近日，医学信息出版巨头Wolters Kluwer Health委托进行的一项调研显示，美国医生对于在医疗实践中应用生成式AI的态度正在发生积极的转变，越来越多的临床医生对生成式AI寄予厚望。

其中，68%的美国医生在过去一年内改变了对生成式AI的观点，现在认为AI对医疗行业更有益。

美国医生对生成式AI的态度大幅转变，但仍关心数据来源

随着大型语言人工智能模型(Large Language Models, LLM)的突破性进展，以ChatGPT为代表的生成式AI(Generative AI, GenAI)迅速成为各行各业关注的焦点。

在医疗保健领域，生成式AI同样蕴含巨大潜力，有望成为帮助医生优化临床决策、提升诊疗效率的得力助手。

这项于2024年2月开展的调研访问了100位在大型医院/医疗系统工作、日常使用临床决策支持工具的美国医生，68%的受访者表示，相比一年前，他们现在更倾向于认为生成式AI在医疗领域大有可为。

其中，40%的医生计划在今年年底前，就开始在面对面诊疗中使用生成式AI技术。医生们对生成式AI如此乐观，究其原因，主要基于以下几点考量：

1、生成式AI有望帮助医生节省大量检索文献、总结病历的时间。

68%的医生认为，生成式AI可以快速搜索医学文献，帮他们迅速获取所需的专业知识；59%的医生则相信，生成式AI能够自动总结电子病历(EHR)中的患者数据，梳理出关键信息，大大减轻医生的工作负荷。

总体而言，超过半数(54%)医生估计，在生成式AI的加持下，他们为辅助临床决策而查找数据的时间能节省20%以上。如果这一憧憬成真，医生将能投入更多时间在病人身上，用"聆听"和"共情"搭建起更温暖的医患关系。

2、生成式AI技术的另一大亮点，在于其协调整个医疗团队、优化诊疗流程的能力。

医学的精细化发展使得医疗服务日益专业化、碎片化，如何打通"信息孤岛"，让各科室、各岗位紧密配合，及时响应患者需求，是现代医院管理的一大挑战。

81%的医生认为，生成式AI可以改善医疗团队与患者之间的互动；57%的医生希望生成式AI为他们的继续教育提供助力；56%的医生认为生成式AI有助于简化医护人员的日常工作；46%的医生更是相信，生成式AI可以协调不同部门的排班，为患者提供更及时的医疗服务。

由此可见，医生已不再把生成式AI视为简单的信息整理工具，而是寄希望其在更高层面重塑医疗流程，激发团队协作的活力。

3、医生更关注数据来源可靠性

然而，在对生成式AI的憧憬之余，医生们也明确表示，只有足够安全可靠、源自权威的生成式AI工具，才能赢得他们的信任和青睐。

高达58%的医生表示，选择生成式AI工具时最看重的是内容源的透明度，必须明确其使用的数据和知识是由医学专业人士创建。

针对具体应用场景，

91%的医生认为，只有源自医生和医学专家之手的材料，才有资格被生成式AI用于辅助临床决策；89%的医生则表示，如果生成式AI供应商能够透明地披露其知识来源、创作者背景和数据汇集方式，他们将更乐于在临床决策中使用相关工具。此外，76%的医生更信任老牌、成熟的生成式AI技术提供商。

显然，医生对医疗生成式AI的要求很高，这对相关企业是一个提示：唯有以循证医学为指导，以临床需求为依归，以伦理为底线，才能研发出经得起考验、服务于患者的生成式AI产品。

4、患者对生成式AI的观念与医生有差异

医生对生成式AI的认知正在加速成熟，与患者的观念也存在一定差异。

另一项于2023年开展的美国公众调研发现，近半数(48%)受访者表示，即便明确告知医生在使用生成式AI辅助诊断，他们对诊断结果的信心也不会提升。

而在医生这边，66%的受访者认为，只要向患者说明用了生成式AI，患者就会对诊断更有信心。

同样，有80%的公众担心生成式AI被用于诊断决策，但只有20%的医生意识到这一顾虑。

此外，医患双方在生成式AI落地时间表上的预期也有分歧：

34%的医生认为生成式AI将在1-2年内被应用于临床，高于公众的17%；36%的医生预计3-5年后生成式AI才能普及，而患者中持这一看法的比例为34%。

总的来说，医生对生成式AI的接受度要高于患者，双方在对生成式AI能力、落地时间的判断上也存在一定差异。

综上所述，美国医生对生成式AI在医疗保健领域的应用前景持乐观态度，并对其在节省时间、优化流程、辅助决策等方面的潜力充满期待。但他们也明确表示，对医疗生成式AI工具有着极高的要求，呼吁供应商以循证和伦理为指导、以透明和专业赢得信任。