AI 對醫療保健會有什么影響,消費者對此持何種看法?這是兩份最近的報告所討論的內容。簡而言之,盡管存在保留意見,消費者對 AI 改善醫療保健持有樂觀態度。許多人對 AI 改善醫療保健抱有很高的期望。
根據德勤健康解決方案中心的最新調查結果,約有一半(53%)的受訪者認為生成式 AI 可以改善醫療保健的可獲得性。另外46% 的受訪者表示,他們認為 AI 可以降低醫療保健費用。在已經使用 AI 的受訪者中,這些比例分別更高,為69% 和63%。
德勤的調查是在2023年秋季進行的,樣本包括2000多名美國成年人,具有全國代表性。大多數(84%)受訪者聽說過生成式 AI,48% 的受訪者表示他們已經在使用 AI。除了娛樂和工作任務之外,健康和健康保健是受訪者報告使用 AI 的第三個最常見原因。具體而言,使用 AI 進行健康和健康保健的受訪者中,有19% 的人表示他們使用 AI 了解特定的健康狀況。幾乎相同數量的人表示他們使用 AI 來研究治療選擇(16%)或了解醫療或健康保險術語(15%)。
沒有健康保險的受訪者比有保險的受訪者更有可能報告使用生成式 AI 進行醫療保健目的 -47% 與38%。沒有保險的受訪者更有可能使用生成式 AI 進行心理健康支持(17% 對10%),尋找醫療服務提供者(13% 對9%),以及獲得關于要向醫生咨詢的藥物的建議(10% 對7%)。
這些差異可能表明 AI 填補了無保險人士在獲取醫療保健和相關信息方面面臨的差距。它們也說明了使用 AI 的消費者認為 AI 提供可靠結果的重要性。德勤的調查顯示,69% 的使用 AI 進行健康相關目的的受訪者認為他們獲得的信息非常可靠或極其可靠,只有5% 的受訪者表示結果一點也不可靠或不太可靠(其他人持中立態度)。
然而,Deloitte Consulting LLP 的首席執行官 Bill Fera 表示,這種信心可能并不總是有根據的。他在報告中指出:“消費者在使用 [生成式] AI 工具時應該謹慎,始終要與臨床醫生驗證結果。許多模型已被證明傳播偏見,因此在我們能夠修復模型并消除偏見之前,客戶始終應該注意潛在的偏見。”
盡管存在一些限制,但已經使用與健康或醫療相關的 AI 的消費者往往對其潛力持樂觀態度。71% 的受訪者表示,他們認為生成式 AI 可以徹底改變醫療保健的提供方式,而未使用 AI 進行健康原因的受訪者中只有50% 的人持相同觀點。Fera 表示:“我認為,消費者的一些樂觀態度來自他們對更個性化的醫療保健體驗的渴望。他們認為生成式 AI 可以通過自動個性化的后續跟進、適合他們的激勵推動和針對即時需求的適當分級提高個性化獲得醫療保健系統的準入,無論是即時虛擬訪問還是面對面的診所訪問或緊急護理的需求。” Fera 還指出,生成式 AI 可能特別適合用于健康計劃、提供者和消費者之間的行政簡化任務,例如透明度的賬單,以澄清消費者的財務責任。“這是消費者在掌控自己的醫療保健方面所需要的,” 他說。
調查顯示,消費者對 AI 在新治療方案出現時提供信息(71%),幫助審查和解釋實驗室(66%)和影像結果(62%),確定他們病情的最佳治療和藥物(58%),確定他們需要治療的緊急程度(54%),以及診斷他們的病情(51%)都感到滿意。
然而,對于 AI 的舒適度取決于一個關鍵因素:透明度。83% 的受訪者表示,他們的醫療保健提供者在使用生成式 AI 進行治療或臨床支持時披露這一信息非常或極其重要。
這一發現與 Carta Healthcare(一家臨床數據公司)進行的先前調查結果一致。在該調查中,超過1000名美國消費者表示,80% 的人認為知道他們的醫療保健提供者是否使用 AI 對提高他們對 AI 的舒適度很重要。
在 Carta Healthcare 的調查中,四分之三的受訪者表示他們不信任醫療保健領域的 AI,但不同年齡段之間的信任程度差異很大。61% 的千禧一代表示他們信任醫療保健中的 AI 使用;另一方面,62% 的嬰兒潮一代和54% 的 X 一代受訪者不信任 AI 的使用。
四分之一的受訪者表示,他們認為 AI 會提供比提供者更好的信息,60% 的受訪者表示他們認為 AI 可以緩解醫療勞動力短缺帶來的負擔。
然而,多數人(63%)擔心 AI 會使他們的醫療數據處于風險之中,同樣比例的人擔心 AI 會使他們與提供者的交流時間減少。
Carta Healthcare 的調查還顯示人們對 AI 存在一些困惑。近三分之二(71%)的人表示他們不知道自己的提供者是否使用 AI 工具,43% 的人承認他們對 AI 的理解有限。然而,他們愿意了解更多,47% 的人表示如果他們對 AI 有更好的理解,他們會更愿意相信它。同時,65% 的人表示,醫療保健提供者的解釋會讓他們更加舒適地接受醫療保健提供者使用 AI。
Fera 表示:“我們正在進入人工智能加速發展的令人興奮的階段。如果我們在支持和提升人類復雜敏感任務和決策思維的透明和可信框架方面繼續前進,那么未來將非常光明。”
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