人工智能將會改變醫療行業，但未必能帶來公平
醫療行業正迎來自抗生素時代以來最激進的變革，同時也是最具風險的一次。人工智能（AI）不再只是用於掃描X光片或安排預約，機械人系統開始進行手術，其精準度是人類難以匹敵的。生成式模型能從分子藍圖設計藥物，外骨骼裝置承諾延長和增強工作壽命，正從原型逐步進入試點階段。Elon Musk 描述的未來，AI外科醫生可以無休止地操作，機械推理支援每個臨床決策。這樣的未來或許能擴大醫療的覆蓋範圍，延長健康壽命並減輕痛苦；但同時，也可能造成如電影《極樂世界》（Elysium）般的分隔，優化服務只為富裕階層而設，其他人只能接受算法甚至是基因層面的最低標準。
醫療服務提供者、保險商及政府都押注於這個樂觀的未來。透過預測診斷技術，癌症能在數年前被發現。DeepMind 的 AlphaFold 已繪製蛋白質結構，將藥物研發時間從數十年縮短至數月。機器學習分診系統的數據處理速度遠超人類團隊。麥肯錫估計，到2030年，AI可為全球醫療系統節省超過一萬億美元。英國國民保健署（NHS）已投入資源於AI放射學工具和自動化分診系統，緩解長期壓力。更健康的人口和減輕財政負擔，對任何政府而言都是理想方案。
然而，當AI真正投入使用時，問題開始浮現。AI醫療系統的運作依賴數據，而大部分數據來自富裕、城市化和西方患者。少數族裔和低收入群體在訓練資料中嚴重缺席。《自然醫學》發表的研究指出，多數商業醫療AI工具在不同種族、性別和社會經濟背景間的表現存在明顯差距。這種情況會令部分族群早期發現疾病成為常態，而其他人卻只能視為可有可無，這非但無法縮小健康不平等，反而會加劇。
私營企業的參與更推動差距擴大。Neuralink、Figure等公司正研發腦機接口、類人照護助理和康復技術，這些產品會先進入高端市場。波士頓動力則在探索醫院物流自動化。藥廠運用AI主導的新藥研發流程，模型能預測候選藥物的成功率並建議實驗方案，無需人類設計。投資者大手筆注資這些項目，因為商業邏輯明確：提升功能的產品比公平性更有利可圖，優化服務比普遍覆蓋更容易銷售。
醫療與商業格局將起變化
企業界逐漸形成一種新說法：醫療不再是普世權利，而是個人升級。針對老齡工人的外骨骼裝置被作為提升生產力的設備推銷。可穿戴醫療設備承諾以實時行為提示提升表現。企業會比國家醫療系統更早補貼這些增強技術，就像曾經推動穿戴設備和遠程監測一樣。醫療資源將明顯向「更有價值」的人群傾斜，最脆弱的群體反而被邊緣化。
監管體系難以跟上腳步。英國藥品和醫療產品管理局（MHRA）及美國食品藥品監督管理局（FDA）正在制定AI醫療設備的規範框架，但治療、增強和監控的界線已模糊。若一台機械人手術系統學習了全球數百萬次手術經驗，出錯時誰來負責？醫生無法全面監督一個持續從全球數據學習的系統。醫院無法承擔另一司法管轄區建立模型所引發的錯誤責任。傳統醫療問責制不適用於分散式智能。
企業十年醫療策略的必要性
面對未來，樂觀不足以應付挑戰。醫療正成為數據產業，患者只是其中一部分。保險商、藥廠和服務提供者越來越多出售的是預測能力，而非治療本身。擁有患者數據模型的企業將主導未來十年的醫療經濟。國家策略必須優先考慮治理而非純粹自動化。每個數據集都應接受人口結構平衡的審核，要求臨床訓練資料涵蓋多元族群。公營研究機構應與私企合作，確保訓練資料反映全國人口，而非僅富裕階層。公平將先被編碼實現，再被立法保障。
董事會將面臨新型風險。算法倫理應與財務審計同等重要。偏見檢測、模型透明度和數據來源應視為競爭優勢。LinkedIn的案例或能讓人深刻體會這點。數字醫療的信任一旦因首宗重大誤診而崩潰，後果不堪設想。公開訓練數據和臨床驗證的企業將贏得公眾信任，封閉系統難以匹敵。
背後還有更深的問題。醫療AI往往自詡為救命技術，每一次重大突破都伴隨慶祝標題。但隱藏在光鮮背後的是殘酷現實：AI系統優化的是目標，而非倫理。一個預測模型可能認為，對某群體的預防不如對另一群體的治療更有利可圖；個人化藥物算法可能偏向富裕市場的開發路徑；分診系統或以效率而非公平作為資源分配標準。這些都不是真正的醫學，而是政策以代碼形式展現。我們從種族歧視的肥皂機事件中學到的教訓依然未被吸收。簡言之，我們必須先變得更好，算法才會更好。
企業現時應如何準備？
未來十年，醫療將面目全非。科技進步不等於公平。今天建立的系統將決定誰能享有早期干預、誰可獲得增強服務，誰只能接受基礎護理。忽視這點的領導者將面臨無法控制的後果。真正的選擇不是人醫生還是機械醫生，而是自動化的同理心還是設計出來的不平等。
企業必須把醫療AI視為供應鏈變革和聲譽風險的放大器。董事會應繪製員工健康、客戶數據和產品安全與AI決策交匯的每一環節。治理層級需與財務監督同等重視。企業應嚴格審查供應商，要求訓練數據透明，評估如保險費上升、勞動力階層化或因增強工具不均而產生的生產力差距等次級影響。等待監管或供應商定義安全標準只會落後。先行一步、公開倫理承諾、加強團隊的知識水平、將公平納入產品設計而非事後補救，方能掌握戰略先機。
首要建議是謙遜。機械智能能救命，但前提是整個系統設計能公平分配這些利益。我們已見證同一批人用相同的偷懶代碼造成的後果。極樂世界式的未來不是必然，而是需要與Elon Musk等人抗爭才能爭取到的選擇。若將健康視為結構性設計而非慈善，AI有機會縮小差距，而非加深裂痕。英國已有先機，有望成為這場變革的領頭羊。希望政府和相關人士能迎難而上，快速轉變。
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評論與啟示
這篇文章深刻揭示了人工智能在醫療領域的雙面性：既帶來前所未有的技術突破和效率提升，也同時可能擴大社會不平等。作為香港的讀者，我們更應關注本地在AI醫療應用上的公平性問題。香港是一個多元社會，若AI醫療系統的數據和訓練偏向特定族群，將會加劇弱勢社群的健康差距。
此外，文章提出的「醫療不再是普世權利，而是個人升級」的觀點尤為警醒。當醫療技術成為企業營利工具，弱勢群體被排除在外，整個社會的健康安全網將會崩解。政府和監管機構必須加強監督，推動數據透明和公平標準，確保AI技術服務於所有人而非少數人。
企業董事會也需將AI倫理納入企業風險管理的核心，這不僅是道德責任，更是維護企業聲譽與公眾信任的關鍵。香港企業若能在這方面先行一步，不但能避免未來的法律和聲譽風險，更能塑造良好的企業形象。
最後，這提醒我們，科技的發展不可一味追求效率和盈利，必須與公平正義並行。只有這樣，AI才能真正成為改善人類生活的利器，而非加劇社會分裂的工具。在AI醫療的浪潮中，我們需要更多的「謙遜」和「智慧」，以確保科技進步惠及每一個人。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
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