斯坦福重磅报告：AI医疗路线图曝光，四大领域颠覆未来！

AI科技 2025年10月21日 00:08 0 aa

AI正在以前所未有的规模改变健康和医疗保健。

越来越多的AI嵌入临床实践中，包括医疗运营、医疗器械以及健康的APP。

尽管潜在的好处是巨大的，但风险也是巨大的。

人工智能开发和传播的最佳路径仍不清楚。

与药物或更传统的医疗设备相比，几乎没有手段确保对AI工具和技术进行安全、透明和标准化的评估和监管。

AI将如何改变我们的求医问药？我们又该如何确保它安全、有效地为我们服务？

近日，美国医学会杂志（JAMA）联合斯坦福共同发布了一份报告，试图回答这一问题。

该报告由斯坦福大学法学院医学院法律和卫生政策教授Michelle Mello、以及医学Tina Hernandez-Boussard 博士和Nigam Shah博士共同撰写。

除开探讨AI医疗领域巨大的机会以及现状外，报告还给出了一份更安全、更有效的医疗AI路线图。

AI在医疗中的“多重身份”

在斯坦福教授看来，AI在医疗领域的应用远超我们的想象，它正以不同的角色融入这个生态系统。

大致可以分为：临床工具、面向消费者（DTC）的工具、医疗保健业务运营工具以及混合工具。

临床工具

医学文献中的大多数人工智能工具都属于临床工具，即直接支持医疗保健专业人员临床活动的工具。

包括用于自动筛查糖尿病视网膜病变的AI软件、便携式超声心动图设备以提供自动诊断的人工智能软件等。

人工智能改变了医学成像，目前FDA已经批准1200 多种器械，其中大部分用于医学影像。90% 的美国医疗保健系统采用了某种类型的AI模型。

嵌入在EHR中的AI工具也广泛使用，但有些工具不受FDA的监督，并且因为医疗保健系统打开该工具的成本可能被认为是适度的。而在医学成像和EHR 嵌入式应用程序之外，临床人工智能工具的传播速度较慢。

直接面向消费者（DTC）工具

公众对DTC人工智能工具有相当大的热情。

这些工具包括通过手机摄像头以帮助个人自我诊断皮肤病的应用程序、AI心理聊天机器人以及使用智能手表的生物传感器数据来检测跌倒或心律失常的算法。

目前有超过35万个移动健康应用程序，人工智能经常嵌入软件中。全球十分之三的成年人使用过移动健康应用程序，市场每年已经超过700亿美元。

不过，市场对这部分工具也有各种担忧，包括缺乏关于健康益处的高质量证据；对信任、可用性和隐私的担忧;与医疗保健系统整合；以及正确商业模式的不确定性。

然而，随着这些障碍被克服或规避，这些工具由于绕过了传统医疗保健的大部分现有基础设施，可能代表真正的颠覆性创新。

医疗保健业务运营工具

医疗保健系统正在引入人工智能工具，以提升运营效率并增加利润。这些AI软件广泛应用于优化床位资源、收入周期管理、医患排班、供应链管理以及报表生成等环节。

一个典型案例是，医疗机构开始利用人工智能自动生成向保险公司提交的事先授权申请，而保险公司也同样借助人工智能工具来审核这些申请。

利用人工智能优化业务流程的做法已在多个行业中得到普遍应用。然而，当医疗保健机构采纳这类工具时，其对患者产生的实际影响仍不明确。

尽管AI工具的使用可能会改变医疗服务流程，进而影响医院的质量评估结果，但由于这类工具与其他常规医疗运营策略类似，通常无需经过专门评估或监管审查，其具体影响往往难以被准确识别和归因。

混合工具

许多人工智能工具在医疗领域的应用具有双重价值：它们既能优化医院的业务运营，也能直接提升临床护理水平和患者就医体验。

例如，被称为“AI医疗抄写员”的工具，它一方面通过自动生成诊疗笔记和结算单据来减轻文书负担，从而支持运营效率；另一方面，它也能提供临床辅助，例如给出可能的诊断意见或治疗方案建议，供医生参考和确认。

同样，基于人工智能的患者导航工具，可以通过网络平台发挥作用。目前，这类人工智能工具正被医疗机构快速采纳。

繁荣背后的隐忧：三大核心挑战

尽管AI应用如火如荼，但我们不能盲目乐观。目前主要面临三大挑战：

AI工具，究竟有效还是无效？

如今，绝大多数AI工具都缺乏评估。尽管FDA会批准各类应用于临床评估的工具，但许多AI工具，尤其是健康APP和运营管理系统，对健康到底有何影响（是好是坏？效果多大？）常常缺乏严谨的评估。

部分原因是它们可能不受药监局监管，且进行全面评估成本高昂、难度极大。一个AI工具在A医院效果显著，到了B医院却可能因为人员培训、工作流程的不同而表现迥异。

监管的灰色地带

传统的医疗产品监管路径，难以跟上AI尤其是“生成式AI”的快速迭代。许多直接影响我们健康的AI工具，因法律界定模糊而处于监管真空地带，其安全性和公平性难以得到保障。

落地之难与公平之虑

即使是最好的AI工具，也需要正确的使用环境和训练有素的人员。医院是否具备相应的基础设施和专业知识来用好它？此外，新技术往往首先惠及资源丰富的群体，如何确保AI不会加剧医疗不平等，也是一个严峻考验。

尤其是运营工具对健康的影响，有强烈的意见，但很少有同行评审的评估。

例如，许多美国医生认为，保险公司使用人工智能工具拒绝事先授权正在对患者产生广泛的负面影响，但没有研究检查使用人工智能工具是否以及如何影响拒绝率。

更安全、更有效的医疗AI路线图

为了驾驭这股变革力量，确保AI真正造福于社会，专家们指出了四个关键方向：

路径一：让利益相关者参与整体产品生命周期管理

AI的开发不能再是开发者闭门造车。从设计、开发到使用、监控，患者、医生、医院、开发者和监管机构必须全程携手，形成一个持续改进的闭环。

例如，在人工智能工具的设计和开发阶段，患者和临床医生与开发人员的更多接触可以提高其透明度和可信度。同样，开发人员可以帮助医疗保健系统部署、监控和修复模型幻觉等问题。

这些多利益相关方合作伙伴关系超越了传统的卖方-客户或开发商-监管机构关系，而是成功实现产品全生命周期管理的关键。

路径二：开发新的评估标准

我们需要开发更快、更便宜、更稳健的方法来评估AI对健康结果的实际影响，而不仅仅是监测其技术安全性。这就像不仅要知道一辆车会不会抛锚，更要知道它能否安全高效地把我们送到目的地。

路径三：构建国家级的数据基础设施

建立覆盖全国、代表不同人群的医疗数据基础设施（严格保护隐私前提下），使得研究人员和医疗机构能够快速分析AI工具在各种真实场景下的表现，加速生成可靠的知识。

路径四：用政策和市场引导正向激励

通过政府资金、研究资助和合理的市场规则，激励各方开发和使用那些能真正改善健康、促进公平的AI工具，最终让患者和企业都获益。

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