體驗是一大重點，對于醫療從業者來說，也是工作中的一大痛點，信息遺漏、重復診斷，或是難以抽出時間進行真正的溝通……即使最具專業素養的醫者，也難以規避服務質量的折損。
人工智能正以革命性姿態重塑醫療圖景。通過流程重構、決策賦能與體驗再造，這項技術將重構醫療服務供給范式。本文基于醫療生態系統的多個維度，梳理出人工智能在醫療領域的十大確定性發展趨勢。
１．大模型的未來是多模態融合
醫療健康并非單一維度。醫生需要綜合來自對話、掃描影像、實驗室結果以及患者體態語言等信息來做出診斷。到目前為止，人工智能很大程度上是各自為戰的，例如分析文本、解讀圖像等等。簡單打個比方：當前的大模型就像工具箱里單個的工具－－錘子適合釘釘子，鋸子適合鋸木頭等。但一個好的工匠需要組合使用這些工具。
醫學需要這種多方面的方法。多模態ＡＩ就是要給算法一個完整的工具箱，而不僅僅是單一的工具。當ＡＩ模型能夠模仿醫生多管齊下的工作方法，那才是真正的革命。我們已經看到多模態大模型的早期應用，這些影響還會繼續加深。
２．數據標注師是ＡＩ醫療的隱形支柱
在多模態愿景背后，醫療數據標注正在經歷價值重估。每條病理切片的分區標注、每段醫患對話的語料清洗、每項檢測指標的語義映射，皆是構建可靠ＡＩ模型的基石。
醫療ＡＩ的可靠運行，離不開一支隱蔽但至關重要的隊伍：數據標注師。他們是ＡＩ醫療革命中的關鍵參與者，亟待建立相關的職業認證體系與價值評估標準。
３．ＡＩ不會取代醫生
雖然ＡＩ無疑將改變醫生的工作方式，但它不會消除對醫生專業知識、判斷力和人文關懷的需求。
未來醫療的方向并非取代，而是人與算法之間的智能協作。ＡＩ將成為一個強大的工具，增強醫生的能力，并最終改善患者的治療結果。原因是，雖然ＡＩ擅長模式識別和數據分析，但它缺乏以患者為中心的醫療服務所必需的同理心。相比之下，醫生采用非線性的方法，融合了直覺、經驗以及對患者獨特需求的深刻理解。
此外，復雜的ＡＩ工具總是需要熟練的從業者來解讀其輸出內容，并確保負責任的應用。而且，歷史一再證明，技術進步往往會創造新的角色和機會，而不僅僅是取代現有的角色。
４．ＡＩ將重構工作流
醫療ＡＩ的本質是＂增強智能＂而非＂替代智能＂。那些給醫生帶來沉重負擔的、重復性的、數據驅動的任務，從分析掃描圖像到篩查病歷等等，正是ＡＩ自動化的主要目標。這不僅能節省時間，還將改變醫療實踐的本質，使人類角色從單調乏味的工作轉向需要創造力、溝通和復雜問題解決的任務。
研究表明，最佳結果源于智能的人機協作。通過承擔分析性的繁重工作，ＡＩ將解放醫生，使他們能夠專注于醫學的藝術，有更多時間與患者互動，有更大空間進行精細的診斷，以及探索新穎的治療策略。雖然對ＡＩ取代人類的擔憂可以理解，但現實是，那些擁抱ＡＩ作為強大工具的醫生，將能夠提升自身的專業水平，提升醫療服務質量。
５．ＡＩ有助于新的醫學發現
ＡＩ有望成為在海量的醫療數據中揭示隱藏模式和關聯的寶貴工具，能夠發現即使是最有經驗的人類醫生也難以察覺的細微異?；蛳嚓P性。通過Ｘ光預測種族，或通過語音分析檢測糖尿病－－這些僅僅是ＡＩ識別出人類未曾預料到的生物標志物的早期例子。
雖然這類發現引發了關于偏見和可解釋性的合理擔憂，但它們也預示著醫學研究的革命性轉變。想象一下，ＡＩ 發現了之前未曾見過的毀滅性疾病的風險因素，或者找出微妙的標記，預測哪些患者最適合接受特定療法。這些不同尋常的關聯不僅僅是ＡＩ的奇特發現，還挑戰我們去破譯算法的邏輯，并開拓醫學理解的新前沿。
６．與ＡＩ建立一種共同語言－－預覽預判能力
與普遍看法相反，ＡＩ的語言并非Ｐｙｔｈｏｎ或Ｊａｖａ。真正通用的語言是預判能力。理解ＡＩ算法如何處理問題、預測后果以及從錯誤中學習，對于希望與這些系統有效協作的醫生至關重要。
通過分析復雜場景，預測多步動作，并根據對手（或算法）的行動進行迭代調整。以游戲玩家式的解決問題的心態來接觸ＡＩ，將能夠很好地釋放ＡＩ在醫療領域的潛力。
７．提示工程：數字時代的核心醫療技能
如果說預判能力是ＡＩ的通用語言，那么提示工程將是首要的技術技能。
ＡＩ革命不僅僅關乎技術，也關乎我們如何與之互動。在生成式ＡＩ時代，那些掌握與算法溝通藝術的人將擁有明顯的優勢。提示工程，即設計有效提示以引導ＡＩ模型的技能，將成為醫生利用ＡＩ改善醫療服務的必備工具。
可以這樣想：醫生已經在通過＂引導＂患者來獲取診斷所需的信息。有了ＡＩ，這項技能隨之演變。掌握提示工程將使醫生能夠精準定位最準確的信息，提出定制化的分析請求，并確保ＡＩ的輸出與患者的需求精確匹配。不僅能提高效率，還能真正實現人機協作。
８．需要完善指導方針對抗偏見，保障公平
隨著ＡＩ變革醫療健康，偏見和缺乏公平性是最緊迫的挑戰之一。好消息是：我們已經看到從技術工具包到研究框架等各種努力，旨在正面解決這些問題。然而，將這些解決方案轉化為廣泛實踐，需要一個清晰、可操作的指導方針作為基礎。預計未來專注于數據公平性、算法透明度以及在真實世界環境中對ＡＩ系統進行持續監控的標準將會激增。
這些指導方針不僅能保護患者，對于在醫學領域建立信任和廣泛接受度也至關重要，醫生需要熟練掌握這些公平性標準。
９．需要制定靈活的監管框架
生成式ＡＩ和自適應ＡＩ給監管機構帶來了前所未有的挑戰。與靜態的醫療設備或軟件不同，這些算法會不斷進化和學習。這是一個全新的挑戰：像ＦＤＡ這樣的機構以前從不需要為一個明天就可能變得不同的事物制定合適的框架。
這需要一種能夠平衡創新與患者安全的監管方法。預計會出現專為監管這些動態ＡＩ系統而設計的全新類別和靈活框架。
醫療專業人員需要積極參與制定這些新的監管標準。理解生成式和自適應ＡＩ帶來的獨特挑戰，并參與圍繞其使用的倫理考量。只有通過與監管機構合作，醫療服務提供者才能確保未來ＡＩ創新蓬勃發展，同時患者福祉仍然是指導原則。
１０．警惕深度偽造內容
隨著深度偽造技術變得日益復雜，醫學界面臨著獨特的脆弱性?；颊呖赡軙龅缴疃葌卧斓尼t生，逼真地模仿他們信任的醫療服務提供者。偽造的患者記錄或誤導性的研究數據有可能擾亂醫療服務并削弱信任。醫療機構需要對醫護人員和患者雙方進行關于深度偽造潛在威脅的教育。開發用于識別和打擊深度偽造的方法將成為重中之重。
這正是醫療專業人員需要保持警惕的地方。我們必須質疑信息的真實性，尤其是ＡＩ生成的內容，培養一種審慎質疑的文化?；颊邔︶t療健康的信任，取決于我們能否在一個真假界限日益模糊的時代辨別真偽。走在深度偽造技術的前面，對于保護患者和醫學知識的完整性至關重要。
未來ＡＩ在醫療健康領域的應用無疑是復雜的，但又充滿了變革的潛力。從解鎖隱藏的生物標志物到簡化管理負擔，人工智能將改善醫療服務并重新定義醫生的角色。然而，這場革命不會自行發生。它需要醫生、技術專家、監管機構和患者之間的協作。醫療專業人員需要擁抱這一變化，并運用他們的道德準則，來塑造未來。
雖然ＡＩ有望增強我們的能力，但必須牢記，醫療健康本質上仍然是一項以人為本的事業。再復雜的算法也永遠無法取代同理心、直覺或醫患之間的治愈力量。
注：文章來源于網絡，如有侵權，請聯系刪除
