A 2000-as években Adam Rodman, akkoriban másodéves orvostanhallgató, a könyvtárát használta fel egy páciens különös állapotának segítésére. Két órát töltött kutatással és bizonyítékokon alapuló megállapítások megosztásával, ami jelentős hatással volt a páciens ellátására. Jelenleg, mint a Harvard Orvostudományi Iskola adjunktusa és a Beth Israel Deaconess Orvosi Központ orvosa, egy OpenEvidence nevű okostelefonos alkalmazást használ, amelyet a Harvard oktatóival közösen fejlesztettek ki, lehetővé téve számára, hogy gyorsan hozzáférjen az orvosi irodalomhoz a páciens interakciók során. A 2022-ben megjelent nagy nyelvi modellek (LLM) – mint például a ChatGPT – megjelenése forradalmasítani fogja az orvosi tájat, hasonlóan az emberi genomi projekt vagy az internet debütálásához, mivel javítja a hatékonyságot, csökkenti a hibákat és erősíti a páciens-orvos kapcsolatokat. Azonban ez a váltás aggodalmakat vet fel a rögzült előítéletek miatt az adatforrásokban, valamint a LLM-ek „hallucinálásának” lehetősége miatt, ami hamis információk létrehozásához vezethet. Rodman figyelmeztet arra, hogy ha az orvosi közösség nem gondolja újra a struktúráját és prioritásait, az AI hatása korlátozott lehet. Isaac Kohane, a Biomedikai Informáika Tanszék vezetője megjegyzi, hogy a mai AI képességek példátlanok a korábbi technológiákhoz képest. Mivel az egészségügyi rendszer egyértelmű hatékonysági problémákat mutat, hangsúlyozza, hogy az AI-nak kiegészíteni kell az emberi klinikusokat, nem pedig helyettesíteni őket. Az AI azonnali hasznosítása már megfigyelhető olyan feladatokban, mint a korábbi engedélyezési kérelmek generálása és diagnózisok javaslása, kiemelve potenciálját a döntéshozatal javítására.

Egy tanulmány azt mutatta, hogy az LLM-ek pontosabbak lehetnek a diagnosztikai pontosságban, ha tapasztalatlan klinikusok vannak jelen. Rodman azt javasolja, hogy az AI-t második vélemény eszközként alkalmazzák, erősítve a kritikai gondolkodást a szakemberek körében. Bár ígéretes, a szakértők figyelmeztetnek arra, hogy az AI integrációját gondosan kell kezelni az adatok elfogultsága és a jól képzett emberi felügyelet szükségessége miatt. Azok az esetek, amelyek a páciensellátásbeli eltéréseket illusztrálják, rámutatnak arra, hogyan felerősíthetik a beágyazott elfogultságok a meglévő egészségügyi egyenlőtlenségeket. A kutatásban az AI potenciálisan hozzájárulhat a fejlődéshez a fehérjék struktúráinak és funkcióinak előrejelzésével, segítve a tudósokat a tudásbeli hiányosságok áthidalásában. Az Orvostudományi Iskola egyre inkább beépíti az AI-t a tantervébe, hangsúlyozva a jövő egészségügyi szakembereinek szükségletét, hogy alkalmazkodjanak a gyorsan fejlődő technológiai tájhoz. Összefoglalva, az AI átalakító lehetőséget kínál az orvostudomány számára, növelve a hatékonyságot és javítva a páciensellátást, de jelentős kockázatokkal jár, amelyeket kezelni kell a méltányos és biztonságos egészségügyi gyakorlatok biztosítása érdekében. A folyamatos oktatás és a rugalmas megközelítés elengedhetetlen a szakemberek számára, akik ezen technológiai átalakulás során tájékozódnak.