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“AI看病”,離我們還有多遠(yuǎn)?(“融”觀中國)

提到“AI+醫(yī)療”,你能想到什么?

近年來,人工智能技術(shù)已經(jīng)在門診導(dǎo)診、病歷輔助生成等環(huán)節(jié)廣泛應(yīng)用。

進入2025年,伴隨AI大模型迭代升級,醫(yī)學(xué)影像智能輔助治療、臨床專病智能輔助決策等更加復(fù)雜的場景也在走入現(xiàn)實。

目前,AI在診療方面都有哪些“能耐”?技術(shù)的快速迭代,人類該如何找準(zhǔn)自身定位?又該如何更好地與AI合作?記者進行了采訪。

參加會診的第10位“專家”

早春,北京兒童醫(yī)院,一場疑難病例多學(xué)科會診正在開展。

來自耳鼻咽喉頭頸外科、免疫科、皮膚科等科室的9名專家匯聚一堂,商討一位5歲小患者鼻面部腫物的進一步診療方案。

滿屋的“白大褂”間,兩名身著黑衣的工作人員操作一臺筆記本電腦,輸入病歷,屏幕上就跳出一行行專業(yè)診斷建議,包括最可能的診斷、需排除的鑒別診斷、需完善的檢查等,引得在場專家紛紛注目、頻頻點頭——這是參與會診的第10位“專家”,由北京兒童醫(yī)院與百川智能合作研發(fā)的全國首個“AI兒科醫(yī)生”。

AI大模型診斷的準(zhǔn)確性如何?何以能和經(jīng)驗豐富的專家同臺會診?

“它有四個主要的知識來源。”主持這次專家會診的國家兒童醫(yī)學(xué)中心主任、北京兒童醫(yī)院院長倪鑫告訴記者,“一是近5年所有新版兒科教科書的內(nèi)容,二是近5年國際期刊發(fā)表的關(guān)于兒科各種疾病的論文,三是數(shù)十年國家兒童醫(yī)學(xué)中心的疑難重癥病例,四是對300多位兒科專家的訪談。”

據(jù)了解,依托這些高質(zhì)量數(shù)據(jù),這款專家型AI兒科醫(yī)生在2月13日正式應(yīng)用以來的幾次會診中,能做到與各領(lǐng)域?qū)<业呐袛喔叨任呛稀?/p>

下一步,兒童醫(yī)院將在河北等省份的多家基層醫(yī)院中推廣AI兒科醫(yī)生。更多孩子不用出省,就能享受到優(yōu)質(zhì)的兒科資源。

除了讓診斷更準(zhǔn)確,AI技術(shù)還能“重構(gòu)”臨床診療模式。

急性缺血性卒中,俗稱“腦梗”。能否把握住4.5小時的“黃金治療窗口”,對腦梗患者能否“挺過難關(guān)”、恢復(fù)腦功能至關(guān)重要。然而,傳統(tǒng)診療模式下,患者入院后要先接受多項檢查評估,往返于診室、影像檢查、化驗室、治療室間,這就要花費數(shù)小時。

如何縮短這個時間?國家神經(jīng)系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學(xué)研究中心天壇影像研究中心副主任荊京告訴記者:“應(yīng)用AI等核心技術(shù)改善流程是‘破題’的關(guān)鍵。”

研究人員發(fā)現(xiàn),借助AI圖像高清化處理技術(shù),體積小、可移動、對患者金屬植入物要求更低的國產(chǎn)移動磁共振,能得到與常規(guī)核磁類似的檢查結(jié)果,節(jié)約了檢查時間,且短短5分鐘就能完成治療前的影像評估。

為此,天壇醫(yī)院創(chuàng)新性地將臨床評估、影像評估和治療等環(huán)節(jié)集中到一個32平方米的空間內(nèi),即“急診卒中單元”。從入院到接受治療,時間被壓縮至20分鐘內(nèi),為保護患者腦功能爭取到了盡可能多的時間。目前,“急診卒中單元”已在國內(nèi)多省近30家醫(yī)院推開。

放眼全國,越來越多醫(yī)院正在加快部署,讓AI參與臨床診療、醫(yī)療資源管理等核心場景。以北京清華長庚醫(yī)院為例,目前所有科室均已接入DeepSeek大模型,將在智能輔診、臨床科研、醫(yī)學(xué)教育、行政及后期管理等方面提升工作效率,持續(xù)拓展功能。

醫(yī)生的價值更加凸顯

當(dāng)AI為醫(yī)療提供越來越多的輔助,甚至展露出超人的效率和精度,不少人擔(dān)憂:AI是否會導(dǎo)致醫(yī)生“下崗”?

“我認(rèn)為不會。”倪鑫告訴記者。早在2022年,國家衛(wèi)生健康委和國家中醫(yī)藥局聯(lián)合發(fā)布《互聯(lián)網(wǎng)診療監(jiān)管細(xì)則(試行)》,規(guī)定醫(yī)療機構(gòu)開展互聯(lián)網(wǎng)診療活動,處方應(yīng)由接診醫(yī)師本人開具,嚴(yán)禁使用人工智能等自動生成處方。這意味著,目前AI只能提供診療建議,最終的診療方案仍需要醫(yī)生本人把關(guān)。

“醫(yī)療領(lǐng)域有自身的特殊性,患者的安危永遠(yuǎn)是第一位的。”醫(yī)學(xué)類新媒體“健康界”執(zhí)行總編輯鄭宇鈞從幾年前就開始關(guān)注“AI+醫(yī)療”的話題,他認(rèn)為,“理想的協(xié)作模式應(yīng)該是‘人類醫(yī)生主導(dǎo)的AI增強診斷’。無論多大程度使用AI,第一責(zé)任人都只能由真人醫(yī)生來承擔(dān)。”

在北京清華長庚醫(yī)院醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)中心主任李棟看來,雖然AI能依托大量數(shù)據(jù)在多場景的智能輔助診斷等方面“快速上手”,但目前還無法像醫(yī)生那樣,基于臨床經(jīng)驗形成專業(yè)清晰的診療邏輯,達到資深臨床醫(yī)生的診斷水平。

AI兒科醫(yī)生的研發(fā)證實了這一點。百川智能相關(guān)負(fù)責(zé)人告訴記者:訪談300余位兒科專家,正是要讓他們把自己的診療思路“教給AI”。“比如,看到患者首先考慮什么?為什么要這樣診療?孩子哪些表現(xiàn)對應(yīng)哪些癥狀和病因……請他們隨時想、隨時說”。

另外,多位專家不約而同地提到,當(dāng)AI的能力邊界快速拓展,醫(yī)生在人文關(guān)懷方面的價值沒有被弱化,反而更加凸顯。

“對AI來說,人文關(guān)懷的學(xué)習(xí)是很難的。”李棟解釋,“在真實診療中,人文關(guān)懷體現(xiàn)在醫(yī)療服務(wù)的所有環(huán)節(jié),醫(yī)生會考慮患者病情、情緒和社會環(huán)境等因素。當(dāng)老人感到孤獨時說些什么?當(dāng)病人知道自己得了絕癥時說些什么?不同文化、不同情境下都有不同的答案。”

在北京兒童醫(yī)院的會診現(xiàn)場,記者也發(fā)現(xiàn),即便診療意見相似,AI給出的是大段專業(yè)術(shù)語,有經(jīng)驗的醫(yī)生則會將其轉(zhuǎn)化為“有溫度”的語言,搭配語氣、表情、動作,讓家長更易理解,安撫其緊張情緒。

“醫(yī)學(xué)是一門實踐學(xué)。”鄭宇鈞告訴記者,“因此未來醫(yī)學(xué)教育應(yīng)更加注重理論與實踐的緊密結(jié)合,增加學(xué)生的實踐機會,積累臨床經(jīng)驗。”

讓治理跟上AI“步伐”

除了引發(fā)對醫(yī)生價值的重新思考,“AI醫(yī)生”的快速入場,也“倒逼”醫(yī)療行業(yè)反思——目前的數(shù)據(jù)治理、行業(yè)監(jiān)管水平是否與技術(shù)發(fā)展相配套?

李棟指出,當(dāng)AI大模型技術(shù)給醫(yī)療帶來切身可感的利好、掀起“全民追捧”的熱潮,專業(yè)人士與監(jiān)管部門要冷靜審視AI帶來的挑戰(zhàn)。

“因為現(xiàn)在醫(yī)院是否擁抱AI,其實已經(jīng)不是一個選擇。”李棟說,“就算你不用,患者自己也會主動用AI搜索。人工智能的發(fā)展,就像一頭鯨正從海底攪起巨浪,海面上的人們無法躲開,只能接受、了解,然后探索如何更好應(yīng)用。”

首先,數(shù)據(jù)質(zhì)量是AI能否有效應(yīng)用于智慧醫(yī)療的關(guān)鍵。

北京清華長庚醫(yī)院上線專業(yè)級別的AI大模型智能助手,離不開醫(yī)院探索建設(shè)區(qū)域醫(yī)聯(lián)體,垂直管理天通苑北社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心,二者實現(xiàn)數(shù)據(jù)“縱向打通共享”。

“巧婦難為無米之炊。”李棟向記者解釋,“只有掌握專業(yè)診療模式下形成的規(guī)范高質(zhì)量數(shù)據(jù),大模型才能發(fā)揮作用。”為此,他呼吁相關(guān)部門盡快出臺醫(yī)療數(shù)據(jù)采集、存儲、共享的相關(guān)規(guī)范。

其次,醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私安全也是不可忽視的問題。

據(jù)了解,北京兒童醫(yī)院在AI兒科醫(yī)生的研發(fā)過程中,與診斷無關(guān)的隱私數(shù)據(jù),包括姓名、身份證號、家庭住址,都會進行脫敏處理。北京清華長庚醫(yī)院則通過本地化部署和斷網(wǎng)使用的模式,避免第三方托管帶來的安全風(fēng)險。

最后,長遠(yuǎn)來看,想要讓治理監(jiān)管能力跟上AI發(fā)展的步伐,還需要盡快加強“醫(yī)工融合人才”的培養(yǎng)。

如何借助AI的能力,滿足醫(yī)生與病患的實際需求?AI賦能醫(yī)療的邊界在哪里?應(yīng)從法規(guī)層面施以哪些便利、哪些限制……想要答出這些問題,不僅需要了解計算機與人工智能的工作原理,更需要臨床經(jīng)驗的大量積累。

“目前行業(yè)內(nèi)都在提倡‘醫(yī)工交叉’,但我認(rèn)為在未來,‘交叉’是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,當(dāng)AI重構(gòu)了醫(yī)生的工作方式、醫(yī)院的診療模式乃至整個社會的運轉(zhuǎn)方式,想要讓治理跟上技術(shù)發(fā)展的步伐,就必須將兩個領(lǐng)域的知識與思考方式深度融合。”李棟說。

鏈接·人工智能如何賦能醫(yī)療

●“人工智能+醫(yī)療服務(wù)管理”:

分為醫(yī)療服務(wù)、醫(yī)藥服務(wù)、醫(yī)保服務(wù)、中醫(yī)藥管理服務(wù)、醫(yī)院管理五部分。涵蓋醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)智能輔助質(zhì)控、臨床用藥智能輔助、醫(yī)保智能核算、中藥智能審方等38個細(xì)分領(lǐng)域。

●“人工智能+基層公衛(wèi)服務(wù)”:

分為健康管理服務(wù)、公共衛(wèi)生服務(wù)、養(yǎng)老托育服務(wù)三部分。涵蓋智能中醫(yī)健康管理、傳染病智能監(jiān)測、智能老年人健康管理等23個細(xì)分領(lǐng)域。

●“人工智能+健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展”:

分為醫(yī)用機器人、藥物研發(fā)、中醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)三部分。涵蓋手術(shù)機器人、智能藥物研發(fā)、中藥材智能生態(tài)種植等13個細(xì)分領(lǐng)域。

●“人工智能+醫(yī)學(xué)教學(xué)科研”:

分為醫(yī)學(xué)教學(xué)、醫(yī)學(xué)科研兩部分。包括醫(yī)學(xué)智能仿真實驗、智能研究型病房等10個細(xì)分領(lǐng)域。

(來源:國家衛(wèi)生健康委、國家中醫(yī)藥局、國家疾控局聯(lián)合發(fā)布的《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應(yīng)用場景參考指引》)

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