AI加持下，医疗变革的三大方向

摘要：AI在医疗行业的兴起，如同一股强劲的科技旋风，正悄然改变着传统的医疗模式。它凭借强大的数据处理和分析能力，不仅提高了医疗服务的效率，更在诊断、治疗和预防等多个方面带来了革命性的突破。

除了日常的数据管理和健康监测，去医院做手术也是患者会比较忧虑和感到无助的一件事。

文｜动点科技

作者｜黄尘

排版｜恩惠

本文预计阅读时长8分钟

AI在医疗行业的兴起，如同一股强劲的科技旋风，正悄然改变着传统的医疗模式。它凭借强大的数据处理和分析能力，不仅提高了医疗服务的效率，更在诊断、治疗和预防等多个方面带来了革命性的突破。

AI能够快速处理海量的医疗数据，帮助医生更准确地诊断疾病，制定个性化的治疗方案，甚至在疾病早期就发出预警，从而极大地提高了治疗效果和患者的生存率。同时，AI还能辅助医生进行手术操作，减轻医护人员的工作负担，提升整体医疗水平。可以说，AI正在逐步成为医疗行业不可或缺的一部分，它让医疗服务变得更加高效和人性化，也提升了患者医疗体验和治疗效果。随着AI技术的不断发展与成熟以及政策的帮助下，未来AI在医疗领域的发展空间广阔。

人机交互方向备受关注

2024年11月，国家医保局印发《放射检查类医疗服务价格项目立项指南（试行）》中提到，为支持人工智能辅助诊断进入临床应用，又防止额外增加患者负担，立项指南在放射检查类主项目下统一安排“人工智能辅助诊断”的扩展项，也就是说医院利用人工智能进行辅助诊断的，执行与主项目相同的价格水平，但不与主项目重复收费。这是人工智能辅助诊断首次被列入价格构成，也从侧面凸显了AI工具在医疗领域的应用价值。

斯坦福大学、基因泰克制药公司和陈-扎克伯格基金会的科学家团队在发表于2024年底的《细胞》杂志的论文中指出，鉴于人工智能的最新进展，以及关于人类生物学的大规模实验数据已达到关键量级，科学界迎来了一个“前所未有的机遇”，可以利用AI来创建虚拟人类细胞。这种细胞将能够代表和模拟人类生物分子、细胞乃至最终组织和器官的精确行为。

借助AI虚拟细胞，癌症生物学家可以模拟某些突变如何将健康细胞转变为恶性细胞，微生物学家能够预测病毒对感染细胞乃至宿主身体的影响，医生能在患者的“数字孪生体”上测试治疗方法，从而加速实现人们期待已久的更快速、更经济、更安全的个性化医疗目标。

NVIDIA医疗健康副总裁Kimberly Powell表示：“从理解和响应人类指令，到执行和协助复杂的手术，机器人将以各种方式协助人类临床医生。数字孪生、模拟和 AI 正在让这一切成为可能。这些技术可以在虚拟环境中训练和测试机器人系统，以降低真实世界试验所带来的风险。同时也可以对机器人加以训练，让其在几乎任何情况下做出反应，提高它们在不同临床情况下的适应性和性能。用于训练机器人执行复杂任务的新型虚拟世界将会使自主手术机器人成为现实。这些手术机器人将能够精确地执行复杂手术任务，缩短患者的康复时间，并减少外科医生的认知工作量。”

方正证券不久前的研报也指出，在医疗领域AI通过神经网络和计算机视觉技术，能够对CT、MRI等影像数据进行快速分析，精准识别病灶，帮助医生快速完成诊断，显著提升影像数据处理效率和早期疾病筛查精度。

数字健康智能体大放异彩

利用人工智能、大数据等技术打造的数字健康智能体，一般表现为在健康领域开发的智能助手或应用，能够为用户提供个性化的健康服务、疾病管理、健康咨询等智能支持。其前景广阔，随着社会对健康服务需求的不断增长和技术的持续进步，数字健康智能体将在提高医疗服务效率、优化健康资源配置、满足个性化健康需求等方面发挥重要作用，成为推动数字健康产业发展的重要力量。

2024年8月，美年健康正式推出国内首款健康管理AI机器人——健康小美。它是基于大模型技术发布的国内首款AI智能私人健康管理师，为消费者带来了全新的健康管理模式，也为体检行业的个性化和数字化发展开了好头。在针对个人健康问题实时咨询、健康数据趋势全面掌握、健康管理方案个性定制这三大趋势方面，健康小美均做了很好的应对。在检中环节，还能充当“智能主检医生”的角色。

除了日常的数据管理和健康监测，去医院做手术也是患者会比较忧虑和感到无助的一件事。为了协助患者进行准备并减少术前焦虑，加拿大渥太华的医院正在使用由NVIDIA和德勤技术支持的 AI 智能体，以提供更加一致、准确和持续的信息获取途径。通过 Frontline AI Teammate ，患者可以使用智能手机、平板电脑或家用电脑全天候访问数字伙伴；并经过预先审核的可靠的详细问题解答，包括有关麻醉或手术本身的信息。还能获得术后咨询，解决恢复过程中的任何问题，潜在地改善治疗依从性和健康结果。

渥太华医院数字体验负责人 Mathieu LeBreton 表示：“Frontline AI Teammate 提供了一种新颖和创新的解决方案，来帮助我们应对医院人力资源危机。它可以减轻行政负担，节省医疗服务提供者的时间，让他们有时间为民众提供其理应和期望从渥太华医院获得的优质医疗服务。”

2024年12月28日，浙江省卫生健康委与支付宝联合打造的数字健康人安诊儿迭代至2.0版本。安诊儿是浙江省卫生健康委打造的全国首个省域共享、数实融合的数字健康人，自2023年11月上线以来，已为超过1700万人次提供服务。据悉，新版安诊儿将打通医疗服务全流程，进一步优化患者体验。诊前，患者只需和安诊儿对话即可完成导诊、挂号；诊中，安诊儿会将复杂的就医流程转变为清晰的指引，云陪诊服务拓展到近30个就医节点，像院内停车、住院订饭这样的琐事，也能交给安诊儿包办。诊后，患者还可以通过授权，让安诊儿辅助解读近6个月浙江省内医院出具的检查报告，给出供参考的就医建议和生活建议。

AI参与药物发现/设计

传统药物研发在药物靶点定位和化合物筛选等方面都面临着不小的挑战。

在药物靶点定位方面，了解疾病的生物学起源及其耐药机制是基础，但这一过程复杂且充满不确定性。即使确定了潜在的药物靶点，如何有效地针对这些靶点进行药物设计也是一个技术难题。此外，化合物筛选也是传统药物研发中的一个重要环节。在确定了药物靶点后，需要找到一种能够以所需方式与已识别目标结合的化合物，这需要通过大量的实验和筛选工作来实现，过程复杂且耗时。

AI如同一双慧眼，精准洞察药物研发的迷雾，极大地加速了新药诞生的步伐。它利用深度学习和大数据分析，迅速锁定疾病的关键靶点，如同在浩瀚的基因海洋中精准捕鱼；同时，AI还能高效筛选数以亿计的化合物，找出与靶点完美契合的“钥匙”，这一过程如同在无尽的化学库中快速寻宝。通过模拟药物在人体内的代谢和作用机制，AI预测药物效果和副作用，降低了研发风险。

AI在药物研发中虽潜力无限，但也面临着技术挑战和行业适应性问题。数据稀缺、跨学科融合难、伦理安全考量等如同拦路虎，让AI的进展并非一帆风顺。同时，行业对AI技术的接受程度、传统研发模式的惯性等，也让AI在药物研发领域的普及和应用面临一定阻碍。不过，随着技术的不断进步和行业的逐步适应，相信AI将在药物研发领域大展身手。