美國人工智慧研究實驗室OpenAI推出聊天機器人ChatGPT後，被視為是人工智慧的重大突破。英國期刊《經濟學人》27日指出，人工智慧在醫療保健領域的應用前景可期，但也面臨巨大的障礙。
《經濟學人》（The Economist）指出，無論是智慧聽診器、機器人外科醫生、大數據集的分析等，人工智慧（AI）能提供更好的診斷結果，為病患提供個人化支援，也能更快發現藥物並提供更高的效率。人工智慧在醫療保健領域有可能帶來改變。分析家預測，歐洲部署人工智慧每年可以挽救數十萬人的生命。他們表示人工智慧還可以節省資金，讓美國年度醫療支出總額減少2000億至3600億美元，目前美國年度醫療支出總額為4.5兆美元，占GDP的17%。
已有證據顯示人工智慧系統可以提高診斷準確性及疾病追蹤，改善對病患結果的預測，並提出更好的治療建議。它還可以承擔醫療轉錄、監測病患、簡化管理來提高醫院及手術室的效率。人工智慧可能已經加快新藥進入臨床試驗的時間，包括生成式人工智慧（generative AI）在內的新工具可以增強這些能力。然而，儘管人工智慧在醫療保健領域的應用已有多年，但整合進度緩慢，而且效果往往平平。
"One in three Americans who die in hospital had sepsis–and that’s just one of the many areas where AI can improve early diagnosis," writes emergency physician @cbarbermd in a new commentary piece. https://t.co/Tf9zeEUG6m
— FORTUNE (@FortuneMagazine) March 28, 2024
《經濟學人》指出，造成這種情況有充足的理由，也有糟糕的理由。充足的理由是，醫療保健在引入新工具時需要很高的證據障礙以保護病患的安全。糟糕的理由涉及數據、監管、激勵。克服這些問題可以為其他領域的人工智慧提供經驗教訓。
人工智慧系統透過處理大量數據來學習，而醫療保健服務提供者擁有大量數據。但健康數據極為分散，嚴格的規則控制其使用。政府意識到病患希望個人的醫療隱私得到保護。然而，病患也想要更優秀且更個人化的醫療照護，每年約有80萬美國人因不當醫療決策而遭受痛苦。
要提高人工智慧工具的準確性並減少偏差，就必須根據大型數據集訓練它們能反映病患的全面多樣性，找出允許醫療數據更自由移動的安全方法將有所助益，但這也能讓病患受益，他們理應有權以可攜帶式的數位格式存取個人記錄。消費者健康公司已經在利用穿戴式裝置的數據，並且取得不同程度的成功。可攜帶式的病患記錄可以讓人們更充分利用個人數據，並對個人健康承擔更多責任。
另一個問題是管理及規範這些創新，許多國家在健康領域的人工智慧治理正努力跟上創新的快速步伐，監管機關可能會緩慢批准新的人工智慧工具，或者可能缺乏能力及專業知識。政府必須協助監管機關評估新的人工智慧工具，還必須填補不良事件監測及演算法持續監控的監管空白，確保人工智慧工具保持準確、安全、有效、透明。
