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人工智能 (AI) 及其在医疗保健领域的应用引起了媒体的关注，尤其是自 2022 年底发布生成式预训练 Transformer (GPT) 大型语言模型以来。在医学文献中，AI 在医学和临床护理中的应用更加温和、平衡和持久，过去 20 年中 PubMed 结果数量呈指数级增长。AI 似乎已成为医疗保健未来不可或缺的一部分，美国国家医学院将 AI 作为更敏捷的医学未来的一部分 [ 1 ]，《新英格兰医学杂志》推出了专门针对该主题的新系列和期刊 [ 2 ]，世界卫生组织发布了有关其道德使用和治理的指导 [ 3 ]。人们考虑使用 AI 来扩展医疗服务提供者队伍，作为临床护理的辅助手段，提供支持诊断和治疗的合理、连贯和准确的信息，尽管对医生专家和 AI 模型的回答进行直接比较的结果好坏参半。虽然 GPT 模型可以通过医学院入学考试和国家医师执照考试 [ 4 ]，并提供比医生的回答更受欢迎、更长、更有同理心的医学问题答案 [ 5 ]，但结果可能不完美。人类也是不完美的。在过去的四十年里，达特茅斯地图集项目 [ 6 ] 记录了医疗服务利用率和护理质量明显不合理的变化。这种变化可能导致患者伤害：在美国，每年有大量死亡归因于诊断错误 [ 7 ]。由于医疗服务提供者在工业化国家提供的护理质量水平不同，而且没有有效、公开的方法来可靠地选择更高质量的医疗服务提供者，因此尚不清楚医疗服务提供者生成的医疗建议是否比 GPT 生成的医疗建议更好。事实上，GPT 生成的建议可能非常有助于提高医疗服务提供者的护理质量——将最新发现、护理建议和指南遵守建议无缝集成到临床工作流程中。在医疗服务受限的地方，改善护理质量和获得医疗服务的机会可能最大，这增加了 GPT 不仅可以改善那些可以获得医疗保健的人的护理质量，还可以大大提高世界上 40 亿医疗服务有限的人的获得医疗服务的机会（和护理质量）。生活在中低收入国家 (LMIC) 的人可能是此类使用的最大受益者。重要的是，GPT 可能会给那些目前医疗服务有限的人带来好处。据估计，科学证据和循证医学在患者护理中的广泛应用之间有 17 年的差距，而有害或无益护理的消除则需要更长的时间 [8]。使用 GPT 将最新发现整合到护理途径中可以大大缩短这一差距——允许几乎实时地将新证据应用于临床实践。虽然只有当算法安全、可靠且代表所服务人群时，AI 才会有效，但在中低收入国家，负责任且合乎道德地开发的 AI 可能有助于改善公共卫生，部分原因是生活在中低收入国家的人们通常可以接入宽带并使用手机。这样的联系将有助于人们使用 GPT 询问与他们的健康问题相关的问题。作为公共资助的社区卫生工作者的补充，GPT 可能成为
利用人工智能促进公共卫生 - 期刊
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