據(jù)悉，波士頓兒童醫(yī)院聘請(qǐng)了一名快速工程師和其他人工智能工作者，值得一問(wèn)的是，這一切對(duì)醫(yī)學(xué)意味著什么？

雖然醫(yī)院已經(jīng)習(xí)慣于處理大多數(shù)病毒相關(guān)的事情，但他們也在開(kāi)始研究一種全新的現(xiàn)象：工作場(chǎng)所的生成人工智能。

波士頓兒童醫(yī)院等排名靠前的醫(yī)療機(jī)構(gòu)與主要研究機(jī)構(gòu)互聯(lián)，是醫(yī)療行業(yè)中最突出的面向客戶(hù)的運(yùn)營(yíng)機(jī)構(gòu)之一。考慮到醫(yī)療保健約占美國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的18%，這些組織當(dāng)然希望利用有望帶來(lái)生產(chǎn)力革命的最新技術(shù)。

波士頓兒童醫(yī)院一直被列為美國(guó)最好的兒童醫(yī)院之一，其雇傭了一名“首席創(chuàng)新官（Chief Innovation Officer）”，流行病學(xué)家John Brownstein，他經(jīng)營(yíng)著一個(gè)名為創(chuàng)新與數(shù)字健康加速器的部門(mén)。

據(jù)《紐約時(shí)報(bào)》（New York Times Magazine）報(bào)道，Brownstein 過(guò)去將科技與健康結(jié)合在一起的工作包括創(chuàng)建一個(gè)名為“你身邊的流感”（Flu Near You）的網(wǎng)站，該網(wǎng)站在大流行病初期被重新定位為“你旁邊的新冠肺炎（Covid Near You）”。它仍然以一種更普遍的形式存在，稱(chēng)為“我附近的疫情（Outbreaks Near Me）”。這是一個(gè)追蹤病原體的有用網(wǎng)站。

現(xiàn)在Brownstein將注意力轉(zhuǎn)向了人工智能。

Brownstein認(rèn)為，首先：從他的角度來(lái)看，沒(méi)有必要僅僅因?yàn)槿斯ぶ悄苷谌肭轴t(yī)療保健就解雇任何人。Brownstein在4月份的一次采訪中告訴Mashable：“這并不是人類(lèi)的替代品。這是一次擴(kuò)增。”

今年4月，波士頓兒童醫(yī)院發(fā)布了一則招聘廣告，向公眾透露了變革正在進(jìn)行的事實(shí)。換言之，醫(yī)院正在聘請(qǐng)一名專(zhuān)家來(lái)訓(xùn)練可以改善醫(yī)院運(yùn)營(yíng)的人工智能語(yǔ)言模型，理論上，這個(gè)人應(yīng)該能改善醫(yī)院工作人員的條件。

根據(jù)Brownstein的說(shuō)法，這是因?yàn)樗牟块T(mén)有一項(xiàng)減少“provider burnout”的指令。波士頓兒童醫(yī)院有一個(gè)他所說(shuō)的“構(gòu)建技術(shù)的內(nèi)部團(tuán)隊(duì)”。他解釋說(shuō)，他們的工作是在“工作世界”中找到技術(shù)可以發(fā)揮作用的地方。

用AI緩解疼痛

任何醫(yī)院的一個(gè)“痛點(diǎn)”都是將患者從A點(diǎn)引導(dǎo)到B點(diǎn)，這是一項(xiàng)艱難的溝通練習(xí)，可能包括因疾病或壓力或語(yǔ)言障礙而產(chǎn)生的困惑等。Brownstein說(shuō)：“我們已經(jīng)可以向ChatGPT查詢(xún)?nèi)绾螌?dǎo)航我們的醫(yī)院。事實(shí)上，這些產(chǎn)品在沒(méi)有經(jīng)過(guò)我們?nèi)魏闻嘤?xùn)的情況下生產(chǎn)出來(lái)，真是令人震驚。”Brownstein還表示，ChatGPT——不是未來(lái)的版本，而是你已經(jīng)可以使用的版本——可以告訴你如何找到“不僅是我們的醫(yī)院，還包括了任何醫(yī)院”。

因此，想象一個(gè)機(jī)器崗?fù)な欠浅，F(xiàn)實(shí)的，病人可以在那里收到有用的問(wèn)題答案。這可能也是許多醫(yī)護(hù)人員的希望，他們不必因?yàn)檫@樣的問(wèn)題而停下腳步。

但Brownstein也有新的想法，通過(guò)人工智能，提供者可以使用患者數(shù)據(jù)。

人工智能將參與實(shí)際患者數(shù)據(jù)處理的想法給斯坦福大學(xué)生物醫(yī)學(xué)倫理中心的兒科教授Mildred Cho敲響了警鐘。Cho說(shuō)：“為了真正了解大型語(yǔ)言模型的輸出是否符合醫(yī)療保健所需的高標(biāo)準(zhǔn)，評(píng)估人員需要擁有更細(xì)致、更復(fù)雜的醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)，以及醫(yī)療保健提供系統(tǒng)及其數(shù)據(jù)局限性的實(shí)用知識(shí)。”

Cho進(jìn)一步描述了一個(gè)噩夢(mèng)般的場(chǎng)景：如果工程師幫助重新培訓(xùn)語(yǔ)言模型，或調(diào)整自動(dòng)化流程，但過(guò)程中存在錯(cuò)誤的假設(shè)，該怎么辦？例如，如果把其他持續(xù)的錯(cuò)誤訓(xùn)練成種族偏見(jiàn)會(huì)怎么樣？考慮到人們收集的所有數(shù)據(jù)都有固有的缺陷，一個(gè)新過(guò)程或可能建立在了錯(cuò)誤的基礎(chǔ)上。
責(zé)任編輯：彭菁