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，人工智慧將讓醫療保健服務更安全且更優秀，甚至能讓價格更便宜。
《經濟學人》（The Economist）指出，早在OpenAI的ChatGPT、谷歌（Google）母公司「字母公司」（Alphabet）的Gemini、臉書（Facebook）母公司「Meta Platforms」的Llama2等「基礎模型」讓世界眼花繚亂之前，引用人工智慧的生物醫學研究論文的比例就已大量增加。鑑於生物醫學研究產生的大量數據，人工智慧的早期應用並不讓人意外。然而，過去的進展及承諾只是現在發展的前奏。
人工智慧系統與基礎模型及大型語言模型具有相似能力，可以生成各種風格且讓人信服的文本，能以讓人信服的方式回答複雜問題，創造口頭提示表達概念的圖像，這正成為醫療保健的一部分。人工智慧可以改善研究人員精確編輯基因所做的選擇，非常擅長理解不同來源的大數據，可以為藥物開發提出新的標靶，並協助發明大大小小的分子，這些分子可以作為針對它們的藥物。
"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，其影響並不限於實驗室。人工智慧正發揮作用的各種診斷看起來都準備好進行變革。機器人外科醫生正負責越來越廣泛的手術，而隨著聊天機器人及穿戴式健康監測器學會合作，病患獲取健康資訊並激勵自己遵循治療方案的方式似乎已經成熟，醫療保健系統的生產力似乎有望顯著提高。
貧窮的國家可能受益最多，早一代的人工智慧已經在醫療保健領域發揮作用。其中一個優點是，它可以讓相當普通的設備變得更強大，讓其受到更廣泛的使用，甚至超出診所的範圍。智慧聽診器可以協助使用者找出顯著的細節，手機可以變成「三度儀」，同時測量心率、體溫、呼吸、血氧飽和度。人工智慧為世界各地的醫護人員提供母語的可靠指導，是直接且重大的進步。《經濟學人》指出，如果這些工具能普及，如果醫療保健系統被改造以充分利用它們，那麼它們或許能提供更好的醫療保健服務，這代表著改善數億甚至數十億人生活的機會。
此外，人工智慧可以在大量不同的數據中找到關聯及聯繫，這些數據過於龐大且棘手，人類需要預先存在的模型來說明何種原因會產生何種影響，谷歌旗下的人工智慧公司「深腦」（Deep Mind）共同創辦人哈薩比斯（Demis Hassabis）認為這種能力將改變人類理解生命本身的方式。
為Chatgpt等「生成式」應用程式提供支援的基礎模型存在一些嚴重的缺陷，就像大多數人工智慧一樣，如果你使用不良數據或不完整的數據來訓練它們，結果將不會達到應有的效果。如果數據有偏差，就像健康數據經常出現的那樣，例如關於少數族群、低收入群體、邊緣人群的良好數據往往很難獲得，那麼結果將不會適合整個人口，而且可能傷害代表低於適當比例的族群。《經濟學人》指出，這些模型的「非確定性」性質為醫療設備監管者帶來哲學問題及實際問題。
How AI Can Help Hospitals Use Their Data To Transform Clinical Research
— Edward Melia (@edward_melia) March 22, 2024
https://t.co/iysP4Me52n
然而，這些都沒阻止醫療保健人工智慧產品及服務市場的快速成長，大型人工智慧公司一直熱衷於收購醫療保健公司，醫療保健公司正在收購人工智慧公司。愛爾蘭市場研究機構「研究與市場」（Research and Markets）估計，2023年，醫療保健產業花費約130億美元購買人工智慧相關硬體及提供診斷、影像分析、遠端監控病患的軟體；預計到了2028年，這個數字將達到470億美元。美國式調公司（CB insights）分析師估計，2019年至2022年，投資者將高達315億美元的股權資金轉移到醫療保健相關的人工智慧領域。醫療人工智慧領域的1500家供應商中，超過一半是過去7年才成立的公司。
《經濟學人》指出，雖然醫療保健的數位化經歷許多昂貴又讓人失望的情況，但人工智慧確實有可能不辜負人們對它的一些期望。更簡單且更容許錯誤的介面應該會讓基於人工智慧的系統處理數據及時間管理比以前更適合醫生、病患、醫療保健提供者。
如果醫療保健系統要在高成本及人口老化的世界適應及改進，就迫切需要提高生產力。預計到了2030年，醫療衛生工作者的短缺人數將達到近1000萬人，約占當今全球衛生勞動力總數的15%。人工智慧無法解決這個問題。但它或許有所助益。
AI has advanced to the extent where it can surpass a room full of doctors in making diagnoses.
— Tech Burrito (@TechBurritoUno) March 23, 2024
Credit: TRT World
pic.twitter.com/8O7EXyfDgj
每年有80萬美國人因錯誤的醫療決定而死亡或致殘，人工智慧將為醫生提供亟須的診斷協助，為想了解自身症狀或需要協助及動力保持健康的病患提供協助。人工智慧研究工具及數據整理為試圖更快速、更可靠地開發新療法的公司提供協助。
目前的醫療衛生系統受到勞動力匱乏及知識匱乏的嚴重限制，人工智慧可以在這2個方面提供重要支援。這種轉變不代表到了2100年，所有疾病都將得到預防、治癒或控制，但這會讓這個目標看起來更可能實現。關於人工智慧造成衝擊的討論充滿恐懼不安，但它為全世界的健康提供的東西代表著造福人類的巨大潛力。
