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2025年初，北京兒童醫(yī)院推出的全國(guó)首個(gè)“AI兒科醫(yī)生”引發(fā)廣泛關(guān)注。它不僅能夠?yàn)獒t(yī)生提供精準(zhǔn)的診斷建議，還可通過(guò)聯(lián)合會(huì)審機(jī)制顯著提升疑難罕見(jiàn)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(shí)，它正日益成為推動(dòng)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(kāi)辟了新路徑。
“AI醫(yī)生”是以人工智能技術(shù)為核心，通過(guò)對(duì)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(gè)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(wèn)診模式應(yīng)運(yùn)而生，打破了傳統(tǒng)醫(yī)療的時(shí)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(wèn)診導(dǎo)致時(shí)間被擠占，效率提升有限，患者也反饋在線問(wèn)診存在缺乏人文關(guān)懷、體驗(yàn)差等問(wèn)題。
“AI+醫(yī)療”階段。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的突破，推動(dòng)決策式AI開(kāi)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(chǎng)景，難以實(shí)現(xiàn)跨病種、跨科室應(yīng)用；且高昂的設(shè)備采購(gòu)成本、復(fù)雜的學(xué)習(xí)使用門檻，導(dǎo)致其在實(shí)際落地過(guò)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(kāi)啟了“AI醫(yī)生”的新時(shí)代。借助海量醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、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(shí)別、基因測(cè)序等多源異構(gòu)信息，展現(xiàn)出較強(qiáng)的通用性和適用性。如今，“AI醫(yī)生”可靈活應(yīng)對(duì)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(chǎng)景，開(kāi)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(shì)主要體現(xiàn)在以下三個(gè)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(xiàn)和病理數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成，理論上掌握了遠(yuǎn)超單一醫(yī)生的知識(shí)庫(kù)，其優(yōu)勢(shì)首先體現(xiàn)在醫(yī)療知識(shí)的全面性和綜合性，特別是在跨科室診療方面優(yōu)勢(shì)尤為突出。在現(xiàn)實(shí)醫(yī)療實(shí)踐中，許多復(fù)雜疾病涉及多學(xué)科交叉，例如同時(shí)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(huì)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(shí)，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(shí)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(tuán)隊(duì)研發(fā)的Med-PaLM及Med-Gemini系列醫(yī)療大模型，在醫(yī)學(xué)問(wèn)答、生成、影像分類和基因組變異檢測(cè)等任務(wù)中表現(xiàn)出色，其在USMLE（美國(guó)醫(yī)師執(zhí)照考試）問(wèn)題上的準(zhǔn)確率超過(guò)90%，達(dá)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(zhǔn)性已超越人類。通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人類視覺(jué)，“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(jué)的細(xì)微特征。例如在肺結(jié)節(jié)檢測(cè)中，“AI醫(yī)生”能識(shí)別X光片和CT圖像中毫米級(jí)的異常，其準(zhǔn)確度超過(guò)了大部分放射科醫(yī)生，在早期癌癥篩查等高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景中，可為患者爭(zhēng)取寶貴的治療時(shí)間窗口。
浙江大學(xué)開(kāi)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(yùn)用多模態(tài)大模型對(duì)病理切片進(jìn)行分析，輔助醫(yī)生實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)、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(jìn)行臨床應(yīng)用，有力地推動(dòng)了病理診斷技術(shù)向智能化和個(gè)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(shí)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量服務(wù)、低成本運(yùn)營(yíng)和高可及性的困境。在我國(guó)，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(jī)構(gòu)醫(yī)師占比不足30%，農(nóng)村和偏遠(yuǎn)地區(qū)普遍面臨人才匱乏、診療服務(wù)薄弱等問(wèn)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(shí)不間斷的遠(yuǎn)程問(wèn)診和輔助診斷功能，將優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源精準(zhǔn)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(shí)可行的解決方案。
一是可靠性風(fēng)險(xiǎn)：“幻覺(jué)”與誤診隱患并存?；赥ransformer架構(gòu)的大模型依賴概率預(yù)測(cè)，“幻覺(jué)”問(wèn)題（即生成看似合理但實(shí)際錯(cuò)誤的輸出）始終難以根除，或?qū)?dǎo)致誤診風(fēng)險(xiǎn)。目前檢索增強(qiáng)生成（RAG）等技術(shù)已被用于降低風(fēng)險(xiǎn)，但徹底消除“幻覺(jué)”問(wèn)題仍任重道遠(yuǎn)。
二是信任困境：決策黑箱與可解釋性瓶頸。“AI醫(yī)生”決策過(guò)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(duì)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(jìn)展，但距離滿足臨床實(shí)踐中對(duì)診療依據(jù)清晰化、可驗(yàn)證化的嚴(yán)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(yǔ)料，然而當(dāng)前多數(shù)模型僅能基于公開(kāi)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(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)、使用規(guī)范，界定好決策失誤的責(zé)任歸屬，結(jié)合我國(guó)醫(yī)療實(shí)際，制定適應(yīng)本土需求的監(jiān)管框架。
二是激勵(lì)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(jī)構(gòu)聯(lián)合開(kāi)展技術(shù)攻關(guān)，重點(diǎn)聚焦模型多模態(tài)融合、可解釋性AI等領(lǐng)域，提升診斷準(zhǔn)確性與透明度，增強(qiáng)醫(yī)生和患者對(duì)“AI醫(yī)生”的信任度。
三是推動(dòng)醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與流通共享。通過(guò)建立醫(yī)療數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)注及隱私保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)，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(shí)推動(dòng)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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