人工智能可在医疗领域发挥更大作用

近年来，由于信息技术特别是算法技术的创新突破，人工智能逐步应用于经济社会诸多领域，医疗行业是较早应用的领域之一。可以预见，随着人工智能技术的进一步发展，其在医疗领域的应用将更为广泛，对人类的影响也将更为深远。

目前，人工智能在医学领域主要有三个层面的影响：一是作为辅助诊断技术，帮助医生快速、准确地解读医学影像和检验数据；二是作为资源管理系统，帮助医疗机构实现资源的高效分配，提高服务质量；三是作为个人健康管家，有助于对个人或群体的健康状况进行评估、监测和干预，提高患者的生活质量和生存预期。今年初以来，以ChatGPT为代表的人工智能技术，基于海量数据(16.780, -0.52, -3.01%)的学习与训练，能与人自然互动，并生成近乎人类语言的文本和对话。这一突破性技术为人工智能在医疗领域的应用带来了更多的想象空间。

人工智能在医学领域最为成熟和广泛运用的是医学影像识别。医学影像是指利用X光、超声波、核磁共振等物理手段获取人体内部结构和功能信息的图像，是医生诊断疾病和评估治疗效果的重要依据。然而，医学影像的分析需要高度的专业知识和丰富经验，而且人工阅片耗时耗力，容易出现疲劳和误差。以大语言模型为代表的人工智能可以通过计算机视觉和深度学习等技术，对医学影像进行自动化、高效化和精准化的分析，帮助医生发现异常、识别病灶、定量测量、预测预后等。比如在视网膜图像识别、甲状腺超声影像诊断、肺结节影像检测、CT影像识别等领域，人工智能的机器读片在时间和准确率上已经超过了部分医生。

人工智能为实现个性化诊疗提供可能。诊断是医疗工作的第一步，准确、快速的诊断对患者的治疗和康复至关重要。大语言模型通过自然语言处理、机器学习等技术，以超大规模数据训练为基础，在实质上构建起了自己的临床知识库，可以模拟医生的推理过程，提出诊断和治疗建议。此外还可以通过对海量医学数据的分析，找出某些疾病的生成机制、生物标志物和药物靶点，从而为每个患者提出个性化的预防、诊断和治疗方案。当然，更广泛的人工智能技术可以通过智能穿戴设备、移动应用、云平台等技术，收集和分析用户的生理信号、行为数据、心理状态等多维度的健康数据，为用户提供更为个性化的健康评估、风险预警、健康指导等服务。

人工智能也有助于加快药物研发进度。众所周知，药物研发耗时漫长且成本高昂，按照传统的药物开发流程，平均每开发一种新药需要10至15年，其中大量的是做“无用功”。人工智能则可以在短时间内分析大量数据，并找到最可能出现的有效药物成分组合。目前已有机构做这方面的研究，有的技术可在一天内筛选超过1亿种化合物，这大大降低了药物研发的时间和成本。

此外，人工智能还能助力优化医疗资源布局。医疗资源分布不均，是世界各国普遍存在的一大难题。人工智能技术在这方面应用前景广阔。例如，基于人工智能的预约挂号系统可以根据医生的专业特长和患者需求，为患者分配合适的医生；人工智能可通过大数据分析，预判当前人群传染病发展趋势，提前做好资源调度；人工智能技术的普及，也可提高基层医疗机构的服务能力，实现资源的高效分配，进而促进医疗资源的平衡。

当然，人工智能在帮助医生提高效率、提升治疗水平、减轻工作负担的同时，也带来一些伦理挑战。以大数据模型为例，其训练主要靠大规模的参数，而医学的参数变量具有较强的主观性，有时不能精准定量评价。如疼痛、疲劳、瘙痒程度等，不同个体差异很大，以个体推导到其他人，很可能会影响诊断。

更具体地说，首先是数据安全问题。医疗行业涉及人的生命健康，因而必然会产生和使用大量个人信息，不仅包括患者的基本信息、诊疗记录、检验报告等，还包括基因、生物特征等敏感信息。这些信息对于提高医疗质量、促进科学研究、实现精准医疗等具有重要价值，但也面临着泄露、滥用等安全隐患。为此需要从完善法律法规、提高安全技术水平、加强数据管理等多个层面采取相应措施保护数据安全，实现医疗行业与个人利益之间的协调与平衡。

其次是责任归属问题。医疗人工智能有可能因硬件故障、程序漏洞、数据偏差、深度学习后的“自主性”等引发医疗事故。比如说，当用于学习训练的某些医学数据存在偏差时，那据此推导出的结论也可能存在问题。通俗地说，就是当使用人工智能诊断疾病或提供治疗方案出现错误时，责任由谁承担？比如说，当各项能力比ChatGPT更高的强人工智能机器人(11.460, -0.35, -2.96%)，很可能在深度学习中出现一些“自主性”特征，这时它能否被列入民事主体承担诊断出错的责任？对此，我们需要明确人工智能的开发者、制造商和使用者之间的责任划分，还可以探讨引入责任保险等制度以降低患者和医生的风险。

最后则涉及职业素养与人文关怀。医疗是一个具有高度人文关怀、需要良好医患沟通的行为。随着人工智能的广泛应用，医生在面对患者时可能会过度依赖该技术而忽略与患者的情感交流，这将导致医疗过程中的人文关怀被削弱。在这方面，由于大语言模型可通过数据训练而呈现不同的结果，因此我们可以通过适当的训练，赋予人工智能以一定的“温情”，让患者感受到人文关怀，甚至从中寻找力量。

一言以蔽之，人工智能为医疗领域带来了前所未有的机遇，也带来了一系列伦理挑战。在面对这些挑战时，我们应共同努力，通过提高技术水平、深化伦理思考、完善制度设计、加强国际合作等，实现人类与技术的和谐共生，提升全人类的福祉。