的观点
摘要
在未来十年，一个将主导健康信息学社会技术研究的问题是，人工智能在医疗保健领域的前景将在多大程度上得以实现，以及随之而来的社会和伦理问题。一个有用的思想实验是将图灵测试应用于医疗保健领域面向用户的人工智能系统(如聊天机器人或会话代理)。在这篇论文中，我认为许多医疗决策需要价值判断，而医患关系需要同理心和理解来达成共同的决定，通常是处理大量的不确定性和平衡相互竞争的风险。可以说，医学更需要智慧，而不是智力，无论是人工的还是其他的。因此，人工智能需要补充而不是取代医疗专业人员，确定人工智能在医疗咨询中的互补定位是未来的关键挑战。在医疗保健领域，人工智能需要通过实施游戏，而不是模仿游戏。
中国医学网络杂志2019;21(10):e16222doi: 10.2196/16222
关键字
在过去的20年里，随着技术的成熟和新工具的出现，对互联网的社会影响感兴趣的数字健康研究人员的担忧也在不断发展。从社会技术的角度来看，人们最初关注的是一种新的、不受控制的大众传播形式的影响，同时关注的是不受监管的在线信息的质量和对职业的威胁，特别是医疗专业人员担心失去权威。-］．随着Web2.0的发展，公众成为健康信息的生产者和消费者，研究人员开始发现在线点对点交流的好处，并在虚拟社区、社交媒体和越来越多的健康评级网站上分享信息[-］．随着智能手机的大规模普及，移动医疗的迅速发展，以及健康应用程序的爆炸式增长，我们现在正在探索直接向消费者提供低成本、以患者为中心的干预措施的价值。，］．此外，我们也在更好地理解它们实施中的局限性和关键问题，如不采用和放弃[］．作为该领域的头号期刊，《医疗互联网研究杂志》继续反映和阐明所有这些争论。
对于我们这些研究健康和医疗领域数字技术社会科学的人来说，有一个研究领域可能会主导未来十年:人工智能(AI)在医疗领域的前景将在多大程度上实现，以及随之而来的社会和伦理问题[-］．从广义上讲，我们可以确定目前在医疗保健领域使用人工智能的两个方向。首先，有面向数据的应用程序，使用机器学习和人工神经网络等技术，从大型数据集中获得新知识，例如从扫描和其他图像中提高诊断准确性[］．其次，有面向用户的应用程序和智能代理，它们与人实时交互，使用推理来提供建议或指示，基于工具可以导出并随着时间的推移而改进的概率，例如聊天机器人替代或补充患者的医疗咨询[］．在本文中，我将重点讨论后者，以考虑这些聊天机器人(或“机器人医生”)进行医疗咨询的方法，特别是这些技术将在多大程度上通过著名的图灵测试。
英国数学家和理论计算机科学家艾伦·图灵(Alan Turing)被广泛认为是人工智能之父。他提出，要认为一台机器是智能的，它应该对盲目的询问提供与人类比较器给出的回答没有区别的回答[］．换句话说，询问者不应该分辨出是机器还是人在回应。如果我们将这个思想实验外推到当前的医疗保健，我们可以提出一个问题，即基于人工智能的医疗咨询(对话代理和医疗聊天机器人)是否会被认为是图灵标准的智能。当然，背景很重要，例如，如果病人问的是一个简单的事实性问题，需要二元回答，那么即使是目前的人工智能系统也可以高精度地模仿人类对话者。然而，我们知道医疗咨询是复杂的[]，许多医疗决策需要价值判断，医患关系需要同理心和理解，才能达成共同的决定[］．医学实践既是一门科学，也是一门艺术，病人选择的道路不一定是逻辑所能决定的。即使是循证医学的先驱也将他们的规范方法定义为:
在个别患者的管理中，认真和明智地使用来自临床护理研究的当前最佳证据[］．
良心和衡量相互竞争的个人价值观的能力不是人工智能的强项。医疗专业人员的一项关键技能是在考虑患者偏好的同时处理不确定性的能力。医生需要的往往是智慧而不是智力，而我们离人造智慧的科学还有很长的路要走。
人工智能能否通过复杂医疗咨询的图灵测试值得怀疑，但这是对人工智能在未来医疗保健中的地位的误解。人工智能应该补充而不是取代医疗专业人员。正如对未来工作的各种研究所表明的那样，工作场所的自动化不会消除所有的人工任务[］．聊天机器人方法有很多潜在的好处，包括让临床医生有更多的时间来提供移情和个性化护理[］．也许，正如英国一位资深临床信息学领导者所建议的那样，“人工智能将让医生变得更人性化”[］．然而，正如卫生保健领域的许多创新，特别是数字创新所确立的那样，寻求利用技术的好处的卫生系统面临的主要挑战不仅与其有效性有关，还与其整合和实施的更广泛问题有关[，，］．我们需要了解如何将人工智能的工具和实践整合到专业人士和组织的工作和文化中，以调查与采用、不采用和放弃相关的因素[，]，并调查维持创新所需的工作[］．将影响人工智能工具实施的因素包括与人有关的因素，如专业和公众态度、信任、现有工作做法、培训需求以及技能丧失和权力丧失的风险;与卫生系统相关的问题，如领导和管理、临床责任和问责制的定位、伤害的可能性，以及监管和服务提供的问题(包括可扩展性和提供有或没有人工智能的双层服务的可能性);与数据相关的问题，如数据安全、隐私、同意和所有权问题;以及那些与工具本身有关的问题，例如算法的透明度，可靠性和有效性问题，以及算法偏差[，，］．举个例子，在对初级保健中基于算法的分诊工具的早期研究中，我们表明，医生对机器承担临床风险的能力缺乏信任，并担心治理和问责问题，例如，就分诊的紧迫性而言，工具的敏感性始终设置在一个阈值，这将增加而不是减少紧急的临床工作量[］．
确定人工智能工具在医疗保健中的互补定位，特别是在医疗咨询中的使用，是未来的一个关键挑战。我们需要了解如何将人工智能工具和实践的精确性和力量与医患关系的智慧和同理心结合起来。在医疗保健领域，人工智能通过实施博弈而非模仿博弈更为重要。
致谢
JP在2016年首次讨论将图灵测试应用于医疗保健领域，随后与牛津大学和其他地方的同事进行了讨论。JP由牛津卫生国家卫生服务基金会信托的应用卫生研究和护理领导国家卫生研究合作研究所资助。
利益冲突
没有宣布。
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缩写
| 人工智能:人工智能 |
G·艾森巴赫(G Eysenbach)编辑;提交11.09.19;谢b同行评审;接受12.10.19;发表28.10.19
版权约翰·鲍威尔©。最初发表于《医疗互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com)， 2019年10月28日。
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