人工智能系統(tǒng)通過學習、推理和自我修正來模擬人類智能。瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學院轉(zhuǎn)化醫(yī)學研究所副所長rgGoldhahn博士說，這項技術(shù)在診斷和手術(shù)方面可能比醫(yī)生更準確。
它具有“幾乎無限的容量”，可以用于數(shù)據(jù)處理和后續(xù)學習，并且可以以人類無法比擬的速度執(zhí)行這一操作。越來越多的健康數(shù)據(jù)，包括應(yīng)用程序、個人監(jiān)控設(shè)備、電子病歷和社交媒體平臺，正在為機器提供盡可能多的關(guān)于人及其疾病的信息。與此同時，機器正在“閱讀”和考慮迅速擴大的科學文獻。戈德哈恩說：“今天的醫(yī)生可以通過跟上當前的醫(yī)學研究并與患者保持密切聯(lián)系來近似這種知識。這種想法是一種錯覺，尤其是因為數(shù)據(jù)量巨大?！崩?，機器學習不會受到與人類學習相同的潛在偏見的影響，這反映了文化影響和與特定機構(gòu)的聯(lián)系。
戈德哈恩指出，盡管與患者建立關(guān)系的能力經(jīng)常被視為有利于人類醫(yī)生的論點，但這也可能是他們的致命弱點。信任對患者來說很重要，但如果機器和系統(tǒng)可以被視為沒有偏見，沒有利益沖突，那么機器和系統(tǒng)可能比人類更值得信任。他說，此外，一些患者，尤其是年輕患者和輕微疾病患者，對正確診斷的評價可能高于同理心或護理的連續(xù)性。“在一些非常私人的情況下，機器人的服務(wù)可以幫助患者避免感到羞恥。
當今醫(yī)療保健系統(tǒng)面臨的主要挑戰(zhàn)是成本上升和醫(yī)生數(shù)量不足。Goldhahn說：“引入人工智能驅(qū)動的系統(tǒng)可能比招聘和培訓新員工更便宜。它們也廣泛可用，甚至可以遠程監(jiān)控患者?！蔽覀儸F(xiàn)在知道的醫(yī)生最終會過時。然而，加拿大蒙特利爾麥吉爾健康與社會政策研究所的Vanessa Rampton和瑞士蘇黎世大學醫(yī)院的Giatgen Spinas教授認為，機器永遠不會完全取代醫(yī)生，因為醫(yī)患關(guān)系的關(guān)聯(lián)質(zhì)量至關(guān)重要，不可復制。他們一致認為，機器將越來越能夠執(zhí)行人類醫(yī)生今天所做的任務(wù)，如診斷和治療，但醫(yī)生會留下來，因為他們更擅長處理整個病人。他們說，醫(yī)生可以把病人和病人聯(lián)系起來，他們可以獲得與病人生活相關(guān)的疾病的整體知識。
醫(yī)患關(guān)系、醫(yī)生的橫向思維以及考慮患者的偏好、價值觀和社會環(huán)境，對于康復非常重要，尤其是對于復雜的情況，當沒有明顯的原因?qū)е掳Y狀時，如果有很高的風險和不良影響。拉姆普頓和斯皮納斯認為：“對于那些知道問題嚴重性并能信任的人來說，感覺他們聽到了對患者來說很重要的事情?！白鳛橐粋€人，電腦不能照顧病人，因為他們不是人，什么都不在乎。復雜的機器人可能會表現(xiàn)出同情，就像人類可能在社交場合表現(xiàn)良好一樣，但它們在情感上仍然是超然的，因為它們只扮演社交角色?！?
最重要的是，對于一些患者來說，不會有治愈的方法——關(guān)心的是幫助他們在最長的時間內(nèi)獲得最好的生活質(zhì)量。他們強調(diào)：“這里的醫(yī)生是不可替代的?！皺C器人無法理解我們對將疾病與生活任務(wù)聯(lián)系起來的擔憂?！庇斜O(jiān)督的、實施良好的機器學習可能會給患者帶來很大的好處，但是誰想從機器人那里得到終端診斷，請邁克爾米特曼和他的同事們發(fā)表意見？他們說：“病人需要人們的關(guān)心，尤其是在我們生病和最脆弱的時候。機器永遠無法給我們帶來真正的舒適?！彼麄兂姓J，人工智能可能會成為醫(yī)療保健領(lǐng)域非常有用和創(chuàng)新的助手，但他們希望永遠有人類的空間——人類醫(yī)療保健專業(yè)人員。他們總結(jié)道：“最終，沒有人愿意被告知，他或她正在死于一個不理解這意味著什么的實體。我們認為人工智能是一個仆人，而不是我們醫(yī)療保健的負責人?！?
標簽：
免責聲明：本文由用戶上傳，如有侵權(quán)請聯(lián)系刪除！