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人工智能（AI）对医疗服务的颠覆影响深远。为探究其影响，研究人员开展 “人工智能颠覆医疗服务的经济、政治和社会后果” 研究。结果显示 AI 带来变革同时也存在诸多问题。这有助于各方认识 AI 影响，为医疗发展决策提供依据。
在科技飞速发展的时代，医疗领域也正经历着前所未有的变革，而人工智能（Artificial Intelligence，AI）成为这场变革的关键力量。传统的医疗服务模式面临着诸多挑战，如效率有待提高、医疗资源分配不均等问题。与此同时，AI 技术在其他行业的成功应用，让人们看到了其在医疗领域的巨大潜力，它有望打破医疗行业现有的格局，带来全新的发展机遇。然而，这一变革也引发了诸多担忧，AI 究竟会给医疗服务带来哪些具体的影响？它会如何改变医疗行业的经济、政治和社会生态？这些问题成为了医疗领域乃至整个社会关注的焦点。在此背景下，来自多伦多大学、西奈山健康中心、麦吉尔大学、伊拉斯谟大学医学中心等多个机构的研究人员 Senthujan Senkaiahliyan、Allan S. Detsky 等人开展了关于 “人工智能颠覆医疗服务的经济、政治和社会后果” 的研究，相关成果发表在《Journal of General Internal Medicine》杂志上。
研究人员主要运用了文献研究法，通过收集和分析大量已有的关于 AI 在医疗领域应用的资料，以及对不同行业中技术变革影响的研究成果，来探讨 AI 对医疗服务的影响。同时，对医疗服务流程中的各项活动进行梳理和分析，研究 AI 在其中的作用和潜在影响。
设置医疗服务新标准
AI 中的前沿模型（Frontier models）能自动化和优化医疗服务中的常规任务，为医疗服务设置了新的标准。在数据整合方面，前沿模型能够整合多模态数据集进行全面的 “图表审查”，提高了数据驱动的个性化决策能力，大幅减少了进行 “图表审查” 所需的时间，但也可能导致医生图表审查技能的缺失，同时增加数据隐私方面的担忧。在数据分析和解释环节，模型可以同时执行多种功能，如器官分割、病理识别、数据提取和疾病预测等，实现更快、更准确的诊断，减轻临床医生的认知负担，但也存在医生过度依赖 AI 而导致技能退化的风险，还可能因算法基于非代表性人群数据而产生偏差。在治疗方案生成上，模型能提供基于指南的治疗选择，并将符合条件的患者与新型治疗方法的临床试验相匹配，减少错误并规范治疗方法，提高患者安全性和治疗依从性，但也会压缩医生的收入，改变医生的核心能力。在护理协调方面，AI 系统可以自动化行政任务，减轻行政负担，提高各部门之间的协调效率，但也会导致医疗团队内部角色的重新分配，一些岗位可能会被淘汰。在疾病管理方面，AI 驱动的疾病管理变得更加主动，能够跟踪患者指标，标记潜在问题，并通过个性化教育工具促进患者自我管理，但在不同人群（如城市和农村）中确保 AI 驱动的疾病管理工具的公平获取存在挑战。
设定新标准的经济、政治和社会后果
AI 对经济、环境、社会、公平和政治等多个领域产生了广泛影响。从经济效率来看，AI 提高了医疗服务的效率，减少了人力成本，但也带来了一些问题。例如，可能会出现一些低附加值的服务，还需要改变医学院的课程设置以培养新的核心能力。在分配效应上，可能导致工资下降和工作岗位流失，影响低技能和高技能工人，一些角色甚至可能会消失。高进入壁垒使得医疗服务提供者和医疗系统的运营成本增加，虽然规模经济可能带来效率提升，但也可能导致市场垄断行为，减少竞争和消费者选择，垄断利润从当前群体（如医生、制药公司）转移到科技公司。AI 对环境也有影响，其运行需要消耗大量的电力和水，增加了运营成本，并且这种成本可能由外部承担，给低收入国家和地区带来更大的负担，加剧全球健康不平等。在政治和监管方面，存在报销和费用结构的冲突，强大的利益相关者可能会影响监管，使消费者利益边缘化，偏向现有参与者和垄断企业。同时，AI 也给医疗服务提供者带来了额外的负担，包括花费更多时间应对错误信息。此外，医疗 AI 的主要进展来自科技公司，这可能导致医疗服务的关键部分集中在少数公司手中，传统医疗实体逐渐被取代，而科技公司可能缺乏医疗领域的伦理和公平原则，可能会影响医疗服务的质量和伦理标准。
研究结论表明，AI 在医疗服务领域的应用既带来了机遇，也带来了诸多挑战。AI 有潜力改善健康结果和提高医疗资源的利用效率，但也可能导致过度诊断、成本增加、环境影响以及市场垄断等问题，还可能威胁医生的收入和改变医疗服务的传统模式。因此，医疗专业人员需要在利用 AI 的同时，思考如何保留传统医疗服务中的有益部分，确保医疗服务的质量和公平性。这项研究的意义在于，为医疗行业各方提供了关于 AI 影响的全面认识，有助于政策制定者制定合理的政策，规范 AI 在医疗领域的应用；帮助医疗专业人员更好地适应 AI 带来的变革，提升自身能力；也让社会各界关注 AI 在医疗领域可能引发的各种问题，共同推动医疗行业的可持续发展，让 AI 真正为人类健康服务。
