跨學科問題 2018-19/醫學真相

介紹

有效的治療依賴於準確有效的診斷，因此醫學依賴於對真相的理解，從最初的診斷到治療和預防。 本華夏公益教科書章節將探討由於醫療領域內真相差異而產生的問題，據估計所有醫療案例中有 15% 不準確。 病人、醫生和人工智慧 (AI) 是獲取和利用真相的來源，其中跨學科方法探討了真相差異的來源。 該問題的哲學範圍探討了強人工智慧和弱人工智慧的概念，倫理影響以及將人工智慧應用於醫學可能出現的問題。 利用約翰·西爾的著作來評估解決誤診問題的方案。 最後，本文將分析誤診的社會和經濟影響。

醫學真相

醫學真相併不總是被揭示，導致誤診、延誤康復和資源枯竭，原因有很多。 初步診斷至關重要，但是由於人類行為，據從業者稱，15% 的患者被歸類為“難纏的患者”。

病人：病人的行為直接影響他們疾病的診斷，例如對醫生的粗魯言辭、要求和威脅。 儘管醫生診斷病人的時間沒有變化，但是“難纏的患者”的診斷準確率卻下降了 20%。 難以從病人那裡獲得真實資訊或缺乏合作可能會導致時間和資源的浪費。

醫生：醫生在診斷病人時使用感覺知覺和推理，但這些認知方式容易出現人為錯誤。 由於情況的複雜性，從業者的初步診斷（不一定準確）成為他們的最終診斷。 這種令人不舒服的環境會讓人分心，因此醫生可能沒有考慮病人提出的說法，因此真正的疾病可能無法被揭示。 除此之外，病人的行為可能會引發情緒反應，尤其是憤怒，影響判斷力，因為他們沒有充分利用能力來評估自己的發現。 此外，更多的大腦能力用於對複雜情況做出相應的反應，這使得用於診斷的分析過程減少了。

疾病：即使患者患有相同的疾病，每個醫療案例都是獨一無二的，因為每個人的身體機能、病史和個人經歷都不同。 就像“慢性疼痛”（疼痛持續超過 12 周）說明了患者之間的相似之處在於問題持續的時間，但每個人的體驗都不同。 慢性疼痛的診斷完全取決於患者對體驗的描述，例如疼痛程度、位置和感覺型別。 疼痛是主觀的，因此不同治療方法的有效性是因人而異的，因此沒有單一的治療方法可以治癒所有病例。 治療缺乏普遍的真相使其耗時，可能會延長痛苦。

人工智慧的倫理影響

為了避免與難纏的患者誤診相關的問題，可以使用人工智慧來提供不受情緒影響的診斷。 這項新技術的測試表明，人工智慧在某些方面確實優於醫生，因為它們能夠在不到一秒的時間內測試數千種理論。 然而，在考慮資料保護以及這種資訊可能被濫用的方式時，必須考慮倫理問題。 透過為醫療人工智慧維護大型線上資料庫，這可能會為現代社會造成巨大的漏洞，因為駭客行為變得越來越普遍。 也有人擔心政府會將此類資訊用作秘密監視的形式。

強人工智慧與弱人工智慧

約翰·西爾的強人工智慧與弱人工智慧概念提出了一個問題，即人工智慧的本質以及它是否真的可以取代人與人之間的互動。 強人工智慧是指試圖完全複製人類行動和思維過程的人工智慧，而弱人工智慧則僅僅被設計為資訊處理機器。 有人可能會說，醫療人工智慧只需要是弱人工智慧，在診斷階段充當執行各種可能性的一種催化劑。 由於人工智慧的發展依賴於程式設計師將能夠進行診斷系統的編碼能力，這又引發了一個新的問題，因為該技術的強大程度僅取決於其背後的研究人員和程式設計師。 這引發了這樣一個問題，即當使用人工智慧輔助診斷導致負面結果時，誰應該負責。

社會影響

誤診是一個被低估的問題，在發達國家，大多數患者一生中都會被誤診一次，這常常導致危及生命的嚴重後果。 然而，很少有組織參與建立一個系統來降低誤診的發生頻率。

受誤診影響的人有

病人：十個病人中就有一個在醫院接受治療時受到傷害。 每年有 40,000 到 80,000 名患者死於誤診。 最容易被誤診的人是健康狀況較差和老年人。 誤診在患有癌症、骨折和舟骨骨折的患者中尤為常見。 患者有時必須支付終身護理的費用，以治療永久性殘疾。 此外，誤診還會對患者的社會生活產生負面影響，例如失去家庭成員或失去工作能力。

機構：從更大的範圍來看，這會導致醫院浪費大量時間，因為患者需要重新診斷，這會嚴重影響其聲譽和收入。 企業會失去經驗豐富的員工，從而降低其生產力，此外，保險賠付也會增加。

經濟影響

誤診的成本增長速度超過醫療保健支出中的任何其他組成部分，影響著患者、醫院和公共專案的預算。根據美國醫學研究所 (IOM) 的資料，在美國，每年 7500 億美元的醫療保健支出中的 30% 浪費在不必要的服務上。^[12] 同樣，在英國，國民保健署 (NHS) 醫院每年因誤診而損失 1.972 億英鎊。^[16] 使每次誤診的平均價格達到 386,849 美元。誤診不僅對醫院和患者的資源造成巨大的經濟影響，而且也會給公共援助專案帶來損失。

結論

隨著醫療知識的進步，在技術的幫助下，我們很可能會在未來藉助人工智慧解決許多問題。隨著人工智慧的發展，仍然存在著關於人工智慧安全以及其在沒有人工干預的情況下自行運作的有效性的強烈擔憂。然而，目前我們仍然依賴於訓練有素的醫生的專業知識。最後，為了減少真理醫學的缺乏，我們必須進行患者與醫生之間的高效溝通，並推動研究，以更多地瞭解疾病。