启动AI“协同临床医生”研究计划,探索医疗服务新模式

编辑：马青禾

图片：秦明理

排版：苏雅韵

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全球医疗体系正持续追求更好的临床结果、更低的服务成本，以及患者与临床医生更优质的就医体验。然而，这一进程正受到全球临床专业人才短缺的严重制约。世界卫生组织预测，到2030年，全球卫生工作者缺口将超过1000万。面对这一挑战，人工智能被广泛视为弥补医疗资源不足的重要方向，但现阶段仍未能充分满足临床医生和患者的实际需求。

基于此，研究团队今日宣布启动AI“协同临床医生”（AI co-clinician）研究计划，旨在探索人工智能如何更有效地放大医生的专业能力，并为患者提供更高质量的医疗服务。

研究团队提出，未来医疗服务模式可能将迈向“triadic care（三方协同照护）”阶段，即在医生临床权威和监督之下，由AI代理协助患者完成诊疗旅程中的部分支持性工作。医疗从来都不是单打独斗的工作，而是一项高度依赖协作的系统工程。AI代理的加入，有望为医疗团队增添新的支持力量，在扩大临床医生服务覆盖范围的同时，确保医生始终保有最终判断权和控制权。

这一研究方向的核心，在于推动医疗人工智能向更值得信赖、更具临床实用性的方向发展，使其能够真正辅助医生服务患者，而非取代医生的专业决策。

对于医生而言，任何工具的价值首先建立在可信赖和事实依据之上。基于这一原则，研究团队重点评估了AI“协同临床医生”在呈现高质量医学证据、支持临床决策方面的能力。

研究结果显示，在双盲对比评估中，医生持续更倾向于选择AI“协同临床医生”生成的回答，而非领先的证据综合工具所提供的结果。这表明，该系统在信息质量、临床相关性和实际可用性方面展现出较强潜力。

在针对98个真实感较强的初级保健查询所进行的客观分析中，该系统在其中97个案例中实现了“零关键错误”，整体表现优于目前被医生广泛使用的两套AI系统。这一结果进一步说明，AI“协同临床医生”在支持临床工作时，具备较高的稳定性和安全性潜力。

为更贴近医生的真实需求，该系统在信息检索过程中优先采用临床级证据，并进行验证与引用核查，以提升输出结果的准确性和可追溯性。相关评估任务由医生设计，基于假设性临床场景提出问题，以尽可能贴近现实中的证据需求，并对AI能力进行严格测试。

在当前研究过程中，研究团队还通过扮演假设性患者的方式，在远程医疗场景下测试AI“协同临床医生”的表现，以观察其潜在能力与现实局限。这一方法有助于更加全面地理解系统在实际医疗沟通中的适用范围，并为后续优化提供依据。

研究团队强调，推动医疗AI发展的关键，不仅在于展示其能力，更在于持续识别其边界，并在临床应用前进行审慎、系统的验证。

为进一步开发和评估AI“协同临床医生”，研究团队目前正与多个国家和地区的学术及研究合作伙伴推进分阶段研究，覆盖美国、印度、澳大利亚、新西兰、新加坡和阿联酋等多元化医疗环境。随着评估工作的推进，研究还将扩展至更多地区，并与目标一致的医疗机构及学术医学中心开展合作。

研究团队表示，其目标是确保医疗人工智能的开发与部署遵循适用标准，以负责任的方式推进技术落地，进而支持全球范围内更高质量的健康服务。

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