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忽如一夜春風(fēng)來(lái)，人工智能（AI）正以驚人的速度改變著世界?！爸亲儭北貙⒁l(fā)“質(zhì)變”。我們應(yīng)以何種姿態(tài)進(jìn)入AI紀(jì)元，讓AI成為撬動(dòng)行業(yè)變革的杠桿？當(dāng)技術(shù)一路飛奔，我們又該如何守住數(shù)據(jù)安全的底線(xiàn)、筑起倫理的護(hù)欄？近日，我們邀請(qǐng)相關(guān)研究機(jī)構(gòu)和高校專(zhuān)家，請(qǐng)他們分享觀察與思考。
生物醫(yī)學(xué)技術(shù)的飛速革新，使得通過(guò)醫(yī)療檢測(cè)設(shè)備、可穿戴設(shè)備以及高通量組學(xué)檢測(cè)手段，能夠從多個(gè)層面和尺度采集人體的生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)，為每位患者繪制出獨(dú)一無(wú)二的“數(shù)字孿生肖像”。以大數(shù)據(jù)和人工智能為代表的新一代信息技術(shù)正以前所未有的態(tài)勢(shì)與醫(yī)學(xué)深度融合，衍生出醫(yī)學(xué)人工智能（Medical AI）這一新興領(lǐng)域。醫(yī)學(xué)人工智能不僅推動(dòng)了對(duì)疾病發(fā)生發(fā)展本質(zhì)規(guī)律的定量解析，也正在重塑生物醫(yī)學(xué)研究的范式：從早期“科學(xué)發(fā)現(xiàn)推動(dòng)數(shù)據(jù)積累”，到“大數(shù)據(jù)推動(dòng)大科學(xué)計(jì)劃”，再到如今邁入以“大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)科學(xué)發(fā)現(xiàn)”為特征的新階段。它拓展了人類(lèi)對(duì)生物醫(yī)學(xué)的認(rèn)知邊界，成為破解復(fù)雜醫(yī)學(xué)難題、應(yīng)對(duì)重大健康挑戰(zhàn)、推動(dòng)精準(zhǔn)醫(yī)療發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，持續(xù)加快醫(yī)學(xué)的數(shù)字化與精準(zhǔn)化進(jìn)程。傳統(tǒng)依賴(lài)經(jīng)驗(yàn)的診療模式，也正逐步被數(shù)據(jù)支撐、智能引導(dǎo)的診療體系所取代。
從“頂層設(shè)計(jì)”到“實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)景”
AI在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用正不斷受到政策層面的重視，逐步融入國(guó)家科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的整體布局。2019年，《中國(guó)人工智能系列白皮書(shū)——智能生物信息處理》指出，人工智能方法是在生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)解讀速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于數(shù)據(jù)產(chǎn)出速度的背景下，解決這一問(wèn)題的關(guān)鍵途徑。
在頂層設(shè)計(jì)方面，《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》將智能影像識(shí)別、疾病智能監(jiān)測(cè)和防控等作為發(fā)展智能醫(yī)療服務(wù)的重點(diǎn)任務(wù)，《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中指出，要推動(dòng)人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)安全等新興數(shù)字產(chǎn)業(yè)同各產(chǎn)業(yè)的深度融合。2024年，“人工智能+”首次被寫(xiě)入政府工作報(bào)告，標(biāo)志著AI成為我國(guó)加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的重要引擎，也為醫(yī)療健康發(fā)展按下了加速鍵。
今年4月，工業(yè)和信息化部、國(guó)家藥監(jiān)局、國(guó)家中醫(yī)藥局等7部門(mén)聯(lián)合發(fā)布了《醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型實(shí)施方案（2025—2030年）》，明確未來(lái)5年將深入推進(jìn)人工智能賦能新型工業(yè)化，推動(dòng)新一代信息技術(shù)與醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈深度融合，加快推進(jìn)醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。
讓“千人一方”變“一人一策”
精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)以“基于個(gè)體差異定制醫(yī)療方案”為核心理念，依托分子組學(xué)、大數(shù)據(jù)與人工智能的深度融合，正在成為理解疾病機(jī)制、識(shí)別關(guān)鍵標(biāo)志物、優(yōu)化治療方案的前沿實(shí)踐路徑。作為其關(guān)鍵技術(shù)支撐，醫(yī)學(xué)人工智能正呈現(xiàn)多元化發(fā)展態(tài)勢(shì)，覆蓋從基礎(chǔ)研究到臨床應(yīng)用的全鏈條醫(yī)學(xué)場(chǎng)景。它不斷催生生命健康領(lǐng)域的新理論、新方法、新技術(shù)與新型應(yīng)用模式，顯著提升醫(yī)療服務(wù)效率與疾病早期預(yù)防能力。
計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)、基礎(chǔ)模型等AI技術(shù)已廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像、疾病智能分析、藥物靶點(diǎn)預(yù)測(cè)等精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)子領(lǐng)域。其中，醫(yī)學(xué)影像智能分析是AI技術(shù)落地最快的方向之一。通過(guò)引入計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，不僅大幅提高了影像診斷的效率和準(zhǔn)確性，還在一定程度上緩解了病理醫(yī)生資源緊張問(wèn)題，并通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化分析減少人為判斷的差異。
在臨床輔助治療中，達(dá)芬奇手術(shù)機(jī)器人搭載視覺(jué)語(yǔ)言模型后，已能夠自主完成提起組織、操控手術(shù)針、縫合傷口等復(fù)雜操作，標(biāo)志著AI在手術(shù)自動(dòng)化方面取得關(guān)鍵突破。藥物研發(fā)亦因AI而發(fā)生深刻變革，例如，借助AI加速精準(zhǔn)靶點(diǎn)識(shí)別、分子結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化，顯著提升新藥開(kāi)發(fā)效率。
前沿探索方面，數(shù)字孿生和虛擬細(xì)胞技術(shù)正成為醫(yī)學(xué)人工智能的全新增長(zhǎng)點(diǎn)。其核心在于通過(guò)數(shù)字建模模擬人體微觀至宏觀的動(dòng)態(tài)生命系統(tǒng)，不僅有望提升科學(xué)發(fā)現(xiàn)與藥物開(kāi)發(fā)的效率，還使醫(yī)生得以在患者的“數(shù)字孿生體”上測(cè)試治療方案，從而更安全、快速地實(shí)現(xiàn)個(gè)性化用藥。值得一提的是，中醫(yī)藥現(xiàn)代化也是AI技術(shù)賦能的特色領(lǐng)域。通過(guò)知識(shí)圖譜等技術(shù)構(gòu)建“中藥—成分—靶點(diǎn)—疾病”的多維網(wǎng)絡(luò)，AI有望揭示中藥作用機(jī)制和配伍規(guī)律，為傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)的現(xiàn)代表達(dá)提供新工具與新路徑。
高速發(fā)展下的機(jī)遇與挑戰(zhàn)
醫(yī)學(xué)人工智能雖展現(xiàn)出巨大潛力，但在實(shí)際推進(jìn)過(guò)程中仍面臨多重挑戰(zhàn)。其中，數(shù)據(jù)壁壘是最突出的難題。醫(yī)療數(shù)據(jù)因涉及個(gè)人隱私而共享受限，不同機(jī)構(gòu)間的數(shù)據(jù)采集方式、存儲(chǔ)格式等缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，形成“數(shù)據(jù)孤島”，限制了AI模型的泛化能力。同時(shí)，構(gòu)建高性能模型需依賴(lài)大量經(jīng)過(guò)專(zhuān)業(yè)標(biāo)注的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，當(dāng)前仍缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交互規(guī)范和科學(xué)的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估體系。迫切需要建設(shè)整合多模態(tài)信息（如基因組學(xué)、臨床診療記錄等）的數(shù)據(jù)資源平臺(tái)，為AI應(yīng)用打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
此外，AI算法的透明度、可解釋性和穩(wěn)定性仍存在不足。醫(yī)療決策直接關(guān)系生命安全，醫(yī)生和患者均需理解AI的判斷依據(jù)。算法“黑箱”問(wèn)題帶來(lái)法律和倫理隱患，可能引發(fā)醫(yī)療糾紛。為此，應(yīng)推進(jìn)可解釋AI技術(shù)（如注意力機(jī)制、顯著圖等）、建立動(dòng)態(tài)監(jiān)管框架和錯(cuò)誤追溯機(jī)制，并明確AI輔助決策在臨床路徑中的定位和責(zé)任邊界，在制度上保障其安全可控。
跨學(xué)科合作亦面臨思維慣性的挑戰(zhàn)。AI賦能生物醫(yī)學(xué)不僅是技術(shù)協(xié)同，更是一場(chǎng)認(rèn)知范式的革新。目前，醫(yī)學(xué)專(zhuān)家往往將AI研究者視作“高級(jí)計(jì)算器”“高級(jí)分析師”，而非平等的科研伙伴，阻礙了二者的深度協(xié)作。推動(dòng)協(xié)同創(chuàng)新，需從制度層面改革科研評(píng)價(jià)體系，打破學(xué)科壁壘，構(gòu)建真正對(duì)話(huà)、協(xié)作、共創(chuàng)的科研生態(tài)——既讓信息技術(shù)專(zhuān)家理解細(xì)胞語(yǔ)言，也讓醫(yī)生讀懂?dāng)?shù)據(jù)邏輯。
人才短缺則是制約發(fā)展的基礎(chǔ)性問(wèn)題。當(dāng)前兼具醫(yī)學(xué)與AI背景的復(fù)合型人才極為稀缺。部分高校已在探索解決路徑：如上海交通大學(xué)推動(dòng)落實(shí)“人工智能+醫(yī)學(xué)教育”行動(dòng)方案；哈爾濱醫(yī)科大學(xué)與哈爾濱工業(yè)大學(xué)共建智能醫(yī)學(xué)工程專(zhuān)業(yè)，聚焦醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)與AI融合應(yīng)用。未來(lái)，需加快構(gòu)建多學(xué)科融合的人才培養(yǎng)體系，在醫(yī)學(xué)教育中引入數(shù)據(jù)科學(xué)課程，在工程教育中強(qiáng)化醫(yī)學(xué)素養(yǎng)，并通過(guò)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同搭建實(shí)踐平臺(tái)。
總體而言，醫(yī)學(xué)人工智能的發(fā)展仍面臨高質(zhì)量數(shù)據(jù)體系不足、關(guān)鍵技術(shù)尚存瓶頸、跨學(xué)科協(xié)同生態(tài)不健全、復(fù)合型人才匱乏等多重挑戰(zhàn)。破解這些難題，亟須政府、學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界與醫(yī)療機(jī)構(gòu)協(xié)同發(fā)力，共建開(kāi)放、規(guī)范、共享的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。
AI賦能的精準(zhǔn)診療正在逐步改變現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的面貌，推動(dòng)個(gè)性化醫(yī)療進(jìn)入新的發(fā)展階段。AI技術(shù)從政策推動(dòng)到技術(shù)突破，已在醫(yī)療各領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，助力“健康中國(guó)”戰(zhàn)略的實(shí)施。隨著技術(shù)的不斷成熟，醫(yī)學(xué)人工智能將呈現(xiàn)“下沉”和“上移”并行的趨勢(shì)。一方面，輕量化AI模型將降低技術(shù)使用門(mén)檻，適配基層需求；另一方面，AI將從輔助診斷擴(kuò)展到治療決策和預(yù)后預(yù)測(cè)等核心環(huán)節(jié)，逐步融入醫(yī)療流程。AI賦能的精準(zhǔn)醫(yī)療將推動(dòng)醫(yī)療服務(wù)從“對(duì)癥下藥”轉(zhuǎn)向“先知先治”，從“千人一策”到“一人一策”，使疾病診療更加個(gè)性化和精準(zhǔn)化。未來(lái)，得益于生物醫(yī)學(xué)研究從分子發(fā)現(xiàn)到精準(zhǔn)診療范式的轉(zhuǎn)變，以及科技進(jìn)步與人類(lèi)健康需求交織的必然趨勢(shì)，精準(zhǔn)醫(yī)療將逐步邁向更加智能化、個(gè)性化的發(fā)展道路。
作者：哈爾濱醫(yī)科大學(xué) 徐娟 李永生 季勇
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