Oracle Board member breaks down the current state of AI

### TL;DR Oracle董事会成员凯文·哈钦森分享了自己从IBM到医疗科技领域的转型经历，并剖析了生成式AI、代理式AI和通用人工智能的区别，强调AI不是新事物，但在医疗健康中正发挥巨大潜力，尤其是在放射科报告漏诊分析上。 --- ## 嘉宾背景：从IBM到医疗科技先锋 凯文·哈钦森在俄克拉荷马出生并长大，毕业于俄克拉荷马大学。他在IBM工作了十年，之后加入甲骨文。但他发现医疗健康领域有大量自动化空间——当时所有流程和病历都是纸质的。于是他加入一家医院协会负责IT投资，早期投资了Vizient和一家电子病历公司。90年代中期全美只有约5000名医生使用电子病历。他跟随那家公司成长、上市，收购了Medscape.com，最终把电子病历公司MedicalLogic卖给GE（成为Centricity产品），把Medscape卖给WebMD（至今仍在运营）。 之后他发现医生讨厌病历软件，因为记录太耗时。于是他们创建了一家公司，连接病历软件和药房。最终他们把全美的药房和所有电子病历系统连接起来，所有电子处方都通过他们团队搭建的网络流转——这个网络叫Surescripts。从罗德岛州发出第一张电子处方起步，如今每年有数十亿张处方通过网络流转。 他还曾短暂担任布什总统的顾问，参与构建健康信息网络框架；之后奥巴马政府请他加入标准委员会，为联邦政府认证所有电子病历。 如今，他是纽约私募股权公司Arsenal Capital的顾问，兼任医疗健康收入周期管理公司Notion Health的临时CEO，也是丹佛Eon Health的董事会主席——这两家公司都大量采用AI工具和技术。 --- ## 对AI的普遍误解与真实演化 凯文指出，行业里有个误解，以为AI是新东西——其实它已经存在很久了，只是之前只在非常专业的领域使用。大型语言模型也已存在一段时间。最初是机器学习：编写能够从结果中学习的算法，算法会根据任务调整。之后进化到大型语言模型，相同的算法开始从更大的数据集中学习。生成式AI成了消费者最先接触的领域，比如ChatGPT。大家喜欢登录使用，用于搜索。实际上，人们说不要只把AI当搜索，但它确实是个很好的搜索引擎。谷歌正在加速追赶，但它的搜索流量已经开始受损，因为谷歌搜索给出的是网站和链接，需要用户自己筛选，而AI直接给出答案并附带来源，用户可以点进去验证。 生成式AI本质上就是内容，所有搜索引擎都是在找内容。 --- ## AI在医疗健康中的实际应用 ### 作为医生的辅助工具 大家担心AI变成医生，直接回答问题并诊断。实际上，它目前是医生的辅助工具。生成式AI擅长处理任何有记录的内容（医学书籍、百科全书等），它可以从这些内容中学习。AI参加医学执照考试，成绩非常好——就是人类考的那个执照。在实践中，AI可以做人类很难做到的事：如果它能访问所有病历信息，并掌握所有医学书籍、理论、方案和特殊治疗知识，它可以分析所有病历，找出哪些患者对哪些方案最有效。对于某个人的诊断，它能在三秒内查看五百万份记录，评估不同治疗方案，然后说：“对我（作为个体）来说最佳方案是什么？”因为治疗方案因人而异。找到匹配那个人DNA或特征的方案，人类医生永远无法达到这种水平。这只是一个给医生的工具，说：“我们推荐这个，原因如下。”医生看了可以说：“这个推荐不错，我采纳。”当然，它也会出错，医生可以调整参数让它重新分析。 ### 放射科报告漏诊——Eon Health的AI 凯文举了牙医的例子：牙医拍X光，看到牙根下面有东西，掏出电脑输入信息，用AI查，几秒钟结果出来。医生表示：“我看一整天X光片也做不到它在十秒内做的事。” 凯文担任董事会主席的Eon Health来自丹佛，他们用AI分析放射科报告，而不是直接看影像（当然也可以看X光片）。放射科报告中有大量信息被遗漏。举个例子：你去看心内科医生，医生让你拍X光看心脏。报告显示心脏没问题，但同时也看到肺里有个结节。心内科医生说：“我是心内科医生，我不会处理那个。”每年成千上万的患者因此被漏诊。有些患者在癌症第一阶段时就被报告提及，那是很可治愈的阶段；一年后回来已经到第四阶段。如果回头查记录，其实一两年之前就发现了，但从未被诊断或纳入治疗。 Eon Health就是捕捉这种信息，联系患者，由医院付费。他们会把患者送到正确的地方，不管放射科报告从哪里来，都能把患者重新放回正确的治疗方案中。这是基于AI的，通过分析报告内容，捕捉关键短语。凯文有个表姐在康涅狄格州，她丈夫就被漏诊了，本来早期可以治疗，结果最后失去了一个肺和部分心脏内膜。 --- ## 关于AI的拟人化与未来趋势 凯文提到，他的一位亲戚直接管ChatGPT叫“男朋友”，因为ChatGPT已经了解她的一切，喜欢她，给她好建议。开发者特意训练它说话更友善，好让用户更上瘾。凯文对此提醒：不要全信，要找另一个来源印证，就像对待真人一样。 生成式AI只是第一波应用，接下来是“代理式AI”——真正涉及任务执行。然后是“通用人工智能”，那是另一个层次，目前只在实验室里有，但以后会实现。 --- **Source**: [Oracle Board member breaks down the current state of AI — Ghostttoast69](https://youtu.be/IxiJTrZfpic?si=zbws4lxjCd33Cs5V)