人工智能：医生的玩具、工具还是替代品？
除非你过去一年左右一直与世隔绝，否则你肯定已经看到新闻中充斥着关于人工智能（AI）的报道，以及机器学习的迭代改进如何颠覆整个行业。事实上，像OpenAI的ChatGPT这样的公开可用工具可以生成连贯、清晰且表达得体的答案，涵盖从普通英语到技术术语的各种问题。对于那些不太熟悉ChatGPT、Bard和DALL-E等程序的人来说，这些是设计用于像人类一样互动或生成内容的AI软件程序。
基于大量数据、历史记录、新闻甚至科学出版物，AI可以综合信息并预测“正确”的答案。AI可以是广泛而全面的，如ChatGPT，它可以像（略显僵硬的）人类一样进行对话，也可以是非常狭隘的，生成技术数据的组合，类似于《迷失太空》中的场景。
与人类一样，AI只能根据它所接受的训练来过滤和综合信息。自然而然地，数据驱动的职业已经开始担心自己的工作是否会被一台无需支付工资且不受人类健康脆弱性影响的不知疲倦的机器取代。鉴于医学界自豪地宣称其基于大量实证和实验数据的最佳实践，一个自然的问题出现了：“机器能替代我吗？”例如，我有一位放射科的朋友目前正在尽可能多地接诊病人，因为“一旦他们替换掉我们中的第一个，一切都结束了。”
测试水温
当我在现场第一次接触ChatGPT时，我的第一反应是问一些类似Google搜索的问题，比如“693,427的平方根是多少？第四位罗马皇帝是谁？为什么Kraft美国单片奶酪不算真正的奶酪？”意识到提问的重点不在于知识性的事实，我开始问一些哲学性的问题，比如“一个刚刚失业的人你会给他什么建议？哪个Baldwin是更好的演员？要舔多少次才能到达Tootsie Pop的Tootsie Roll中心？”
ChatGPT有时会提供一些无意中幽默且独特有趣的回答——有点像每个朋友圈里那个特定的人（顺便说一句，如果你不知道那是谁，那就是你）。在笑过几次之后（显然普渡大学的工程学生研究并发表了Tootsie Pop问题的答案，即364次），我问道：“一名高中橄榄球运动员膝盖外侧受到撞击后，他感到膝盖有弹响声，并且膝盖上方出现大量肿胀，现在走路时感觉膝盖有不稳定和移动感，这可能是什么诊断？”
我试图像患者询问互联网那样提出问题，以下是ChatGPT的回答，逐字复制如下：
“我不是医疗专业人士，但您描述的症状可能表明严重的膝关节损伤，如前交叉韧带（ACL）撕裂。然而，只有经过彻底检查，包括MRI等影像学检查后，合格的医疗保健专业人员才能做出明确诊断。
弹响感、显著肿胀以及行走时膝盖的不稳定和移动感通常与ACL损伤有关。其他可能导致类似症状的损伤包括半月板撕裂、副韧带损伤或膝关节内其他结构的损伤。”
这个回答相当准确；我描述了一个合理的机制和表现，符合ACL撕裂的情况。我尝试让ChatGPT给出一个确定性的百分比，但算法专门设计为不这样做，并重申需要由合格的医疗专业人员进行检查。虽然我欣赏这种对合格医疗专业人员的尊重，但需要提出的问题是，这种AI能否胜任我作为非手术运动医生的工作。
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当前应用
目前，AI正在各个层面开发，从提供者到个别患者、保险公司、远程医疗服务和医院集团。《新英格兰医学杂志》、皇家内科医师学院的《未来医疗》、《家庭医学和初级护理杂志》等都有关于AI的文章。目前的观点是，AI在精炼信息和生成可能性列表方面表现出色，但在诊断和治疗方面则较为模糊。
例如，Docus.AI是一种结合了AI和医生监督的模型。对于个人，它可以让你上传实验室结果、影像、症状、健康史等，并根据当前症状生成可能性或告诉你需要进行哪些筛查。对于医生，它基本上作为一个有针对性的鉴别诊断生成器，建议治疗方案、进一步的问题和后续检查。
我们目前使用的EMR（电子病历系统），讽刺地命名为“Modernizing Medicine”，正在开发一种AI助手工具，帮助处理现病史等内容，可能会扩展到临床检查的转录。目前，它正在收集数据（经患者同意），以了解提供者如何描述他们的病史和检查，从而建议可能的下一步记录。这与Google在其G Suite中的AI工具非常相似，该工具接收单词和短语输入，并预测你的下一个几个词。
还有一些AI“解决方案”针对雇主和保险提供商。你可以打赌，保险公司会将定制的AI数据和合成问题提供给医生，以了解他们为患者提供的护理情况。
“Smith博士，我们看到你在患者X身上，在记录了这五个临床因素后，订购了膝关节MRI。在你之前的72%的患者中，你都是先进行物理治疗，然后再订购这种影像。在我们授权这项影像之前，请将你的临床决策发送到我们的Combined, Reconciled Analytics of Providers (CRAP)工具。”
AI的局限性
目前，AI无法进行自我反省。它只会生成它认为最正确的结果或答案。我向ChatGPT提出了几个临床场景，临床历史相对较少（且没有体检），它生成了这些区域最常见的疼痛或问题原因。值得注意的是，它并没有要求更多的信息。
AI也容易被故意误导。从根本上说，所有AI都是软件程序，通过用户提供的信息进行循环，并与它们内部化的信息进行对比。如果给定一组相对客观和可验证的数据，如肺栓塞的机制加上病史和体检发现，某人可以故意（或至少误解）输入适当的症状，从而得出错误的结论。
我问ChatGPT关于它的局限性，它似乎证实了我的怀疑。AI就像任何其他技术一样，会在某些地区或部门创造就业机会，而在其他地方则会消除就业机会。有些专科会失去工作吗？当然。我可以预见病理学将变得更加小众，未来会有更多的时间敏感的术中活检，而时间不那么敏感的病例会减少。我还可以预见放射学会出现类似的情况，诊断放射学家会减少，而介入放射学会增加。
我不认为任何从事手工艺职业的人会在近期失去工作——这对患者护理技术人员、采血员、外科医生和理疗师来说是个好消息。医疗账单和编码可能会因智能AI而减少，因为智能AI可以被教导搜索和标记保险公司所需的短语和信息以进行特定代码的计费。AI还可能建议改变措辞以更好地适应特定级别的计费或CPT代码，并警告提供者某些订单（如高级影像）可能会因记录中的内容而被拒绝。
我在一个相对安全的专科工作。患者仍然难以将感受和感觉转化为言语，而且体格检查是我与患者互动的重要部分，我认为这一点不会消失。当某个AI强化的保险公司基于《孟加拉国应用人体系统杂志》中的一篇文章摘录拒绝我的MRI请求时，我会非常生气。但这会比目前保险公司雇用的大批拒绝索赔的会计人员更恶意吗？希望不会，远远不会。
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水晶球预测
考虑到Jim Dahle博士非常喜欢水晶球声明，我将提交这些预测供几年后反思。我预计EMR将在几年内将其基本集成到软件中。这不是为了提高医生的效率或患者的准确性，而是因为EMR实际上是复杂的计费软件——这些公司的收入是按生成的收入或计费代码计算的，无论是直接像Athenahealth那样，还是间接通过销售人员宣传“更好”的计费。
其次，我预计付款方将询问医生订购的最昂贵和“低收益”的干预措施和影像检查，并在实践层面施压以降低成本。Andrew Witty在2024年还能赚2350万美元吗？最后，我确实预计医生的诊断将至少在某种程度上更加准确。不幸的是，医生被分割到越来越细分的专业领域，这意味着我们在自己亚专业的范围之外的知识深度显著下降。例如，尽管我的亚专业是家庭医学背景下的运动医学，但我开始将肩痛视为肌肉骨骼、神经根或血管问题，几乎排他。我已经很久没有主动考虑将胆囊疼痛纳入鉴别诊断，除非有人提到胃痛。
AI可能是我们需要的那种视角，以保持我们的鉴别诊断广泛并抑制我们的自大。我希望至少会有更少的错误供医疗事故律师追究！
你担心AI会对你的工作产生什么影响吗？或者你认为这项技术的潜在伟大之处超过了这些担忧？AI还能在哪些方面对你职业生涯有所帮助（或有害）？请在下面评论！
(全文结束)
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