AI医疗虚拟助手能覆盖的下游场景已远超预约挂号。以ChatGPT类技术为例，其可支撑远程医疗虚拟助手（安排预约、接受治疗、管理健康信息）、临床辅助决策（实时提供基于证据的建议、提示药物相互作用、为复杂病例提供临床指南）、远程患者监护（分析可穿戴设备与传感器数据、在病情恶化时向医疗保健提供者发出警报、支持及早干预以防止住院或其他并发症），并延伸至心理咨询、病历保存、医疗翻译、药物管理、疾病监测等领域。所有场景均须保留人类医生与临床医生的监督。
从辅助决策到远程监护
在临床辅助决策方面，这类技术可向医疗保健提供者提供实时的、基于证据的建议，用于针对特定情况建议适当的治疗方案、标记潜在的药物相互作用，并为复杂医疗案例提供临床指南。一个被引述的案例是：有人的爱宠久治不愈，将全部检查信息输入GPT-4后，GPT-4给出了免疫介导性溶血性贫血（IMHA）作为选项，之后狗狗得救。这一案例常被用来说明辅助决策的潜力，但未来仍需经由专业训练，才可能在临床发挥更大作用。
远程患者监护（RPM）被视为一种日益流行的、改善患者治疗效果同时降低医疗成本的方法。虚拟助手可分析来自可穿戴设备、传感器和其他监控设备的数据，实时了解患者健康状况，并在病情恶化或出现其他令人担忧的趋势时向医疗保健提供者发出警报，从而帮助及早干预。
需求结构的层次
| 场景层级 | 典型应用 |
|---|---|
| 患者端服务 | 远程医疗虚拟助手：安排预约、接受治疗、管理健康信息 |
| 临床端支持 | 辅助决策：基于证据的建议、药物相互作用提示、复杂病例指南 |
| 持续监测 | 远程患者监护：可穿戴与传感器数据分析、恶化警报、及早干预 |
| 延伸领域 | 心理咨询、病历保存、医疗翻译、药物管理、疾病监测 |
人类监督是不可省略的前提
在《深度医疗》一书中，埃里克·托普将自动驾驶汽车与人工智能的医学实践相提并论。目前在理想的环境和交通条件下，自动驾驶汽车已经可以达到L3的水平，但AI医疗仍处在L1到L2的路上。与智能驾驶相比，AI医疗面临更为严重的伦理问题。基于此，托普认为AI医疗不太可能超越自动设备的3级水平：有很多诊断工作、阅片工作可以用AI辅助完成，但就医学整体而言，在任何时候、任何情况下，绝不能容忍没有人类医生和临床医生的监督。
常见问题
AI医疗虚拟助手只用于预约挂号吗？
不是。除安排预约外，它还可用于帮助患者接受治疗、管理健康信息，并延伸到临床辅助决策、远程患者监护、心理咨询、病历保存、医疗翻译、药物管理与疾病监测等场景。
远程患者监护具体能做什么？
它通过分析可穿戴设备、传感器和其他监控设备的数据，实时了解患者健康状况，并在病情恶化或出现其他令人担忧的趋势时向医疗保健提供者发出警报，帮助及早干预、防止住院或其他并发症。
这些场景可以完全取代医生吗？
不能。AI医疗目前仍处在L1到L2的发展阶段，诊断与阅片等工作可由AI辅助完成，但就医学整体而言，任何情况下都必须保留人类医生和临床医生的监督。