U 2000-im godinama, Adam Rodman, tada student druge godine medicine, iskoristio je svoju biblioteku kako bi pomogao pacijentu s neobičnim stanjem. Potrošio je dva sata istražujući i dijeleći nalaze zasnovane na dokazima, što je značajno utjecalo na njegu pacijenta. Sada, kao pomoćnik profesora na Medicinskoj školi Harvard i ljekar u Medicinskom centru Beth Israel Deaconess, koristi aplikaciju za pametne telefone pod nazivom OpenEvidence, razvijenu s fakultetom Harvard, koja mu omogućava brzi pristup medicinskoj literaturi tokom interakcija s pacijentima. Uvođenje velikih jezičkih modela (LLM) poput ChatGPT-a 2022. godine postavlja se da će transformirati medicinsku scenu, slično projektu ljudskog genoma ili debutovanju interneta, poboljšavajući efikasnost, smanjujući greške i unapređujući odnos između pacijenata i ljekara. Međutim, ova promjena postavlja zabrinutosti oko ukorijenjenih predrasuda u izvorima podataka i potencijalnog da LLM "haluciniraju", stvarajući lažne informacije. Rodman upozorava da ako medicinska zajednica ne preispita svoju strukturu i prioritete, utjecaj AI-a bi mogao biti ograničen. Isaac Kohane, predsjednik Odsjeka za biomedicinsku informatiku, napominje da su današnje AI sposobnosti bez presedana u poređenju s prošlim tehnologijama.

Sa zdravstvenim sistemom koji pokazuje jasne znakove neefikasnosti, naglašava da bi AI trebao dopunjavati ljudske kliničare, a ne ih zamijeniti. Neposredna korisnost AI-a viđena je u zadacima kao što su generisanje zahtjeva za prethodnu autorizaciju i sugerisanje dijagnoza, ističući njegov potencijal da poboljša donošenje odluka. Istraživanje je pokazalo da LLM-ovi mogu nadmašiti ljekare u tačnosti dijagnosticiranja kada su uključeni neiskusni kliničari. Rodman sugerira korištenje AI-a kao alata za drugo mišljenje, unapređujući kritičko razmišljanje među praktičarima. Uprkos obećanjima, stručnjaci upozoravaju da se integracija AI-a mora pažljivo upravljati zbog predrasuda u podacima i neophodnosti stručnog ljudskog nadzora. Slučajevi koji ilustruju nejednakosti u njezi pacijenata ističu kako predrasude usađene u AI mogu pojačati postojeće nejednakosti u zdravstvenoj zaštiti. U istraživanju, AI pokazuje potencijal da olakša napredak predviđanjem struktura i funkcija proteina, pomažući naučnicima da premoste razlike u znanju. Medicinska škola sve više uključuje AI u svoj kurikulum, naglašavajući potrebu da budući zdravstveni radnici prilagode se brzo evoluirajućem tehnološkom pejzažu. U sažetku, AI predstavlja transformativnu priliku za medicinu, nudeći povećanu efikasnost i poboljšanu njegu pacijenata, ali nosi značajne rizike koji se moraju adresirati kako bi se osigurali pravični i sigurni zdravstveni prakse. Kontinuirano obrazovanje i agilni pristup su ključni za profesionalce koji se snalaze u ovom tehnološkom pomjeraju.