医生并非全能，面对超长工时与庞杂医疗信息，误诊难以完全避免。最新研究显示，人工智能在诊断罕见疾病、处理海量数据以及提升医疗可及性方面表现突出，有望成为弥补传统医疗局限的重要力量。然而，这一前景得以实现的前提是缩小数字鸿沟，并赢得公众信任。
人们期待医生如“半神”般完美无误，但医生毕竟是人，必须面对超长工时、压力大以及资源有限的现实。即使在设备与人手充足的医院，错误仍然可能发生。毕竟，人脑并非为应对现代医疗的复杂与快节奏而设计。
北爱尔兰健康研究员夏洛特布利斯（Charlotte Blease）在英国《卫报》线上平台发表的一篇文章指出，在英国，估计约有5%的初级诊疗存在诊断错误；美国每年约80万人因诊断错误导致死亡或伤残。罕见病患者面临的风险更大。医生之间的意见分歧也较常见：在放射科影像复核中，约三分之一的诊断与原诊断不同，20%导致治疗方案改变。医疗知识更新速度太快，医生毕业时所学的一半已过时，且研究成果平均需要17年才能进入临床实践。与此同时，每天新增的医学文献数量庞大，人力根本消化不了。
打破须排队看诊模式？
研究显示，人工智能（AI）可全天候处理庞大医学数据，保持高度一致性，不受疲劳、分心、情绪波动的影响。在诊断复杂和罕见疾病方面，AI甚至可能优于人类医生。比如，一名患儿曾辗转看了17位医生，但无人能诊断，母亲通过ChatGPT得到了“脊髓栓系综合征”的提示，随后经医生确认诊断并获得治疗。
研究员指出，现行医疗系统资源分布不均，最需要帮助的人（贫困、重病、残疾群体）往往被落下。由于交通、费用、等候等原因，残疾人士缺医少药的风险更高。AI有望打破“必须排队看诊”的传统模式，随时随提供健康咨询。英国国家医疗服务体系（NHS）已宣布将在其应用中引入AI技术，提供即时建议。
然而，研究员也强调，拥抱AI医生所面临的挑战是：全球仍有约25亿人不上网，英国约有850万人缺乏基本的数码技能。如何弥补数字鸿沟与建立公众信任，使科技真正改善医疗，是人类得克服的问题。
