一项在肯尼亚进行的真实世界研究表明，一个在后台运行的人工智能工具能有效帮助临床医生减少医疗差错。该工具通过提供纠正性提示，将诊断错误降低了 16%，治疗错误降低了 13%。它不仅被视为一个安全网，还被证明是一个有效的学习和建立信心的工具，预示着 AI 在改善全球医疗质量方面具有巨大潜力。
从理论到现实
过去，关于 AI 在医疗领域的讨论大多基于模拟场景，而非实际的医疗实践。然而，在肯尼亚进行的一项真实世界测试中，研究人员首次证明了 AI 工具与临床医生并肩工作时，可以显著减少医疗错误。
- 研究背景： 该研究由 OpenAI 和内罗毕的初级保健诊所网络 Penda Health 合作进行。
- 面临的挑战： Penda Health 的临床医生需要处理各种各样的病症，知识范围要求极广，这对任何从业者都是一个挑战。
“我们深切地感受到这一点，因为我们照顾的人群和病症范围太广了。” —— Dr. Robert Korom, Penda Health 首席医疗官
AI 如何成为“安全网”
Penda Health 最初开发的 AI 工具需要医生主动查询，但使用率并不高。于是，他们改进了名为 AI Consult 的工具，使其在后台静默运行，仅在检测到可疑或不当操作（如滥用抗生素）时才发出提醒。
这种模式就像有一位专家在旁边监督，类似于资深主治医生审查住院医生的治疗方案。
“它是一个安全网——它不支配治疗，只在需要时提供纠正性的轻推和反馈。”
研究结果与影响
这项研究涉及约 20,000 名医生，结果显示，使用 AI Consult 工具的临床医生相比未使用该工具的同行，在医疗差错方面有显著降低：
- 诊断错误减少了 16%。
- 治疗错误减少了 13%。
哈佛医学院的专家认为，这项研究为 AI 如何有效应用于医疗保健树立了一个强有力的先例，因为它是在真实世界环境中进行的前瞻性研究，而非基于历史数据的回顾性分析。
意想不到的收获：一个学习工具
研究人员惊讶地发现，AI Consult 不仅减少了错误，还成为了一个重要的教育和培训工具。
- 建立信心： 临床医生表示，该工具帮助他们更有信心地进行患者护理，并提高了服务质量。
- 即时反馈： 系统通过红绿灯机制评估临床行为，帮助医生和机构了解自身的优势和弱点。
- 个性化培训： 未来，Penda Health 计划根据 AI 的反馈提供定制化的培训指南，例如针对特定领域的改进建议。
未来的潜力
这项研究的成功表明，AI 协同驾驶模式可能是将人工智能融入医疗服务的实用方式，尤其是在医疗资源匮乏的地区。它可能改变医疗服务的标准，甚至将护理能力扩展到非医疗专业人员（如社工）手中。
专家们预测，这项研究将激励在更多不同环境中进行类似的验证。
“也许今天我们只是在纠正错误，但如果明天 AI 能够在医生犯错之前就提出准确的方案呢？”
成功的关键在于开发高度定制化的模型，使其能准确融入特定环境的工作流程。如果能做到这一点，AI 在医疗领域的潜力将是巨大的。