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原文作者：Microsoft Research
AI医疗革命：两年后的深度对话与前瞻
自2022年11月OpenAI的ChatGPT引爆新时代，到GPT-4发布不到半年，微软研究院院长Peter Lee与他的两位合著者——Carey Goldberg和Dr. Isaac Kohane——合著了一本充满乐观色彩的书，探讨先进AI模型变革医疗保健领域的巨大潜力。如今，两年过去，现实与预期相比如何？
在本次特别播客系列《AI革命在医疗领域的再审视》（The AI Revolution in Medicine, Revisited）的收官之作中，Peter Lee再次邀请了合著者Carey Goldberg和Dr. Zak Kohane，回顾了他们的预测与本季后续嘉宾（包括AI的经济和社会影响专家、前沿技术专家、AI驱动医疗的领导者、新一代医生以及医疗机构负责人）的真知灼见。他们深入探讨了如何围绕现有医疗流程进行创新，重新定义护理团队的结构和专业分工，以充分利用AI机遇，并思考临床医生和患者需要什么样的AI工具才能真正感到赋能，从而获得和提供最佳医疗服务。最后，他们分享了对未来AI在医疗领域发展的展望。
Peter Lee在节目伊始引用了他们著作的尾声：“作为一个社会——甚至作为一个物种——我们面临一个选择。我们是出于对人工智能风险和其制造新危害能力的恐惧而限制甚至扼杀它？我们是屈服于AI，让它自由地取代我们，使我们变得无用和多余？还是我们从今天开始，共同塑造我们的AI未来，旨在实现人类单独或AI单独都无法完成，但人类+AI可以实现的目标？选择在我们手中……”
Lee表示，写这本书的初衷是为了帮助医疗保健和医学研究界了解生成式AI的变革性影响。现在，他们将通过与临床医生、患者、医院管理者等的对话，探究AI在该领域的实际应用情况，并审视他们的预测哪些应验了，哪些是他们未曾预见的。
回顾与反思：个体创新与系统滞后
在本期最终回中，Lee、Goldberg和Kohane总结了本季的收获。他们首先回顾了与经济学家Azeem Azhar和Ethan Mollick的对话，重点讨论了AI对经济、医疗成本以及劳动力问题的更广泛影响。
Lee播放了Ethan Mollick的观点片段，Mollick指出：“我们正处于一个非常有趣的时期，该领域出现了大量的个人生产力和绩效改进创新……我们看到了非医疗问题中同样的现象，研究显示有20%到40%的绩效提升……但组织并没有捕捉到这些收益；系统没有从中学习或适应。”
Dr. Zak Kohane对此深表认同：“这极具洞察力。我们之前讨论过，一位医疗系统首席AI官严格规范AI的使用，但她自己的智能手机上却在使用所有AI技术。” 这意味着她个人效率提高了，但医疗系统整体效益却难以体现。他强调，医疗的整体流程（如出院后的血液稀释剂使用）是一个链条，AI只在其中一个环节起作用，无法带来整体的生产力提升。医院面临双重负担：既是高收入、低利润的机构，不喜创新；又要跨越庞大且不完全受控的医疗流程才能有效实施AI。
Carey Goldberg也认为机构跟不上个体医生的步伐是令人沮丧的。他指出，个人医生因为知道AI能改善护理而自发使用，但机构却没有将此设定为“新常态”。
Kohane补充道，Mollick的另一个观点在于，他能如此迅速地向公众和从业者提供AI的见解，是因为这些模型在发布初期就被他接触到。而医院等机构，相比于先行者和Mollick这样的创意者，处于更落后的位置，因此很难快速整合这些技术。
Peter Lee对此感同身受，指出微软内部程序员的生产力提高了20%到30%，但整个25人软件工程团队的整体生产力并未相应提升，除非他们重新组织团队结构。这验证了Mollick的观点：**将新技术强行塞入现有组织结构中，往往会削弱其带来的收益。**
Goldberg强调，这不仅是生产力问题，更是一个**提高护理质量的道德责任**。而Kohane指出，短期生产力指标往往难以衡量护理质量的长期改善。他认为，我们必须跳出“如何让现有工作更高效”的思维定式，而是要思考**如何最有效地利用医生这一稀缺资源**，例如通过AI更合理地分配急诊分诊队列，将真正危重的人优先处理。
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书籍 | Peter Lee, Carey Goldberg, Isaac Kohane | 2023年4月
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