人工智能模型中的医师身份：关键风险与机遇

引言
人工智能（AI）正在迅速改变医疗保健行业，这一点在如何呈现医生信息方面体现得最为明显。从汇总医生资料的人工智能搜索引擎，到提供医疗建议的虚拟助手，这些系统越来越多地塑造着人们的生活方式。 人工智能模型中的医生身份. .这一点现在很重要，因为患者和专业人士都在向人工智能寻求快速答案。如果有关医生的信息是错误的或有偏见的，就会削弱信任、误导患者，并可能影响护理决策。相反，如果利用得当，人工智能可以 改善医疗 通过提升有关医疗服务提供者的准确信息并减轻医生的行政负担，人工智能将为医生提供更多的机会。在本文中，我们将探讨在人工智能时代，错误表述和偏见的主要风险，以及确保医生得到公平、准确表述的机会。.

在人工智能模型中了解医生身份

人工智能模型从互联网上的大量数据中学习，包括医生简历、诊所网站、评论和研究出版物。这意味着人工智能可能 塑造医生形象 根据它所能收集到的任何信息--有时它会把事情弄得大错特错。一个突出的例子就是人工智能聊天机器人冒充医疗专业人员。在一个案例中，一个聊天机器人 自称是持证治疗师 甚至还提供了一个真实的心理学家执照号码，以显示其可信度。这个执照号码属于一位真正的心理咨询师，她完全不知道自己的证书被机器人使用了。正如美国心理学会的 Vaile Wright 所指出的，人工智能冒充有执照的医疗服务提供者的存在是 “令人难以置信的误导和不诚实” 以及 “有可能给公众带来风险，因为它虚假地暗示了一种并不存在的可信度和专业知识”。”. .虽然这个例子涉及的是一名治疗师，但风险也延伸到了医生身上：在健康咨询环境中，人工智能同样可以轻易地捏造或错误地标注医生的资质。.

这样的 虚报 带来了显而易见的危险。患者可能会接受他们认为是合格医生的在线推荐，但实际上这只是人工智能令人信服的输出。即使没有恶意，人工智能也会混淆信息--例如，合并两个名字相似的医生或列出过时的资格证书。想象一下，人工智能驱动的搜索工具会错误地指出一名外科医生在一家他们多年前就已离开的医院工作，或者将研究归功于错误的 “史密斯医生”。这些错误会损害专业声誉，造成混乱。一些人工智能平台已经开始为任何自称是医生或其他专业人士的虚拟人物添加醒目的免责声明，警告用户 “角色不是真实的人，角色所说的一切都应被视为虚构” sfstandard.com. .总之，确保 医生的数字身份 在人工智能系统中保持真实性和准确性是医疗保健必须应对的新挑战。.

医疗保健中的人工智能偏见：对医生代表的影响

除了直接的错误或冒名顶替，还有一种更微妙的风险： 医疗保健领域的人工智能偏见. .人工智能系统可能会无意中延续训练数据中存在的人类偏见。这会影响医生在文本和视觉上的表现方式。例如，最近在 JAMA 网络开放 发现人工智能生成的医生图像绝大多数描绘的是白人男性医生 在人工智能创建的医生图像中，82% 为白人，93% 为男性, 远高于医生队伍中的实际比例。研究人员警告说, “这种偏见有可能强化陈规定型观念，破坏医疗保健领域的[多样性、公平性和包容性]举措”。”, 强调需要改进的关键领域 medicaleconomics.com. 换句话说，如果生成式人工智能 “认为 ”医生看起来就像一个穿着白大褂的白人，那么它就忽略了医疗队伍多元化的现实，并可能潜移默化地影响公众对谁有资格成为医生的看法。.

人工智能输出中的偏见并不局限于图像，它也可能出现在搜索结果和决策支持工具中。举例来说，如果人工智能使用的数据对女性或少数民族医生的代表性不足（或因历史偏见而有所偏差），那么它可能会更频繁地引用男性医生发表的论文，或以边缘化某些群体的方式推荐评价较高的 “顶级医生”。正如首席医疗信息与人工智能官 Ainsley MacLean 博士所说的那样、, “要记住的另一个非常重要的问题是，人工智能可能会有偏差......它可能会将答案偏向于某个人群，而这个人群可能并不适用于提问者。” 如果人工智能仅仅因为在训练过程中 “学会 ”了错误的权重，而信任较小、多样性较差的数据集，而不信任较大、代表性较强的数据集，也会出现偏差。这种偏差的影响是严重的：它可能会影响在回答查询时推荐哪些医生（可能会扩大不平等），如果某些有关患者结果的数据存在偏差，甚至会影响临床决策支持。要解决这个问题，需要有意识的努力--为人工智能模型提供更多不同的数据，测试它们的输出是否有偏差，并让不同背景的临床医生参与到开发过程中。正如 美国医学会杂志 研究报告指出，减少偏见的责任在于 所有利益相关者 这需要协调一致的持续努力。.

验证数字身份在医疗保健领域的重要性

解决失实陈述和提高准确性的一个大有可为的机会是投资于 医疗保健领域经过验证的数字身份. .简单地说，这意味着为医生创建可信的数字凭证--人工智能系统（以及使用这些凭证的平台）可以确认无名氏医生确实是 XYZ 医院经董事会认证的心脏病专家，并在她的个人档案中附上经过验证的具体事实。如今，人工智能所使用的有关医生的数据大多来自未经验证的来源。相比之下，经过验证的身份系统会链接到权威数据库：医学院和执照记录、医院认证系统、医生自己维护的专业档案等。.

医疗保健领导者开始认识到这一需求。例如，美国政府已经讨论建立一个 全国医疗机构名录 作为临床医生执业地点及其资质的唯一真相来源。这样的目录有助于解决网络上相互矛盾或过时的信息。同样，技术公司也在致力于安全身份验证；以机场安检而闻名的 CLEAR 公司有一个卫生部门，使用安全数字身份来简化病人的登记手续。. 安全的数字身份可以提高信任度 在医疗保健领域，人们对医生的信任度越来越高，并减少了冗余的文书工作--试想一下，将这种信任延伸到人工智能平台，为它们提供可靠的经过验证的医生数据，会是怎样一种体验？在实践中，人工智能搜索引擎可以将其答案与官方目录进行交叉参考：如果患者询问 “无名氏医生是否接受新患者？”，人工智能将从经过验证的来源而不是旧网页或第三方评论网站中获取答案。.

经过验证的数字身份还能增强医生的能力。医生可以在人工智能平台上 “申请 ”或管理自己的专业档案，就像在谷歌上申请企业列表一样。这样，当有人向人工智能询问该医生的情况时，得到的答复就会以医生已验证的信息为基础。这不仅能减少错误，还能让医生突出自己认为最重要的信息（专业、语言、研究兴趣等），使人工智能提供的数据人性化。当然，建立一个强大的验证系统并不是一件小事--它需要医院、专业委员会、科技公司，或许还有政府机构之间的合作。但这样做的好处是可以大大提高 人工智能搜索和医生数据准确性, 从而减少危险失误。.

人工智能搜索与医生数据的准确性

人工智能驱动的搜索有望直接回答用户的问题，这对于研究医生或健康问题的患者来说非常方便。然而，这种便利性也带来了以下挑战 医生数据的准确性. .在传统搜索中，您可能会看到一个网站列表（您可以对其可信度进行单独评估），而人工智能驱动的搜索则不同，它可能会将所有内容综合成一个精炼的答案。如果答案中包含医生的详细信息，那么基础数据中的任何错误都会被放大，因为人工智能会自信地说出这些信息，而且除非有提示，否则不会说明来源。我们已经看到了人工智能聊天机器人提供以下高知名度的实例 蛊惑人心的医疗信息 路透社官网. .同样，人工智能可能会误报医生的资历或职业历史，外行人很难仔细核实。例如，一项调查发现，一个人工智能聊天机器人在被要求提供医疗建议时, 谎称自己是真正的医生 甚至还提供了加州医生的有效执照号码，听起来很有说服力 statnews.com. .它捏造了一个不属于自己的身份--这是一个令人担忧的迹象，表明人工智能在接到指令或训练数据混淆不清的情况下，很容易断言虚假事实。.

因此，确保有关医生的人工智能搜索结果的准确性至关重要。如果人工智能告诉患者，“史密斯医生是洛杉矶一名经过董事会认证的儿科医生 ”是正确的，那么患者就应该能够相信。要做到这一点，可能需要采取多种方法：首先，如前所述，整合经过验证的数据源，这样人工智能就不会凭空猜测或从随机网页片段中提取信息。其次，人工智能平台可以为有关个人的任何事实陈述提供引文或链接（例如，链接到州医学委员会或医生的官方简介）--一些生成式搜索工具已经开始为健康信息提供这种服务。第三、, 定期审计和更新 是关键。医生数据可能会发生变化（执照过期、医生流动或更换专科），因此人工智能模型及其知识库应定期更新或通过数据库查询实时更新。医疗机构可以向人工智能开发人员提供最新的目录，并对不准确之处进行监控，从而提供帮助。例如，医院可以定期检查流行的医疗问答机器人或搜索引擎结果中对其员工医生的描述，并标记任何错误。医生和机构可以纠正人工智能输出的反馈回路将大大提高数据的真实性。.

准确性的另一面是它带来的机遇：当人工智能平台可靠地呈现正确信息时，它们就会成为连接患者与正确医疗的强大工具。试想一下，如果向人工智能提问：“在我所在的地区给我找一位有脊柱肿瘤治疗经验的双语神经外科医生”，由于人工智能可以访问经过验证的资料，因此会得到一个事实准确、最新的答案。这种服务水平可以为患者和转诊医生节省大量时间。但只有数据正确，它才能发挥作用。. 准确建立信任 - 对信息的信任，对平台的信任，最终是对医生的信任，因为医生的信息是准确无误的。.

增强医生在人工智能中代表性的机会

尽管存在风险，但仍有大量机会以如下方式利用人工智能 益处 医生和患者。其中一个机会是利用人工智能 扩大医生的专业知识. .例如，人工智能可以帮助起草医生研究的易懂解释，或将医生复杂的简历翻译成患者易懂的语言，从而改善医生在公众面前的形象。这有助于突出每位医生的独特资质，并使他们的成就人性化。此外，人工智能还可以帮助匹配病人和医生。通过分析病人的需求和医生的资料，人工智能系统可以推荐一个合适的医生（比如，会说病人语言的医生，或者对某种疾病有丰富经验的医生），从而提高病人的满意度和治疗效果。这种匹配只有在医生数据准确、丰富的情况下才有可能实现，这也是做好验证工作的另一个动力。.

人工智能还可以 减轻医生负担 通过处理日常任务和查询，间接提高了医生的代表性。通过这样做，它可以让医生的数字展示更具响应性，从而间接提高医生的代表性。假设诊所网站上的人工智能聊天机器人能准确即时地回答常见问题（“李医生接受哪些保险？”或 “李医生是否接受新病人？这不仅节省了员工的时间，还意味着患者可以从李医生办公室控制的来源获得快速答案。这个人工智能助手实际上是医生的 ”代表“，这也说明了为什么确保信息的正确性如此重要。如果操作得当，这意味着医生被代表为 反应迅速、乐于助人、值得信赖, 即使他们不亲自上网，人工智能也会成为他们工作的延伸。.

此外，人工智能在医疗保健领域的兴起为医生提供了一个积极塑造自身数字足迹的机会。许多具有前瞻性的医疗机构现在都让医生参与到人工智能工具的开发中，从训练数据集到算法设计，以确保人工智能工具的准确性。 医生视角 是内置的。这样，人工智能就更有可能尊重临床现实和专业标准。参与这一过程的医生可以帮助制定在虚拟环境中如何描述其职业的准则。例如，医生可以倡导任何人工智能健康建议都包含 “咨询执业医师 ”的免责声明，甚至可以引导用户访问经过验证的本地医疗机构目录。这样，人工智能就不会取代医患关系，而是引导人们建立医患关系。.

最后，解决人工智能缺陷的势头正在增长。现在如此公开地讨论偏见和错误信息是一个积极的发展--这意味着利益相关者正在积极寻求解决方案。正如一篇关于人工智能在医学中的偏见的评论所说的那样，谁该负责解决这些问题，答案 “极其简单却又复杂得令人痛苦”： “是我们所有人” 这种集体责任为科技公司、医疗机构和监管机构之间的合作打开了大门，以确保人工智能的发展能够尊重并准确地描绘医疗保健专业人员。.

专家观点

“作为一名医生，人工智能让我能够100%地为病人服务”。” – 匿名医生投稿。. (这凸显了人工智能如何能够消除干扰，让医生专注于病人护理，如果人工智能使用得当，这将是一个机遇）。

“修复[医疗保健]系统，但不是通过永久侵犯我的隐私。人工智能需要护栏来确保信任”。” – 匿名医生投稿。. (这强调了医生对在实施人工智能的同时维护信任和隐私的看法--提醒人们验证身份和数据安全是相辅相成的）。

(以上引文来自医疗专业人士对人工智能影响的反思。他们强调了将人工智能作为支持医生而不是歪曲医生的工具的重要性）。

分层简介映射临床专业知识和贡献

经过验证的数字身份可减少医疗保健方面的错误信息

结论：医疗保健领域值得信赖的人工智能最佳实践

随着人工智能融入医疗保健领域，保持医生信息的准确性和完整性至关重要。人工智能 主要启示 很明显：不受控制的人工智能会带来偏见和错误，而有指导的人工智能则能大大提升医疗体验。为了回顾和展望未来，以下是一些要点 医疗机构和人工智能平台的最佳实践 目的是正确处理这个问题：

• 整合经过验证的数据源： 人工智能开发人员应与医疗机构合作，为模型提供最新的、经过验证的信息（如州执照数据库、医院目录和专业人员简介），以尽量减少不准确性。.

• 建立数字身份验证： 医疗机构和科技公司可以合作为医生创建安全的数字身份系统。这可能包括人工智能系统识别为真实身份的验证徽章或认证档案，确保显示的任何证书或隶属关系都是合法的。.

• 定期审核偏差和准确性： 医疗机构和人工智能提供商都必须不断测试人工智能的输出结果是否存在偏差或错误。这包括审查人工智能如何回答有关医生的问题或展示医生的图像。一旦发现问题，他们应重新训练模型或调整提示，以纠正偏差的表述。.

• 让医生参与人工智能开发： 在设计新的人工智能健康工具时，医生应该参与其中。他们的洞察力可以帮助确定哪些信息是必须正确处理的。此外，医生还可以帮助制定道德准则（例如，坚持要求人工智能明确区分一般信息和个性化医疗建议）。.

• 确保透明度和监督： 人工智能平台应披露医生相关信息的来源，并提供更正机制。如果人工智能陈述了某位医生的事实，该医生或其所在机构应该有便捷的方式进行核实或提出异议。同样，任何人工智能驱动的建议都应鼓励有资质的专业人士跟进，维护医患关系的首要地位。.

通过实施这些实践，医疗机构可以将人工智能作为一个强大的盟友来利用--它可以放大准确的信息，减少日常负担，并最终 加强信任 患者和医疗服务提供者之间的关系。人工智能有可能改善我们寻找医学专业知识并与之互动的方式，但实现这一潜力需要一种深思熟虑、以人为本的方法。医生是治疗者、护理者和专家；在我们日益数字化的世界里，他们的身份和贡献必须得到应有的细致和准确的体现。通过保持对风险的警惕和对机遇的积极把握，我们可以确保人工智能推动下的未来医疗保健保持创新性 以及 尊重护理人员。.

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