它能预测你会不会死！AI正悄悄改变加拿大医疗
在加拿大，从金融、交通到教育、政府服务，人工智能正在快速渗透各行各业。
而在长期承压的医疗系统中，越来越多医生认为：如果使用得当，人工智能或许能缓解一些长期困扰加拿大患者和医护人员的结构性问题。
“我们已经超负荷运转很多年了。”这是许多加拿大医生的共同感受。
目前，在加拿大医疗系统中应用最广泛的一类人工智能工具，是被称为 “医疗书记” 的 AI 系统。
多伦多 Unity Health 前数据科学与高级分析副总裁、医生穆罕默德·马姆达尼（Muhammad Mamdani）介绍说，如果没有这类工具，医生在看诊时往往要一边听患者描述，一边不停打字记录，整个过程既耗时，又容易分心。
所谓 AI 医疗书记，是利用人工智能技术，自动记录并整理医生与患者之间的对话内容，生成完整的医疗记录，减少医生手写或敲键盘的负担。
马姆达尼在 2024 年 11 月接受加拿大电视台新闻（CTVNews.ca）采访时回忆，这个想法最早是由一名年轻的住院医生提出的。对方认为，如果使用 AI 书记，医生不仅能节省时间，还能提供更高质量的诊疗服务。
马姆达尼坦言，在没有 AI 辅助的情况下，医生往往需要不断在“倾听患者”和“记录病情”之间切换注意力。
他说：“我得不停地看着病人，说一句‘你稍等一下’，然后开始打字，打完再回到病人身上，又继续打字。这对医生来说很分心，对患者来说也是一种打断。”
“说实话，这并不是一个好的就诊体验。”
每周省下 3 到 4 小时，医生能真正“回到病人身上”
自从诊所引入 AI 医疗书记后，变化非常明显。
马姆达尼表示，医生不再被大量文书工作拖住，可以把注意力更集中地放在患者身上。
“医生花在敲键盘、整理病历上的时间大幅减少，而是把更多精力放在与患者的交流和判断上。”
研究显示，这类工具每周可以为医生节省大约 3 到 4 个小时。
当然，这项技术并非完美。马姆达尼也坦言，AI 有时会听错患者的话，导致记录出现偏差，因此医生仍然需要对生成的病历进行核对。
但即便如此，效果依然显著。
“即使要审核记录，大多数医生仍然觉得非常值得。超过 80% 的医生认为，节省下来的时间，远远大于核对带来的麻烦。”
“它会预测，一个人 48 小时内会不会进 ICU，甚至死亡”
除了减轻行政负担，人工智能在临床领域的应用，正在引发更广泛的关注。
马姆达尼透露，在多伦多的圣约瑟夫健康中心（St. Joseph’s Health Centre）和圣迈克尔医院（St. Michael’s Hospital），这两家同属 Unity Health 体系的医院，已经部署了一套 AI 预测模型。
这套系统会对所有普通内科和普通外科患者进行全天候监测。
“系统每小时更新一次数据，通常会分析 150 到 170 个不同的指标。它的作用，是预测患者在未来 48 小时内，是否有可能死亡，或者需要转入重症监护室。”
一旦患者风险达到预设阈值，系统会自动向医疗团队发出警报，医院内部规定，医生必须在 一小时内到床旁查看患者情况。
这套系统大约在五年前开始投入使用。根据去年发表在《加拿大医学协会杂志》（CMA Journal）上的一项研究，它已经帮助医院将非预期死亡率降低了 26%。
对此，马姆达尼直言不讳：“这些工具，确确实实是在挽救生命。”
ChatGPT 能看病吗？医生给出明确答案
随着 ChatGPT 等人工智能聊天工具的普及，越来越多加拿大人开始在生病时，先问 AI，而不是去看医生。
对此，加拿大医学协会（Canadian Medical Association）主席玛格特·伯内尔（Margot Burnell）医生给出了明确态度。
她表示，AI 可以作为信息工具，但绝不能替代医生面对面的诊疗。
“医疗的核心，在于建立信任关系。同理心、理解患者的目标和价值观、陪伴患者做出最适合他们的决定，这些，是 AI 无法取代的。”
伯内尔指出，当加拿大人无法获得稳定的初级医疗服务时，才更容易转向社交媒体或 AI 寻求建议。
她说：“当人们没有可以信任、长期合作的医疗提供者时，他们自然会去别的地方找答案。”
根据协会调查，大约三分之一的加拿大人曾通过网络或 AI 获取医疗建议，而其中五分之一的人表示因此遭遇过实际伤害，包括误诊、延误治疗，甚至引发家庭焦虑。
医疗系统真的“忙不过来了”
在这一点上，马姆达尼与伯内尔观点一致：AI 无法替代医生，但可以缓解系统性压力。
他说：“现在的现实是，等候时间很长，很多人根本没有家庭医生。在心理健康方面，有 250 万加拿大人无法获得他们真正需要的支持。”
他还引用加拿大卫生信息研究所（Canadian Institute for Health Information）2024 年的一份报告指出：在 2023 年 4 月至 2024 年 3 月期间，约 15% 的急诊就诊，本可以在初级医疗体系中解决。
“整个系统存在大量效率问题，而医生已经是在干三四个人的工作了。”
隐私、偏见与公平：AI 的另一面
尽管前景令人期待，伯内尔也提醒，人工智能的使用必须非常谨慎。其中一个核心问题是：医疗数据的隐私与归属。
“数据是谁的？是否在获得患者同意的情况下采集？这些问题至关重要。”
此外，她还强调，需要持续监测 AI 是否会加剧医疗不公平。如果训练数据本身存在偏差，AI 的判断也会出现“盲区”。
“人工智能只和它所使用的数据一样好。”
伯内尔最后总结说，加拿大医生对 AI 的态度，并不是排斥，而是既期待，又警惕。
“医生确实对人工智能感到兴奋，但他们的担忧，同样值得被认真对待。
新闻来源：
https://www.ctvnews.ca/health/article/predicts-if-somebody-is-going-to-die-how-ai-is-revolutionizing-health-care-in-canada/
