近兩年，人工智能（AI）頻頻出圈，從大語言模型ChatGPT到視頻生成模型Sora，從不少企業(yè)首設首席人工智能官，到諾貝爾物理學獎、化學獎頒給人工智能，人工智能已經(jīng)成為科技競爭中不可或缺的高地。

近日，國家衛(wèi)生健康委、國家中醫(yī)藥局、國家疾控局聯(lián)合發(fā)布《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應用場景參考指引》（以下簡稱《指引》），以推進衛(wèi)生健康行業(yè)“人工智能+”應用創(chuàng)新發(fā)展。《指引》包括4大類13小類，共計84種具體場景。

具體而言，4大類13小類分別為人工智能+醫(yī)療服務管理（醫(yī)療服務、醫(yī)藥服務、醫(yī)保服務、中醫(yī)藥管理、醫(yī)院管理）、人工智能+基層公衛(wèi)服務（健康管理服務、公共衛(wèi)生服務、養(yǎng)老托育服務）、人工智能+健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展（醫(yī)用機器人、藥物研發(fā)、中醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)）、人工智能+醫(yī)學教學科研（醫(yī)學教學、醫(yī)學科研）。每個類別下又細分有多種具體場景。

艾昆緯大中華區(qū)數(shù)據(jù)分析和人工智能戰(zhàn)略咨詢總監(jiān)王越在接受21世紀經(jīng)濟報道記者采訪時指出，這80多種場景是高度的總結概括，非常全面，而且還深入覆蓋了很多具體的落地場景，在整個“AI+”的層面上看，數(shù)量上屬于偏上的水平。

王越進一步指出，《指引》可以全面指導AI在醫(yī)療行業(yè)不同場景的落地。整體看來，這份文件更多是面向醫(yī)院和公共衛(wèi)生機構的，不過這些具體的場景介紹對企業(yè)未來的生產(chǎn)以及戰(zhàn)略方向也非常具有指導意義。因為對企業(yè)來說，其生產(chǎn)的產(chǎn)品最終都是要落地的，是需要在醫(yī)院端或者衛(wèi)生機構為患者或醫(yī)生提供服務的。

今年的政府工作報告首次提出了“人工智能+”行動，而在醫(yī)療領域，隨著大模型的迅速迭代，以及院內(nèi)院外一系列解決方案的逐步推進，“人工智能+醫(yī)療”儼然成為發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的關鍵。

針對《指引》，有業(yè)內(nèi)專業(yè)人士向21世紀經(jīng)濟報道記者總結道：這80多個場景中，目前成熟場景大概有20%，一般來說技術相對比較成熟，在實際中也有落地案例，比如智能輔助診斷、病歷生成。

本次AI浪潮中會比較快速發(fā)展的場景在50%左右，主要是技術在快速發(fā)展以及市場有需求的，比如智能患者管理，用藥指導等。技術上已經(jīng)有一定基礎，更多的是市場需求和政策支持來加速應用。

長期來看，未來AI可以實現(xiàn)的大概有30%，主要涉及更復雜的技術或者多學科的深度整合。比如更復雜的手術機器人，藥物發(fā)現(xiàn)等。

“這些是基于我的主觀判斷，具體情況還是要視市場需求、政策支持、技術發(fā)展來判斷?！痹搶I(yè)人士強調(diào)。

王越也提到一些成熟場景，像醫(yī)療影像的輔助診斷，這項技術其實在上一波AI的浪潮中就已經(jīng)在發(fā)展了，經(jīng)過將近10年的發(fā)展，該技術已經(jīng)相對比較成熟。同時也初步跑通了商業(yè)模式，比如醫(yī)療設備廠商向醫(yī)院提供軟件服務。

而借著本次生成式AI浪潮，包括智能預問診、物流機器人等在內(nèi)的一些場景的落地目前也已經(jīng)比較成熟。像智能預問診的商業(yè)模式也是向醫(yī)院提供一站式的解決方案。

對于那些尚不成熟的場景，困難主要在哪里？王越表示，首先要指出的是醫(yī)療行業(yè)，尤其是從臨床的角度看屬于嚴肅醫(yī)療，對于AI輸出結果的準確性和科學性要求非常高。

王越進一步指出，困難一方面就在于技術的成熟度，AI能否達到現(xiàn)在臨床應用場景要求的準確度還需要進一步討論；另一方面在于數(shù)據(jù)安全，因為醫(yī)療數(shù)據(jù)較為敏感，我國的電子病歷或患者信息一定都是由醫(yī)院或者政府管控的，商業(yè)公司很難拿到，而大模型需要大量的數(shù)據(jù)去訓練，所以如何破解這一難題也需要討論。

“此外，如果我作為一名醫(yī)生在大模型上進行提問，那么大模型如何保護數(shù)據(jù)隱私也是需要解決的。”王越說，從法律法規(guī)層面看，我國相關部門對醫(yī)療行業(yè)的監(jiān)管力度非常強，AI的應用肯定要符合相應的要求。

醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展正朝著更加規(guī)范化、遠程化、便捷化和個性化推進。“所以AI在醫(yī)療行業(yè)的應用符合大的趨勢，同時，從實際落地的場景中看也是遍地開花，因此AI+醫(yī)療的前景較為廣闊。”王越認為。

根據(jù)《前瞻產(chǎn)業(yè)研究院》報告，中國AI醫(yī)療市場規(guī)模從2019年的27億元快速增長至2023年的88億元，年復合增速達34%。預計中國AI醫(yī)療行業(yè)市場規(guī)模將會以超過25%的增速保持增長，2028年市場規(guī)模將接近300億元。

王越認為，“人工智能+”這個概念提出來已經(jīng)有一段時間了，《指引》對80多個場景的概括總結，其實也是在討論怎么去應用AI在醫(yī)療行業(yè)的創(chuàng)新，以及如何進一步加速技術的落地從而提高診療的精準度和效率，這是非常有意義的。

而在醫(yī)患工作中，AI可以賦能醫(yī)生與患者的溝通，包括預問診在內(nèi)的一些應用，都可以改善患者的就醫(yī)體驗，同時也提升了醫(yī)生的診療效率和質(zhì)量，這對于終端用戶來說具有重要意義。

“再往大了說，《指引》也將推動整個醫(yī)療行業(yè)的數(shù)字化轉型，尤其是疫情之后，無論是企業(yè)還是普通民眾，對于線上的這種互動都越來越熟悉，醫(yī)療健康行業(yè)的數(shù)字化轉型能夠更加實現(xiàn)社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。”王越說。

各類場景又該如何更好落地？王越表示，需要政產(chǎn)學研協(xié)同推進。政策起到了引導的作用，企業(yè)、高校和研究機構可以在政策所指出的大方向上積極配合，密切合作。從產(chǎn)學研的角度看，在技術的研發(fā)、人才的培養(yǎng)等方面需要多方共同參與，因為AI是一個非常前沿的技術，只在任何一個相關方推動，都很難有全局的發(fā)展，因此需要大家一起推動技術的發(fā)展和落地。

“還可以建立相關試點，比如在一些地區(qū)或醫(yī)院開展試點項目，去驗證AI技術實際效果是否可復制，又是否可推廣。”王越表示，此外，行業(yè)標準、技術規(guī)范以及相關法律法規(guī)，可以確保技術使用的安全性和有效性，這些都是未來可以去推動落實的措施。

AI醫(yī)療的商業(yè)化也是業(yè)內(nèi)關注的重點。在王越看來，AI醫(yī)療何時能真正跑通商業(yè)化需要分情況討論，因為落地場景是全面開花的，而且也是細分不完的。在過去的實踐中，像醫(yī)學影像輔助診斷、疾病風險預測等其實已經(jīng)有了可以跑通的商業(yè)模式。而像AI制藥，從藥物研發(fā)到臨床試驗到上市再到跑通最后的商業(yè)化之路，其實非常漫長。

“需要根據(jù)真實的需求去評估現(xiàn)在的數(shù)據(jù)、技術以及最終的輸出，是否已經(jīng)達到了整體可生產(chǎn)或可進入服務模式的狀態(tài)，要具體問題具體分析。我個人對AI醫(yī)療的商業(yè)化比較樂觀?！蓖踉秸f。

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