２０２４年，醫(yī)療行業(yè)正在被ＡＩ重塑。

得益于生成式ＡＩ和大語言模型的迅猛進步，醫(yī)療服務(wù)、醫(yī)學(xué)影像診斷及新藥研發(fā)等多個場景應(yīng)用迎來了一場深刻的變革。

據(jù)《未來醫(yī)生白皮書（２０２４）》顯示，中國臨床醫(yī)護人員在ＡＩ技術(shù)采納上領(lǐng)先全球，超過三分之一的人員已在日常工作中應(yīng)用ＡＩ工具，遠超全球２６％的平均水平。

針對我國醫(yī)療ＡＩ行業(yè)的發(fā)展，多位行業(yè)專家表示，醫(yī)療ＡＩ的未來發(fā)展前景廣闊，隨著政策引領(lǐng)和資本驅(qū)動的雙重加持，ＡＩ技術(shù)在提升醫(yī)療服務(wù)效率與質(zhì)量、加速醫(yī)學(xué)研究進展等方面發(fā)揮巨大的價值，更預(yù)示著醫(yī)療體系智能化、精準(zhǔn)化轉(zhuǎn)型的新時代的到來，為公眾健康福祉帶來深遠影響。

在醫(yī)學(xué)影像智能輔助診斷方面，《指引》強調(diào)應(yīng)用人工智能從海量影像中準(zhǔn)確快速發(fā)現(xiàn)微小病灶，直觀定位病灶，實現(xiàn)骨折、肺癌、肝癌、皮膚癌、顱內(nèi)動脈瘤等疾病精準(zhǔn)早篩。這一技術(shù)的應(yīng)用，不僅提高了診斷的準(zhǔn)確性和效率，也緩解了醫(yī)生閱片的壓力。

“在醫(yī)療服務(wù)方面，影像閱片是發(fā)展最快的領(lǐng)域之一，因為影像數(shù)據(jù)比較標(biāo)準(zhǔn)化，數(shù)據(jù)質(zhì)量較好。未來，智能分診和醫(yī)院服務(wù)流程優(yōu)化等應(yīng)用場景也有望快速發(fā)展?！辈芷G林談到。

此外，基層醫(yī)療與人工智能的結(jié)合也是《指引》關(guān)注的重點之一。曹艷林表示，基層全科醫(yī)生智能輔助決策，即通過人工智能技術(shù)結(jié)合基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的常見慢性病，構(gòu)建基層全科醫(yī)生診療輔助決策應(yīng)用，可以提高基層醫(yī)療水平，解決老百姓看病難的問題。

不過，曹艷林強調(diào)，在人工智能應(yīng)用的過程中，一個非常重要的方面是明確其邊界，不可越界。例如，在醫(yī)療咨詢過程中，人工智能應(yīng)作為輔助工具，而不應(yīng)直接替代醫(yī)生的決策角色。醫(yī)生在使用這些工具時，必須保持責(zé)任心，不能完全依賴平臺的結(jié)果，而忽視自己的專業(yè)判斷，否則將喪失醫(yī)師的主體地位，進而可能導(dǎo)致醫(yī)療質(zhì)量和安全問題。

“如果醫(yī)生過度依賴ＡＩ診斷，那么診斷可能會變得過于標(biāo)準(zhǔn)化，忽視了患者的個性化需求和不同情況，從而缺乏精準(zhǔn)性，甚至可能導(dǎo)致誤診?！辈芷G林談到。

加速新藥研發(fā)進程

２０２４年，諾貝爾化學(xué)獎授予了人工智能領(lǐng)域。得益于科學(xué)家們在這一領(lǐng)域取得的成就，人們現(xiàn)在可以通過計算軟件設(shè)計蛋白質(zhì)，還可通過人工智能預(yù)測蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)。

人工智能在生命科學(xué)領(lǐng)域創(chuàng)造出來的巨大價值不言而喻。

而在新藥研發(fā)中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用也正在影響著人類的健康未來。數(shù)據(jù)顯示，２０１０年至２０２１年間，全球由ＡＩ參與的藥物研發(fā)項目數(shù)量由６個增長至１５８個。２０２４年，這一趨勢更加明顯，ＡＩ制藥技術(shù)的快速發(fā)展，讓新藥研發(fā)的部分環(huán)節(jié)提速百倍。

ＡＩ在藥物研發(fā)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在靶點篩選、藥物活性分子發(fā)現(xiàn)、臨床前研究、臨床試驗等多個環(huán)節(jié)。特別是在藥物早期的發(fā)現(xiàn)過程中，ＡＩ技術(shù)可以運用機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，快速篩選出針對靶點有效的藥物活性分子，大大加快了藥物開發(fā)的進程。

此外，ＡＩ技術(shù)還可以通過基因序列、蛋白質(zhì)序列產(chǎn)生蛋白質(zhì)三維空間模型，讓靶點實現(xiàn)視覺化，以便醫(yī)療人員觀察到靶點上適合藥物分子起作用的位置。在臨床試驗階段，通過利用臨床研究數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)算法，ＡＩ可以對病人進行精準(zhǔn)分型，從而更精準(zhǔn)地實施藥物治療。

《指引》中也提到ＡＩ在智能藥物研發(fā)中的應(yīng)用，包括智能藥物研發(fā)、智能藥物臨床試驗輔助、智能藥品臨床綜合評價輔助等。這些應(yīng)用有望縮短藥物研發(fā)周期，降低成本，提高研發(fā)成功率，為新藥研發(fā)帶來革命性的變化。

“藥物研發(fā)是人工智能的一個重要應(yīng)用場景。”曹艷林表示，在藥物研發(fā)中，確定化學(xué)分子是最核心的部分。過去，這個過程通常需要通過大量的實驗和測試來完成。然而，現(xiàn)在人工智能可以通過算法模擬來快速確定化學(xué)分子，從而大大加速了藥物研發(fā)的進程，并節(jié)約了大量的成本。

醫(yī)療ＡＩ前景廣闊　但需應(yīng)對數(shù)據(jù)安全與倫理法律挑戰(zhàn)

盡管醫(yī)療ＡＩ發(fā)展如火如荼，但應(yīng)用過程中的風(fēng)險與挑戰(zhàn)仍不容忽視。

“在醫(yī)療數(shù)據(jù)合作的過程中，數(shù)據(jù)安全成為了首要關(guān)注點?！辈芷G林談到，企業(yè)從醫(yī)療機構(gòu)獲取數(shù)據(jù)時，必須做好數(shù)據(jù)管理工作，明確數(shù)據(jù)的使用范圍和保護措施，以確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。此外，醫(yī)療機構(gòu)也要秉承著患者知情同意的原則，來進行醫(yī)療數(shù)據(jù)的相關(guān)研究。對于歷史數(shù)據(jù)的合法使用，可以給予相關(guān)的授權(quán)豁免。

崔偉男也強調(diào)了數(shù)據(jù)安全和隱私保護的重要性。他建議，應(yīng)做好數(shù)據(jù)安全和保護措施，如實施強大的數(shù)據(jù)匿名化技術(shù)，建立安全的數(shù)據(jù)存儲程序，并在數(shù)據(jù)采集過程嚴(yán)格遵守倫理標(biāo)準(zhǔn)，讓患者和醫(yī)生知悉數(shù)據(jù)的流向，提高透明度。“只有實現(xiàn)醫(yī)療人工智能倫理問題的有效治理，才能讓醫(yī)療人工智能發(fā)揮并創(chuàng)造真正的技術(shù)價值和社會價值?！?/p>

談及醫(yī)療ＡＩ的未來發(fā)展，曹艷林認(rèn)為，我國醫(yī)療ＡＩ還處于興起發(fā)展階段，未來會走向快速發(fā)展階段?！拔磥磉€可以加強在傳染病監(jiān)測和慢病管理等方面的人工智能應(yīng)用。通過人工智能技術(shù)加強傳染病監(jiān)測和預(yù)警，可以快速發(fā)散各種新發(fā)傳染病和重大疫情的監(jiān)測信息，提高疫情防控能力。同時，利用人工智能技術(shù)進行慢病隨訪和預(yù)后管理，也可以提高慢病管理的效果和質(zhì)量。”

“我國醫(yī)療ＡＩ正處在從１．０向２．０邁進的階段。未來，隨著大模型與醫(yī)療領(lǐng)域的結(jié)合，人工智能將很快滲透到醫(yī)療行業(yè)的各個環(huán)節(jié)?！贝迋ツ姓J(rèn)為，大模型通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大規(guī)模文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練，能夠生成式地處理實際數(shù)據(jù)實例，這些數(shù)據(jù)在訓(xùn)練中具有相似的分布特征。這種生成式的人工智能模型在未來的診斷、臨床決策支撐、虛擬醫(yī)療助手等方面都將會有很大的提升。

“醫(yī)療人工智能已經(jīng)發(fā)展到了一個新階段，雖然還存在一些問題，但作為一項有前景、可以產(chǎn)生顛覆性創(chuàng)新的技術(shù)，它將為提高醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量、推動醫(yī)學(xué)研究以及整個社會發(fā)展產(chǎn)生深遠影響?！贝迋ツ凶詈笳劦健?/p>

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