最近世界經(jīng)濟論壇（WEF）發(fā)布的一篇關于AI如何在7個方面改變?nèi)蚪】档奈恼隆＝裉煳覀円不谶@七個方向進行盤點一下當前AI醫(yī)療的發(fā)展。
文章里提到的第一點，就是AI解讀腦部掃描。這個在急診室是“救命”級別的應用。
因為對于中風（腦卒中）這種病，接受治療的時間會影響治療效果。醫(yī)生必須在極短的時間內(nèi)，從CT片子里判斷出哪塊腦組織已經(jīng)徹底壞死，哪塊還處于“休克”狀態(tài)（也就是“缺血半暗帶”），能救回來。這個計算，人工做起來又慢又費勁。現(xiàn)在，AI來干這個活兒，簡直是“專業(yè)對口”。國內(nèi)像深睿醫(yī)療、數(shù)坤科技這些頭部公司，他們的卒中AI解決方案，已經(jīng)鋪進了全國上百家醫(yī)院的急診室。一套頭頸CTA/CTP的片子，從進機器到AI出具一份包含病灶分割、體積計算、ASPECTS評分的結(jié)構化報告，整個過程可以被壓縮到5分鐘以內(nèi)。這給醫(yī)生搶回來的，是真金白銀的救治時間。這個AI，現(xiàn)在已經(jīng)是很多醫(yī)院卒中中心里，一個永不下班的“神經(jīng)科外援”了。文章里說，急診醫(yī)生漏診骨折的比例高達10%。采用人工智能技術下，AI識別骨折的能力已經(jīng)超越了人類放射科醫(yī)生。
一個事實是，放射科醫(yī)生不僅人手短缺還面臨超負荷工作，醫(yī)生一天要看幾百張片子，從胸片、腹部CT到四肢的X光，看到眼花是常態(tài)。尤其是一些細微的、沒有明顯錯位的“隱匿性骨折”，最容易被漏掉。AI干這個，有兩個天然優(yōu)勢：第一，它永不疲勞；第二，它能看到人眼看不到的像素級差異。現(xiàn)在，AI骨折識別已經(jīng)快成為各大影像AI公司的“標配”功能了。像國內(nèi)的聯(lián)影智能，他們的uAI平臺里就集成了骨折智能檢測功能。它可以自動篩查全身各部位的X光片，一旦發(fā)現(xiàn)疑似骨折的區(qū)域，就會自動在圖像上進行標記并分級，提醒醫(yī)生重點關注。對于基層醫(yī)院或者年輕醫(yī)生來說，這簡直就是請了個“高年資老師”在旁邊隨時“把關”，大大降低了漏診率。這一點，跳出了“診斷”的范疇，進入了“運籌帷幄”的層面。文章里說用AI評估救護車需求，這其實是智慧城市和智慧急救的一個縮影。
在國內(nèi)，目前這個事情更多是由政府主導，大型科技公司提供技術支持的模式。比如，很多城市的“城市大腦”或“智慧急救”平臺，背后就有阿里、騰訊、百度這些公司的技術身影。它們的AI模型，可以實時分析120呼叫中心的通話記錄、城市交通的實時路況、以及各個急救站點的車輛狀態(tài)。通過這些數(shù)據(jù)，AI可以預測出下一個小時，哪個區(qū)域最可能出現(xiàn)急救高峰，從而提前進行車輛調(diào)度，優(yōu)化派車路徑。這不僅是提升效率，更是為整個城市的生命急救網(wǎng)絡，裝上了一個“預警雷達”。我覺得這是未來最值得期待的一個應用場景。文章里說AI能檢測逾千種疾病的早期征兆，因為很多疾病當我們在臨床上檢出發(fā)現(xiàn)時，可能已錯過了最佳治療時機。
最典型的代表，就是從一張視網(wǎng)膜照片里“讀”出全身的健康密碼。鷹瞳科技作為港股上市公司，在這方面做了很早布局。他們的AI模型，通過學習數(shù)百萬張視網(wǎng)膜照片和對應的健康數(shù)據(jù)，已經(jīng)學會了從眼底那細微的血管、神經(jīng)變化中，識別出不光是眼科疾病，還包括糖尿病、高血壓、心血管疾病、甚至是認知障礙等數(shù)百種全身性疾病的早期風險信號。你可能只是去做個眼底檢查，AI卻可能提醒你：“嘿，你的心臟風險有點高，最好去心內(nèi)科查一查?！?這就是AI強大的“跨界關聯(lián)”能力。隨著大語言模型的爆發(fā)，此類技術已經(jīng)成了眼下最火的賽道。文章里叫它“臨床對話機器人”，其實就是咱們常說的“醫(yī)療大模型”或者“AI醫(yī)生助理”。
它的核心價值，是把海量的醫(yī)學知識，變成醫(yī)生在診療瞬間可以隨時調(diào)用的“智囊”。科大訊飛的“星火醫(yī)療大模型”就是這個領域的佼佼者。它賦能的“智醫(yī)助理”產(chǎn)品，已經(jīng)鋪進了全國幾百個區(qū)縣的數(shù)萬家基層醫(yī)療機構。基層醫(yī)生在給病人看病時，可以一邊跟病人聊天，AI就在旁邊實時地分析對話內(nèi)容，自動生成病歷，并從知識庫里調(diào)出相關的診療指南和用藥建議。對于基層醫(yī)生來說，這就等于旁邊坐了一位永不下線的全科專家顧問。文章提到了AI與傳統(tǒng)醫(yī)學的結(jié)合，這個方向極具中國特色，也充滿了想象力。中醫(yī)的精髓在于辨證論治和個體化治療，但這套復雜的知識體系，傳承和標準化一直是個難題。
現(xiàn)在，AI開始來“啃”這本厚重的古籍了。國內(nèi)多所頂尖高校都在做這個事。比如，華南理工大學團隊發(fā)布了“扁鵲”（BianQue）大模型，香港中文大學團隊發(fā)布了“華佗”（HuaTuoGPT）大模型。它們通過對海量中醫(yī)古籍、經(jīng)典名方、現(xiàn)代中醫(yī)藥文獻的學習，已經(jīng)初步具備了中醫(yī)知識問答、輔助辨證、方劑推薦等能力。AI，正在成為一個能夠幫助我們更好地理解和傳承千年國粹的“數(shù)字弟子”。企業(yè)方面，問止中醫(yī)憑借多年技術積淀和市場應用，正在沖刺“中醫(yī)AI第一股”。最后這一點，也是最實在，最能直接提升醫(yī)生工作體驗的一點——把醫(yī)生護士從無盡的行政工作中解放出來。
- 臨床文檔自動化：這就是我們之前文章有單獨提到的，像Abridge、訊飛他們在做的，自動寫病歷，即“環(huán)境式AI文書”。
- 醫(yī)院運營管理：這個范疇更廣。比如，衛(wèi)寧健康、創(chuàng)業(yè)慧康這些深耕醫(yī)院信息化的老牌廠商，正在把AI能力融入到醫(yī)院的運營流程中。例如，AI可以預測各科室的住院床位需求，實現(xiàn)智能床位調(diào)度；也可以分析藥品消耗，進行智能化的庫存管理和采購，為醫(yī)院省下真金白銀。
這七個方向，就像七條不同的“賽道”。有的賽道上，已經(jīng)是人聲鼎沸，擠滿了百億估值的獨角獸；有的賽道，還未行成規(guī)?；钠髽I(yè)發(fā)展生態(tài)。同時呢，這七條賽道，最終都指向了一個共同的目標：讓醫(yī)療變得更精準、更高效、也更有人情味兒。
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