AI醫(yī)療的盲區(qū)：判得準(zhǔn)，不等于治得好

（來源：麻省理工科技評(píng)論）

如今，AI 無處不在，AI 在醫(yī)院里的應(yīng)用也越來越多：醫(yī)生在用 AI 幫自己做筆記。基于 AI 的工具在翻查患者病歷，標(biāo)記出可能需要特定支持或治療的人；AI 也被用來解讀體檢結(jié)果和 X 光片。

越來越多的研究表明，這些工具中有許多能給出準(zhǔn)確的結(jié)果。但這背后有一個(gè)更大的問題：使用這些工具，真的讓患者的健康結(jié)果變好了嗎？

我們目前還沒有一個(gè)好的答案。這正是密歇根大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家珍娜·維恩斯（Jenna Wiens）和多倫多大學(xué)的安娜·戈登伯格（Anna Goldenberg）在本周發(fā)表于《自然·醫(yī)學(xué)》（Nature Medicine）的一篇論文中提出的觀點(diǎn)。

維恩斯告訴我，她花了多年時(shí)間研究 AI 如何造福醫(yī)療。職業(yè)生涯的頭十年里，她一直在努力向臨床醫(yī)生推銷這項(xiàng)技術(shù)。過去幾年，她說感覺“像是一個(gè)開關(guān)被撥動(dòng)了”。醫(yī)療服務(wù)提供者對這些技術(shù)的興趣明顯增大，而且已經(jīng)開始快速部署。

問題在于，很多醫(yī)療機(jī)構(gòu)并沒有嚴(yán)格評(píng)估這些工具實(shí)際效果如何。

以“環(huán)境 AI”工具為例。這類工具也叫 AI 抄寫員，它們“聽”醫(yī)生和患者之間的對話，然后把內(nèi)容轉(zhuǎn)錄和總結(jié)出來。市面上已有多款這類工具，醫(yī)療機(jī)構(gòu)正在廣泛采用。

幾個(gè)月前，紐約一家大型醫(yī)療中心負(fù)責(zé)為醫(yī)生開發(fā) AI 工具的一位員工告訴我，從他觀察到的情況來看，醫(yī)生們對這項(xiàng)技術(shù)“欣喜若狂”——它讓他們在看診時(shí)可以把全部注意力放在患者身上，還省去了大量耗時(shí)的文書工作。早期研究也支持這些說法，表明這類工具可以減輕臨床醫(yī)生的職業(yè)倦怠。

這當(dāng)然是好事。但患者的健康結(jié)果呢？“研究者們評(píng)估過醫(yī)生和患者的滿意度，但沒有真正去看這些工具如何影響臨床決策，”維恩斯說，“我們就是不知道。”

醫(yī)療場景中使用的其他 AI 技術(shù)也是同樣的情況。有的用來預(yù)測患者的健康走向，有的用來推薦治療方案。它們的設(shè)計(jì)初衷是讓醫(yī)療更有效、更高效。

但一個(gè)“準(zhǔn)確”的工具未必能改善健康結(jié)果。比如 AI 可能加速了一張胸部 X 光片的判讀，但醫(yī)生會(huì)在多大程度上依賴它的分析？這個(gè)工具會(huì)怎樣改變醫(yī)生與患者互動(dòng)或推薦治療的方式？最終，這對患者意味著什么？

這些問題的答案可能因醫(yī)院或科室不同而不同，也取決于臨床工作流程，維恩斯說。不同職業(yè)階段的醫(yī)生之間也可能有差異。

再拿 AI 抄寫員舉個(gè)例子。一些關(guān)于 AI 在教育領(lǐng)域應(yīng)用的研究表明，這類工具可能改變?nèi)藗兗庸ば畔⒌恼J(rèn)知方式。它們會(huì)不會(huì)也影響醫(yī)生處理患者信息的方式？這些工具會(huì)不會(huì)以某種影響診療質(zhì)量的方式改變醫(yī)學(xué)生思考患者數(shù)據(jù)的習(xí)慣？這些問題需要被深入探究，維恩斯說。“我們都喜歡能省時(shí)間的東西，但我們必須想一想可能帶來的意外后果。”

明尼蘇達(dá)大學(xué)的佩奇·農(nóng)（Paige Nong）和同事在 2025 年 1 月發(fā)表的一項(xiàng)研究中發(fā)現(xiàn)，大約 65% 的美國醫(yī)院在使用 AI 輔助的預(yù)測工具。其中只有三分之二評(píng)估了這些工具的準(zhǔn)確性，評(píng)估偏見問題的就更少了。

維恩斯說，使用這些工具的醫(yī)院數(shù)量此后很可能又增加了，這些醫(yī)院需要評(píng)估這些工具在具體場景下到底幫了多大忙。確實(shí)有可能它們反而讓患者的情況更糟了，雖然更大的可能性是 AI 工具沒有醫(yī)療機(jī)構(gòu)以為的那么有用，維恩斯說。

“我確實(shí)相信 AI 有潛力真正改善臨床診療，”維恩斯說。她強(qiáng)調(diào)自己不想阻止醫(yī)療領(lǐng)域采用 AI 工具，只是想了解更多關(guān)于這些工具如何影響人的信息。“我必須相信，未來不會(huì)是全用 AI 或完全不用 AI，”她說，“而是介于兩者之間。”

https://www.technologyreview.com/2026/04/24/1136352/health-care-ai-dont-know-actually-helps-patients/