AI在醫學領域的一種有趣應用，就是幫助預測某種診療方式在患者身上的潛在效果。以下三種，代表著AI醫學應用中頗具前景的重要方向。

1. 識別糖尿病

AI算法可以通過分析II型糖尿病患者的聲音來檢測出病癥，甚至能搶在患者或醫生發現征兆之前。對于男性病患，糖尿病會導致其聲音的強度和幅度出現微妙變化；而對女性病患，其音高也會發生細微差異。計算機預測的準確率在男性病患中約為86%，對于女性病患則約為89%。

這種檢測方法的確切機制尚不完全明確，但研究人員懷疑早期糖尿病會影響患者聲帶的物理特性以及控制聲帶肌肉的能力，而這些變化可以通過錄音被檢測發現。盡管此項研究仍處于初步階段，但如果進一步研究證實了這一判斷，那么醫生將擁有一種成本極低且無創的新方法幫助全球民眾篩查這種常見疾病。

2. 預測死亡率

用于篩查早期肺癌的胸部CT掃描數據又有了新作用——可用于預測心血管疾病乃至總的“全因”死亡率。

這項工作是由范德比爾特大學和密蘇里大學堪薩斯城分校的多學科團隊共同完成的。團隊首席研究員Kaiwen Xu解釋稱，這項研究能夠幫助醫生更好地確定哪些患者可以從身份調理或生活方式改變當中獲益，搶在疾病發作之前改善健康狀況。

目前，AI還無法充當緊急狀況下預測短期死亡率的可靠工具。但已經有研究人員正在探索算法的倫理學意義，也許終有一天這些算法能夠可靠地預測患者是否會在未來30到60天之內死亡，并由此改變急診室、臨終關懷中心等機構的護理思路。

最近一項研究表明，醫生、護士和衛生管理人員已經逐漸意識到，AI技術在為高死亡風險人群提供適當護理方面有著巨大的應用前景。但他們強調，AI的意義是為了更好地提高工作效率、改善病患感受，而“絕不只是為了省錢”。

3. 推薦專家

ChatGPT和谷歌Bard等AI系統也許很快就將具備整理不同來源數據的能力，讓患者們知道哪些醫生和醫院最擅長治療自己的疾病、提升治療成功幾率。衛生政策專家Michael Millenson和Jennifer Goldsack表示，“病患可以快速找到芝加哥地區膝關節置換手術經驗最豐富的外科醫生，查看相應的感染率；在洛杉磯找到各知名醫療中心的腺癌患者生存數據；或者整理一份紐約市杰出心臟外科醫生的推薦清單。”

當然，此類建議的優劣，具體還是要由患者的生存率、術后并發癥幾率等基礎數據來評判。此外，并發癥的發生率也不一定能反映醫生的真實能力。水平更高的外科醫生一般會負責治療病情較重的患者，而這類人群本身就有著更高的并發癥發生率。總之，在向病患提供診療建議時，仍須充分考慮到數據質量和來源背景。但整體來看，AI的介入代表著良好的發展方向，值得醫生和醫院認真關注、同時盡量為其貢獻更加透明的診療數據資源。

正所謂“預測永遠是困難的，特別是對長期未來的預測”。但隨著AI工具在對患者健康結果進行長、短期預測方面的不斷進步，也許患者和醫生都能在新的機遇和挑戰之下，獲得過去難以想象的生命掌控之力。