跨学科问题 2018-19/医学真相

介绍

有效的治疗依赖于准确有效的诊断，因此医学依赖于对真相的理解，从最初的诊断到治疗和预防。 本维基教科书章节将探讨由于医疗领域内真相差异而产生的问题，据估计所有医疗案例中有 15% 不准确。 病人、医生和人工智能 (AI) 是获取和利用真相的来源，其中跨学科方法探讨了真相差异的来源。 该问题的哲学范围探讨了强人工智能和弱人工智能的概念，伦理影响以及将人工智能应用于医学可能出现的问题。 利用约翰·西尔的著作来评估解决误诊问题的方案。 最后，本文将分析误诊的社会和经济影响。

医学真相

医学真相并不总是被揭示，导致误诊、延误康复和资源枯竭，原因有很多。 初步诊断至关重要，但是由于人类行为，据从业者称，15% 的患者被归类为“难缠的患者”。

病人：病人的行为直接影响他们疾病的诊断，例如对医生的粗鲁言辞、要求和威胁。 尽管医生诊断病人的时间没有变化，但是“难缠的患者”的诊断准确率却下降了 20%。 难以从病人那里获得真实信息或缺乏合作可能会导致时间和资源的浪费。

医生：医生在诊断病人时使用感觉知觉和推理，但这些认知方式容易出现人为错误。 由于情况的复杂性，从业者的初步诊断（不一定准确）成为他们的最终诊断。 这种令人不舒服的环境会让人分心，因此医生可能没有考虑病人提出的说法，因此真正的疾病可能无法被揭示。 除此之外，病人的行为可能会引发情绪反应，尤其是愤怒，影响判断力，因为他们没有充分利用能力来评估自己的发现。 此外，更多的大脑能力用于对复杂情况做出相应的反应，这使得用于诊断的分析过程减少了。

疾病：即使患者患有相同的疾病，每个医疗案例都是独一无二的，因为每个人的身体机能、病史和个人经历都不同。 就像“慢性疼痛”（疼痛持续超过 12 周）说明了患者之间的相似之处在于问题持续的时间，但每个人的体验都不同。 慢性疼痛的诊断完全取决于患者对体验的描述，例如疼痛程度、位置和感觉类型。 疼痛是主观的，因此不同治疗方法的有效性是因人而异的，因此没有单一的治疗方法可以治愈所有病例。 治疗缺乏普遍的真相使其耗时，可能会延长痛苦。

人工智能的伦理影响

为了避免与难缠的患者误诊相关的問題，可以使用人工智能来提供不受情绪影响的诊断。 这项新技术的测试表明，人工智能在某些方面确实优于医生，因为它们能够在不到一秒的时间内测试数千种理论。 然而，在考虑数据保护以及这种信息可能被滥用的方式时，必须考虑伦理问题。 通过为医疗人工智能维护大型在线数据库，这可能会为现代社会造成巨大的漏洞，因为黑客行为变得越来越普遍。 也有人担心政府会将此类信息用作秘密监视的形式。

强人工智能与弱人工智能

约翰·西尔的强人工智能与弱人工智能概念提出了一个问题，即人工智能的本质以及它是否真的可以取代人与人之间的互动。 强人工智能是指试图完全复制人类行动和思维过程的人工智能，而弱人工智能则仅仅被设计为信息处理机器。 有人可能会说，医疗人工智能只需要是弱人工智能，在诊断阶段充当运行各种可能性的一种催化剂。 由于人工智能的发展依赖于程序员将能够进行诊断系统的编码能力，这又引发了一个新的问题，因为该技术的强大程度仅取决于其背后的研究人员和程序员。 这引发了这样一个问题，即当使用人工智能辅助诊断导致负面结果时，谁应该负责。

社会影响

误诊是一个被低估的问题，在发达国家，大多数患者一生中都会被误诊一次，这常常导致危及生命的严重后果。 然而，很少有组织参与建立一个系统来降低误诊的发生频率。

受误诊影响的人有

病人：十个病人中就有一个在医院接受治疗时受到伤害。 每年有 40,000 到 80,000 名患者死于误诊。 最容易被误诊的人是健康状况较差和老年人。 误诊在患有癌症、骨折和舟骨骨折的患者中尤为常见。 患者有时必须支付终身护理的费用，以治疗永久性残疾。 此外，误诊还会对患者的社会生活产生负面影响，例如失去家庭成员或失去工作能力。

机构：从更大的范围来看，这会导致医院浪费大量时间，因为患者需要重新诊断，这会严重影响其声誉和收入。 企业会失去经验丰富的员工，从而降低其生产力，此外，保险赔付也会增加。

经济影响

误诊的成本增长速度超过医疗保健支出中的任何其他组成部分，影响着患者、医院和公共项目的预算。根据美国医学研究所 (IOM) 的数据，在美国，每年 7500 亿美元的医疗保健支出中的 30% 浪费在不必要的服务上。^[12] 同样，在英国，国民保健署 (NHS) 医院每年因误诊而损失 1.972 亿英镑。^[16] 使每次误诊的平均价格达到 386,849 美元。误诊不仅对医院和患者的资源造成巨大的经济影响，而且也会给公共援助项目带来损失。

结论

随着医疗知识的进步，在技术的帮助下，我们很可能会在未来借助人工智能解决许多问题。随着人工智能的发展，仍然存在着关于人工智能安全以及其在没有人工干预的情况下自行运作的有效性的强烈担忧。然而，目前我们仍然依赖于训练有素的医生的专业知识。最后，为了减少真理医学的缺乏，我们必须进行患者与医生之间的高效沟通，并推动研究，以更多地了解疾病。