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背痛是全球致残的主要原因之一，而一款由人工智能驱动的应用程序正在英国帮助患者管理症状。它的效果如何？
2024 年 10 月，我的背部受伤，原因不明。可能是在举起小侄子时出了问题，或者更可能是在抬起床时弄伤了背部。几天后，疼痛开始沿着左腿的坐骨神经蔓延。站立没问题，但坐下却是一种折磨。为了睡觉，我不得不在腿下垫一个枕头，以缓解疼痛。
到了 12 月中旬，我在华盛顿特区附近看了一位疼痛医学专家。他进行了运动测试，拍了 X 光片，并为我开具了物理治疗转诊单，诊断为“腰椎神经根病”。在美国，这是一个相对快速的过程——从疼痛到开始治疗大约用了三个月。但对于如此常见且令人虚弱的背痛来说，这仍然是很长的时间。
自 1 月初以来，我一直在看人类的物理治疗师，他们创造了奇迹。每周一次，我去那里讨论我的疼痛，接受软组织按摩，并进行精心监督的锻炼和拉伸。我的疼痛没有消失，但终于得到了控制。
我特别指出这些物理治疗师是人类，因为我还一直在看英国的一位新理疗师。但我的这位英国理疗师只有一部分是人类。更准确地说，她是由真正的物理治疗师预先录制的视频系列，由人工智能驱动，我可以通过手机应用程序访问。
Flok 的承诺是立即开始看诊，减轻英国国家医疗服务体系（NHS）的负担，并在患者背痛恶化之前进行干预。这是一个崇高的使命，但我有一个问题：人工智能真的是答案吗？
除了是一名训练有素的医生外，Finn Stevenson 还曾作为职业赛艇运动员参加过英国奥运发展计划。任何划船过的人——甚至是在健身房的划船机上锻炼过的人——都知道这项运动可以是一次令人难以置信的锻炼，但如果姿势不完美，对背部也会非常残酷。作为职业运动员，Stevenson 可以接触到顶级医生和物理治疗师，他们可以立即治疗他的疾病。但当他离开赛艇运动，背痛再次发作时，他意识到其他人试图获得护理的感受。
“对于 99.5% 的人来说，获得护理的途径让我感到非常震惊，”现在是 Flok 首席执行官的 Stevenson 说。“理论上，我应该很擅长处理这个问题。我有学术背景，接受过三年的专业理疗。如果我都在挣扎，其他人可能也是如此。”
Stevenson 和 Ric da Silva（现在是他的联合创始人和 Flok 的首席技术官）相识于他们在一家名为 CMR Surgical 的公司的早期员工时期，这家英国初创公司专注于开发用于软组织手术的机器人技术。
但通过 Flok，他们的目标是为不需要手术的人提供治疗。他们希望帮助那些病情最简单、最易管理的患者。
“有很多情况确实如此，你不需要扫描，不需要手动操作，也不需要药物，”da Silva 说。“你需要的只是每周几次、每次 10 分钟的拉伸，这就能解决问题。”
这种想法是，这将使临床医生能够专注于真正需要帮助的复杂问题患者。
这种人工智能更像是一本“选择你自己的冒险”书，其中有超过十亿种干预组合
当我第一次打开 Flok 时，迎接我的是我的物理治疗师 Kirsty。她出现在一个极简的环境中，配备了瑜伽教练的所有装备：黑色运动服、竹色瑜伽垫、现代办公椅和一株龟背竹。她询问了关于我和我的疼痛的问题，我通过点击多项选择选项来回答。每个回答都会触发一个后续问题或指令，因为底层的人工智能会根据我的回答进行调整。
但这种互动不是实时视频通话，而是一系列由人工智能根据我的回答拼接而成的预先录制的视频。
尽管过去几年的人工智能热潮是由大型语言模型的生成式人工智能推动的，但 Flok 对人工智能的使用有所不同。“我们基本上开发了一种特定领域的语言来描述临床推理，”Stevenson 说。因为它不像 ChatGPT 那样的聊天机器人预测序列中的下一个词，所以不存在所谓的“幻觉”问题——这是医疗领域对人工智能的主要担忧之一。
相反，这种人工智能更像是一本“选择你自己的冒险”书，其中有超过十亿种“干预组合”，Stevenson 说。人工智能的力量使得以无缝方式提供这种服务成为可能。
这是一个“完美的软件问题”，Stevenson 说。“如果你知道你想要交付什么，并且只需要以更可扩展的方式交付，那么软件就是一个非常好的交付模型。”
Flok 目前正在扩展其业务。其服务于去年年底首先在苏格兰推出，最近已签署合同在英格兰增加地点，尽管 Stevenson 还不能透露具体位置。在接下来的 12 个月里，Stevenson 表示他希望覆盖至少一半的英国地区。他们还在扩大治疗的疼痛领域，包括髋关节和膝关节骨关节炎以及女性骨盆健康。
但它并不是唯一尝试使用人工智能来解决肌肉骨骼疼痛的公司。另一款名为 selfBACK 的人工智能应用程序帮助患者管理下背部和颈部疼痛，目前正在美国进行临床试验，作为更典型护理服务的补充。
与 Flok 的方法不完全相同，selfBACK 通过分析对类似情况的先前患者有效的治疗方法，然后推荐个性化的锻炼计划。研究表明，它可以帮助减少使用者的疼痛。但最近的一项试验发现采用率较低——近三分之一的试验参与者从未使用过该应用程序，另外三分之一只使用了几次。患者和从业者得出结论，该应用程序应作为传统护理的补充，而不是替代。其他研究也警告说，自我管理应用程序需要作为护理的补充提供，而不是替代。
即便如此，研究似乎表明，这种性质的移动健康应用程序是一种潜在有前途的方法，可以帮助患者管理背痛。但关于人工智能在医疗保健中的广泛应用，也存在许多问题。约翰斯·霍普金斯大学彭博公共卫生学院生物统计学系教授兼主席 Elizabeth A. Stuart 表示，人工智能医疗工具应接受与传统医疗干预相同的严格评估，例如监管批准和同行评审。
“在某些方面，这些人工智能工具与我们想要了解效果的其他医疗干预措施没有什么不同，”Stuart 说。“我们需要评估它们的有效性，它们是否有效，对谁有效，就像我们对其他医疗干预措施所做的那样。”
Stuart 表示，尽管在人工智能方面我们不需要重新发明轮子，但我们确实需要认识到这些系统在部署后仍在不断演变。“对于某些人工智能工具，它们会自我适应，”她说。
她将人工智能工具与年度流感疫苗进行了对比，后者每年都会经过深思熟虑的评估过程，以确保它们针对最新的病毒株。但有时人工智能工具是一个黑匣子，“在引擎盖下”实时变化，而且并不总是清楚是如何变化的，她说。
哈佛医学院生物医学信息学助理教授 Pranav Rajpurkar 表示，他看到了人工智能应用在帮助患者分诊护理方面的潜力。“反直觉的是，人工智能和临床医生之间的强制协作往往不如明确的分工表现好，”他说。“当医生和人工智能同时审查相同的病例时，他们的综合准确性有时仅略高于医生单独审查。明确的责任分工可以避免这些问题。”
她预先录制的视频不会观察我的动作和拉伸——它们依赖于我正确遵循她的指示，并在出现问题时报告
在 Flok 的案例中，公司雇佣了专业的物理治疗师，他们出现在患者看到的视频中，但在人工智能视频会话后可以回答患者的问题。
Rajpurkar 预测，最终“我们将从狭义的人工智能工具转向能够处理不同领域多项任务的通用医疗人工智能系统”。这是他与自己的公司 a2z Radiology AI 正在研究的方法，该公司正在为放射科医生开发人工智能驱动的分析工具。
“成功的系统不会是那些声称‘取代医生’的系统，而是那些深思熟虑地重新分配临床工作，使医疗保健更易于获得、更高效、更以人为中心的系统，”Rajpurkar 说。
在我们第一次 20 分钟的会话中，Kirsty 问了我一系列关于我自己和我的疼痛的问题，并要求我以不同的方式拉伸——按照她在屏幕上的仔细引导——以决定最佳的治疗方案。她给了我一些拉伸和练习，让我在接下来的一周里尝试，并仔细指示不要过度用力或做任何感到不舒服的事情。
这与我在美国与人类物理治疗师团队亲自体验的经历不同。他们经常纠正我的姿势，并告诉我什么时候做错了——这种情况经常发生。最大的区别是 Kirsty 看不到我。她预先录制的视频不会观察我的动作和拉伸。它们依赖于我正确遵循她的指示，并在出现问题时报告。在会话结束时，还可以为真正的物理治疗师留下语音记录，他们将回应我的个人需求或问题——幕后有一个真实的声音。
在使用 Flok 后，我的背部感觉好多了，但这个应用程序可能不适合我。我笨拙且不协调，需要有人随时观察我的姿势——否则，我可能会进一步伤害自己。观察患者并提供姿势反馈的能力可能是人工智能未来将实现的——但在那之前，我将继续依赖人类。
