AI医疗的盲区：判得准，不等于治得好

（来源：麻省理工科技评论）

如今，AI 无处不在，AI 在医院里的应用也越来越多：医生在用 AI 帮自己做笔记。基于 AI 的工具在翻查患者病历，标记出可能需要特定支持或治疗的人；AI 也被用来解读体检结果和 X 光片。

越来越多的研究表明，这些工具中有许多能给出准确的结果。但这背后有一个更大的问题：使用这些工具，真的让患者的健康结果变好了吗？

我们目前还没有一个好的答案。这正是密歇根大学计算机科学家珍娜·维恩斯（Jenna Wiens）和多伦多大学的安娜·戈登伯格（Anna Goldenberg）在本周发表于《自然·医学》（Nature Medicine）的一篇论文中提出的观点。

维恩斯告诉我，她花了多年时间研究 AI 如何造福医疗。职业生涯的头十年里，她一直在努力向临床医生推销这项技术。过去几年，她说感觉“像是一个开关被拨动了”。医疗服务提供者对这些技术的兴趣明显增大，而且已经开始快速部署。

问题在于，很多医疗机构并没有严格评估这些工具实际效果如何。

以“环境 AI”工具为例。这类工具也叫 AI 抄写员，它们“听”医生和患者之间的对话，然后把内容转录和总结出来。市面上已有多款这类工具，医疗机构正在广泛采用。

几个月前，纽约一家大型医疗中心负责为医生开发 AI 工具的一位员工告诉我，从他观察到的情况来看，医生们对这项技术“欣喜若狂”——它让他们在看诊时可以把全部注意力放在患者身上，还省去了大量耗时的文书工作。早期研究也支持这些说法，表明这类工具可以减轻临床医生的职业倦怠。

这当然是好事。但患者的健康结果呢？“研究者们评估过医生和患者的满意度，但没有真正去看这些工具如何影响临床决策，”维恩斯说，“我们就是不知道。”

医疗场景中使用的其他 AI 技术也是同样的情况。有的用来预测患者的健康走向，有的用来推荐治疗方案。它们的设计初衷是让医疗更有效、更高效。

但一个“准确”的工具未必能改善健康结果。比如 AI 可能加速了一张胸部 X 光片的判读，但医生会在多大程度上依赖它的分析？这个工具会怎样改变医生与患者互动或推荐治疗的方式？最终，这对患者意味着什么？

这些问题的答案可能因医院或科室不同而不同，也取决于临床工作流程，维恩斯说。不同职业阶段的医生之间也可能有差异。

再拿 AI 抄写员举个例子。一些关于 AI 在教育领域应用的研究表明，这类工具可能改变人们加工信息的认知方式。它们会不会也影响医生处理患者信息的方式？这些工具会不会以某种影响诊疗质量的方式改变医学生思考患者数据的习惯？这些问题需要被深入探究，维恩斯说。“我们都喜欢能省时间的东西，但我们必须想一想可能带来的意外后果。”

明尼苏达大学的佩奇·农（Paige Nong）和同事在 2025 年 1 月发表的一项研究中发现，大约 65% 的美国医院在使用 AI 辅助的预测工具。其中只有三分之二评估了这些工具的准确性，评估偏见问题的就更少了。

维恩斯说，使用这些工具的医院数量此后很可能又增加了，这些医院需要评估这些工具在具体场景下到底帮了多大忙。确实有可能它们反而让患者的情况更糟了，虽然更大的可能性是 AI 工具没有医疗机构以为的那么有用，维恩斯说。

“我确实相信 AI 有潜力真正改善临床诊疗，”维恩斯说。她强调自己不想阻止医疗领域采用 AI 工具，只是想了解更多关于这些工具如何影响人的信息。“我必须相信，未来不会是全用 AI 或完全不用 AI，”她说，“而是介于两者之间。”

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