美AI臨牀誤判 護士怕懲處沒推翻診斷
管理層施壓迫遵演算法 前線陷道德困境
自新型冠狀病毒疫情爆發後，全球各地醫院鬧人手荒問題加劇，在人工智能(AI)的興起下，不少醫院都開始使用AI作為臨牀判斷、治療甚至手術之用，以幫輕醫護工作量。不過，新事物同時產生新難題，有時當AI判斷與醫護有異時，到底是人還是機器來作最後決策？美國早前就發生一宗醫療事件，一名經驗豐富的護士明知機器誤判，但為免面對紀律處分而沒有推翻機器判斷，最終影響病人。有醫護直言，醫院管理層施壓要他們遵從AI演算法建議，令他們在千鈞一髮作決定時出現猶豫或保留。【AI專題系列二】
根據香港食物及衞生局早前發表的《醫療人力推算2020》預計，香港在2030年和2040年會分別欠缺1610名和1949名醫生，隨着人口持續老化，醫療服務需求遞增，醫護人手不足情况將愈見嚴峻。美國醫院也長期處於嚴重人手不足的狀態，醫護都抱怨高度壓力和持續勞累。美國護士協會的研究附屬機構去年11月對逾1.2萬名護士進行的調查發現，有43％護士表示感到疲憊不堪。
科技接管耗時重複工作 減醫護重擔
AI及其他高科技工具近年興起可謂是及時雨，許多應用程式旨在減輕護士負擔，接管耗時繁瑣但重複性的工作，例如病人圖表記錄、病人監測和藥物驗證。不過，AI的應用也令醫護出現巨大壓力。美國《華爾街日報》早前報道，美國加州大學戴維斯分校醫療中心腫瘤科護士畢比(Melissa Beebe)曾經面對應否推翻AI決定的抉擇。當時一名血癌病人的監測儀器響起敗血症警報，但畢比相信機器錯判，因為機器背後的AI演算法將白血球數量上升與敗血症關聯起來，卻忽略病人是血癌患者，白血球數量可以很高。她說：「照顧癌症病人15年，我清楚敗血症病人是什麼樣的。」
根據院方規定，要推翻AI判斷，畢比先要得到醫生批准，而且一旦證實錯判，可能面臨紀律處分。畢比最終放棄推翻AI判斷，依照常規做法為病人抽血，縱使這增加病人感染風險，亦增加了病人的醫藥費。最後一如畢比所懷疑，機器的演算法錯了。她說：「我並不是在妖魔化科技，但當我知道應為而不能為時，我陷入道德困境。」
AI被指不懂變通 護士質疑自我判斷力
有醫護指出，部分AI技術缺乏充分培訓，也不懂變通，但他們感受到醫院管理層的壓力，要求他們遵從AI演算法建議。美國全國護士聯合會最近發表調查，1042名受訪註冊護士中，24％表示臨牀演算法促使他們在涉及病人護理和人手配置等問題上，作出他們認為「基於臨牀判斷和實踐範圍不符合病人最佳利益」的選擇，當中17%表示獲准推翻演算法決定，31%表示不准推翻，34%表示推翻前要問准醫生或主管。有護士甚至不再相信自己的判斷能力，過於依賴AI，導致失去了發現病人狀况的「直覺」。在密歇根州蘭辛市斯帕羅醫院培訓護士多年的註冊護士布雷斯林(Jeff Breslin)注意到，成長於數碼時代的新一代護士通常信任演算法而不是自己的觀察力。亦有臨牀醫生警告，那些因為推翻AI判斷而受到處罰的人也將更加依賴它。
醫療界重安全 AI未夠可靠成弱點
加州大學戴維斯分校醫療中心隨後發表聲明，指其科技工具是啟發醫護進一步臨牀評估，例如在敗血症警報後，抽血只是建議而非必須執行，「如果護士認為這對病人沒有意義，他們應該運用臨牀判斷並聯絡醫生。最終決策權屬於醫生和護士。」醫療中心又表示，除非護士的決策明顯違反護理標準，否則不會因推翻AI演算法的判斷而受紀律處分。
雖然AI上仍存在不夠可靠等問題，這對著重安全的醫療界是一大弱點，但專家指出，AI優勢是能夠短時間內分析大量數據，進行篩查和做重複性工作的能力十分突出，利用AI始終會是大勢所趨。哈佛大學醫學院屬下的布萊根婦女醫院(Brigham and Women's Hospital)放射科創新暨商業化副主任蘇奇(Marc Succi)預測：「平凡醫生將被那些懂得利用AI提高效率和準確性的醫生所取代。」
(華爾街日報/The Conversation/WGBH)
