由于年輕醫(yī)師長期供不應求,預計到2034年全美將出現(xiàn)多達12.4萬個崗位空缺。醫(yī)師群體的倦怠狀態(tài),也在很大程度上加劇了這一挑戰(zhàn),導致很多從業(yè)者選擇中途脫離勞動力隊伍。而醫(yī)療領域倦怠情緒的常見根源之一,就是臨床醫(yī)生必須處理與電子病歷相關的大量文書工作。
各大科技巨頭正嘗試運用生成式AI技術幫助臨床醫(yī)生破解倦怠情緒。然而,盡管醫(yī)療保健組織的CIO們對生成式AI的潛力抱有強烈的樂觀態(tài)度和信心,但資源的實際投入速度卻遠未達到預期。
臨床投入不足
臨床醫(yī)生還沒能將生成式AI真正納入臨床決策。大多數(shù)用例和新聞報道,體現(xiàn)的僅僅是科技巨頭在任務管理自動化方面做出的嘗試。
美國醫(yī)學協(xié)會計劃制定原則和建議,梳理生成式AI在醫(yī)療保健領域的優(yōu)勢和短板。除了提出建議之外,醫(yī)學協(xié)會還有意與聯(lián)邦下令及其他相關組織合作,保護患者免受AI所生成的虛擬或誤導性醫(yī)療建議的影響。此外,美國醫(yī)學協(xié)會已經、并將繼續(xù)鼓勵醫(yī)生向患者宣傳AI技術的潛在益處和風險。
美國醫(yī)學協(xié)會主席Jesse Ehrenfeld并不熱衷于將生成式AI應用于臨床決策。在他看來,“這些算法非常適合解決典型病例或者非常具體的臨床問題。但患者是一個個真實的人,而非標準化的課后作業(yè)。他們有思想、有情感,也有復雜的醫(yī)學、社會和精神病學背景。坦白講,他們的實際情況很少能跟教科書內容對得上。”
Ehrenfeld博士認為,生成式AI技術的主要意義在于減少管理任務。事實上,單憑這一能力就足夠讓AI成為醫(yī)療領域的重要資產。
隱私與安全風險
生成式AI在使用時必須警惕隱私問題、安全、知識產權保護,以及圍繞AI開發(fā)和使用而不斷發(fā)展的法律規(guī)則。目前,已經有多起來自喜劇演員和作家群體針對OpenAI、Meta及其他科技企業(yè)侵犯版權的訴訟。未來我們在醫(yī)療保健數(shù)據的訪問方面,恐怕也將面臨類似的困境。
塔霍林區(qū)醫(yī)院首席信息與創(chuàng)新官Jake Dorst也很看好生成式AI技術,他表示“生成式AI有望以多種方式徹底顛覆醫(yī)療保健領域。它能幫助開展醫(yī)學影像分析、藥物發(fā)現(xiàn)、制定個性化治療計劃并生成用于研究的合成數(shù)據。當然,數(shù)據隱私和安全問題至關重要,因為敏感的患者信息必須得到保護。”
各大科技巨頭正處于自愿探索AI潛力的早期階段,但醫(yī)療保健決策者需要提早考量,確保在AI發(fā)展成熟時做好接納實質性進展的準備。
展望未來
盡管醫(yī)療保健CIO們對生成式AI持謹慎樂觀的立場,但值得關注的是,各大科技巨頭正先后發(fā)布一系列關于AI創(chuàng)新的最新公告。因此盡管挑戰(zhàn)和復雜性依舊存在,但這些重大進步的確表明AI技術正在快速進步。
亞馬遜云科技 (AWS)
AWS宣布推出HealthScribe,這是一項符合HIPAA要求的新服務,可幫助醫(yī)療保健軟件提供商開發(fā)臨床應用。這些應用程序能夠使用語音識別和生成式AI來輸出臨床文檔,幫助臨床醫(yī)師節(jié)約寶貴時間。
HealthScribe以Amazon Bedrock為基礎,目前僅支持全科和骨科兩大門類。醫(yī)療編碼與轉錄公司3M和ScribeEMR成為HealthScribe的早期采用者,已經在AWS的合作指導下使用該服務。
微軟
通過收購Nuance,微軟在利用對話式AI生成臨床文檔方面已經取得了早期領先地位。2022年4月,微軟和EHR技術供應商Epic宣布建立合作伙伴關系,共同打造Azure OpenAI Services。最近,虛擬醫(yī)療提供商Teledoc宣布有意與微軟合作集成OpenAI服務,用于在線上檢查期間自動創(chuàng)建臨床文檔。
谷歌
谷歌正在積極開發(fā)其Med-PaLM 2大語言模型。憑借訓練期間接觸的大量醫(yī)師從業(yè)資格考試資料,預計這套模型能運用通用算法實現(xiàn)強大的醫(yī)療保健處理能力。目前,谷歌的合作伙伴包括梅奧診所等醫(yī)療機構,以及CareCloud等醫(yī)療技術供應商。
目前的新聞報道大多集中在對話式生成AI方面,將其視為解決倦怠問題和實現(xiàn)任務管理自動化的靈丹妙藥。然而,相信很多朋友都抱有同樣的疑問:這到底是可期的未來,還是虛幻的泡影?
美國醫(yī)用語音助手開發(fā)商Suki公司CEO兼創(chuàng)始人Punit Soni表示,“生成式AI目前正經歷炒作周期并受到廣泛關注。預計六個月后,炒作很可能會平息下來。雖然生成式AI的自身價值值得肯定,但到那時候我們才能真正搞清這些解決方案是否具有現(xiàn)實意義。另外,這套方案還需要更多基礎要素的補充和增強,例如EHR互操作性、安全和私有基礎設施、直觀靈活的用戶體驗等。只有這樣,用戶才能快速建立起跟得上技術前沿發(fā)展的創(chuàng)新思維,以最有效的方式輕松完成任務。如果做不到以上幾點,此類解決方案的影響恐怕將僅限于某些小眾用例。”
雖然AI可能還需要一段時間的發(fā)展才能取代醫(yī)療專業(yè)人員,但目前在減輕行政和文書負擔方面的表現(xiàn),無疑已經朝著正確方向邁出了堅實的一步。