AI醫療應用探索繼續深入 AI醫生應成為真人醫生有益補充而非替代

每經記者 陳星    每經編輯 張海妮    

今年以來，大模型在各個行業領域的應用如火如荼，醫療領域也不例外。

在這一背景下，以“AI醫療 智領未來”為主題的2023首屆AI醫學大會在成都召開。

會上，AI學術委員會宣布成立，諾貝爾生理學或醫學獎獲得者、德國生物物理學家厄溫·內爾（Erwin Neher）任首席科學家，中國科學院院士張旭任學科帶頭人，專家顧問還包括內分泌、消化、泌尿、神經、呼吸、腫瘤、心血管、腎病、全科等疾病領域的頂級專家。醫聯集團創始人兼CEO王仕銳在會議上宣布，公司將啟動MedGPT臨床試驗。據悉，今年11月，醫聯將聯合四川大學華西醫院等6家三甲醫院，多家二級醫院、基層醫院，以及醫聯AI學術委員會的專家們開展一項迄今為止全球最大規模的AI醫療臨床項目。

AI技術在醫療領域應用應基于臨床需求

AI技術取得重大進步以來，AI技術在醫療領域的應用一直被業內外所關注。

近日，2023首屆AI醫學大會在成都舉行。會上，多位醫學領域專家、產業人士對AI醫療取得的進步和發展前景、挑戰瓶頸等話題進行了探討。

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會上，中華醫學會消化內鏡學分會候任主任委員、上海長海醫院消化內科執行主任金震東談到，過去AI技術在醫學領域的應用主要集中在圖像分析方面，近年來病理科、皮膚科、眼科、消化內鏡等細分領域對這一技術的應用在加強。

他進一步談及，AI在消化內鏡領域的應用主要包括：質量控制——AI可以監控檢查漏診率；圖像分析——膠囊內鏡檢查可能產生近萬張圖像，AI可以輔助進行圖像分析等等。

北京醫院泌尿外科科室行政主任劉明在題為《人工智能技術在老年前列腺疾病領域中的應用》的演講中首先談到，AI技術在醫療領域的應用應該出于對它的需求，而不是為了AI而去AI。首先希望解決的是臨床上正面臨的問題。

他舉例稱，核磁應該是目前前列腺疾病最好的影像診斷方法，但要判斷核磁影像在前列腺癌診斷中的具體作用仍然是比較復雜的。除了少數三甲醫院的少數醫生，大部分醫生在前列腺影像診斷方面的經驗非常缺乏。在這一方向，AI技術就有很大的利用空間，現在已經有不止一家公司在做AI診斷前列腺癌的技術系統，包括序列識別、分割前列腺、標記可疑病灶等。

但劉明也提到，核磁領域的人工智能十分復雜，不同廠家的設備、各個醫院的設備參數之間的差異遠比CT等影像設備要大，因此AI技術在核磁影像方向的應用還有很長的路要走。

除了在影像方面的應用，AI在前列腺癌領域的應用還延伸到了穿刺中。目前，已經有針對前列腺癌的穿刺機器人出現，但劉明認為，從成本角度考慮穿刺機器人的普及會遇到一定挑戰。

中國信息通信研究院云計算與大數據研究所副所長閔棟則分享道，目前GPT生態正在不斷擴大與垂直領域的融合，醫療領域已經出現了電子病歷、臨床決策支持系統等案例，有效提升了醫療服務能力。

AI醫生應作為真人醫生的有益補充

在診療環節，也已經有了AI應用的案例出現。

今年5月，醫聯發布了國內首款自主研發的醫療大語言模型——MedGPT，被稱為國內首位“AI醫生”。據了解，MedGPT可通過與患者進行多輪對話，了解病人病情，推薦治療方案，目前已擁有近3000種疾病的首診能力，覆蓋80%以上的成年人疾病和90%以上的0-12歲兒科疾病，同時還可以進行疾病預防、治療、康復等各個流程的智能化問診。

但關鍵問題是，“AI醫生”能否在嚴肅醫療環境中準確而克制地發揮作用？對此，醫聯集團創始人兼CEO王仕銳在前述會議上表示，診療準確性是AI醫療的第一準則。

今年6月，MedGPT與來自四川大學華西醫院的10位主治醫師共同對120余名真實患者進行問診，并由7位專家教授，針對91份有效病例，從7個評價維度進行打分。結果顯示，真人醫生與AI醫生的結果一致性達到96%。

但從實踐中看，目前AI醫療還存在較多發展瓶頸。如若單純依靠大模型來執行臨床診療任務，存在臨床推理與鑒別診斷不充分、診斷邏輯與診斷分型不完整、診斷輔助檢查方案不準確、治療方案設計不全面等核心問題。

究其原因，王仕銳分析認為：“機器對大腦的模仿，存在物理結構上的局限性，大語言模型的神經網絡計算無法做到安全有效地獨立完成臨床診療任務。”

多位醫療專業人士也在會上表示，醫療大模型在診療環節中的應用更多在于輔助判斷，尤其是在醫療資源分配較弱的地區及醫療機構。

劉明表示，MedGPT的出現適應了當前存在的部分臨床需求。如一線臨床醫生水平差異較大，三甲醫院高水平醫生的診療經驗難以復制到所有存在醫療需求的地方。他認為，雖然如MedGPT、chatbots等AI醫療實踐目前還無法做到與真人醫生相當的在診療過程中的同理心、理解力，但這些應用目前仍然走在一個正確的方向上。未來，它們可以作為真人醫生的有益補充，而非替代。

閔棟則分享道，目前國外醫療機構中已經有將醫療大模型應用到乳腺疾病診斷等方向的案例，韓國首爾大學則認為，醫療大模型在中毒急救、意外分娩等情況時都可以得到有效利用。

他還表示，傳統的診療輔助系統主要是基于固定的標準指南等，如教科書、文獻、診療指南。而MedGPT可以基于大量的自然語言處理進行訓練學習，數據來源也會不斷擴展，并通過多輪對話判斷意圖和分析訴求，在輔助臨床決策時更準確、科學。

此外，大模型在醫療文書標準化、患者服務、醫院管理、教科研、藥物研發供應、流行病分析等方面都大有可為。

四川大學華西醫院全科醫學中心學科主任李雙慶最后分享道，2.0時代的人工智能醫療應該更多、更強地模擬真人醫生的思考和行為，并模擬真人醫生的診療處理作用、過程和效果。

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