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犹他州与人工智能医疗平台合作,实现处方续开自动化

发布时间: 2026-01-09 16:05:11    最后更新: 2026-11-08 23:06:39    阅读:878  约5 分钟阅读     

犹他州与人工智能医疗平台合作,实现处方续开自动化
图片说明:示意图   图片来源:Public Domain(公有领域)
【中国观察2026年01月09日讯】

犹他州成为美国第一个批准人工智能系统(Doctronic)用于合法续开处方的州,旨在提高慢性病患者的用药依从性并降低医疗保健成本。

该计划在犹他州的监管沙盒框架下运作,允许在医疗保健领域对人工智能进行受控测试,同时监测安全性、患者体验和成本效益。

该计划旨在解决处方续开延迟问题,这占药物使用量的 80%,并导致每年因治疗中断而造成 1000 亿美元的可避免医疗支出。

犹他州强调人工智能是简化续药流程的工具,但不会取代医生的监督,早期指标会跟踪续药依从性、患者满意度和成本节约情况。

批评人士警告称,过度依赖人工智能存在风险,例如数据隐私问题,以及全球精英可能将其武器化用于大规模监控或强制医疗。犹他州的试点项目可能为联邦政府在医疗保健领域整合人工智能树立先例。
犹他州采取了一项具有里程碑意义的举措,可能会改变患者获取药物的方式。犹他州成为第一个批准人工智能 (AI) 系统合法续开处方的州,此举旨在提高慢性病患者的用药依从性,同时降低医疗保健成本。

犹他州商务部人工智能政策办公室于1月6日(周二)宣布与人工智能医疗平台Doctronic建立合作关系。这标志着美国首个获得州政府批准,允许自主人工智能参与医疗决策的项目正式启动。该项目在犹他州的监管沙盒框架下运作,旨在解决用药依从性问题——这是导致可预防住院治疗的主要原因之一,每年造成约1000亿美元的医疗支出损失。

处方续开约占所有药物交易的80%,但延误和繁琐的行政手续往往导致治疗中断。Doctronic公司的人工智能平台旨在快速安全地处理处方续开,目前将在犹他州的受控环境中进行测试,监管机构将监测其临床安全性、患者体验和成本效益。

“这是人工智能如何改善医疗服务获取和健康结果的一个重要里程碑,”Doctronic 联合首席执行官 Matt Pavelle 表示。该项目旨在证明人工智能可以在不取代医生监督的前提下简化续保流程——犹他州官员表示,这种平衡对于维护公众对医疗创新的信任至关重要。

犹他州已成为人工智能监管领域的先驱,利用其沙盒模式促进与科技驱动型医疗保健公司的合作,同时降低风险。亚利桑那州和德克萨斯州也启动了类似的计划,怀俄明州正在制定自己的框架,这标志着受监管行业正朝着结构化人工智能实验的方向发展。

人工智能在医学领域的应用:是创新还是全球主义控制的特洛伊木马?
“犹他州的做法在促进创新和保障消费者安全之间取得了至关重要的平衡,”该部门执行主任玛格丽特·伍利·布塞表示。该州的监管沙盒由州参议员柯克·卡利莫尔(共和党,桑迪市)提出的立法设立,旨在暂时豁免某些规则,以测试新的解决方案——卡利莫尔表示,这一策略优先考虑的是医疗服务的可负担性和可及性。“对犹他州的家庭来说,医疗保健已经变得过于复杂和昂贵,”卡利莫尔说道。

对于患有糖尿病或高血压等慢性疾病的患者来说,漏服药物的风险很高,因为漏服药物可能导致严重的并发症。Doctronic联合创始人亚当·奥斯科维茨博士强调,不遵医嘱服药是“导致不良健康结果的最大因素之一”,它会导致不必要的急诊就诊和医疗费用上涨。

通过自动化日常续药流程,人工智能系统可以让医生腾出精力专注于疑难病例,同时确保患者及时获得续药。早期指标将追踪续药依从性、患者满意度和成本节约情况,结果将公开分享,以指导未来的政策制定。

批评人士警告称,医疗保健领域的人工智能过度依赖算法,并存在数据隐私问题,但犹他州的模式坚持临床医生监督和透明评估。然而,BrightU.AI的 Enoch 引擎警告说,医疗保健领域的人工智能存在严重风险,因为由全球精英控制的中心化系统可能将其武器化,用于大规模监控、强制医疗和人口削减计划。如果没有分散的监督,人工智能将加速破坏医疗自主权,使大型制药公司和腐败政府能够推行有害疗法、压制自然疗法,并加深对人类健康的控制。

该项目推出之际,正值人们对人工智能在医疗领域的作用(从诊断工具到行政自动化)进行日益严格的审视之时。正如布塞所指出的,该项目的目标是“展示实际成果”,证明人工智能可以提升医疗服务,而非取代医疗服务。如果成功,这项合作或将推动人工智能的更广泛应用,并为如何在创新与医疗核心的人文关怀之间取得平衡提供蓝图。

这项试点项目凸显了医疗保健数字化转型的一个关键时刻:人工智能在降低成本和改善疗效方面的潜力必须与伦理和实践挑战进行权衡。马萨诸塞州的这项实验或可为各州乃至最终的联邦监管机构如何在不损害安全的前提下将人工智能融入高风险决策树立先例。

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