Pada tahun 2000-an, Adam Rodman, ketika itu seorang pelajar perubatan tahun kedua, memanfaatkan perpustakaannya untuk membantu seorang pesakit dengan kondisi yang membingungkan. Dia menghabiskan dua jam meneliti dan berkongsi penemuan berdasarkan bukti, yang memberi impak besar kepada penjagaan pesakit tersebut. Kini, sebagai profesor tambahan di Harvard Medical School dan seorang doktor di Beth Israel Deaconess Medical Center, dia memanfaatkan aplikasi telefon pintar bernama OpenEvidence, yang dibangunkan dengan kerjasama fakulti Harvard, yang membolehkannya mengakses literatura perubatan dengan cepat semasa interaksi dengan pesakit. Penggunaan model bahasa besar (LLM) seperti ChatGPT pada tahun 2022 dijangka akan mengubah landskap perubatan, serupa dengan projek genom manusia atau kemunculan internet, dengan meningkatkan kecekapan, mengurangkan kesilapan, dan meningkatkan hubungan antara pesakit dan doktor. Namun, perubahan ini menimbulkan kebimbangan mengenai bias yang tertanam dalam sumber data dan potensi LLM untuk "halusinasi, " mencipta maklumat yang salah. Rodman memberi amaran bahawa jika komuniti perubatan gagal untuk memikirkan semula struktur dan keutamaan mereka, impak AI mungkin terhad. Isaac Kohane, pengerusi Jabatan Informatik Bioperubatan, menyatakan bahawa kemampuan AI hari ini tidak pernah terjadi sebelumnya dibandingkan dengan teknologi lepas. Dengan sistem penjagaan kesihatan menunjukkan tanda-tanda ketidakcekapan yang jelas, beliau menekankan bahawa AI harus melengkapi klinik manusia dan bukannya menggantikan mereka. Kegunaan segera AI telah dilihat dalam tugas seperti menghasilkan permohonan kebenaran awal dan mencadangkan diagnosis, menyoroti potensinya untuk meningkatkan proses pengambilan keputusan.

Satu kajian menunjukkan LLM boleh mengatasi doktor dalam ketepatan diagnosis apabila clinician yang tidak berpengalaman terlibat. Rodman mencadangkan agar AI digunakan sebagai alat pandangan kedua, meningkatkan pemikiran kritikal di kalangan pengamal. Walaupun menjanjikan, para pakar memberi amaran bahawa integrasi AI mesti diuruskan dengan teliti kerana adanya bias data dan keperluan untuk pengawasan manusia yang berpengetahuan. Kes-kes yang menunjukkan ketidaksamaan dalam penjagaan pesakit menyoroti bagaimana bias yang tertanam dalam AI boleh memperburuk ketidakadilan dalam penjagaan kesihatan yang sedia ada. Dalam penyelidikan, AI menunjukkan potensi untuk memudahkan kemajuan dengan meramalkan struktur dan fungsi protein, membantu saintis merapatkan jurang pengetahuan. Sekolah Perubatan semakin mengintegrasikan AI ke dalam kurikulumnya, menekankan keperluan untuk profesional penjagaan kesihatan masa depan menyesuaikan diri dengan landskap teknologi yang berkembang pesat. Sebagai kesimpulan, AI menghadirkan peluang transformatif untuk perubatan, menawarkan peningkatan kecekapan dan penjagaan pesakit yang lebih baik, tetapi ia membawa risiko yang ketara yang harus ditangani untuk memastikan amalan penjagaan kesihatan yang adil dan selamat. Pendidikan berterusan dan pendekatan yang tangkas adalah penting bagi para profesional yang menghadapi peralihan teknologi ini.