《全科醫(yī)學(xué)服務(wù)中的人工智能：務(wù)實(shí)的、謹(jǐn)慎的、樂(lè)觀的觀點(diǎn)》摘譯

【關(guān)鍵詞】 人工智能；全科醫(yī)學(xué)；英國(guó)；醫(yī)療服務(wù)

◆ 務(wù)實(shí)的觀點(diǎn)

過(guò)去一年，人工智能（artificial intelligence，AI）突飛猛進(jìn)地發(fā)展，人們既興奮又發(fā)愁。全科醫(yī)生對(duì)這種“闖入者”并不特別的陌生，畢竟“谷歌醫(yī)生”已經(jīng)在全科診室存在了20多年。不過(guò)醫(yī)生可能想知道AI的最新發(fā)展將如何影響他們及其病人。

AI的開(kāi)發(fā)者通常是醫(yī)學(xué)外行人，但他們特別關(guān)注AI在醫(yī)療保健領(lǐng)域的潛在應(yīng)用前景。在醫(yī)療衛(wèi)生技術(shù)人員日趨缺乏的當(dāng)下，他們暗示“以AI替換醫(yī)生”的愿景似乎并不遙遠(yuǎn)。這的確讓人興奮不已，因?yàn)锳I開(kāi)發(fā)者宣稱他們可以為“無(wú)力支付醫(yī)療費(fèi)用的人提供AI的醫(yī)療顧問(wèn)”。政府也在饒有興致地揣摩AI的助攻能力，是不是能通過(guò)數(shù)據(jù)和AI技術(shù)，讓政府雇用更少的醫(yī)療保健專業(yè)人員，并同時(shí)給廣大民眾提供更公平的醫(yī)療服務(wù)？

早在50多年前，英國(guó)全科醫(yī)生朱利安·哈特（Julian Hart），根據(jù)與理查德·多爾（Richard Doll）和阿奇·科克倫（Archie Cochrane）共同完成的流行病學(xué)研究，提出了著名的“反向服務(wù)定律”——優(yōu)質(zhì)醫(yī)療和社會(huì)服務(wù)的可獲得性往往與服務(wù)人群的需求成反比。AI的發(fā)展很可能進(jìn)一步地證實(shí)這個(gè)定律的存在。目前AI的學(xué)習(xí)材料和過(guò)程通常缺乏對(duì)社會(huì)背景的考量，因此有可能忽視服務(wù)不足群體（弱勢(shì)群體、少數(shù)群體）的需求。

在全科醫(yī)生看來(lái)，高質(zhì)量的全科醫(yī)學(xué)服務(wù)顯然很難通過(guò)自動(dòng)化/計(jì)算機(jī)化來(lái)提供。全科醫(yī)學(xué)服務(wù)中的人文主義、溝通互動(dòng)、倫理道德、公平無(wú)偏、社區(qū)歸屬、情感連接、同理關(guān)懷等，需要真實(shí)的人的情商和智能。正如愛(ài)因斯坦所說(shuō)，可以運(yùn)算的并非都是重要的，重要的事情可能是無(wú)法運(yùn)算的。然而，AI科技行業(yè)不太可能完全意識(shí)到這一點(diǎn)，他們甚至以AI可以取代醫(yī)生服務(wù)為業(yè)內(nèi)榮耀（類似于蘿卜快跑替換網(wǎng)約出租）。

我們已經(jīng)到了一個(gè)關(guān)鍵時(shí)刻，醫(yī)療服務(wù)專業(yè)人員應(yīng)該帶頭討論AI并提出建議。AI應(yīng)該是醫(yī)學(xué)和健康服務(wù)的支持手段，而不是相反。AI不是全科醫(yī)生的競(jìng)爭(zhēng)者，而是讓AI更像全科醫(yī)生的助手。醫(yī)護(hù)人員應(yīng)該告訴AI開(kāi)發(fā)者，好的醫(yī)療服務(wù)可以而且應(yīng)該是什么樣子。

AI取決于巨大的算力和龐大的數(shù)據(jù)。在后疫情時(shí)代，我們每天都能感受到COVID-19對(duì)健康的影響，特別是這次疫情推動(dòng)了數(shù)字醫(yī)療及應(yīng)用程序的迅速發(fā)展。在疫情高峰期推動(dòng)決策的那些數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，已融入到當(dāng)下的醫(yī)療服務(wù)中，在許多情況下為人們帶來(lái)了便利并改善了醫(yī)療服務(wù)。不過(guò)我們也注意到，這些數(shù)字醫(yī)療服務(wù)也存在設(shè)計(jì)選擇不當(dāng)和數(shù)據(jù)缺口問(wèn)題，可能會(huì)造成或加劇病人使用服務(wù)的不平等。

數(shù)字和AI技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)諸如越來(lái)越準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分和精準(zhǔn)醫(yī)療等可能性。但是同時(shí)，數(shù)字和AI技術(shù)也帶來(lái)了道德和經(jīng)濟(jì)挑戰(zhàn)。例如，AI在基因組預(yù)測(cè)和精準(zhǔn)醫(yī)療方面有潛在用途，這些用途本身并不涉及提供醫(yī)療服務(wù)，但可能需要新的臨床基礎(chǔ)設(shè)施才能實(shí)現(xiàn)更多好處。數(shù)字和AI可能會(huì)產(chǎn)生新的健康狀態(tài)的觀察結(jié)果，這些觀察可以在不知不覺(jué)中進(jìn)行，病人或居民可能對(duì)此知之甚少，甚至一無(wú)所知，他們很有限地或根本不能提供知情同意。

我們還看到更多病人生成的數(shù)據(jù)（例如來(lái)自智能手表的數(shù)據(jù)），這改變了追蹤的方式，也改變了可跟蹤的內(nèi)容。這改變了病人與機(jī)構(gòu)之間的關(guān)系，將大型科技設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品帶入了診室。我們醫(yī)生不一定準(zhǔn)備好了使用病人生成的這些數(shù)據(jù)，管理者也并不總是與病人建立足夠的信任，探討怎樣使用病人生成的數(shù)據(jù)。

目前，圍繞數(shù)字和AI技術(shù)的討論大多集中在生成式AI上（generative AI），它可以生成各種各樣的輸出，例如圖像、視頻、音頻或文本。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，尤其大語(yǔ)言模型（LLM），如果設(shè)計(jì)合理和使用得當(dāng)?shù)脑?，LLM可能為醫(yī)療服務(wù)專業(yè)人員帶來(lái)實(shí)際好處。LLM是一種基于文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的生成式AI，可以對(duì)輸入或提示生成自然語(yǔ)言響應(yīng)。著名的例子包括Open AI的Chat GPT-4和谷歌的PaLM-E等工具。LLM非常擅長(zhǎng)根據(jù)提示生成流暢的文本，它們可用于協(xié)助標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)，例如生成信件或總結(jié)現(xiàn)有的醫(yī)療記錄。

◆ 謹(jǐn)慎的觀點(diǎn)

然而，數(shù)字和AI新技術(shù)仍然受制于數(shù)據(jù)來(lái)源、數(shù)據(jù)質(zhì)量和基礎(chǔ)設(shè)施等方面的“老”問(wèn)題。而且它們還能制造出具有自身問(wèn)題的新的“麻煩”數(shù)據(jù)。特別是LLM，它通常接受大量來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的文本訓(xùn)練，雖然LLM輸出的文本可能非常流暢且令人信服，但LLM并不“知曉事理”，如果訓(xùn)練它的數(shù)據(jù)有偏見(jiàn)和誤解或失德，那么它制造出來(lái)的漂亮文本也會(huì)美妙地呈現(xiàn)出錯(cuò)誤，以及缺乏倫理道德的表達(dá)。我們都知道，互聯(lián)網(wǎng)上魚(yú)龍混雜，良莠不齊，在優(yōu)質(zhì)醫(yī)學(xué)信息傳播的同時(shí)，也充斥了大量偽醫(yī)學(xué)、假醫(yī)生、錯(cuò)誤信息、偏見(jiàn)和誤解，甚至無(wú)中生有的編造。通過(guò)這些“學(xué)習(xí)材料”的訓(xùn)練而生成的“醫(yī)學(xué)”建議和診斷，我們需要謹(jǐn)慎使用，因?yàn)獒t(yī)療服務(wù)環(huán)境是高風(fēng)險(xiǎn)的、需要高度信任的、依據(jù)嚴(yán)謹(jǐn)科學(xué)證據(jù)的。

在全科醫(yī)學(xué)診所，病人可能會(huì)拿著ChatGPT等工具生成的診斷，來(lái)找全科醫(yī)生看病。在全科首診的地方，全科醫(yī)生可能是最先看到病人用ChatGPT生成醫(yī)學(xué)報(bào)告的第一人。此類工具會(huì)正式警告不要用其生成的文本當(dāng)作醫(yī)療建議。不過(guò)全科醫(yī)生要意識(shí)到AI可以生成流暢的文本，但漂亮的文本并非可信和有說(shuō)服力，警惕它可能包含的潛在偏見(jiàn)或錯(cuò)誤。

全科醫(yī)生給病人提供數(shù)字健康素養(yǎng)教育，在與病人交流時(shí)，承認(rèn)AI可以給病人提供的支持，并有即時(shí)的參與感，同時(shí)要告訴病人保持警惕，讓病人了解源數(shù)據(jù)的局限性，并理解AI的輸出可取和不可取的地方。雖然AI模型可以針對(duì)特定目的進(jìn)行“微調(diào)”，或者在回答問(wèn)題時(shí)指出引用的特定來(lái)源，但AI可能以“天然智能”不會(huì)（或至少不應(yīng)該）的方式提供虛假信息，或制造幻覺(jué)。

◆ 樂(lè)觀的觀點(diǎn)

理想狀態(tài)下，從長(zhǎng)期的愿景看，AI技術(shù)將增強(qiáng)全科醫(yī)生的服務(wù)。數(shù)字和AI技術(shù)將支持對(duì)病人基本觀察結(jié)果和重要數(shù)據(jù)的整合，并將其與最新的疾病治療證據(jù)、實(shí)際的實(shí)時(shí)證據(jù)聯(lián)系起來(lái)。數(shù)字和AI技術(shù)還將生成處方、提供病人教育信息資源、設(shè)計(jì)服務(wù)路徑，以及安排臨床輔助檢查。這會(huì)讓全科醫(yī)生有更多時(shí)間與病人相處，提供更連續(xù)的護(hù)理，使醫(yī)生與病人之間的互動(dòng)更加有意義和有效，為看診過(guò)程中身體、心理、社會(huì)和精神因素的微妙、敏感的相互作用留出空間。此外，至關(guān)重要的是，對(duì)于那些無(wú)法與AI技術(shù)互動(dòng)，或可能需要更密集的真人互動(dòng)的人來(lái)說(shuō)，醫(yī)生將有更多時(shí)間和能力為他們提供所需的個(gè)性化關(guān)注和支持。

要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，我們還有很長(zhǎng)的路要走。不過(guò)，由數(shù)字和AI技術(shù)支持的更高質(zhì)量的全科醫(yī)學(xué)服務(wù)是完全有可能實(shí)現(xiàn)的。要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，顯然需要先邁出第一步。在技術(shù)方面，我們已經(jīng)反復(fù)地得到教訓(xùn)：我們首先要充分了解要解決的問(wèn)題，而不是把新技術(shù)視為靈丹妙藥。AI本身并不解決公平問(wèn)題。

對(duì)于醫(yī)療數(shù)字和AI技術(shù)，可能要從更簡(jiǎn)單的問(wèn)題入手，比如那些不依賴臨床數(shù)據(jù)的，或者對(duì)病人影響不大的文書(shū)工作。讓醫(yī)護(hù)擺脫文書(shū)工作，以便讓醫(yī)護(hù)人員能騰出更多時(shí)間與病人溝通互動(dòng)，還可以讓全科醫(yī)生和團(tuán)隊(duì)致力于了解和滿足不同人群的需求和服務(wù)。從這個(gè)角度看，數(shù)字和AI技術(shù)是可以助力全科醫(yī)學(xué)服務(wù)的，它能幫助醫(yī)護(hù)回歸到與更多真實(shí)的人（而非與電腦和文書(shū)）的關(guān)系階段，這對(duì)于實(shí)現(xiàn)高效的、安全的、可及的全科醫(yī)學(xué)服務(wù)愿景是至關(guān)重要的。全科醫(yī)學(xué)的愿景是公平和公正地分配醫(yī)療資源和健康收益，而不是擴(kuò)大“反向服務(wù)定律”。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，全科醫(yī)生要對(duì)新技術(shù)進(jìn)行微妙地調(diào)整，以糾正數(shù)字和AI帶來(lái)的潛在偏差。

當(dāng)AI還不能療愈“垃圾進(jìn)、垃圾出”的痼疾時(shí)，關(guān)鍵的還是要清潔、修復(fù)和維護(hù)高質(zhì)量的醫(yī)學(xué)信息。建設(shè)良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、持續(xù)關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量和完整性，對(duì)數(shù)字無(wú)法捕獲的必要內(nèi)容的采集，都是新信息技術(shù)有效支持全科醫(yī)學(xué)服務(wù)的必不可少的基礎(chǔ)，沒(méi)有這些，其余的事情就無(wú)法實(shí)現(xiàn)。

除此之外，還有許多懸而未決的問(wèn)題和值得關(guān)注的領(lǐng)域。只要有適當(dāng)?shù)馁Y源和醫(yī)療服務(wù)的正確領(lǐng)導(dǎo)，就可以讓數(shù)字和AI發(fā)揮真正的潛力，改善醫(yī)療服務(wù)工作，也改善醫(yī)護(hù)人員的工作和生活滿意程度。

（摘自：STOKES-LAMPARD H，MACHIRORI M，BENNETT F. AI in general practice：a tale of pragmatism，caution，and optimism［J］. Br J Gen Pract，2024，74（744）：295-296. DOI：10.3399/bjgp24X738525.）

（摘譯：楊輝，澳大利亞Monash 大學(xué)）