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人工智能在医疗领域展现了良好的前景，但其也存在一些已知的缺陷和风险
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凯瑞 • 杜利 • 杨（KERRY DOOLEY YOUNG）是一名自由撰稿人，专注于医疗领域。
文章和其他材料中所表达的观点均为作者个人观点，不一定反映IMF的政策。
人工智能拥有帮助世界各地民众过上更健康生活的潜力——要想象这一点并不困难。
一些人士已经在使用人工智能来快速发现疾病的早期迹象，正如近期一项在孟加拉国朗布尔开展的研究所示。在这项研究中，奥比斯国际（一家旨在解决可预防失明的非营利组织）和当地医生一道，使用了美国爱荷华州科拉尔维尔一家数字诊断公司的LumineticsCore系统。该系统使用一种特殊的相机来捕捉眼睛的图像，并用人工智能对其进行评估。
该产品的表现令人印象深刻。2018年，它是第一款获得美国食品和药物管理局批准用于检查糖尿病视网膜病变的人工智能设备。2020年，美国联邦健康保险Medicare的庞大健康计划同意支付在基层医疗办公室使用该设备的费用。
在孟加拉国的研究中，研究人员跟踪了一家视网膜诊所的效率，该诊所的糖尿病患者被随机分配至AI组和对照组。
其结果如何？当使用人工智能工具时，每小时估计有1.59名患者得到了被认为是高质量的就诊，而对照组的这一数字则为1.14名——医疗健康技术公司Digital Diagnostics创始人麦克 • 阿布拉莫夫（Michael Abramoff）和他的合著者在10月 Nature Portfolio旗下《npj数字医学》杂志的一篇文章中写道。
该测试表明，即使在发展中经济体，LumineticsCore也可以帮助更多人接受糖尿病眼病的筛查——在爱荷华大学眼科和工程学担任教授的阿布拉莫夫如是说。
他对他所谓的医学中的“有影响力的人工智能”和“引人注目的人工智能”做了区分，后者指那些获得了引人注目的头条新闻，但尚未显示出对患者有益的确凿证据的产品。
“我们喜欢我们现在所说的‘有影响力的人工智能’，它们被证明有助于改善人们的健康”，阿布拉莫夫说。“我是一名工程师，所以我喜欢技术，但如果技术不能改善结果，我们就不应该为此付出太多。”
而且，人们需要对人工智能保持警惕，因为它在医学中的应用已经显示其有害和有益的双重潜力。
例如，2019年《科学》杂志的一篇论文称，一种在大型卫生系统和保险公司中被广泛使用的算法低估了黑人病患疾病的严重程度，这让很多黑人被拒绝提供医疗服务。研究人员和政策专家对基于偏向相对富裕群体的数据开发人工智能工具表示担忧——这些富裕群体通常是白人，并且能够很好地获得医疗服务。
2021年世界卫生组织关于人工智能健康伦理和治理指导报告的顾问之一杰罗姆·辛格（Jerome Singh）表示，使用其数据训练人工智能工具的患者中，以及在构建这些产品的人员中，更大的多样性至关重要。
“你需要来自多个种族、多种文化的程序员，”辛格说。“这一阐释非常重要。人工智能的好坏取决于其程序的编写情况。”
辛格表示，提高多样性的需要是在全球医学中推行人工智能的一个主要挑战，这在全球“南方国家”尤其如此。
欠发达经济体对人工智能的需求可能更大，那里的医务人员与患者的比例往往远低于富裕地区。根据世界卫生组织的数据，在美国，每10,000人中约有36名医生；在英国，这一数字为32名；但在印度，该数字仅为7名。
但是，辛格指出，这些不太富裕的国家在成功部署人工智能所需的基础设施和机构知识方面，也面临着挑战。这包括缺乏电力和计算机服务器，以及缺少足够的工作人员将人工智能的辅助诊断转化为有效的治疗。
辛格表示，“在某些情况下，将人工智能成功整合到医疗卫生中，更像是一个短跑冲刺的过程。而在其他情况下，这会是一场马拉松长跑。”
帕尔塔 • 马均德（Partha Majumder）表示，当前人工智能在医疗实践中的应用是不可避免的。他曾担任2021年世卫组织报告指导专家组的联合主席。
“我们必须接受这样的现实，”他说。“我们必须建立一种制衡机制，确保人工智能不会做出不适当的预测和诊断。这就是我们所能做的全部。实际上，我们无法阻止人工智能方法的推出。”
世界各地的监管机构和政策制定者都在努力确保人工智能在医疗领域的应用是安全有效的。其中，大部分工作都集中在试图解决算法开发和训练方式的偏见问题上。
今年10月，世卫组织发布了一份新报告，概述了在医学中监管人工智能的挑战。它提到，各方尤其担心快速部署源自大型语言模型的工具（其中包括聊天机器人），而没有充分了解这些程序对患者是有益还是有害。欧洲议会去年发布的一份报告指出，人们还担心缺乏透明度以及隐私和安全问题。美国食品和药物管理局正在开展工作，通过发布正式的指引来完善监管医疗产品中人工智能的方法。其向企业展示了它们需要提供何种证据，才能获得该机构的产品审批。
药物研究中长期存在的许多重大难题，都可以被人工智能化解——美国食品和药物管理局药物评估和医疗政策研究办公室的政策分析副主任塔拉 • 法库里（Tala Fakhouri）表示。在初始阶段，人们越来越容易理解化合物如何在体内发挥作用，这减少了在之后测试中常会出现的副作用的发生概率。她指出，研究人员现在可以快速分析过去需要数年才能合成的信息。
“如今，发现方面的效率成指数级增长，”法库里说。“这些药物基本上都是使用人工智能技术开发的。我们将很快看到很多药物进入市场。”
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