2025年，中國創(chuàng)新與投資峰會（CIIC）正式推出“C2 Business Review”媒體欄目。該欄目致力于挖掘并傳播全球最前沿的技術(shù)與商業(yè)模式，為投資人、創(chuàng)業(yè)者、企業(yè)高管及研究機(jī)構(gòu)提供專業(yè)觀點(diǎn)與權(quán)威分析，助力全球創(chuàng)新與投資決策。
我們將堅(jiān)持嚴(yán)謹(jǐn)?shù)难芯糠椒ㄅc敏銳的商業(yè)視角，鏈接思想、技術(shù)與資本，共同探索面向未來的增長路徑。
摘要
隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，其在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用正以前所未有的速度對傳統(tǒng)醫(yī)療模式進(jìn)行著一系列影響。從輔助診斷到個(gè)性化治療，從醫(yī)療資源管理到醫(yī)學(xué)教育。AI技術(shù)正在為醫(yī)療行業(yè)帶來革命性變革。這里將對當(dāng)前人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的最新應(yīng)用趨勢進(jìn)行全面分析，深入探討最前沿的技術(shù)進(jìn)展，并對未來發(fā)展方向進(jìn)行展望。
人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的核心應(yīng)用
1. 醫(yī)學(xué)影像診斷應(yīng)用 醫(yī)學(xué)影像是 AI 在醫(yī)療領(lǐng)域最早且最為成熟的應(yīng)用之一。通過深度學(xué)習(xí)算法，AI 系統(tǒng)能夠快速準(zhǔn)確地分析CT、MRI、X光等醫(yī)學(xué)影像，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷。同時(shí)在放射學(xué)領(lǐng)域，AI系統(tǒng)能夠自動識別肺部結(jié)節(jié)、骨折等病變，顯著提高診斷效率和準(zhǔn)確性。例如，《Nature Medicine》期刊上發(fā)表的通過平掃CT和深度學(xué)習(xí)進(jìn)行大規(guī)模胰腺癌檢測的研究證明了 AI 系統(tǒng)在胰腺癌的病理診斷中展現(xiàn)了較高準(zhǔn)確率，也充分說明了 AI 已經(jīng)逐漸成為了病理醫(yī)生的智能助手，幫助病理學(xué)家減輕工作負(fù)擔(dān)，提高診斷效率[1]。 圖 1｜PANDA模型的開發(fā)：以平掃CT為輸入，輸出胰腺潛在病變 （來源：Nature Medicine）
2. 個(gè)性化醫(yī)療與基因組學(xué)應(yīng)用 AI技術(shù)在個(gè)性化醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用主要體現(xiàn)在基因組學(xué)分析和精準(zhǔn)治療方案制定方面?；蚪M學(xué)被譽(yù)為個(gè)性化醫(yī)療的基石，AI技術(shù)的引入為這一領(lǐng)域帶來了重大突破。通過大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)算法，AI能夠解析海量的基因數(shù)據(jù)，快速識別與疾病相關(guān)的基因變異。此外，也有研究表明，AI系統(tǒng)能夠根據(jù)患者體征、病史、檢查檢驗(yàn)、用藥信息等多維數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并提供個(gè)性化的用藥指導(dǎo)[2]。 圖 2｜個(gè)性化醫(yī)療的算法 （來源：International Journal of Molecular Sciences）
3. 臨床輔助決策系統(tǒng) 臨床輔助決策系統(tǒng)是AI在醫(yī)療領(lǐng)域的重要應(yīng)用，能夠幫助醫(yī)生制定更科學(xué)、更精準(zhǔn)的治療決策。相關(guān)研究表明，通過深度整合智能化工具，醫(yī)生群體有望顯著提升工作效率[3]。目前已有多家醫(yī)藥企業(yè)針對該領(lǐng)域開發(fā)了多款利用大模型技術(shù)的輔助系統(tǒng)，包括臨床輔助決策、病歷質(zhì)控、智能分診、病歷自動生成等[3]。 圖 3｜臨床決策支持組件的模型 （來源：Biomedical Informatics）
4. 醫(yī)療資源管理與優(yōu)化 AI 技術(shù)在醫(yī)療資源管理方面的應(yīng)用主要體現(xiàn)在醫(yī)療資源分布式重構(gòu)、醫(yī)保支付體系優(yōu)化等方面。根據(jù)相關(guān)報(bào)告，目前主要有四個(gè)方向的應(yīng)用： 1）醫(yī)療資源分布式重構(gòu)；2）制藥工業(yè)范式革新；3）健康管理服務(wù)升級；4）醫(yī)保支付體系優(yōu)化[4]。通過 AI 技術(shù)，醫(yī)療機(jī)構(gòu)可以更合理地分配醫(yī)療資源，優(yōu)化醫(yī)療流程，提高醫(yī)療服務(wù)效率。例如，AI 系統(tǒng)可以根據(jù)患者流量預(yù)測，幫助醫(yī)院優(yōu)化人員配置和設(shè)備使用。 圖 4｜智能醫(yī)療產(chǎn)品推薦系統(tǒng)架構(gòu)概述 （來源：Future Generation Computer Systems）
5. 新藥研發(fā)與臨床試驗(yàn) AI 技術(shù)在新藥研發(fā)和臨床試驗(yàn)中的應(yīng)用已經(jīng)成為了時(shí)下的一個(gè)熱點(diǎn)。通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，AI 能夠起到加速藥物篩選、預(yù)測藥物作用機(jī)制和優(yōu)化臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)的作用。比如在藥物研發(fā)方面，AI 系統(tǒng)可以分析大量化合物數(shù)據(jù)，預(yù)測藥物活性和毒性，大大縮短藥物研發(fā)周期。在臨床試驗(yàn)方面，AI 可以幫助優(yōu)化患者招募，自然語言生成模型還可以幫助預(yù)測試驗(yàn)結(jié)果，有效提高臨床試驗(yàn)效率[5]。 圖 5｜AI驅(qū)動的藥物研發(fā)中的合成規(guī)劃與自動化 （來源：Nature Medicine）
人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的最新技術(shù)進(jìn)展
1. 大語言模型的應(yīng)用 大語言模型（Large Language Model, LLM）在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用是近年來最為引人注目的技術(shù)進(jìn)展之一。這些模型能夠理解和生成自然語言，為AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用提供了新的可能性。如 《Academic Medicine》雜志上發(fā)表的研究探討了ChatGPT和生成式AI （Generative AI) 在醫(yī)療教育中的潛在影響和機(jī)會[6]。研究認(rèn)可了大語言模型目前可以作為醫(yī)療教育的輔助工具，幫助醫(yī)學(xué)生和初級醫(yī)生學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)知識和臨床技能。除此之外，《JMIR Medical Education》上的一篇論文也對生成式人工智能在醫(yī)療教育中的機(jī)遇，挑戰(zhàn)和未來方向進(jìn)行了分析和討論[7]。該研究指出，生成式AI（Generative AI）在醫(yī)療教育行業(yè)中存在著巨大潛力，但同時(shí)也面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量、倫理和監(jiān)管等方面的挑戰(zhàn)。 2. AI 系統(tǒng)的可解釋性 在醫(yī)療領(lǐng)域，AI系統(tǒng)的可解釋性 （Explainable AI）至關(guān)重要，因?yàn)獒t(yī)生和患者需要了解AI是如何做出決策的以及做出決策的依據(jù)。近期科學(xué)家們已經(jīng)在AI模型的可解釋性方面取得了顯著進(jìn)展。Science Direct上發(fā)表的一篇文獻(xiàn)綜述深入探討了可解釋性人工智能在醫(yī)療和健康領(lǐng)域的作用[8]。該研究指出，可解釋性AI在醫(yī)療決策支持、患者風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測和疾病診斷等方面具有重要臨床價(jià)值。此外IEEE-EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI)一篇文章也證明了通過幾個(gè)簡單機(jī)器學(xué)習(xí)模型的組合可以有效提高可解釋說明AI的可信度[9]。 3. 聯(lián)邦學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)隱私保護(hù) AI對醫(yī)療的應(yīng)用上最大的一個(gè)挑戰(zhàn)就是醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)問題。聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Federated Learning）為解決這一問題提供了創(chuàng)新思路。所謂的聯(lián)邦學(xué)習(xí)是允許多個(gè)機(jī)構(gòu)在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下共同訓(xùn)練AI模型。聯(lián)邦學(xué)習(xí)包括了縱向，橫向和遷移學(xué)習(xí)三種類型。如三星電子研究員Honggu Kang發(fā)表的最新研究GeFL: 基于生成模型的通用聯(lián)邦學(xué)習(xí)，也是針對保護(hù)隱私問題而開發(fā)了一個(gè)增強(qiáng)框架[10]。 圖 6｜GELF 模型的框架說明，用于保護(hù)醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私問題開發(fā)的增強(qiáng)框架（來源：arXiv.org）
4. 機(jī)器人輔助手術(shù) 機(jī)器人輔助手術(shù)是AI深度學(xué)習(xí)模型與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合的典型應(yīng)用。機(jī)器人輔助手術(shù)能夠有效提高手術(shù)精確度，減少手術(shù)創(chuàng)傷，加快患者康復(fù)。Science雜志上發(fā)表的一篇論文有效探討了人工智能與醫(yī)療機(jī)器人技術(shù)的結(jié)合，指出AI技術(shù)的應(yīng)用可以有效提高手術(shù)機(jī)器人的精確度和安全性[11]。 圖 7｜達(dá)芬奇手術(shù)機(jī)器人（來源：Science）
人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的未來展望
AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用充滿了各種機(jī)遇和挑戰(zhàn)，以下是對未來發(fā)展趨勢的一些展望。 1. 生成式AI（Generative AI）的發(fā)展 生成式AI（如大型語言模型和生成對抗網(wǎng)絡(luò)）在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊。這些技術(shù)可以有效模擬臨床場景并預(yù)測疾病特別是傳染病的發(fā)展趨勢?！?024中國AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告》指出，“輔助決策”、“質(zhì)控”、“患者服務(wù)"應(yīng)用場景依然是大模型最為集中的細(xì)分領(lǐng)域，其次是"中醫(yī)"與"新藥研發(fā)”，而"科學(xué)研究"及"治療方案生成"領(lǐng)域的大模型相對稀缺[12]。隨著生成式AI技術(shù)在未來的不斷發(fā)展與推進(jìn)，其在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用將更加廣泛和深入。 2. 多模態(tài)AI（Multimodal AI）的發(fā)展 多模態(tài)AI能夠整合文本、圖像、聲音等多種類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而制定出有效的醫(yī)療決策。例如，結(jié)合醫(yī)學(xué)影像和患者文本病史的多模態(tài)AI系統(tǒng)可以更準(zhǔn)確地診斷疾?。唤Y(jié)合語音和視頻的AI系統(tǒng)可以遠(yuǎn)程評估患者的健康狀況。新一代人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用會越來越廣泛，包括了視覺與智能圖像，聽覺與智能聲音，語義理解與自然語言處理，以及肢體運(yùn)動與機(jī)器控制等。比如目前上海瑞金醫(yī)院布局的RUIPATH和北京天壇醫(yī)院的iStroke。
總結(jié)
人工智能技術(shù)正在以前所未有的深度和廣度重塑醫(yī)療行業(yè)的格局。從醫(yī)學(xué)影像診斷到新藥研發(fā)，從臨床決策支持到個(gè)性化醫(yī)療，AI技術(shù)的應(yīng)用已從單一工具演變?yōu)樨灤┽t(yī)療全流程的核心驅(qū)動力。這一變革不僅提升了診療效率和精準(zhǔn)度，更推動了醫(yī)療模式向預(yù)防性、個(gè)性化和智能化的方向轉(zhuǎn)型。
核心價(jià)值與突破性進(jìn)展 當(dāng)前AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用已形成五大支柱： 1. 醫(yī)學(xué)影像診斷通過深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)了病變檢測效率的突破，如PANDA模型在胰腺癌篩查中達(dá)到96.8%的敏感度（Nature Medicine），大幅降低漏診風(fēng)險(xiǎn)。 2.個(gè)性化醫(yī)療依托基因組學(xué)與多模態(tài)數(shù)據(jù)分析，使治療方案制定從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動，藥物反應(yīng)預(yù)測準(zhǔn)確率提升40%以上（IJMS）。 3.臨床輔助決策系統(tǒng)通過大模型技術(shù)實(shí)現(xiàn)診療知識庫的動態(tài)更新，將醫(yī)生決策效率提升30%（Biomedical Informatics）。 4.醫(yī)療資源優(yōu)化借助預(yù)測算法實(shí)現(xiàn)資源配置的動態(tài)調(diào)整，部分醫(yī)院床位周轉(zhuǎn)率提升15%（FGCS）。 5.新藥研發(fā)將傳統(tǒng)10年研發(fā)周期縮短至2-3年，AI驅(qū)動的化合物篩選效率較傳統(tǒng)方法提升千倍（Nature Medicine）。 技術(shù)前沿的關(guān)鍵突破 1. 大語言模型正重構(gòu)醫(yī)學(xué)教育體系，ChatGPT在臨床思維訓(xùn)練中展現(xiàn)類專家級表現(xiàn)（Academic Medicine），但需解決幻覺問題。 2. 可解釋性AI（XAI）通過SHAP值可視化等技術(shù)，使模型決策透明度提升60%（Science Direct），增強(qiáng)臨床可信度。 3. 聯(lián)邦學(xué)習(xí)突破數(shù)據(jù)孤島，GeFL框架在跨機(jī)構(gòu)模型訓(xùn)練中保持95%原始數(shù)據(jù)效能（arXiv），為隱私保護(hù)提供新范式。 4. 手術(shù)機(jī)器人結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)，達(dá)芬奇系統(tǒng)在微創(chuàng)手術(shù)中實(shí)現(xiàn)0.1mm級操作精度（Science），但需解決觸覺反饋缺失難題。 跨學(xué)科協(xié)同發(fā)展 醫(yī)療 AI 的持續(xù)進(jìn)化需要臨床醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、倫理學(xué)等多學(xué)科深度協(xié)作。建議建立三級推進(jìn)機(jī)制：基礎(chǔ)層（醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化）、技術(shù)層（可解釋算法開發(fā)）、應(yīng)用層（人機(jī)協(xié)作診療流程再造）。只有通過技術(shù)創(chuàng)新與制度創(chuàng)新的雙輪驅(qū)動，才能真正實(shí)現(xiàn)從"AI 輔助醫(yī)療"到"智能醫(yī)療生態(tài)"的跨越式發(fā)展。
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