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（一）醫(yī)護人員的職業(yè)倦怠

職業(yè)倦怠是衛(wèi)生人力面臨的一項重大全球挑戰(zhàn)。它通常是由長期的工作壓力和對專業(yè)角色失去控制的感覺造成的，表現(xiàn)為情緒疲憊、感覺筋疲力盡、易怒、睡眠問題、嚴重疲勞、工作表現(xiàn)下降和人格解體感。據(jù)報道，職業(yè)倦怠從大流行病時期前的36%上升到大流行病期間的63%。未來，在大流行后時代，51.7%的衛(wèi)生專業(yè)人員報告認為，AI可以改善他們的工作生活質(zhì)量。

衛(wèi)生信息系統(tǒng)(HIS)的使用可能是影響醫(yī)療工作者工作壓力的另一個因素。HIS在現(xiàn)代醫(yī)療保健中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，例如通過改進數(shù)據(jù)管理、簡化流程和增強患者護理來實現(xiàn)護理的連續(xù)性。但這些系統(tǒng)的部署和使用同時會增加衛(wèi)生人力的負擔，因為需要文件、編碼和其他管理任務(wù)。同時隨著HIS的發(fā)展，醫(yī)療工作者必須不斷更新他們的數(shù)字技能并適應(yīng)新的系統(tǒng)。當與臨床責任相結(jié)合時，對持續(xù)培訓的需求可能會非常耗時和緊張。

（二）醫(yī)療人員短缺

盡管過去幾十年中，大多數(shù)經(jīng)合組織國家的醫(yī)生、護士等醫(yī)療人員數(shù)量有所增加，但仍無法滿足日益增長的醫(yī)療需求。世界衛(wèi)生組織估計，到2030年全球?qū)⒍倘?000萬醫(yī)療工作者，經(jīng)合組織國家在未來幾年也將面臨300萬的醫(yī)療人員缺口。這一問題在教育資源不均衡、人員流動、地區(qū)分布不均等因素的影響下更為嚴重，導致醫(yī)護人員工作負擔過重，進一步加劇了職業(yè)倦怠，尤其對農(nóng)村和服務(wù)不足地區(qū)的影響更為顯著，可能加劇醫(yī)療不平等。

（一）提高醫(yī)療決策的準確性和效率

人工智能在臨床決策支持方面發(fā)揮著越來越重要的作用。算法可以幫助醫(yī)療人員減少錯誤，提高決策的可靠性，進而提升醫(yī)療效果。例如，通過利用電子健康記錄（EHR）數(shù)據(jù)，人工智能可以為醫(yī)療人員提供及時、相關(guān)的信息，輔助診斷、預測分析和個性化治療建議。在一些醫(yī)療影像領(lǐng)域，如放射學、病理學、眼科和皮膚科，人工智能算法經(jīng)過訓練可以識別復雜的模式，如前列腺活檢組織切片中的癌組織或胸部X射線中的結(jié)核病檢測。

（二）改善醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量和患者體驗

人工智能有潛力通過提高醫(yī)療質(zhì)量、改善患者體驗、減輕醫(yī)護人員負擔和提高醫(yī)療效率來變革醫(yī)療行業(yè)。例如，AI工具可以改善護理質(zhì)量，提升患者體驗，減輕醫(yī)療人員的工作負擔和職業(yè)倦怠。同時，人工智能還可以增強醫(yī)療助理（PAs）和護士從業(yè)者（NPs）的能力，使醫(yī)生能夠更充分地發(fā)揮其技能，提高醫(yī)療效率并降低成本。此外，人工智能在生物醫(yī)學研究、藥物開發(fā)、健康系統(tǒng)管理和服務(wù)重新設(shè)計等方面也具有廣泛的應(yīng)用前景。

（三）案例分析

1. 馬卡比醫(yī)療保健服務(wù)病理實驗室案例：

以色列的馬卡比醫(yī)療保健服務(wù)公司（Maccabi Healthcare Services）與初創(chuàng)企業(yè)IBEX合作，利用人工智能進行病理學診斷，開發(fā)了用于診斷前列腺癌、乳腺癌和胃癌的工具。該工具經(jīng)過病理學家的大量數(shù)據(jù)標注和訓練，能夠為病理學家提供輔助，提高診斷準確性，減少錯誤，同時也有助于提高工作效率。盡管人工智能不會完全取代病理學家，但可能會使某些低風險評估實現(xiàn)自動化。

2. 人工智能臨床記錄案例：

在醫(yī)患互動過程中，通過獲取患者同意后記錄對話并將其轉(zhuǎn)化為文字，再利用ChatGPT應(yīng)用程序生成簡潔的300字咨詢總結(jié)，最后由治療醫(yī)生進行審查和更新。結(jié)果顯示，約20%的筆記無需修改，80%需要輕微調(diào)整，效率提高了15%，同時減輕了醫(yī)護人員的負擔，提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量，改善了患者和醫(yī)護人員的體驗。但該案例也存在一些風險，如隱私保護、成本和培訓等問題。

（一）數(shù)據(jù)相關(guān)問題

1. 數(shù)據(jù)質(zhì)量和代表性：

數(shù)據(jù)是人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的核心問題之一，其質(zhì)量和代表性直接影響到人工智能的效果和可靠性。如果數(shù)據(jù)存在偏差或不具有代表性，可能會導致人工智能算法產(chǎn)生錯誤的結(jié)果，進而影響醫(yī)療決策和患者的治療效果。例如，在乳腺癌診斷中，黑人女性接受高風險基因突變檢測的可能性低于白人女性，這可能導致依賴基因檢測結(jié)果的人工智能算法對黑人患者的乳腺癌風險評估出現(xiàn)錯誤。

2. 數(shù)據(jù)隱私和安全：

醫(yī)療數(shù)據(jù)涉及患者的敏感信息，數(shù)據(jù)泄露可能會導致嚴重的法律后果和患者信任危機。此外，人工智能系統(tǒng)使用的大量數(shù)據(jù)也使其成為網(wǎng)絡(luò)攻擊的目標，可能導致隱私泄露和系統(tǒng)無法正常使用。

3. 數(shù)據(jù)訪問和管理：

獲取用于訓練人工智能算法的健康數(shù)據(jù)存在困難，數(shù)據(jù)清洗工作也需要耗費大量時間和資源。同時，醫(yī)療機構(gòu)的數(shù)據(jù)格式和系統(tǒng)存在差異，導致數(shù)據(jù)的交換和整合面臨挑戰(zhàn)，影響了人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。

（二）倫理和法律問題

1. 倫理問題：

人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用可能會引發(fā)新的倫理問題，如算法偏見、隱私和安全問題以及醫(yī)療資源分配不均等。例如，人工智能解決方案可能會因為訓練數(shù)據(jù)的不代表性而傳播偏見，對某些群體產(chǎn)生不利影響。此外，人工智能工具的高昂價格可能會降低醫(yī)療服務(wù)的可及性，尤其對低收入群體造成影響。

2. 責任問題：

人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用可能會增加醫(yī)生的責任風險。如果醫(yī)生使用了錯誤的人工智能建議，可能會導致醫(yī)療事故，進而引發(fā)責任糾紛。目前，對于人工智能相關(guān)的醫(yī)療責任歸屬問題尚未明確，這給醫(yī)療行業(yè)帶來了一定的困擾。

（三）對醫(yī)療人員的影響

1. 工作替代風險：

盡管大多數(shù)人認為人工智能不會取代醫(yī)生，但人工智能的應(yīng)用可能會導致某些工作職能的自動化，從而使一些醫(yī)療人員面臨職業(yè)轉(zhuǎn)型的壓力。例如，人工智能可能會使一些行政性工作實現(xiàn)自動化，這可能會導致部分醫(yī)療人員需要重新調(diào)整自己的技能和工作方向。

2. 技能和知識要求：

人工智能的應(yīng)用需要醫(yī)療人員具備新的技能和知識，如數(shù)據(jù)解讀、算法理解和人工智能工具的操作等。這對醫(yī)療人員的繼續(xù)教育和培訓提出了新的要求，如果醫(yī)療人員不能及時掌握這些新技能，可能會影響他們在人工智能時代的職業(yè)發(fā)展。

3. 職業(yè)地位和收入：

人工智能的應(yīng)用可能會對醫(yī)生的職業(yè)地位和收入產(chǎn)生影響。一方面，醫(yī)生可能會擔心自己的職業(yè)地位會因為人工智能的應(yīng)用而下降，被視為只會使用智能工具的技術(shù)人員。另一方面，人工智能的應(yīng)用可能會影響醫(yī)生的收入，例如引入人工智能到常規(guī)臨床工作中可能會損害醫(yī)生的收入。

為了了解各國醫(yī)師組織對人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的看法，經(jīng)合組織與世界醫(yī)學協(xié)會（WMA）合作開展了一項調(diào)查。該調(diào)查涵蓋了來自亞洲、北美、拉丁美洲、歐洲、中東和非洲等地區(qū)的18個國家的醫(yī)學協(xié)會。調(diào)研結(jié)果反映了從業(yè)者對人工智能工具的一些普遍認識。

（一）對人工智能的總體看法：

大多數(shù)受訪者認為醫(yī)生應(yīng)從一開始就參與人工智能項目，且需要額外的教育來掌握和應(yīng)用人工智能工具。他們還認為人工智能應(yīng)用應(yīng)經(jīng)過嚴格評估、倫理審查和正式授權(quán)。同時，他們對政府在應(yīng)對人工智能對醫(yī)療人員的影響方面的工作表示不滿，且認為人工智能在醫(yī)學中的風險并不能否定其帶來的機會。

（二）對人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)展軌跡的預期：

大多數(shù)受訪者認為人工智能將極大地改變醫(yī)療保健和醫(yī)學的格局，醫(yī)生的角色仍將是核心，且人工智能將為醫(yī)生提供更多工具。沒有人認為人工智能會對醫(yī)療保健產(chǎn)生微不足道的影響或取代大多數(shù)醫(yī)生。

（三）對人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用機會的看法：

受訪者認為人工智能最有可能帶來的影響包括提高護理質(zhì)量、改善患者體驗、減輕醫(yī)護人員負擔、增強醫(yī)療助理和護士從業(yè)者的能力、提高醫(yī)療效率并降低成本。然而，他們認為人工智能不太可能成為解決醫(yī)療人員短缺的主要方案，且在提高醫(yī)護人員同理心方面的作用也相對較小。

（四）對人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用風險的看法：

受訪者對人工智能相關(guān)風險表示了不同程度的關(guān)注。其中，倫理問題是最受關(guān)注的風險之一，他們認為人工智能的整合可能會給醫(yī)生的工作帶來新的倫理挑戰(zhàn)。此外，他們還擔心人工智能工具的應(yīng)用可能會對醫(yī)生的收入產(chǎn)生不利影響，增加醫(yī)療成本，以及可能會降低醫(yī)生的自主性。不過，他們認為人工智能導致醫(yī)生助理和護士從業(yè)者取代臨床醫(yī)生的風險相對較低，且人工智能取代醫(yī)生的可能性也較小。

（五）各國醫(yī)學協(xié)會在健康人工智能方面的參與情況：

各國醫(yī)學協(xié)會在分析人工智能在醫(yī)療保健中的潛在影響、確保醫(yī)學倫理在人工智能工具開發(fā)中的得到遵守、影響數(shù)據(jù)訪問政策、影響數(shù)據(jù)質(zhì)量保證政策以及影響衛(wèi)生部關(guān)于醫(yī)療保健中人工智能的監(jiān)管等方面表現(xiàn)出了較高的參與度。數(shù)據(jù)表示，70%的醫(yī)療協(xié)會參與了相關(guān)政策的制定，然而，在實際AI工具的設(shè)計方面，醫(yī)學協(xié)會的參與度較低。