當(dāng)AI 應(yīng)用于醫(yī)療，有望帶來哪些改變？

AI 技術(shù)在醫(yī)療保健領(lǐng)域的應(yīng)用正在引發(fā)一場激烈的討論。一方面，它為人們帶來前所未有的希望。樂觀主義者認(rèn)為AI技術(shù)蘊(yùn)藏著巨大的潛力，有望提升醫(yī)療服務(wù)的效率與質(zhì)量。另一方面，它也引起人們的擔(dān)憂，正如批評者所指出，如果這些先進(jìn)的AI工具優(yōu)先用于服務(wù)經(jīng)濟(jì)條件優(yōu)越、健康狀況較好的群體，可能會進(jìn)一步加劇醫(yī)療不平等現(xiàn)象。

這種擔(dān)憂并非沒有道理。那么，我們目前正在開發(fā)的新工具是否真的只會加劇醫(yī)療成果的不平等分配呢？在運(yùn)用 AI技術(shù)的過程中，保持審慎的態(tài)度無疑是必要的，但我們同樣懷抱著一個(gè)鼓舞人心的愿景：AI能夠成為推動(dòng)醫(yī)療保健民主化的強(qiáng)大驅(qū)動(dòng)力，實(shí)現(xiàn)社會廣泛呼吁的醫(yī)療資源的平等分配。

想象一下，一個(gè)患有長期疾病的患者，其所經(jīng)歷的診療過程是何等復(fù)雜。在這一漫長的旅途中，每一步都充滿了可能影響治療效果的變量：患者的語言溝通和讀寫能力，他們在錯(cuò)綜復(fù)雜的醫(yī)療系統(tǒng)中找到恰當(dāng)?shù)姆?wù)與幫助的能力和意愿，醫(yī)護(hù)人員的個(gè)人偏見以及針對患者病情的醫(yī)學(xué)知識儲備限制。反觀醫(yī)護(hù)人員，他們也面臨著一系列的挑戰(zhàn)，包括如何整合這些錯(cuò)綜復(fù)雜的背景因素，為每一位患者量身定制出高效又便于執(zhí)行的治療方案。那些來自復(fù)雜或弱勢社會背景的患者，往往更容易面臨醫(yī)療服務(wù)不足或療效不佳的結(jié)果。

這正是 AI 能夠大展身手的地方。作為一項(xiàng)顛覆性的工具，AI具備推動(dòng)醫(yī)療體系為每一個(gè)人——特別是那些為脆弱且醫(yī)療資源匱乏的群體——提供更為優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)的潛力。AI可以利用各種類型的數(shù)據(jù)，預(yù)測并干預(yù)患者就醫(yī)過程的各個(gè)環(huán)節(jié)，在解決醫(yī)療不平等現(xiàn)象的核心問題中展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢。

本文將聚焦一系列有可能對醫(yī)療不平等問題產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響的 AI 工具。雖然這些工具目前大多尚未被廣泛應(yīng)用，但從公平性角度來看，精心設(shè)計(jì)的AI工具及其實(shí)施策略能夠取得積極的進(jìn)展，幫助我們更好地應(yīng)對那些看似根深蒂固的醫(yī)療不平等挑戰(zhàn)。

預(yù)防保健是改善患者健康狀況為經(jīng)濟(jì)、臨床效果好的干預(yù)手段。它涵蓋了一系列措施，如鼓勵(lì)患者采納健康的生活方式、接種疫苗以及有效管理高血壓和肥胖等風(fēng)險(xiǎn)因素。然而，那些處于社會弱勢地位的患者往往對必要的預(yù)防保健措施缺乏了解，同時(shí)，醫(yī)療體系的復(fù)雜性也常常讓他們感到畏懼，阻礙了其主動(dòng)尋求專業(yè)醫(yī)療保健建議的步伐。在這樣的背景下，醫(yī)療保健服務(wù)機(jī)構(gòu)將面臨關(guān)鍵機(jī)遇，去主動(dòng)識別并接觸那些面臨健康風(fēng)險(xiǎn)的患者，為他們提供必要的幫助和支持。

然而，患者潛在健康風(fēng)險(xiǎn)的微妙跡象往往隱藏在醫(yī)療記錄的細(xì)枝末節(jié)之中：從未能按時(shí)赴約的就診記錄、異常的郵政編碼數(shù)據(jù)，到過往就診記錄中不起眼的微小注釋，都有可能是潛在的風(fēng)險(xiǎn)信號。對于醫(yī)療服務(wù)提供者而言，要敏銳捕捉這些跡象并采取及時(shí)的干預(yù)措施，無疑是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)的任務(wù)。

Aledade是美國一家初級保健服務(wù)提供商，擁有全美大的獨(dú)立初級保健診所網(wǎng)絡(luò)。該公司運(yùn)用AI技術(shù)深度挖掘復(fù)雜的患者數(shù)據(jù)，主動(dòng)與患者建立聯(lián)系并為其提供個(gè)性化的健康服務(wù)，如免疫接種、疾病篩查以及預(yù)先護(hù)理計(jì)劃等。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，Aledade部署了多項(xiàng)計(jì)算技術(shù)。首先，利用向量化引擎存儲多樣化的臨床記錄數(shù)據(jù)，如電子健康記錄（EHR）和索賠數(shù)據(jù)。接著，通過深度學(xué)習(xí)模型（該模型經(jīng)過高基因組數(shù)據(jù)和患者傳感器數(shù)據(jù)訓(xùn)練）處理并分析這些數(shù)據(jù)。與此同時(shí)，Aledade還采用了先進(jìn)的特征提取技術(shù)，從紛繁復(fù)雜的社會人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)中提煉有用信息。根據(jù)這些信息，Aledade不僅能夠?yàn)槊课换颊呋蚧颊呷后w進(jìn)行“風(fēng)險(xiǎn)評分”（即預(yù)測相較于普通患者，某一特殊患者或患者群體的治療費(fèi)用是多少），還能前瞻性地評估特定治療方案的效果，為臨床醫(yī)生提供決策支持。在針對關(guān)鍵患者群體實(shí)際應(yīng)用后，該技術(shù)展現(xiàn)出了成效：整體住院率下降12%，急診就診人次減少 7%，醫(yī)療成本下降超過 375,000 美元。

在患者接受醫(yī)療機(jī)構(gòu)對某疾病的診療評估過程中，高效的溝通非常關(guān)鍵。溝通障礙往往會導(dǎo)致治療效果不理想，這一現(xiàn)象在面臨語言障礙、健康知識不足或罹患神經(jīng)認(rèn)知障礙的患者群體中尤為突出。面對這一挑戰(zhàn)，AI技術(shù)如同一把改善醫(yī)患溝通的鑰匙，能夠根據(jù)具體需求充當(dāng)醫(yī)患之間的翻譯官與聯(lián)絡(luò)員，將潛在風(fēng)險(xiǎn)、具體癥狀和治療方案等復(fù)雜的醫(yī)療術(shù)語轉(zhuǎn)化為患者容易理解與接受的信息形式。

人工智能平臺Amelia 巧妙運(yùn)用生成式AI技術(shù)，為患者精心打造了一個(gè)語言多元化且充滿同理心的數(shù)字化交互門戶。作為一個(gè)全渠道平臺，Amelia 不僅可以幫助患者安排診療日程，收集必要的入院信息，管理計(jì)費(fèi)流程，還能根據(jù)患者的語言和溝通習(xí)慣，通過適合媒介發(fā)送個(gè)性化提醒。

這些解決方案對于提高醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)的運(yùn)營效率，緩解其日益緊張的資源挑戰(zhàn)至關(guān)重要。它們通過簡化并自動(dòng)化與患者訪問、評估等相關(guān)的繁瑣行政流程，為醫(yī)療服務(wù)提供者釋放了寶貴的時(shí)間資源，讓他們將精力重新聚焦在臨床工作之上，為改善病情復(fù)雜患者的健康狀況創(chuàng)造更大的價(jià)值。

“逆向照顧法則”是指，越是需要醫(yī)療照顧的患者，其得到的醫(yī)療資源反而越少。在農(nóng)村地區(qū)，這一現(xiàn)象尤為明顯，因?yàn)檗r(nóng)村地區(qū)的患者不僅距離專業(yè)醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)較遠(yuǎn)，同時(shí)可也缺乏對健康和康復(fù)至關(guān)重要的社交網(wǎng)絡(luò)。針對這一挑戰(zhàn)，AI正初步展現(xiàn)出其作為關(guān)鍵解決方案的巨大潛力，為政策制定者提供一條破局之路。

Ada Health 為患者提供了一款手機(jī)AI應(yīng)用程序，用于評估癥狀、診斷各種醫(yī)療問題并提供個(gè)性化的治療建議。在對急診患者進(jìn)行風(fēng)濕、皮疹和腹痛源頭等精確診斷方面，這款應(yīng)用程序甚至超越了部分人類醫(yī)生。類似Ada Health這樣的 AI工具創(chuàng)建了一種高效且可擴(kuò)展的“口袋醫(yī)生”模式，克服了醫(yī)患物理距離障礙，實(shí)現(xiàn)了醫(yī)療資源訪問的民主化。通過AI技術(shù)的應(yīng)用，美國醫(yī)療資源匱乏地區(qū)的患者可以根據(jù)自己的癥狀進(jìn)行自我分診，然后通過適合自身狀況的途徑尋求有針對性的醫(yī)療服務(wù)。

在治療流程結(jié)束之后，AI技術(shù)同樣扮演著舉足輕重的角色，其潛力可以進(jìn)一步延伸至改善治療后的康復(fù)效果。在當(dāng)前醫(yī)療不平等現(xiàn)象普遍存在的背景下，那些處于弱勢地位的患者往往面臨著更高的病情復(fù)發(fā)與再入院風(fēng)險(xiǎn)。AI技術(shù)可用于彌補(bǔ)這方面的不足，讓這些患者了解病情復(fù)發(fā)或惡化的跡象，智能推佳的緊急醫(yī)療服務(wù)獲取時(shí)機(jī)和途徑，確保關(guān)鍵時(shí)刻患者能夠迅速有效地獲得必要的醫(yī)療援助。

Biofourmis平臺利用可穿戴的傳感設(shè)備，實(shí)現(xiàn)對罹患心衰、慢性阻塞性肺病等一系列復(fù)雜疾病患者的遠(yuǎn)程健康監(jiān)測，跟蹤并記錄患者的血壓和心率等參數(shù)。該平臺融合AI技術(shù)，深入分析傳感器數(shù)據(jù)，為每位患者量身定制個(gè)性化的健康數(shù)據(jù)基準(zhǔn)，以此精監(jiān)測病情變化，及時(shí)鎖定病情可能惡化、需要特別關(guān)注的患者。在這個(gè)智能醫(yī)療系統(tǒng)中，AI充當(dāng)了醫(yī)生的“千里眼”和“順風(fēng)耳”，使得高質(zhì)量醫(yī)療服務(wù)跨越地理界限，直達(dá)患者家中，進(jìn)而提升治療效果。

醫(yī)療不平等的一個(gè)關(guān)鍵誘因是臨床試驗(yàn)多樣性的不足。以全球廣泛使用的吸入性支氣管擴(kuò)張劑沙丁胺醇為例，其上市前的臨床試驗(yàn)中，約 95%的受試者均來自歐洲肺病患者群體。這種臨床試驗(yàn)的局限性未能充分反應(yīng)藥物在不同遺傳背景人群中的療效差異。已有研究表明，相較于白人兒童，沙丁胺醇在非裔兒童中的治療效果明顯遜色。此類缺乏多樣性的臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)可能在一定程度上解釋了為什么非裔患者哮喘相關(guān)死亡率比白人高出三倍。

如今，制藥企業(yè)正在積極擁抱 AI技術(shù)，以招募更加多元化和更具代表性的患者群體參與臨床試驗(yàn)。例如，有些公司應(yīng)用創(chuàng)新AI工具Trial Pathfinder ，基于真實(shí)世界數(shù)據(jù)模擬臨床試驗(yàn)結(jié)果。該工具的使用已經(jīng)成功驗(yàn)證，適度放寬傳統(tǒng)的臨床試驗(yàn)資格限制不僅能夠增加研究樣本的多樣性，同時(shí)也能夠確保試驗(yàn)的安全性和有效性。此外，研究人員也在使用AI工具，借助AI技術(shù)擴(kuò)大臨床試驗(yàn)群體的招募范圍，特別是那些傳統(tǒng)方法難以識別的潛在受試者。以AI應(yīng)用工具Criteria2Query為例，它運(yùn)用自然語言處理技術(shù)，將原本復(fù)雜而模糊的試驗(yàn)納入標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)庫查詢語句，從而在電子健康記錄中精定位符合條件的患者。這種由AI 驅(qū)動(dòng)的分析能力使研究人員能夠接觸并招募更廣泛、更多元的患者群體。

隨著醫(yī)療保健領(lǐng)域AI創(chuàng)業(yè)公司與AI產(chǎn)品市場準(zhǔn)入門檻的持續(xù)放寬，加之源源不斷的資金支持注入，AI工具正以前所未有的速度經(jīng)歷著爆炸式的增長。然而，要確保這些前沿創(chuàng)新技術(shù)能夠深刻影響醫(yī)療領(lǐng)域，切實(shí)打破醫(yī)療不平等壁壘，為弱勢群體帶來實(shí)質(zhì)性的健康福祉，這些AI創(chuàng)業(yè)公司必須將醫(yī)療平等置于其發(fā)展策略的核心位置。

Esplanade Health Ventures正是這一理念的踐行者。它旗下有一個(gè)名為Wellth的AI數(shù)字化健康平臺，巧妙運(yùn)用行為經(jīng)濟(jì)學(xué)的激勵(lì)機(jī)制來提高患者對治療方案的依從性，特別是那些依賴聯(lián)邦醫(yī)療補(bǔ)助、常處于醫(yī)療不平等境地的患者群體。這一創(chuàng)新平臺不僅挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)投資視角對低報(bào)銷率患者的忽視，改善了醫(yī)療公平境況，同時(shí)還促使平臺使用者（包括不依賴聯(lián)邦醫(yī)療補(bǔ)助的患者）的藥物依從性提高16%，平均住院治療率下降42%。

然而，近期在利用AI技術(shù)解決弱勢群體醫(yī)療不平等問題的道路上，我們觀察到一絲放緩的跡象。這一趨勢主要源于利益相關(guān)者對AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)多樣性不足的深切擔(dān)憂。它們認(rèn)為，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的單一性可能會在AI模型的決策過程中植入偏見。為了跨越這一障礙，Dandelion Health 為AI開發(fā)人員提供了一套強(qiáng)大的驗(yàn)證工具，通過深入分析地域分布和人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的內(nèi)在偏見，幫助 AI 開發(fā)人員驗(yàn)證臨床算法的表現(xiàn)和公平性。

AI 技術(shù)不僅能夠改善患者診療過程中的各個(gè)環(huán)節(jié)，還能助力解決醫(yī)療不平等現(xiàn)象背后的復(fù)雜根源問題。要實(shí)現(xiàn)這一宏大的目標(biāo)，醫(yī)療系統(tǒng)的融資模式和戰(zhàn)略重點(diǎn)亟需進(jìn)行深刻的變革與轉(zhuǎn)型。這一轉(zhuǎn)型的過程和方法必須基于深思熟慮的策略，確保AI工具的設(shè)計(jì)與開發(fā)始終秉持公平性原則，避免技術(shù)紅利僅惠及少數(shù)群體，而忽略那些處于弱勢地位的患者。在全球衛(wèi)生體系奮力應(yīng)對醫(yī)療不平等所引發(fā)的道德挑戰(zhàn)和經(jīng)濟(jì)重負(fù)之際，AI作為縮小醫(yī)療資源差距的有力武器，其正當(dāng)性和迫切性愈發(fā)凸顯。我們應(yīng)當(dāng)銘記，當(dāng)AI工具能夠成功提升脆弱群體的醫(yī)療質(zhì)量時(shí)，整個(gè)社會的醫(yī)療水平也將得到全面提升