启动AI协作临床研究,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优的治疗效果、更低的成本，以及患者与临床医生更好的服务体验。然而，这一目标正受到全球临床专业人才短缺的明显制约。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。在这一背景下，人工智能被普遍视为缓解医疗资源压力的重要方向，但现阶段相关技术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 co-clinician（AI协作临床助手）”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。

该研究计划提出，医疗服务的下一阶段演进，或将走向“triadic care（三方协同照护）”模式：即在医生临床权威和监督之下，AI代理能够在患者的诊疗旅程中提供辅助支持。

医学始终是一项高度依赖协作的专业工作。AI代理的引入，有望为医疗团队增加新的“成员”，在不削弱医生判断权和控制权的前提下，帮助扩大临床服务覆盖范围，提升医疗服务效率。

对于临床医生而言，一项工具是否真正具备应用价值，关键在于其是否值得信赖，以及是否建立在真实、可靠的医学事实基础之上。围绕这一核心要求，研究团队重点评估了AI co-clinician在呈现高质量证据、支持临床决策方面的表现。

研究显示，在面对面对比的盲测评估中，医生持续更倾向于选择AI co-clinician生成的回答，而非当前主流的证据综合工具所提供的结果。这一结果表明，AI co-clinician在满足临床证据需求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开展的客观分析中，AI co-clinician在其中97个案例中实现了“零关键错误”，整体表现优于两套已被医生广泛使用的AI系统。

上述评估任务均由临床医生设计，围绕其现实工作中常见的证据需求展开，并通过假设性病例场景构建问题，以更严格地检验AI系统在临床支持中的能力边界与实际价值。

为更贴近医生的实际工作需求，AI co-clinician在系统设计中优先采用临床级证据，并对检索结果进行验证与引用核查，以提升信息输出的可靠性与可追溯性。这一机制旨在确保AI提供的辅助信息不仅具备参考价值，也更符合临床环境对于严谨性和安全性的要求。

研究团队同时通过远程医疗场景下的角色扮演测试，让研究成员模拟假设性患者与AI co-clinician互动，以展示该系统在实际应用中的潜在能力及其局限性。这一过程也为后续优化系统表现、识别风险点提供了重要依据。

为进一步开发和验证AI co-clinician，研究团队正在与学术机构及科研合作伙伴共同推进分阶段评估工作，覆盖多个具有代表性的全球医疗场景，包括美国、印度、澳大利亚、新西兰、新加坡和阿联酋。

随着评估工作的持续推进，研究还将扩展至更多地区，并与理念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能够在符合适用标准的前提下被负责任地开发与部署，从而为全球健康水平的提升提供有力支持。

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