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在鉴别诊断中的准确率高达78.3%
2024年11月
运用同样方案推出的AI陪诊师还有浙江省卫生健康委的“安诊儿”,她“上岗”的时间则更久,上线以来,“安诊儿”已服务了1000多家医疗机构,月服务量超60万人次。
这只是AI辅助医疗的一个缩影,AI+医疗目前已在多个医院落地。
在江西的南昌大学第二附属医院,联影智能CTA冠脉智能分析系统辅助医生完成复杂病例秒级重建,同时提供斑块与狭窄评估、支架、心肌桥等信息,辅助医生精准诊断。
该院还运用人工智能虚拟助手对出院患者随访,系统根据患者出院诊断,按病种定制话术,按计划智能批量规范化外呼,对患者进行用药提醒、 复查注意事项、生活指导等随访服务。
九江市第一人民医院引入“全骨科”手术机器人,可同时满足脊柱、创伤、髋关节、膝关节四大手术模块。在其智能辅助下,医生可为患者完成髋关节置换术、膝关节置换术,术中操作精确到“毫米级”,超越“人眼”极限,定位更准、创伤更小、出血更少、恢复更快。
在华中科技大学同济医学院附属协和医院,如果患者不知道挂哪个科室,AI可以来帮忙。
此外,该院还推出“智能候诊室”功能。患者挂号后,由“医生数字人”与患者先进行沟通,提前了解患者症状、病程等,为医生面诊做准备。
医生使用大模型生成电子病历
在北京友谊医院,AI能帮医生写病历。在门诊病历生成系统的帮助下,北京友谊医院相关科室门诊病例录入效率大幅提升,医生问诊时间大幅缩短。
不仅如此,在新疆医科大学第六附属医院放射影像科,AI智能影像诊断系统已经参与到肺结节和冠状动脉血管的健康管理中,自动识别系统轻松“揪出”可疑的肺小结节和冠状动脉血管的狭窄情况,助力肺癌和心脑血管疾病的早诊早治。
目前市场上还尚未有落地的健康大模型产品,要实现商业化,行业还面临诸多挑战。一方面,由于医疗天然的垂直性,又专又宽的行业特性,使得模型训练难度大;另一方面,医疗数据非结构性特点也是大模型落地的一大难点。此外,目前健康大模型标准还是空白,用怎样的标准评价健康大模型,还有待相关方面一起去推进。
某互联网医院院长坦言:“AI医疗大模型要落地应用还面临许多挑战,如AI技术还不够完美,应用伦理、数据孤岛、数据安全、隐私保护、审核机制、评价标准等问题还有待完善。”
首先,一个病人身上往往存在多种疾病。疾病的症状不同,化验指标可能存在相互干扰。这时候AI诊断的准确性,就会大大降低。
其次,人体是一个非常复杂的系统,同样的病在不同的人身上表现会很不一样,而且病人在描述病情的时候,也会受到主观因素的影响,经常含糊不清。人类医生可以跟患者深入交流,或者观察患者的神态表情做出判断,但AI做不到这一点。
此外,AI医疗大模型里的知识和规则必须非常准确,交流过程中不能有一点差错,否则就可能会给出错误的判断。
针对行业发展,另一互联网医院院长直言:“医疗AI主要依靠患者的问诊数据,缺少查体过程。一方面,躯体类疾病可能会影响患者的感觉,使其表述出来的感受与病情严重程度不相符;另一方面,不同疾病也有相似症状,只靠询问很难得到准确结果。我们坚定认为,AI并不可以、也不可能取代医生,不应有处方权。一旦涉及诊断、开处方,必须有真人医生参与其中。因此,从研发到进入临床,医疗大语言模型还有很长一段路走,但AI一定是未来医疗格局的一分子。患者距离真正实现AI看病,还需等待相关部门建立新的监管框架,在法律标准下进行。”
对此,国家超级计算天津中心数据智能部部长康波表示,目前学界和业界专家也在通过建立围栏技术等方式避免此类情况的产生。
展望未来,康波说:“目前基于生成式智能的辅助诊断系统,由于融合了AI的复杂提取能力和严谨的专业知识,具备了可解释基础的生产力能力,同时也得到了国家的鼓励。其中,国家卫生健康委发布了《医疗机构临床决策支持系统应用管理规范(试行)》,也在强调人工智能加医学知识,为智慧化医院建设提供助力,我们在这方面也在开展实践,预期年内会有一些落地成效。”
卷积神经网络兴起之后,AI对图像识别的能力大大提升,人们才得以用AI来识别专业的医疗影像。今天,在一些恶性肿瘤的识别诊断上,AI甚至比人类医生的识别准确率还要高。
人工智能除了看医学影像,还在药物研发领域发挥着重要作用。比如,某医药公司在研究药物的时候,就借助了AI的帮助,来预测利药物和其他药物之间可能出现的相互影响,大大缩短了研发周期。这也是目前 AI+Science方向一个典型案例,可能会给医学、甚至整个科学领域,带来重大的变革。
“我们的目标是让AI医生不仅成为医生的助手,更在未来逐步接管大量日常诊疗工作。”Agent Hospital项目负责人、清华大学智能产业研究院执行院长刘洋教授充满信心地表示。
让我们一起拭目以待!
来源/江西卫生健康综合中国经济网、科普中国、南昌大学第二附属医院、九江市第一人民医院、每经头条、清华大学智能产业研究院等整理
编辑/廖爱丽
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