AI最大试金石：医疗，能否攻克最后堡垒？

如果你想了解人工智能将如何真正影响世界，不要看编程、法律或金融。那就看看医疗吧。这是人工智能面临最严峻考验的地方：层层监管、生死攸关的风险、复杂的生物学，以及大多数人认为机器最不可能复制的充满人情味和同理心的内核。

大约十年前，计算机科学家、诺贝尔奖得主杰弗里·辛顿（被誉为“人工智能教父”）表示医院应该停止培训放射科医生，因为五年内人工智能就能更好地完成这项工作。近十年后，放射科医生数量比以往任何时候都多。在1995年至2024年间获得FDA批准的950款人工智能和机器学习工具中，有723款是放射设备。机器进步了，但人类并未离开。

当我最近向辛顿提出这一点时，他迅速调整了说法，而不是退缩。他说，他误判的不是技术，而是经济学。

“医疗保健是个需求弹性很大的市场，”他告诉我。“如果你允许医护人员的工作效率提高十倍，那么我们都会得到十倍多的医疗保健服务。尤其是老年人，他们能接受无限量的医疗服务。”

事实证明，那个标准问题——“人工智能会取代医生吗？”——问错了方向。医疗需求实际上是无限的。总有新的片子要看，总有病情因为没人有空去查而被漏诊。人工智能不会缩小医疗队伍。它将揭示一直存在的未满足需求有多大。

当AI比医生更强，以及它何时掉链子

有时候，人工智能已经超越医生。心脏科专家埃里克·托波尔（Eric Topol）指出了五项研究，在这些研究中，独立工作的AI系统比……强那些将AI作为工具的医生。“我仍然认为两者结合很可能胜出，”托波尔告诉我，“但我没有2019年时那么自信了。”

为什么单独使用AI有时会优于使用AI辅助的人类？一种解释是研究人员所称的“自动化忽视”：医生固守其初步诊断，即使系统提示其他可能性，也未能进行调整。另一种解释是，我们根本还没学会如何与这些工具有效协作。

也不是所有证据都对机器有利。在发表于《自然医学》的一项随机对照试验中，心脏病学家杰克·W·奥沙利文（Jack W O’Sullivan）及其同事用AI系统处理复杂心脏病病例，这些病例涉及疑似遗传性心肌病，即使是经验丰富的临床医生也认为诊断困难。

“专家很少，”他说，“AI能否帮助全科医生像专家一样思考？”

答案是能。在AI辅助下，普通心脏病学家做出的评估专家评审员更认可，且临床重大错误更少。但AI的回应中有6.5%出现临床重大幻觉。

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这个发现之所以有用，是因为接下来发生的事。“当人类心脏病专家问AI模型：‘你确定超声心动图显示心室增厚吗？’AI会纠正自己。”直到有人这么问它，它才知道自己错了。

而且也有让人警惕的地方。就在上个月，Topol指出，发表在自然·医学上的一篇论文使用ChatGPT最先进的模型评估了医疗分诊。它在超过一半的情况下分诊错误，让急需看急诊的病人别出门，在家待着。“我们还有很长的路要走，”他说。

证据好坏不一。对于某些任务，单独使用AI表现最佳。对于其他任务，人机合作比任何一方单干都强。还有一些任务中，这技术又危险又靠不住。真正的挑战不是AI管不管用，而是要知道什么时候该用它。

从被动治疗转向主动预防

最重要的转变可能不是诊断准确性，而是时机。现代医疗体系旨在症状出现后治疗疾病。Topol认为AI可以帮助把医疗的重心往前移。

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“三大与年龄相关的疾病——神经退行性疾病、癌症和心血管疾病，都在我们体内有15到20年的潜伏期，”他告诉我。“我们有这么长时间可以利用，但我们之前缺乏整合所有数据的方法。我们甚至没有拿到全部数据。”

如今，我们开始有办法了。已有5亿人使用智能手表及其他可穿戴设备，这些设备能持续记录心率变异性、血氧和睡眠数据。斯坦福大学的研究人员最近表明，仅凭一晚的睡眠传感器数据就能准确预测130种疾病。器官时钟，由数千种血液蛋白推导得出，如今可以估算各个器官系统的生物学年龄。托波尔认为，缺失的一环是免疫图谱，即对个人免疫功能的全面图谱。

“除了大脑，免疫系统是人体中最复杂的系统，”他说。“而我们在临床上却无法测量它。都2026年了，这简直太糟糕了。”

他认为，免疫系统失调是连接癌症、神经退行性疾病和心脏病的共同纽带，测量免疫系统将开启风险预测的新时代。

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机会不是靠推出一个革命性产品来取代医生，而是围绕预防性护理的新模式搭建基础设施，从上游入手：比如睡眠监测、可穿戴设备、血液蛋白质这些。AI真正的潜力在于它能悄无声息地监测身体最早期的警示信号，在疾病还没显现出来之前就干预。

AI在医疗中的法律、伦理和人的局限性

不过，AI在医疗上的应用不光是技术问题。欣顿指出法律上存在不对等。要是医生没用某个AI工具，病人死了，没人会被告。但如果医生用了AI，出了事，责任马上就来。这种体制就不鼓励大家早用。

与此同时，人犯的错误还是很多。“我们知道在美国每年至少有1200万次误诊，导致大约80万人残疾或死亡，”托波尔告诉我。“而我们通常不提这个。我们老是在说AI犯的错。”

另外，同理心的问题还没解决。我问他愿不愿意在生命最后阶段让AI来照顾自己，他停顿了一下。“我可能会觉得它在装，”他说。然后补充道：“但我觉得AI真的能有同理心。”

托波尔不这么看。“AI很擅长传达同理心，”他告诉我。“但机器根本不知道什么是同理心。人就是想看着对方的眼睛，知道那个人是真心在乎自己。这才是医学的本质。没有哪个机器能真正替代这个。”

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