（CNN）我的医生在约会期间使用人工智能诊断我吗？他是否正在录制我们的对话来创建我们访问的AI摘要？
AI医疗保健的使用仍然足够新，以至于许多人可能不知道该如何做到这一点。根据一名2023调查。但是AI不太可能消失。AI在医疗保健中的使用正在增长，对于患者来说，了解可以改善护理的用途以及继续谨慎的原因。
我想知道AI已经如何帮助诊断和帮助直接治疗，以及临床医生对AI使用的看法。最后，关注的领域是什么？正在做些什么来解决这些问题？
为了指导我们解决这些问题，我与CNN Wellness专家Leana Wen博士进行了交谈。Wen是乔治华盛顿大学的急诊医师，兼职副教授，也是布鲁金斯机构的非居民高级研究员，她的研究包括技术，医学和公共卫生的交汇处。她以前曾是巴尔的摩的卫生专员。
CNN： 患者应该如何考虑AI在医疗保健中的不同用途？
Leana Wen博士：首先，它有助于了解预测性和生成人工智能或AI之间的区别。
预测AI使用数学模型和模式识别来预测未来。例如，预测性AI算法可以识别哪些肺炎患者最有可能需要住院。
可以说你是病人。利用许多其他患有类似疾病的患者的经验 - 例如肺炎，糖尿病或心脏病。该算法可以帮助医生决定您是否需要住院，以及最有可能有效的治疗方法对您的特定情况有效。
生成的AI使用大型语言模型来产生类似人类的相互作用。许多人可能熟悉chatgpt，这是一种生成AI的形式，它以对话方式回答用户问题。生成的AI可以在很短的时间内总结大量信息，从而超过任何人的信息。一些研究表明，生成的AI模型可以学到很多他们可以通过医学许可考试并且他们可以在各种主题上产生易于理解的，写得很好的患者说明。
但是，有担心这些模型可能会幻觉并提出误导和不准确的回应。凭借预测性和生成性AI，模型的工作原理取决于他们接受了哪些数据。在评估AI在医疗保健中的效用时，重要的是要分别查看每个AI工具，并了解其开发方式以及在什么情况下使用的方式。
CNN：如何使用AI诊断患者？
温：有一些验证的预测AI被用于增加和改善诊断的例子。
进行结肠镜检查，这是用于诊断的黄金标准结直肠癌。在手术过程中，医师通过长管穿过结肠，并手动识别和去除可能是癌变或癌前的息肉。
可以对AI进行训练，以识别息肉，然后在结肠镜检查中标记它们。多个随机对照研究执行世界各地的卫生系统已经表明，使用AI增强结肠镜检查可大大降低潜在癌变病变的率。
同样，AI被用于协助阅读乳房X线照片，这是检测乳腺癌的关键筛查工具。研究发现，AI支持的乳腺X线摄影筛查是至少准确由于有两名受过训练的放射科医生阅读了这项研究，甚至可以在减少临床医生工作量的同时改善癌症检测。美国食品和药物管理局已经授权二打AI有助于乳房X光检查筛查的产品，尽管由于将其在临床实践中部署的潜在额外成本而涉及的额外成本，但其采用仍然有限。
CNN：如何使用AI来指导治疗？
温：一种用例是约翰·霍普金斯大学研究人员开发的一种预测性AI算法识别住院的患者出现败血症的高风险，这是一种压倒性的总体感染，可能导致多器官失败和死亡。该早期训练系统已在多家医院部署，发现减少了检测败血症并启动抗生素和其他治疗所需的时间。
Kaiser Permanente还部署了一种预测性AI工具，该工具正在寻找住院的患者的恶化迹象。如果基于患者的生命体征，实验室测试，护士报告和其他因素的数据指出临床状况恶化，则该系统发出警报，以便可以由面对面的临床医生迅速评估患者。该工具与较低的死亡率。
CNN：我如何找出我的提供商的办公室如何使用AI进行诊断和其他任务？我该怎么做才能保护我的隐私？
温：我们现在称为AI的许多东西已经存在一段时间了。例如，预测算法已经使用了多年来帮助量身定制治疗计划。医生的办公室正在使用越来越多的人工智能来帮助起草电子邮件回复并协助他们的文档。
我认为可以合理地假设您的提供商的办公室正在您的护理中使用某种形式的AI。您可以询问您的提供商，并参考办公室要求您签名的政策，其中可能包括使用某些技术的许可。
您的病历由《健康保险可移植性和责任法》或HIPAA保护和保护，该法律合法涵盖了对敏感健康信息的保护。
CNN：提供者如何看待AI的使用？它会降低效率低下并减轻文书工作的负担吗？
温：我认为临床医生非常高兴拥有减少文档和文书工作的AI应用程序。例如，生成AI被用来在称为环境AI的技术中协助医疗文档。从本质上讲，该工具聆听医生与患者之间的对话，然后将其转换为医生可以编辑的医学注释。研究发现这个环境AI抄写员减少笔记时间，那是积极看由医生和患者。
医生还使用Generative AI来帮助他们必须发送给保险公司以获得某些药物和治疗的许可。这可以帮助减轻医疗办公室的行政负担，甚至可以打击卫生保健工作者的倦怠。
CNN：保险公司可以使用AI拒绝索赔吗？
温：可能是。人们还可以想象，AI的存在是在保险公司进入人类讨论索赔和其他问题的实质性障碍。
这是使用AI的许多关注领域之一。其他包括继续确保隐私和数据安全以及需要的问题独立验证算法并透明地分享这些结果。技术人员，临床医生和监管机构将做得很好，以考虑AI在医疗保健中的许多积极用途，同时还要确保严格研究每个工具并谨慎部署它们。
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