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人工智能為健康服務注入新動力(健康焦點)

今年的《政府工作報告》提出，“持續(xù)推進‘人工智能+’行動，將數(shù)字技術與制造優(yōu)勢、市場優(yōu)勢更好結合起來，支持大模型廣泛應用”。

近年來，隨著人工智能(AI)技術的快速發(fā)展，其在醫(yī)療健康領域的應用逐漸走出實驗室，開始為人民健康服務。2024年11月，國家衛(wèi)生健康委聯(lián)合國家中醫(yī)藥管理局、國家疾控局印發(fā)了《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應用場景參考指引》，明確了84個細分領域的基本概念和應用場景，為“人工智能+醫(yī)療健康”提供規(guī)范化的發(fā)展路徑。

近日，記者調研采訪了AI在醫(yī)院門診、醫(yī)療器械、藥品研發(fā)等領域的應用，看AI如何為健康服務注入新動力。

人工智能+診療服務

提高醫(yī)生工作效率

“患者性別女，年齡48歲，長期在西藏工作，因發(fā)現(xiàn)血壓持續(xù)升高，伴隨有活動后胸悶、氣促、雙下肢水腫，以及頭痛、惡心、嘔吐、失眠等癥狀就診，既往有痛風病史……請分析原因。”

“患者有長期高海拔地區(qū)居住史，出現(xiàn)頭痛、惡心、嘔吐，活動后胸悶、氣促、雙下肢水腫，考慮有高原病可能……建議處理措施：吸氧和臥床休息，緩解缺氧癥狀……”

在四川成都市，通用健康公司所屬三六三醫(yī)院犀浦院區(qū)全科醫(yī)學門診，醫(yī)師祝紅梅接診了一名病情復雜的患者。她在門診系統(tǒng)里點擊“DeepSeek深度思考模型”，輸入患者病情描述，模型快速思考，給出病因分析、檢查建議和治療方案。隨后，她根據(jù)回答內容又追問了其他問題。經過科室主任醫(yī)師的審核和綜合判斷，她給患者制定了治療方案。

作為一名年輕醫(yī)生，祝紅梅在門診里面對一些復雜病例時，通過及時求助“DeepSeek深度思考模型”，有效提高了診療效率。“要是在以前，遇到復雜病例，可能需要翻閱相關文獻或者求助導師和資深同事，會耽誤寶貴的門診時間。”祝紅梅說。

今年3月初，三六三醫(yī)院通過整合電子病歷等臨床數(shù)據(jù)與用藥知識庫，實現(xiàn)“DeepSeek深度思考模型”本地化部署，并將其融入部分重點專科門診和住院醫(yī)生工作站的日常業(yè)務中。目前，醫(yī)院每天有100多名醫(yī)生在門診中使用該模型。

“模型以對話式交互方式，為醫(yī)生提供科學、精準的用藥推薦，尤其是在復雜疾病的治療中，能夠提供專業(yè)且具有前瞻性的用藥建議，顯著優(yōu)化診療效率，更大幅度降低誤診風險。”三六三醫(yī)院信息技術部部長彭佳說，模型不連接外網，采用的數(shù)據(jù)都來自醫(yī)院內網，最大限度防止患者信息泄露。

國家兒童醫(yī)學中心、首都醫(yī)科大學附屬北京兒童醫(yī)院今年3月正式發(fā)布了兒科大模型——“福棠·百川”，同時發(fā)布以該模型為基礎生成的兩款AI應用：AI兒科醫(yī)生基層版和專家版?；鶎影嬷饕康氖翘嵘鶎觾嚎圃\療能力，功能涵蓋診療、轉診、培訓和科普模塊，為基層兒科醫(yī)生提供全方位幫助；專家版聚焦兒科疑難罕見病的診斷和治療，助力臨床決策效率提升。

如何提升AI兒科醫(yī)生的準確性？國家兒童醫(yī)學中心主任、北京兒童醫(yī)院院長倪鑫說，這一兒科大模型的核心構架整合了超過300位權威兒科專家臨床經驗，通過結構化臨床推理范式訓練，構建起覆蓋兒童常見病與疑難病癥的立體化知識體系。此外，模型覆蓋4萬多份指南、3800多萬份科研文獻，基本涵蓋了國內外權威的兒科臨床指南和科研文獻，在面對各種兒科疾病時能做出準確的判斷。

治療疾病，風險越低越好。倪鑫表示，“福棠·百川”大模型通過循證框架驗證模型輸出的科學性，減少可能的“AI幻覺”。同時支持個性化分析，結合患者特征匹配最佳方案，動態(tài)跟蹤疾病的最新研究成果，推動精準醫(yī)療和診療標準化，降低誤診和過度醫(yī)療風險。

如今，我國越來越多醫(yī)療機構開始將AI應用到醫(yī)療服務中。據(jù)不完全統(tǒng)計，已有超過100家醫(yī)院完成DeepSeek的本地部署，遍布北京、上海、安徽、四川等20多個省份，一些醫(yī)院則通過與AI公司合作，開發(fā)?？艫I醫(yī)生模型，為醫(yī)生診療提供助力。此外，AI還應用到醫(yī)院患者服務、科研、醫(yī)院管理等多個方面，提高了醫(yī)院管理運行效率。

人工智能+醫(yī)療器械

讓疾病診斷更精準

戴上增強現(xiàn)實(AR)眼鏡，眼前呈現(xiàn)人肺的3D模型，其中的結節(jié)病灶以鮮亮顏色突出顯示。拿起穿刺器械對準病灶，眼鏡里實時顯示穿刺器械與病灶的距離……復拓知達公司產品展示臺旁，在工作人員的協(xié)助下，記者體驗了一次借助AI+AR肺小結節(jié)微創(chuàng)手術解決方案進行模擬肺結節(jié)切除手術，整個過程操作輕松簡單。

肺小結節(jié)體積很小，有的甚至只有幾毫米，人眼很難定位。在常規(guī)的切除手術中，需要反復CT掃描才能實施穿刺，確定肺小結節(jié)準確位置，全程耗時長，且有潛在手術風險。為了解決這個難題，復拓知達聯(lián)合四川大學華西醫(yī)院等大醫(yī)院，歷時7年研發(fā)出AI+AR肺小結節(jié)微創(chuàng)手術解決方案，其中肺結節(jié)定位標記物已于2024年獲批上市。

“基于患者術前單次CT掃描確定肺小結節(jié)位置，通過結合AI和AR，在患者全麻的狀態(tài)下，醫(yī)生僅需戴上支持導航功能的AR眼鏡，就可以在智能算法的支持下，直接穿刺至肺部病灶區(qū)域并釋放標記物，然后立刻開展胸腔鏡手術，有效提升了手術精準度，大幅降低了患者痛苦。”復拓知達首席執(zhí)行官孫非介紹，系統(tǒng)降低了醫(yī)生學習手術難度，年輕醫(yī)生通過2小時的術前培訓和不超過4例手術的操作實踐，即可熟練使用該系統(tǒng)。

除了手術系統(tǒng)，醫(yī)學影像設備借助AI，有效提升了影像診斷效率和精準性。

前不久，山東青島市西海岸新區(qū)蘭東路社區(qū)衛(wèi)生服務中心購入了一臺聯(lián)影天眼智能CT，這臺智能設備涵蓋了從患者擺放、制定掃描計劃、設置掃描參數(shù)到后期輔助診斷環(huán)節(jié)的AI解決方案。

在常規(guī)的CT掃描中，因臨床需求不同、患者個體差異等原因，即使是相同部位，如肺部掃描，依然需要針對每名患者設定不同的掃描計劃，以保證CT圖像符合標準斷層解剖的要求。因此，要想制定出準確的掃描計劃，需要CT技師熟練掌握X射線解剖知識，這既是CT技師需要長時間訓練的原因之一，也是基層醫(yī)療機構使用CT的難點。

智能設備讓這些“難”迎刃而解。這臺CT配置智能天眼uAI vision，可以基于2D或3D攝像頭實現(xiàn)360度人體3D建模，精確計算掃描范圍并為醫(yī)生提供最優(yōu)掃描方案，同時能自動遙控CT病床移動至需要拍攝的人體部位，實現(xiàn)一鍵智能化掃描，基層醫(yī)療機構也可以順利操作。

聯(lián)影醫(yī)療技術負責人介紹，在輔助診斷環(huán)節(jié)上，天眼智能CT配合相關AI輔助診斷系統(tǒng)，幫助醫(yī)生進行圖像后處理與輔助診斷，使診斷結果更客觀，提升診療效率和準確性。對基層醫(yī)療機構而言，不僅能從無到有開展檢查項目，大幅降低漏診、誤診，還為臨床科室的術前評估、手術方案制定與優(yōu)化、術后療效分析等帶來更多的便利性。

“我國AI醫(yī)療器械已形成規(guī)?；瘧蒙鷳B(tài)，醫(yī)學影像成為AI落地應用最成熟最廣泛的領域。”中國醫(yī)科大學附屬盛京醫(yī)院放射影像學教研室主任、放射科主任侯陽說，一些高端醫(yī)學影像設備在AI的加持下，實現(xiàn)了心腦血管重建及診斷、肺癌早期篩查、肝癌評估等領域的檢測準確率超90%，大幅縮短影像科醫(yī)生閱片時間。

人工智能+藥品研發(fā)

加快新藥研發(fā)步伐

特發(fā)性肺纖維化是一種慢性瘢痕性肺部疾病，特點是肺功能進行性和不可逆的下降，全球患者約500萬人。特發(fā)性肺纖維化的預后效果不理想，患者中位生存期僅為3至4年，也被稱為“不是癌癥的癌癥”。

所幸，這類患者目前已能看到用藥治療的新曙光。去年9月，在北京協(xié)和醫(yī)院呼吸內科主任醫(yī)師徐作軍的主持下，由AI制藥企業(yè)英矽智能科技(上海)有限公司自主研發(fā)的特發(fā)性肺纖維化治療藥物，完成二期臨床試驗。

“初步臨床結果顯示，該藥物不僅具有良好的安全性、耐受性和藥代動力學特性，而且達到了藥效終點的評估標準。接受治療12周后，患者的肺活量呈劑量依賴性的改善，顯現(xiàn)出令人鼓舞的治療潛力。”英矽智能副總裁、亞太區(qū)對外合作負責人王玨說，該藥物的臨床前研發(fā)包括靶點識別和分子設計，均有英矽智能生成式AI的深度參與，研發(fā)時間縮短了2/3，研發(fā)成本顯著降低。

“這一藥物研發(fā)的最大特色就是在AI技術的驅動下完成。”徐作軍介紹，做常規(guī)臨床藥物研發(fā)或實驗，藥物研發(fā)都是從發(fā)病機制上來研究，然后再通過實驗來看這個藥物是否起作用。而這一藥物研發(fā)，采用AI對數(shù)據(jù)進行分析對比找到線索，之后用AI來幫助設計和生成分子。

早在2022年，上海復星醫(yī)藥(集團)股份有限公司就開始借助AI設計藥物工具進入AI制藥賽道。“3年前，我們與英矽智能開展戰(zhàn)略合作，共同推進相關靶點的AI藥物研發(fā)，截至2024年末，雙方合作開發(fā)的首個治療血液瘤和實體瘤的小分子藥物已進入一期臨床研究階段。”公司執(zhí)行總裁、全球研發(fā)中心首席執(zhí)行官王興利說。

王興利團隊在藥物研發(fā)的過程中發(fā)現(xiàn)，AI工具不僅能應用于早期分子設計層面，還可以應用到整個藥物研發(fā)過程。2023年開始，復星醫(yī)藥建立起了“PharmAID”決策智能體平臺，并在今年接入了DeepSeek R1。“平臺構建起覆蓋創(chuàng)新研發(fā)場景的全生命周期智能決策網絡，大幅提升藥物研發(fā)效率，加速研發(fā)成果轉化。此外，平臺具有AI翻譯、AI醫(yī)學寫作和修訂等功能，顯著提升了研發(fā)團隊的信息獲取效率和寫作效率。”王興利說。

“相較于傳統(tǒng)藥物研發(fā)，AI核心價值體現(xiàn)在對藥物研發(fā)全鏈條的優(yōu)化、研發(fā)成本的顯著壓縮以及研發(fā)效率的大幅度提升。”中國醫(yī)學科學院藥物研究所研究員、博士生導師汪小澗說，比如在靶標發(fā)現(xiàn)階段，AI可通過分析基因組、蛋白組等組學的海量數(shù)據(jù)，并通過對蛋白質三維結構的精準模擬，快速預測潛在靶點，提升效率與準確性；在分子設計與篩選階段，AI輔助的虛擬篩選可以有效減少實驗數(shù)量，生成全新化合物結構，提高新藥發(fā)現(xiàn)的效率等。

在我國，AI在藥物研發(fā)中的應用正在走向深入。汪小澗介紹，技術層面上，國內各大藥學科研機構開發(fā)多種AI工具，以促進新藥研發(fā)進程并提升效率，例如中國醫(yī)學科學院藥物研究所建立了基于機器學習的分子設計系統(tǒng)，通過深度學習算法優(yōu)化化合物結構，顯著提高了新藥發(fā)現(xiàn)的速度和精度。在產業(yè)實踐上，國內AI制藥企業(yè)已超百家，有一批藥物正處于臨床試驗階段，有望在不久的將來上市。

記者手記

醫(yī)生有了聰明的“好助手”

AI兒科醫(yī)生的診療水平甚至超過主治醫(yī)師，AI賦能的影像設備對一些疾病自動診斷準確率超過90%，不亞于影像科醫(yī)生……AI在醫(yī)療健康領域的進步，既讓人驚嘆，也不由產生疑問：AI這么厲害，將來會替代醫(yī)生嗎？

其實，對醫(yī)生來說，AI只是輔助工具，有了AI這個“外掛”，相當于醫(yī)生身邊有了聰明的“好助手”。

相比人腦，AI更適合做重復和繁瑣的工作，而人腦更適合創(chuàng)造性的工作。借助AI，醫(yī)生可以大幅提高病歷寫作、病例分析、文獻查找、影像分析等重復繁瑣性工作的效率，騰出更多時間去做高難度手術、搞疾病研究、投入教學等創(chuàng)造性工作。也就是說，AI可以減輕醫(yī)生的負擔，但不可能替代醫(yī)生完成所有工作。

與此同時，必須認識到，醫(yī)學不僅是科學，還是飽含人文關懷的學科。在救死扶傷時，醫(yī)生面對的是活生生的人，他們的工作是有溫度的，始終閃耀著人性的光芒。醫(yī)生一個微笑、一句問候，可以給患者力量，讓患者燃起生命的希望。AI終究是軟件和冷冰冰的機器，沒有人類的情感。作為患者，肯定不愿意把生命交給沒有情感的它們。

當然，科技進步不會停歇，AI在醫(yī)療健康領域的應用將更加深入，對整個行業(yè)來說，注定會帶來不小的變革。但無論如何變革，AI始終是醫(yī)生的輔助工具。充分利用這個工具，更好地為人民健康服務，是醫(yī)生的職責，也是患者的期盼。

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