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上一篇文章中，ＩＨＩ　Ｌｕｃｉａｎ　Ｌｅａｐｅ研究所召集了來(lái)自亞馬遜、谷歌、微軟等大型科技公司以及哈佛醫(yī)學(xué)院、Ｌｅａｐｆｒｏｇ　Ｇｒｏｕｐ　和　Ｋａｉｓｅｒ　Ｐｅｒｍａｎｅｎｔｅ的專(zhuān)家組，針對(duì)生成式ＡＩ在醫(yī)療領(lǐng)域的三大用例展開(kāi)了分析，并就生成式ＡＩ對(duì)于患者安全的影響展開(kāi)了全面評(píng)估。

＊相關(guān)閱讀：生成式ＡＩ與患者安全（上）：專(zhuān)家組詳解三大應(yīng)用場(chǎng)景與挑戰(zhàn)

那么，如何最大限度地發(fā)揮生成式ＡＩ　的優(yōu)勢(shì)，消除患者安全和質(zhì)量方面的“慢性問(wèn)題”，并最大限度地降低技術(shù)對(duì)患者和患者安全的風(fēng)險(xiǎn)，一些關(guān)鍵群體必須深入思考相應(yīng)的策略。

本文將詳細(xì)分析醫(yī)療活動(dòng)中不同群體的角色、責(zé)任、他們面臨的挑戰(zhàn)，以及如何負(fù)責(zé)任地采用生成式ＡＩ。

專(zhuān)家組建議，患者和患者權(quán)益倡導(dǎo)者需要確保醫(yī)療機(jī)構(gòu)在應(yīng)用生成式ＡＩ時(shí)保持透明。在目前的初級(jí)階段，醫(yī)療機(jī)構(gòu)必須制定披露和同意的最低標(biāo)準(zhǔn)，以確保患者了解在其醫(yī)療過(guò)程中使用生成式ＡＩ　的情況。患者應(yīng)有權(quán)選擇拒絕使用生成式ＡＩ，并在拒絕時(shí)獲得適當(dāng)?shù)奶娲桨浮；颊咝枰谥榈那闆r下同意使用其數(shù)據(jù)。

專(zhuān)家組建議，臨床醫(yī)生應(yīng)將生成式ＡＩ節(jié)省下來(lái)的時(shí)間，部分用來(lái)改善患者護(hù)理，提高醫(yī)療質(zhì)量和安全性。同時(shí)，臨床醫(yī)生需要了解生成式ＡＩ的局限性和挑戰(zhàn)，倡導(dǎo)持續(xù)改進(jìn)，運(yùn)用專(zhuān)業(yè)知識(shí)理解和改善現(xiàn)有的問(wèn)題，如偏見(jiàn)、數(shù)據(jù)集代表性不足、缺乏透明度或可解釋性等。努力學(xué)習(xí)新技能，包括基本的生成式ＡＩ知識(shí)、人工智能與倫理、臨床生成式ＡＩ工具的模擬練習(xí)，以及醫(yī)療保健系統(tǒng)實(shí)踐和政策指導(dǎo)等。

此外，臨床醫(yī)生應(yīng)將生成式ＡＩ工具視為輔助工具，而非替代品，在臨床決策中保持最終決策者的角色。小心謹(jǐn)慎，確保對(duì)ＡＩ工具的使用進(jìn)行監(jiān)督，從而實(shí)現(xiàn)實(shí)際的安全，而不僅僅是表面安全。

安全與質(zhì)量專(zhuān)業(yè)人員必須確保，通過(guò)這些ＡＩ技術(shù)所獲得的時(shí)間能夠被用來(lái)高效分配安全管理任務(wù)，制定有效的戰(zhàn)略來(lái)減少反復(fù)出現(xiàn)的安全風(fēng)險(xiǎn)和危害，而不是僅僅優(yōu)先考慮降低成本。

在使用人工智能加強(qiáng)事件報(bào)告流程之前，應(yīng)當(dāng)重新思考患者安全的關(guān)鍵模式，在實(shí)際傷害發(fā)生之前進(jìn)行識(shí)別和預(yù)防。

與其他關(guān)鍵群體進(jìn)行合作（如患者和臨床醫(yī)生、信息技術(shù)和信息學(xué)人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析師、領(lǐng)導(dǎo)者），以促進(jìn)安全、高質(zhì)量的醫(yī)療，避免僅僅名義上的參與。

醫(yī)療系統(tǒng)及其領(lǐng)導(dǎo)者必須確保生成式ＡＩ的使用滿(mǎn)足現(xiàn)有需求。制定和實(shí)施計(jì)劃時(shí)，需考慮可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤結(jié)果和意外后果，并營(yíng)造重視患者安全、公平和負(fù)責(zé)任地使用生成式ＡＩ的氛圍，以提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。

同時(shí)，專(zhuān)家組強(qiáng)調(diào)，應(yīng)用生成式ＡＩ的同時(shí)，應(yīng)將時(shí)間效率重新分配，以減少臨床醫(yī)生的倦怠感。

此外，需要在教育、培訓(xùn)和保障措施方面進(jìn)行投資，以培養(yǎng)有效使用生成式ＡＩ工具的能力，并確保臨床醫(yī)生和其他人員保持基本的醫(yī)療能力。

建立健全的人工智能管理，促進(jìn)跨學(xué)科合作。建立管理、評(píng)估和監(jiān)控程序，指導(dǎo)基因人工智能的使用，并制定明確的隱私、安全（包括網(wǎng)絡(luò)安全）、數(shù)據(jù)所有權(quán)和管理政策，以及基于ＡＩ工具的內(nèi)部開(kāi)發(fā)指南等，在快速部署的愿望與謹(jǐn)慎的需要之間取得平衡。內(nèi)部開(kāi)發(fā)的ＡＩ工具要能夠支持和加強(qiáng)臨床醫(yī)生與患者之間的關(guān)系，進(jìn)行以人為本的設(shè)計(jì)。

與醫(yī)療保健專(zhuān)業(yè)人員、安全領(lǐng)導(dǎo)者、患者和患者權(quán)益倡導(dǎo)者密切合作，收集反饋并不斷改進(jìn)人工智能工具。開(kāi)發(fā)者還必須主動(dòng)了解和降低患者安全風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)ＡＩ工具進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測(cè)，避免偏差。

此外，還需整合先進(jìn)的數(shù)據(jù)安全措施，保護(hù)敏感的患者數(shù)據(jù)，直面隱私和數(shù)據(jù)所有權(quán)問(wèn)題。在產(chǎn)品的整個(gè)生命周期中遵循現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)安全準(zhǔn)則，主動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的潛在風(fēng)險(xiǎn)，隨時(shí)了解并遵守醫(yī)療法規(guī)和指導(dǎo)方針，確保人工智能工具符合管理機(jī)構(gòu)制定的安全、隱私和道德標(biāo)準(zhǔn)。

以人為本的設(shè)計(jì)需要進(jìn)行大量的研究，包括與患者偏好、警報(bào)疲勞，以及技術(shù)對(duì)醫(yī)患關(guān)系的影響等相關(guān)的人為因素問(wèn)題。

此外，另一個(gè)關(guān)鍵的研究領(lǐng)域是如何確保人類(lèi)對(duì)ＡＩ工具進(jìn)行有效監(jiān)督，研究人員可以幫助制定相關(guān)策略，以克服生成式ＡＩ的潛在風(fēng)險(xiǎn)。

促進(jìn)負(fù)責(zé)任的生成式ＡＩ采用，監(jiān)管者和政策制定者起著至關(guān)重要的作用。他們需要制定明確的指導(dǎo)方針，制定全面的法規(guī)，重點(diǎn)關(guān)注患者安全、數(shù)據(jù)保護(hù)和合乎道德地使用技術(shù)。與開(kāi)發(fā)者和用戶(hù)合作，規(guī)定生成式ＡＩ　系統(tǒng)的透明度，以確保用戶(hù)了解人工智能是如何做出決策的，并在出現(xiàn)錯(cuò)誤或不利結(jié)果時(shí)建立問(wèn)責(zé)機(jī)制。

監(jiān)管者和決策者還有責(zé)任促進(jìn)人工智能掃盲，提高公眾意識(shí)。

此外，應(yīng)當(dāng)激勵(lì)那些將安全放在首位的人工智能開(kāi)發(fā)和研究，并促進(jìn)本地化決策，同時(shí)為總體人工智能安全和道德標(biāo)準(zhǔn)提供框架。