在最近的一次國際旅行中，我趕飛機遲到了。由於當地語言不流利，我使用了一個翻譯應用程式，使我能夠將我的情況傳達給計程車司機。該應用程式的拍攝鏡頭功能還使我能夠看懂路標，並提供即時更新。
這只是數碼創新，尤其是人工智能如何重塑我們世界的一個例子。最近的研究顯示，人工智能模型現在可以識別敗血症等健康併發症的早期跡象，這些技術有望徹底改變醫學。
這些快速的技術進步，也凸顯出對人工智能監管的迫切需要。預計將於2024年下半年獲得批准的歐盟《人工智能法案》就是一個典型的例子。這項開創性法律，根據風險等級對人工智能系統進行分類，明確禁止對人身安全、公民自由和民主管治構成威脅的特定高風險應用，例如社交評分和情感識別。它還強調透明度和可解釋性的重要性，以便用戶可以瀏覽有關人工智能生成決策的資訊。
歐盟雄心勃勃的立法，為全球討論如何不使用人工智能提供了一個良好的起點。但鑑於這些技術在改變醫療保健方面的巨大潛力，探索如何利用它們來增強以人為本的醫學方向同樣重要。
首先，人工智能有可能使醫學更具同情心。例如，最近在期刊《美國醫學會內科》（JAMA Internal Medicine）發表的一項研究，將ChatGPT對健康相關問題的回答，與人類醫生提供的回答進行比對。有趣的是，一組有執照的醫療保健專業人員，在79%的時間裏更喜歡ChatGPT的答案，認為它們對患者更有同情心。之前的研究顯示，更大的同理心和同情心可以改善患者的療效並加快康復。
近年來，醫療保健提供者愈來愈被管理和行政職責所壓倒，限制了他們與患者建立臨床融洽關係的能力。這種「文書負擔」往往會導致倦怠，破壞護理質素。通過自動回答常規問題、安排預約和管理文書工作，人工智能驅動的平台可以簡化管理流程，讓醫生騰出更多時間面對患者。
但人工智能的應用，遠遠超出了管理任務的合理化。愈來愈多的臨床證據顯示，深度學習演算法（在龐大的醫學圖像和患者紀錄資料庫上進行訓練）可以非常準確地分析X射線、MRI和其他醫學掃描，經常超過人類醫生的診斷能力。這些創新可能會徹底改變精確診斷，促進肺炎和癌症等疾病的早期發現，並支持全球衞生工作，特別是在獲得專業護理機會有限的偏遠地區。
全世界的政策制定者愈來愈認識到預防醫療的重要性，這主要是由於其經濟效益。人工智能是這一轉變的核心，它解讀來自可穿戴設備和感測器的資料，識別病理學早期跡象，尤其是心臟病，從而防止輕微健康問題演變為災難性危機。此外，智能手錶和健身手環使用人工智能驅動的追蹤系統，能夠檢測潛在的睡眠呼吸暫停，並提示用戶在出現嚴重的健康問題之前尋求醫療建議。
平心而論，將人工智能整合到醫療保健會帶來重大挑戰，引發許多倫理問題。除了確保公平性、打擊演算法偏見，以及維護資料隱私和安全外，還必須認識到人工智能不能取代對臨床實踐至關重要的人際接觸。醫療專業人員應該引領這一轉變，使用新技術來增強他們的技能。聊天機械人不太可能在短期內取代醫生和護士，但人工智能工具已經通過提高診斷準確性和促進更加個性化、資料驅動的護理來支援醫療保健提供者。
鑑於持續的健康挑戰——特別是糖尿病和高血壓等慢性病——往往源於對公共衞生的投資不足和缺乏社會凝聚力，因此解決這些問題需要的不僅是技術解決方案。在這種情況下，需要對國家衞生政策進行全面改革。
通過以負責任和合乎道德的方式採用新興的數碼技術，我們可以改變我們診斷、治療和預防疾病的方式，開創一個資料驅動的醫學時代，醫療專業人員和人工智能系統共同為所有人提供更好的醫護。但是，機器固然可以提供幫助，但具備打造更健康未來的能力的只有我們自己。
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