“AI 不仅服从命令，还掌握主动”

快速阅读: 据《今天的验光》称，作为一名拥有十多年经验的验光师，我见证了AI如何重塑眼科行业。AI不仅分析视网膜图像，还能自主设定目标、做出决策，充当数字助手。AI代理能快速分析OCT图像、标记病理、准备病历记录，大幅提高工作效率。然而，从业者对诉讼风险持谨慎态度，需明确界定AI辅助与人类决策的界限，保持人在决策回路中。未来，多模态AI系统将结合多种测试信息，提高诊断准确性。

作为一名十多年前从眼科行业转向科技行业的验光师，我见证了人工智能（AI）如何改变这一领域。迄今为止，AI在验光领域的最大影响体现在分析视网膜图像上。然而，我们现在正进入一个新时代，AI不仅能执行命令，还能主动采取行动。这种趋势被称为代理型AI，指的是能够自主设定目标、做出决策并在人类指导下执行任务的软件实体。这些AI代理充当独立的数字助手。

如今，在美国的眼镜店中，您可以走进检测室，与一位AI代理互动。它能立即分析光学相干断层扫描（OCT）图像，标记潜在的病理，并在患者初步筛查后几秒钟内准备病历记录。像Altris AI这样的公司已经开发出了能够解读OCT B扫描的AI，以近90%的准确率对病变区域进行颜色编码：红色用于紧急情况如湿性年龄相关性黄斑变性（AMD），黄色用于中等关注，绿色代表正常结果。这使得AI代理能够快速决定谁需要紧急转诊，并起草转诊信。其他AI工具，如Barti和NextGen Ambient Assist，可以实时转录对话、在一分钟内总结病史和症状，并声称每天可以为验光师节省两小时的文档时间，从而让验光师有更多时间和患者进行眼神交流。验光师行政工作的减少意味着诊所可以服务更多患者。这对希望在不断增加的财政压力下提高运营效率的诊所老板和连锁店来说非常令人兴奋，因此他们将推动AI的快速采用。

然而，我接触到的从业者担心与AI工具相关的诉讼风险增加，并更倾向于谨慎地将其融入日常工作中。这也是为什么英国的电子健康记录供应商尚未采用AI解决方案的原因之一。但变化正在迅速到来。今年晚些时候，我们将能够与AI互动，而不仅仅是标记疾病，AI还将详细解释其“推理链”的依据。AI代理不仅能呈现诊断结果，还能说：“我在黄斑区发现了63%相似于已知干性AMD风险模式的脂质沉积。我建议每日服用叶黄素补充剂，每周监测Amsler网格，并在六个月后复查。”这种解释将帮助我们理解AI的逻辑，并更好地与AI合作做出决策。

未来的AI系统将结合来自不同测试的信息，例如OCT扫描、视野测试、基因筛查，甚至智能隐形眼镜监测的眼压数据。这些多模态AI系统的早期原型已经显示出有希望的结果，特别是在更准确预测青光眼方面。

当然，也存在挑战。如果AI的决策存在偏见怎么办？如果诊断错误，谁该负责？以下是杰西提出的三项原则，用于负责任地实施AI：

1. **明确界定AI辅助何时结束以及人类决策何时开始**
“通过设定明确的界限，显而易见，当你作为验光师时，应承担责任。AI应该处理和分析海量数据，以难以置信的速度提供信息，为你的知情决策奠定基础。然后，你介入审查和增强AI的发现，利用你的临床专业知识和对患者的全面了解——这是任何算法都无法比拟的。”

2. **通过低风险实施AI工具逐步建立信任**
“验证所有AI输出就像监督预注册验光师一样。如果你指派某人来检查AI输出，请确保他们明白自己直接负责。跟踪并从每次接近错误的情况中学习。”

3. **始终保持人在回路中做出最终决定**
“AI应支持验光师，而不是取代他们。定期审核AI工具并向其开发者提供反馈，以提高这些系统的效率和安全性。最终，这不是选择AI或人类专业知识的问题。当人类智慧和AI能力负责任地协作时，奇迹就会发生——AI是一种无法替代临床医生的人类特质的工具，比如情商、批判性思维和分析性决策——这些都是患者所寻求的品质——他们需要真正的、人性化的连接。”

关于作者
杰西·吉特利MBE是一位验光师，也是Techstars认证的AI管理从业者和AI战略顾问，带领团队实施ISO 42001标准并构建AI素养计划。

(以上内容均由Ai生成)