2025年初,北京兒童醫(yī)院推出的全國首個“AI兒科醫(yī)生”引發(fā)廣泛關(guān)注。它不僅能夠為醫(yī)生提供精準的診斷建議,還可通過聯(lián)合會審機制顯著提升疑難罕見病診療能力,為兒科醫(yī)療服務(wù)注入全新活力。隨著“AI醫(yī)生”從概念逐步走向現(xiàn)實,它正日益成為推動醫(yī)療行業(yè)變革的關(guān)鍵力量,為提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量與效率開辟了新路徑。
“AI醫(yī)生”是以人工智能技術(shù)為核心,通過對醫(yī)療文本、影像數(shù)據(jù)、基因組信息等多源數(shù)據(jù)的深度分析,為醫(yī)生在診斷、治療、健康管理等環(huán)節(jié)提供輔助的智能化系統(tǒng)?;仡櫰浒l(fā)展歷程,大致經(jīng)歷了三個階段。
“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”階段。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的蓬勃興起,線上問診模式應(yīng)運而生,打破了傳統(tǒng)醫(yī)療的時空限制,讓患者足不出戶即可與醫(yī)生在線交流。但這一模式并未從根本上革新醫(yī)療服務(wù)范式,專家醫(yī)生因在線問診導(dǎo)致時間被擠占,效率提升有限,患者也反饋在線問診存在缺乏人文關(guān)懷、體驗差等問題。
“AI+醫(yī)療”階段。計算機視覺技術(shù)的突破,推動決策式AI開始應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像診斷等領(lǐng)域。但因其泛化能力較弱,僅可用于特定醫(yī)療場景,難以實現(xiàn)跨病種、跨科室應(yīng)用;且高昂的設(shè)備采購成本、復(fù)雜的學(xué)習(xí)使用門檻,導(dǎo)致其在實際落地過程中面臨著較大的障礙。
“AI大模型+醫(yī)療”階段。以Transformer架構(gòu)為基礎(chǔ)的AI大模型技術(shù)崛起,開啟了“AI醫(yī)生”的新時代。借助海量醫(yī)學(xué)文獻、臨床病理和多模態(tài)數(shù)據(jù)的持續(xù)訓(xùn)練,AI大模型能夠融合文本分析、影像識別、基因測序等多源異構(gòu)信息,展現(xiàn)出較強的通用性和適用性。如今,“AI醫(yī)生”可靈活應(yīng)對從疾病預(yù)防、診斷輔助到治療方案規(guī)劃、健康管理的各類醫(yī)療場景,開啟了智能化醫(yī)療的新篇章。
相較傳統(tǒng)醫(yī)療模式,“AI醫(yī)生”的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下三個方面,正在重新定義醫(yī)療服務(wù)的邊界。
“AI醫(yī)生”依托海量醫(yī)學(xué)文獻和病理數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成,理論上掌握了遠超單一醫(yī)生的知識庫,其優(yōu)勢首先體現(xiàn)在醫(yī)療知識的全面性和綜合性,特別是在跨科室診療方面優(yōu)勢尤為突出。在現(xiàn)實醫(yī)療實踐中,許多復(fù)雜疾病涉及多學(xué)科交叉,例如同時患有糖尿病和心血管疾病的患者,可能需要內(nèi)分泌科、心血管內(nèi)科、腎內(nèi)科等跨科室專家會診。傳統(tǒng)醫(yī)生受限于專業(yè)背景,難以全面掌握多學(xué)科知識,而“AI醫(yī)生”能在數(shù)秒內(nèi)整合最新研究成果,提出涵蓋多科室知識的診斷建議,從而成為醫(yī)生的重要輔助工具。
目前,由谷歌DeepMind團隊研發(fā)的Med-PaLM及Med-Gemini系列醫(yī)療大模型,在醫(yī)學(xué)問答、生成、影像分類和基因組變異檢測等任務(wù)中表現(xiàn)出色,其在USMLE(美國醫(yī)師執(zhí)照考試)問題上的準確率超過90%,達到人類專家水平,可為醫(yī)生提供較為可靠的診斷參考。
在醫(yī)學(xué)影像和病理分析等領(lǐng)域,“AI醫(yī)生”的精準性已超越人類。通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人類視覺,“AI醫(yī)生”可以從復(fù)雜的醫(yī)學(xué)影像中捕捉人類難以察覺的細微特征。例如在肺結(jié)節(jié)檢測中,“AI醫(yī)生”能識別X光片和CT圖像中毫米級的異常,其準確度超過了大部分放射科醫(yī)生,在早期癌癥篩查等高風(fēng)險場景中,可為患者爭取寶貴的治療時間窗口。
浙江大學(xué)開發(fā)的AI病理助手OmniPT是這一領(lǐng)域的典型代表。該系統(tǒng)運用多模態(tài)大模型對病理切片進行分析,輔助醫(yī)生實現(xiàn)更精準、更快速的癌癥診斷。目前,OmniPT已在浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一醫(yī)院病理科進行臨床應(yīng)用,有力地推動了病理診斷技術(shù)向智能化和個性化方向發(fā)展。
“AI醫(yī)生”的出現(xiàn),為破解醫(yī)療資源分布不均的結(jié)構(gòu)化矛盾提供了全新思路,成為提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)效的關(guān)鍵突破口。耶魯大學(xué)教授William Kissick提出的“醫(yī)療不可能三角”理論指出,醫(yī)療體系面臨難以同時實現(xiàn)高質(zhì)量服務(wù)、低成本運營和高可及性的困境。在我國,這一矛盾尤為突出:優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源多集中于大城市三甲醫(yī)院,基層醫(yī)療機構(gòu)醫(yī)師占比不足30%,農(nóng)村和偏遠地區(qū)普遍面臨人才匱乏、診療服務(wù)薄弱等問題。而“AI醫(yī)生”憑借高普惠性特性有望打破這一困局,依托24小時不間斷的遠程問診和輔助診斷功能,將優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源精準輸送至醫(yī)療資源匱乏地區(qū),縮小城鄉(xiāng)和地區(qū)間醫(yī)療服務(wù)差距,為破解“醫(yī)療不可能三角”難題提供切實可行的解決方案。
一是可靠性風(fēng)險:“幻覺”與誤診隱患并存?;赥ransformer架構(gòu)的大模型依賴概率預(yù)測,“幻覺”問題(即生成看似合理但實際錯誤的輸出)始終難以根除,或?qū)?dǎo)致誤診風(fēng)險。目前檢索增強生成(RAG)等技術(shù)已被用于降低風(fēng)險,但徹底消除“幻覺”問題仍任重道遠。
二是信任困境:決策黑箱與可解釋性瓶頸。“AI醫(yī)生”決策過程常常被視為“黑箱”,其復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)使得外界難以追溯結(jié)論的推導(dǎo)邏輯。在對決策透明性要求極高的醫(yī)療領(lǐng)域,這種不可解釋性極大削弱了醫(yī)生和患者的信任基礎(chǔ),成為其應(yīng)用的主要障礙。盡管可解釋性AI的研究已取得一定進展,但距離滿足臨床實踐中對診療依據(jù)清晰化、可驗證化的嚴格要求,還存在顯著差距。
三是數(shù)據(jù)壁壘:能力受高質(zhì)量數(shù)據(jù)限制。醫(yī)療大模型的性能高度依賴高質(zhì)量語料,然而當(dāng)前多數(shù)模型僅能基于公開或者范圍有限的醫(yī)療數(shù)據(jù)信息訓(xùn)練而成。大量的患者就醫(yī)及臨床數(shù)據(jù)多掌握在醫(yī)院手中,由于數(shù)據(jù)涉及患者隱私且在線化、數(shù)字化程度不高等原因,大模型企業(yè)難以獲得,成為限制“AI醫(yī)生”技術(shù)突破的核心瓶頸之一。
一是加快醫(yī)療AI相關(guān)法規(guī)的制定。明確“AI醫(yī)生”在臨床應(yīng)用的準入標準、使用規(guī)范,界定好決策失誤的責(zé)任歸屬,結(jié)合我國醫(yī)療實際,制定適應(yīng)本土需求的監(jiān)管框架。
二是激勵模型研發(fā)和關(guān)鍵技術(shù)突破。支持企業(yè)、高校和醫(yī)療機構(gòu)聯(lián)合開展技術(shù)攻關(guān),重點聚焦模型多模態(tài)融合、可解釋性AI等領(lǐng)域,提升診斷準確性與透明度,增強醫(yī)生和患者對“AI醫(yī)生”的信任度。
三是推動醫(yī)療數(shù)據(jù)標準化與流通共享。通過建立醫(yī)療數(shù)據(jù)共享平臺,制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集、清洗、標注及隱私保護標準,打破醫(yī)院間、地區(qū)間的數(shù)據(jù)孤島。彩神官網(wǎng) 彩神同時推動病歷、影像數(shù)據(jù)、基因組數(shù)據(jù)的數(shù)字化和在線化,為模型訓(xùn)練提供豐富的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。
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