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醫生群體或遭遇職業最嚴重“危機”,護士很可能會逃過一劫?

如果醫療從業被AI替代是不可避免的,那么醫生應該會在護士之前被淘汰。

在很久以前的農耕時代,體格健壯的男人是最寶貴的財富,他們在生產過程中發揮著巨大多的作用,相應也享受著最優厚的待遇。

然而隨著工業革命的到來,內燃機驅動著先進技術走進了田間,在全自動拖拉機的沖擊下,肌肉男的黃金時代就此結束。

任何人都不要高估自己擁有的技術或智慧,因為時代的發展最是無情,它從來不以個人意志為轉移,只要稍不留神就會被甩在身后。

ChatGPT異軍突起,醫療行業會有何變化?

2022年11月30日,ChatGPT橫空出世,在全球范圍內引起了熱烈的討論。

作為一種新形式的人工智能工具,ChatGPT能夠通過學習和理解人類的語言來進行對話,還能根據聊天的上下文進行互動,并協助人類完成一系列任務。

根據公開數據,今年1月,平均每天約有1300萬獨立訪客使用ChatGPT,是去年12月份的兩倍多,累計用戶超1億,創下了互聯網最快破億應用的紀錄,也超過了之前TikTok 9個月破億的速度。

ChatGPT屬于人工智能領域的重要成果,但筆者認為,其背后反映出的趨勢同樣值得醫療從業者關注。

眾所周知,美國執業醫師資格考試以難度大著稱,可美國研究人員發現,ChatGPT無需經過專門訓練或加強學習就能通過或接近通過這一考試。

值得注意的是,在此次考試中涉及的問題中,既有要求考生依據已有信息給患者下診斷這樣的開放式問題,也有諸如判斷病因之類的選擇題。

結果顯示,在三個考試部分,去除模糊不清的回答后,ChatGPT得分率在52.4%至75%之間,而得分率60%左右即可視為通過考試。值得注意的是,ChatGPT有88.9%的主觀回答包括“至少一個重要的見解”,即見解較新穎、臨床上有效果且并非人人能看出來。

當然,現實中的臨床決策,既需要醫生摒棄偏見、發揮創造力、展開批判性思考,也需要考慮眾多現實因素。因此,這個實驗并不能說明ChatGPT能夠代替醫生,但起碼說明有輔助醫學教育、甚至臨床決策的潛力。

要知道,最初的火車甚至跑不過一匹并不突出的駿馬,對于新技術的潛力保持敬重心態是極為有必要的。

并且,就現在而言,ChatGPT在臨床中能夠或者即將能夠做到的工作就不算少。例如:簡化臨床工作流程,如安排預約和管理醫療記錄,為醫務人員節省時間;根據患者的病情快速診斷疾病,并且提供專業的醫療建議、幫助醫生決策等。

知識儲備近乎“無限”,永遠理性和冷靜,這樣的助手確實對臨床有很大的幫助。

醫生會不會被AI替代?核心問題有兩點

正如上文所說,目前的ChatGPT更適合擔任醫療助手的角色,還不具備取代醫生的能力。

就連它自己都說,“ChatGPT是一個人工智能模型,被訓練來回答問題,但它不具備診斷疾病或治療疾病的能力。只有認證的醫生才有資格診斷和治療疾病。如果您有健康問題,請立即咨詢您的醫生。”

“ChatGPT被訓練了大量的醫學知識,所以它可以回答一些相關的問題,但是它不能代替專業的醫療診斷。醫學信息是復雜和變化的,因此建議您在做出重要決策之前,始終咨詢專業醫生。”

但這個回答需要基于“現階段”這一前提,未來如何目前不得而知。針對該問題,筆者試著從兩方面論述一下可能性。

首先是技術問題,醫學歸根結底是基于知識儲備和邏輯分析的經驗科學,這兩個方面人類遠遠不如AI是沒有爭議的事實。拋開頂尖院士和大主任不論,未來的AI在臨床能力方面“降維打擊”普通醫生是應該問題不大。

目前我國在此方面已有積極嘗試,據悉,人工智能眼科專家“CARE”能夠一次過精準篩查14種眼病。

項目負責人、中山大學中山眼科中心副主任林浩添教授介紹,CARE可以識別正常眼底圖像和14種常見眼底病變,包括糖尿病視網膜病變、高血壓眼底表現、青光眼視神經病變、病理性近視眼底改變等,診斷的總體準確率從92.1%提升至95.2%,并在全國35家不同級別的醫療機構進行了臨床真實環境驗證。

不僅如此,AI最能發揮價值之處是它能利用陪伴服務過程中積累對用戶的了解,從而不斷進化。在這方面,人類難以望其項背。

其次是倫理問題,也是最核心的問題。舉例來說:患者是否能接受由非人類進行診療?AI醫生如何負責醫療糾紛?出了問題由誰承擔法律責任?

這些問題如果解決不了,醫生就永遠不會被AI替代。

只是時代的發展往往具備著倫理塑造能力,在現實生活中最具象的表現就是“代溝”。現在的70、80、90顯然不能接受AI醫生,但未來的“新新人類”會如何選擇,現在還真不得而知。

不過起碼目前可以進行這樣一個預測,如果醫療從業被AI替代是不可避免的,那么醫生應該會在護士之前被淘汰。因為后者的工作包含更多“人類價值”,例如皮膚接觸、情緒安撫、同類交流等。

這對于傳統觀念是一種顛覆,某種意義上也象征著未來一種趨勢,即依賴記憶和邏輯的工種不再受重視,真正不可替代的工作,而是人的社會化與AI的資源化高度結合的工作。

本文來源:新康界 作者:健康界
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