与新的医疗保健 AI 革命正面交锋

新成立的沃顿医疗保健分析实验室的目标是专注于四个领域的算法改进：资源分配、劳动力福祉、临床试验实践和健康公平。

尽管使人工智能（AI）大型语言模型在患者诊断和治疗中与临床医生完全合作的想法是这项创新技术最令人兴奋的潜力，但实验室联合主任Hamsa Bastani强调，谨慎将如何指导其在这个爆炸性的新领域的工作卫生服务研究。

“当你谈论人工智能和机器学习在医疗保健领域时，会有很多挑战和潜在的意想不到的后果，”巴斯塔尼说，他是LDI高级研究员，也是沃顿商学院运营、信息和决策副教授。

新实验室的目标之一是支持基于人工智能的临床决策支持系统的开发，在该系统中，机器和人类以尚未完全测试或定义的方式作为一个真正的团队一起工作。

“我们对大型语言模型以几种不同方式的潜在用途感到非常兴奋，”Bastani 说。“他们可以接受护理笔记和医疗笔记的培训，这些笔记在很大程度上是未开发的信息来源，并捕获了许多有用的信息，如社会经济因素，患者的精神状态等，这些信息没有被传统的临床特征所捕获，但确实会显着影响健康结果。

她指出，这种新兴的算法工具还没有准备好直接用于患者。“现在，我们的重点是问，’他们可以在临床医生的监督下面对临床医生吗？’例如，人工智能可以起草医疗记录或摘要，然后临床医生可以查看和编辑。这样一来，就有了明确的护栏，所以我们不会让这些算法松散到野外，“Bastani 说。

“目前，”她说，“临床试验往往是静态设计的。它们实际上不是以任何方式个性化或动态定制的。我们一直在考虑利用来自历史临床试验或试点的数据来“热启动”这些预测模型。与宾夕法尼亚大学的健康激励和行为经济学合作，以改善健康，这给了我们一个非常独特的机会来做到这一点，因为他们长期以来一直在研究其中一些问题。他们过去进行了许多试验，可以利用这些数据来了解患者的反应，然后在新的临床试验中利用这些信息。

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