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“AI看病”,離我們還有多遠?

“AI看病”,離我們還有多遠?

2025年03月17日 09:27 來源:人民日報海外版
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  “AI看病”,離我們還有多遠?(“融”觀中國)

  ——“人工智能賦能千行百業(yè)”系列報道之三

  提到“AI+醫(yī)療”,你能想到什么?

  近年來,人工智能技術已經在門診導診、病歷輔助生成等環(huán)節(jié)廣泛應用。

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

  目前,AI在診療方面都有哪些“能耐”?技術的快速迭代,人類該如何找準自身定位?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大模型診斷的準確性如何?何以能和經驗豐富的專家同臺會診?

  “它有四個主要的知識來源?!敝鞒诌@次專家會診的國家兒童醫(yī)學中心主任、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容,二是近5年國際期刊發(fā)表的關于兒科各種疾病的論文,三是數十年國家兒童醫(yī)學中心的疑難重癥病例,四是對300多位兒科專家的訪談?!?/p>

  據了解,依托這些高質量數據,這款專家型AI兒科醫(yī)生在2月13日正式應用以來的幾次會診中,能做到與各領域專家的判斷高度吻合。

  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)質的兒科資源。

  除了讓診斷更準確,AI技術還能“重構”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?;颊吣芊瘛巴^難關”、恢復腦功能至關重要。然而,傳統診療模式下,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,這就要花費數小時。

  如何縮短這個時間?國家神經系統疾病臨床醫(yī)學研究中心天壇影像研究中心副主任荊京告訴記者:“應用AI等核心技術改善流程是‘破題’的關鍵?!?/p>

  研究人員發(fā)現,借助AI圖像高清化處理技術,體積小、可移動、對患者金屬植入物要求更低的國產移動磁共振,能得到與常規(guī)核磁類似的檢查結果,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,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,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,不少人擔憂:AI是否會導致醫(yī)生“下崗”?

  “我認為不會?!蹦喏胃嬖V記者。早在2022年,國家衛(wèi)生健康委和國家中醫(yī)藥局聯合發(fā)布《互聯網診療監(jiān)管細則(試行)》,規(guī)定醫(yī)療機構開展互聯網診療活動,處方應由接診醫(yī)師本人開具,嚴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。

  “醫(yī)療領域有自身的特殊性,患者的安危永遠是第一位的?!贬t(yī)學類新媒體“健康界”執(zhí)行總編輯鄭宇鈞從幾年前就開始關注“AI+醫(yī)療”的話題,他認為,“理想的協作模式應該是‘人類醫(yī)生主導的AI增強診斷’。無論多大程度使用AI,第一責任人都只能由真人醫(yī)生來承擔?!?/p>

  在北京清華長庚醫(yī)院醫(yī)學數據科學中心主任李棟看來,雖然AI能依托大量數據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。百川智能相關負責人告訴記者: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”?!氨热?,看到患者首先考慮什么?為什么要這樣診療?孩子哪些表現對應哪些癥狀和病因……請他們隨時想、隨時說”。

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

  “對AI來說,人文關懷的學習是很難的?!崩顥澖忉專霸谡鎸嵲\療中,人文關懷體現在醫(yī)療服務的所有環(huán)節(jié),醫(yī)生會考慮患者病情、情緒和社會環(huán)境等因素。當老人感到孤獨時說些什么?當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)院的會診現場,記者也發(fā)現,即便診療意見相似,AI給出的是大段專業(yè)術語,有經驗的醫(yī)生則會將其轉化為“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)學是一門實踐學?!编嵱钼x告訴記者,“因此未來醫(yī)學教育應更加注重理論與實踐的緊密結合,增加學生的實踐機會,積累臨床經驗?!?/p>

  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——目前的數據治理、行業(yè)監(jiān)管水平是否與技術發(fā)展相配套?

  李棟指出,當AI大模型技術給醫(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)。

  “因為現在醫(yī)院是否擁抱AI,其實已經不是一個選擇?!崩顥澱f,“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用?!?/p>

  首先,數據質量是AI能否有效應用于智慧醫(yī)療的關鍵。

  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)院探索建設區(qū)域醫(yī)聯體,垂直管理天通苑北社區(qū)衛(wèi)生服務中心,二者實現數據“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)范高質量數據,大模型才能發(fā)揮作用?!睘榇耍粲跸嚓P部門盡快出臺醫(yī)療數據采集、存儲、共享的相關規(guī)范。

  其次,醫(yī)療數據的隱私安全也是不可忽視的問題。

  據了解,北京兒童醫(yī)院在AI兒科醫(yī)生的研發(fā)過程中,與診斷無關的隱私數據,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使用的模式,避免第三方托管帶來的安全風險。

  最后,長遠來看,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,更需要臨床經驗的大量積累。

  “目前行業(yè)內都在提倡‘醫(yī)工交叉’,但我認為在未來,‘交叉’是遠遠不夠的,當AI重構了醫(yī)生的工作方式、醫(yī)院的診療模式乃至整個社會的運轉方式,想要讓治理跟上技術發(fā)展的步伐,就必須將兩個領域的知識與思考方式深度融合?!崩顥澱f。

  鏈接·人工智能如何賦能醫(yī)療

  ●“人工智能+醫(yī)療服務管理”:

  分為醫(yī)療服務、醫(yī)藥服務、醫(yī)保服務、中醫(yī)藥管理服務、醫(yī)院管理五部分。涵蓋醫(yī)學影像數據智能輔助質控、臨床用藥智能輔助、醫(yī)保智能核算、中藥智能審方等38個細分領域。

  ●“人工智能+基層公衛(wèi)服務”:

  分為健康管理服務、公共衛(wèi)生服務、養(yǎng)老托育服務三部分。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個細分領域。

  ●“人工智能+健康產業(yè)發(fā)展”:

  分為醫(yī)用機器人、藥物研發(fā)、中醫(yī)藥產業(yè)三部分。涵蓋手術機器人、智能藥物研發(fā)、中藥材智能生態(tài)種植等13個細分領域。

  ●“人工智能+醫(yī)學教學科研”:

  分為醫(yī)學教學、醫(yī)學科研兩部分。包括醫(yī)學智能仿真實驗、智能研究型病房等10個細分領域。

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

  來源:人民日報海外版

  記者 霍旻含 王美華

【編輯:史詞】
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