僅在美國，每年有成千上萬的患者死於完全可以治癒的心臟病。

但是因為無法及時發現這些問題，導致臨時出現狀況時心臟驟停。而 AI 可以解決提前預測的問題。

美國使用 AI 改進心臟病治療方法的核心人物之一 Mayo，在過去三年和團隊已經發表超過二十項關於心臟病學 AI 的研究，並在數十家保健診所進行了現場演算法測試。

這些正在開發的演算法，能在手術之前檢測心臟功能的細微差別，預測心臟的異常和即將發生的疾病。

這只是 AI 可以在醫療保健上發揮重大價值的一面。

隨著 AI 工具越來越多進入醫療保健行業，它未來能執行的任務，包括了接聽電話、病理審查、人口健康趨勢和分析、治療藥物和設備設計、閱讀放射圖像、制定臨床診斷和治療計畫等等，甚至還能和患者交談。

而現在 AI 已經為醫療帶來了顯而易見的好處。

MIT Technology Review 通過與 900 多位醫療保健專業人員的訪談，發現 AI 已經被用來改善資料分析，實現更好的治療診斷以及減輕管理負擔。

報告顯示，AI 讓臨床醫生有更多時間來執行其他任務，以及為患者提供越來越多的個性化定制的最佳護理。

在 8 月發表的研究中，Mayo 表示，預付心臟病的演算法已經能夠以 80％的準確率準確識別患有心房顫動的患者。

除了臨床醫生，AI 技術還給其它運營、研究人員以及患者都帶來了很多便捷之處。

後方的醫生能承擔做筆記、更新電子健康記錄等更多行政工作，而且部署的 AI 越多，醫生在電腦上花費的時間就會越少。

相關研究人員還能加快開發新藥物治療的速度並降低成本，通過利用分析來挖掘以前未開發的重要未編碼臨床資料存儲，對醫療進行個性化設置。

患者也能在整個過程中，加強對自己護理的改善，通過應用程式更多與醫生互動，並簡化獲得護理的流程。

但同時，任何一種新事物都必須經歷雙面的試煉。

越來越多 AI 實驗，都是「快速嘗試，然後快速失敗，未來再去修正」的方式開展，當 AI 產品進入現實，檢查結果很容易讓人失望，因為大部分產品還沒有足夠的資料和成果支撐。

在醫療保健上使用，風險就更大了。

AI 的風口下，很多研究結論常常被誇大，不僅是因為大家對此的關注度很高，據研究公司 Gartner 7 月份的一份報告，僅在今年第三季度，醫療人工智慧就吸引了 16 億美元的風險投資資金，幾乎達到虛高預期的頂峰。

但《歐洲臨床研究雜誌》1 月份的一篇文章指出，很少有科技初創公司在同行評審的期刊上發表他們的研究。還有業內分析人士指出，很多 AI 開發人員對昂貴而耗時的試驗根本沒有興趣。

儘管軟體發展人員還是會誇耀其 AI 設備的準確性，但他們的 AI 模型事實上大部分是在電腦上測試，而不是在醫院或其他醫療機構中進行。

《深度醫學：人工智慧如何使醫療保健再次成為人類》的作者 Topol 也表示：美國出售的 AI 產品都沒有經過隨機臨床試驗測試。事實上，大多數 AI 設備根本都不需要 FDA 批准。

這就表示，讓未經驗證的軟體進入市場，患者就像成為了不知情的豚鼠。

不過西雅圖艾倫 AI 研究所首席執行官 Oren Etzioni 表示，AI 開發人員有足夠的經濟動機，來確保他們的醫療產品安全。

如果 AI 產品快速失敗，意味著很多人死亡或受到嚴重傷害，沒有人願意看到這一點，包括投資者在內。

但 AI 系統本身依然是個「黑匣子」，開發人員也不清楚資料如何運算最終得出結論。

斯坦福大學生物醫學倫理學中心的兒科學教授 Mildred Cho 表示，AI 系統有時會根據與疾病無關的因素做出預測，這會導致提前預測的結論錯誤，同樣也會耽誤到病情治療，而且，如果醫生以此為據，也可能進行不必要的檢查或誤判。

加拿大一家公司曾開發過一個 AI 軟體，能根據講話來預測一個人是否有患老年癡呆症的風險。結果發現 AI 判斷出現很多異常，因為系統認為老人們沒有講對單詞，但事實上，後來才知道是因為他們很多不懂英語，而不是由於認知障礙。

同時，醫療服務機構和患者之間因此而產生的不信任感，以及人們對隱私洩露的恐慌感，也是這其中最大的挑戰之一。

但這並不是代表要對醫療保健行業的 AI 研究適可而止。

正好相反，要鼓勵研究人員進行更創新的開發，以及更落地的實驗，未知風險要進行嚴格處理。對於醫療機構來說，無論有沒有 AI 介入，都要盡可能保證患者的安全。

而每個身處其中的人，需要謹慎辨別所有新的事物，切勿病急亂投醫，無論是在健康本身或是其他方面，保護好自己的利益。

圖/PHOTOAC

文章授權轉載自愛范兒

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