AI 对医疗保健会有什么影响，消费者对此持何种看法?这是两份最近的报告所讨论的内容。简而言之，尽管存在保留意见，消费者对 AI 改善医疗保健持有乐观态度。许多人对 AI 改善医疗保健抱有很高的期望。
根据德勤健康解决方案中心的最新调查结果，约有一半（53%）的受访者认为生成式 AI 可以改善医疗保健的可获得性。另外46% 的受访者表示，他们认为 AI 可以降低医疗保健费用。在已经使用 AI 的受访者中，这些比例分别更高，为69% 和63%。
德勤的调查是在2023年秋季进行的，样本包括2000多名美国成年人，具有全国代表性。大多数（84%）受访者听说过生成式 AI，48% 的受访者表示他们已经在使用 AI。除了娱乐和工作任务之外，健康和健康保健是受访者报告使用 AI 的第三个最常见原因。具体而言，使用 AI 进行健康和健康保健的受访者中，有19% 的人表示他们使用 AI 了解特定的健康状况。几乎相同数量的人表示他们使用 AI 来研究治疗选择(16%)或了解医疗或健康保险术语(15%)。
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没有健康保险的受访者比有保险的受访者更有可能报告使用生成式 AI 进行医疗保健目的 -47% 与38%。没有保险的受访者更有可能使用生成式 AI 进行心理健康支持（17% 对10%），寻找医疗服务提供者(13% 对9%)，以及获得关于要向医生咨询的药物的建议(10% 对7%)。
这些差异可能表明 AI 填补了无保险人士在获取医疗保健和相关信息方面面临的差距。它们也说明了使用 AI 的消费者认为 AI 提供可靠结果的重要性。德勤的调查显示，69% 的使用 AI 进行健康相关目的的受访者认为他们获得的信息非常可靠或极其可靠，只有5% 的受访者表示结果一点也不可靠或不太可靠（其他人持中立态度）。
然而，Deloitte Consulting LLP 的首席执行官 Bill Fera 表示，这种信心可能并不总是有根据的。他在报告中指出:“消费者在使用 [生成式] AI 工具时应该谨慎，始终要与临床医生验证结果。许多模型已被证明传播偏见，因此在我们能够修复模型并消除偏见之前，客户始终应该注意潜在的偏见。”
尽管存在一些限制，但已经使用与健康或医疗相关的 AI 的消费者往往对其潜力持乐观态度。71% 的受访者表示，他们认为生成式 AI 可以彻底改变医疗保健的提供方式，而未使用 AI 进行健康原因的受访者中只有50% 的人持相同观点。Fera 表示:“我认为，消费者的一些乐观态度来自他们对更个性化的医疗保健体验的渴望。他们认为生成式 AI 可以通过自动个性化的后续跟进、适合他们的激励推动和针对即时需求的适当分级提高个性化获得医疗保健系统的准入，无论是即时虚拟访问还是面对面的诊所访问或紧急护理的需求。” Fera 还指出，生成式 AI 可能特别适合用于健康计划、提供者和消费者之间的行政简化任务，例如透明度的账单，以澄清消费者的财务责任。“这是消费者在掌控自己的医疗保健方面所需要的，” 他说。
调查显示，消费者对 AI 在新治疗方案出现时提供信息（71%），帮助审查和解释实验室(66%)和影像结果(62%)，确定他们病情的最佳治疗和药物(58%)，确定他们需要治疗的紧急程度(54%)，以及诊断他们的病情(51%)都感到满意。
然而，对于 AI 的舒适度取决于一个关键因素:透明度。83% 的受访者表示，他们的医疗保健提供者在使用生成式 AI 进行治疗或临床支持时披露这一信息非常或极其重要。
这一发现与 Carta Healthcare（一家临床数据公司）进行的先前调查结果一致。在该调查中，超过1000名美国消费者表示，80% 的人认为知道他们的医疗保健提供者是否使用 AI 对提高他们对 AI 的舒适度很重要。
在 Carta Healthcare 的调查中，四分之三的受访者表示他们不信任医疗保健领域的 AI，但不同年龄段之间的信任程度差异很大。61% 的千禧一代表示他们信任医疗保健中的 AI 使用;另一方面，62% 的婴儿潮一代和54% 的 X 一代受访者不信任 AI 的使用。
四分之一的受访者表示，他们认为 AI 会提供比提供者更好的信息，60% 的受访者表示他们认为 AI 可以缓解医疗劳动力短缺带来的负担。
然而，多数人（63%）担心 AI 会使他们的医疗数据处于风险之中，同样比例的人担心 AI 会使他们与提供者的交流时间减少。
Carta Healthcare 的调查还显示人们对 AI 存在一些困惑。近三分之二（71%）的人表示他们不知道自己的提供者是否使用 AI 工具，43% 的人承认他们对 AI 的理解有限。然而，他们愿意了解更多，47% 的人表示如果他们对 AI 有更好的理解，他们会更愿意相信它。同时，65% 的人表示，医疗保健提供者的解释会让他们更加舒适地接受医疗保健提供者使用 AI。
Fera 表示:“我们正在进入人工智能加速发展的令人兴奋的阶段。如果我们在支持和提升人类复杂敏感任务和决策思维的透明和可信框架方面继续前进，那么未来将非常光明。”