首頁(yè) 資訊 環(huán)觀健康2024丨AI引領(lǐng)醫(yī)療行業(yè)變革 智能化、精準(zhǔn)化醫(yī)療時(shí)代即將到來(lái)

環(huán)觀健康2024丨AI引領(lǐng)醫(yī)療行業(yè)變革 智能化、精準(zhǔn)化醫(yī)療時(shí)代即將到來(lái)

來(lái)源:泰然健康網(wǎng) 時(shí)間:2024年12月26日 00:22

【環(huán)球網(wǎng)報(bào)道 記者 李青云】2024年,醫(yī)療行業(yè)正在被AI重塑。

得益于生成式AI和大語(yǔ)言模型的迅猛進(jìn)步,醫(yī)療服務(wù)、醫(yī)學(xué)影像診斷及新藥研發(fā)等多個(gè)場(chǎng)景應(yīng)用迎來(lái)了一場(chǎng)深刻的變革。

據(jù)《未來(lái)醫(yī)生白皮書(shū)(2024)》顯示,中國(guó)臨床醫(yī)護(hù)人員在AI技術(shù)采納上領(lǐng)先全球,超過(guò)三分之一的人員已在日常工作中應(yīng)用AI工具,遠(yuǎn)超全球26%的平均水平。

針對(duì)我國(guó)醫(yī)療AI行業(yè)的發(fā)展,多位行業(yè)專家表示,醫(yī)療AI的未來(lái)發(fā)展前景廣闊,隨著政策引領(lǐng)和資本驅(qū)動(dòng)的雙重加持,AI技術(shù)在提升醫(yī)療服務(wù)效率與質(zhì)量、加速醫(yī)學(xué)研究進(jìn)展等方面發(fā)揮巨大的價(jià)值,更預(yù)示著醫(yī)療體系智能化、精準(zhǔn)化轉(zhuǎn)型的新時(shí)代的到來(lái),為公眾健康福祉帶來(lái)深遠(yuǎn)影響。

醫(yī)療AI應(yīng)用場(chǎng)景“全面開(kāi)花”

人工智能與醫(yī)療的結(jié)合已進(jìn)入了快車(chē)道。據(jù)了解,目前我國(guó)已發(fā)布超過(guò)30個(gè)醫(yī)療領(lǐng)域生成式AI大模型,應(yīng)用場(chǎng)景覆蓋患者問(wèn)診、醫(yī)生助手、新藥研發(fā)、健康管理等多個(gè)重要領(lǐng)域。多家機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè),“AI+醫(yī)療”市場(chǎng)規(guī)模將持續(xù)高速增長(zhǎng),到2032年將達(dá)到700億美元。

近日,國(guó)家衛(wèi)生健康委等部門(mén)聯(lián)合發(fā)布《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景參考指引》(以下簡(jiǎn)稱《指引》),進(jìn)一步為AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景指明了方向?!吨敢泛w了醫(yī)療服務(wù)管理、基層公衛(wèi)服務(wù)、健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展和醫(yī)學(xué)教學(xué)科研四大類84種具體場(chǎng)景,其中包括醫(yī)學(xué)影像智能輔助診斷、基層全科醫(yī)生智能輔助決策、智能門(mén)診分診、智能藥物研發(fā)等應(yīng)用場(chǎng)景。

中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院醫(yī)學(xué)信息研究所醫(yī)療衛(wèi)生法制研究室主任曹艷林表示,《指引》對(duì)人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用既積極又慎重,采用了參考場(chǎng)景的方式,補(bǔ)全了人工智能發(fā)展的第四個(gè)環(huán)節(jié)——具體場(chǎng)景,使得人工智能的應(yīng)用更加全面和具體。《指引》中的13類應(yīng)用場(chǎng)景涵蓋了醫(yī)療服務(wù)的各個(gè)方面,包括診斷、治療、藥物研發(fā)、醫(yī)院管理等,是目前而言最全面的場(chǎng)景應(yīng)用。

中國(guó)信息通信研究院云計(jì)算與大數(shù)據(jù)研究所生物科技部副主任崔偉男談到,《指引》中涉及的83個(gè)醫(yī)療應(yīng)用場(chǎng)景覆蓋了從患者入院到出院的整個(gè)流程。這意味著人工智能技術(shù)的應(yīng)用不再局限于單一的醫(yī)療服務(wù)環(huán)節(jié),而是貫穿于整個(gè)醫(yī)療服務(wù)鏈條,構(gòu)建了一個(gè)全方位、多角度的智能醫(yī)療服務(wù)體系。

崔偉男指出,醫(yī)療服務(wù)的流程錯(cuò)綜復(fù)雜,涉及多個(gè)科室和部門(mén),包括診斷、檢查、治療、用藥、醫(yī)保、康復(fù)等多個(gè)環(huán)節(jié)。這些環(huán)節(jié)相互影響,決策因素繁雜。如何高效地收集和整合利用影響醫(yī)療決策的數(shù)據(jù),為醫(yī)護(hù)人員提供更好的決策支持,一直是一個(gè)挑戰(zhàn)。而這份《指引》的發(fā)布,為衛(wèi)生健康行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了新的方向和思路,也為人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的深度融合和應(yīng)用提供了政策支撐和實(shí)踐路徑。

提高醫(yī)療服務(wù)效率

在醫(yī)療AI應(yīng)用的眾多場(chǎng)景之中,影像AI是最早出現(xiàn)也是應(yīng)用最廣泛的。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),截至2024年上半年,中國(guó)已有90多款人工智能醫(yī)學(xué)影像輔助診斷軟件獲批NMPA三類醫(yī)療器械證,涵蓋心血管疾病、肺部疾病等多個(gè)領(lǐng)域。

在醫(yī)學(xué)影像智能輔助診斷方面,《指引》強(qiáng)調(diào)應(yīng)用人工智能從海量影像中準(zhǔn)確快速發(fā)現(xiàn)微小病灶,直觀定位病灶,實(shí)現(xiàn)骨折、肺癌、肝癌、皮膚癌、顱內(nèi)動(dòng)脈瘤等疾病精準(zhǔn)早篩。這一技術(shù)的應(yīng)用,不僅提高了診斷的準(zhǔn)確性和效率,也緩解了醫(yī)生閱片的壓力。

“在醫(yī)療服務(wù)方面,影像閱片是發(fā)展最快的領(lǐng)域之一,因?yàn)橛跋駭?shù)據(jù)比較標(biāo)準(zhǔn)化,數(shù)據(jù)質(zhì)量較好。未來(lái),智能分診和醫(yī)院服務(wù)流程優(yōu)化等應(yīng)用場(chǎng)景也有望快速發(fā)展?!辈芷G林談到。

此外,基層醫(yī)療與人工智能的結(jié)合也是《指引》關(guān)注的重點(diǎn)之一。曹艷林表示,基層全科醫(yī)生智能輔助決策,即通過(guò)人工智能技術(shù)結(jié)合基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的常見(jiàn)慢性病,構(gòu)建基層全科醫(yī)生診療輔助決策應(yīng)用,可以提高基層醫(yī)療水平,解決老百姓看病難的問(wèn)題。

不過(guò),曹艷林強(qiáng)調(diào),在人工智能應(yīng)用的過(guò)程中,一個(gè)非常重要的方面是明確其邊界,不可越界。例如,在醫(yī)療咨詢過(guò)程中,人工智能應(yīng)作為輔助工具,而不應(yīng)直接替代醫(yī)生的決策角色。醫(yī)生在使用這些工具時(shí),必須保持責(zé)任心,不能完全依賴平臺(tái)的結(jié)果,而忽視自己的專業(yè)判斷,否則將喪失醫(yī)師的主體地位,進(jìn)而可能導(dǎo)致醫(yī)療質(zhì)量和安全問(wèn)題。

“如果醫(yī)生過(guò)度依賴AI診斷,那么診斷可能會(huì)變得過(guò)于標(biāo)準(zhǔn)化,忽視了患者的個(gè)性化需求和不同情況,從而缺乏精準(zhǔn)性,甚至可能導(dǎo)致誤診?!辈芷G林談到。

加速新藥研發(fā)進(jìn)程

2024年,諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)授予了人工智能領(lǐng)域。得益于科學(xué)家們?cè)谶@一領(lǐng)域取得的成就,人們現(xiàn)在可以通過(guò)計(jì)算軟件設(shè)計(jì)蛋白質(zhì),還可通過(guò)人工智能預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)。

人工智能在生命科學(xué)領(lǐng)域創(chuàng)造出來(lái)的巨大價(jià)值不言而喻。

而在新藥研發(fā)中,人工智能技術(shù)的應(yīng)用也正在影響著人類的健康未來(lái)。數(shù)據(jù)顯示,2010年至2021年間,全球由AI參與的藥物研發(fā)項(xiàng)目數(shù)量由6個(gè)增長(zhǎng)至158個(gè)。2024年,這一趨勢(shì)更加明顯,AI制藥技術(shù)的快速發(fā)展,讓新藥研發(fā)的部分環(huán)節(jié)提速百倍。

AI在藥物研發(fā)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在靶點(diǎn)篩選、藥物活性分子發(fā)現(xiàn)、臨床前研究、臨床試驗(yàn)等多個(gè)環(huán)節(jié)。特別是在藥物早期的發(fā)現(xiàn)過(guò)程中,AI技術(shù)可以運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法,快速篩選出針對(duì)靶點(diǎn)有效的藥物活性分子,大大加快了藥物開(kāi)發(fā)的進(jìn)程。

此外,AI技術(shù)還可以通過(guò)基因序列、蛋白質(zhì)序列產(chǎn)生蛋白質(zhì)三維空間模型,讓靶點(diǎn)實(shí)現(xiàn)視覺(jué)化,以便醫(yī)療人員觀察到靶點(diǎn)上適合藥物分子起作用的位置。在臨床試驗(yàn)階段,通過(guò)利用臨床研究數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,AI可以對(duì)病人進(jìn)行精準(zhǔn)分型,從而更精準(zhǔn)地實(shí)施藥物治療。

《指引》中也提到AI在智能藥物研發(fā)中的應(yīng)用,包括智能藥物研發(fā)、智能藥物臨床試驗(yàn)輔助、智能藥品臨床綜合評(píng)價(jià)輔助等。這些應(yīng)用有望縮短藥物研發(fā)周期,降低成本,提高研發(fā)成功率,為新藥研發(fā)帶來(lái)革命性的變化。

“藥物研發(fā)是人工智能的一個(gè)重要應(yīng)用場(chǎng)景?!辈芷G林表示,在藥物研發(fā)中,確定化學(xué)分子是最核心的部分。過(guò)去,這個(gè)過(guò)程通常需要通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)和測(cè)試來(lái)完成。然而,現(xiàn)在人工智能可以通過(guò)算法模擬來(lái)快速確定化學(xué)分子,從而大大加速了藥物研發(fā)的進(jìn)程,并節(jié)約了大量的成本。

醫(yī)療AI前景廣闊 但需應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)安全與倫理法律挑戰(zhàn)

盡管醫(yī)療AI發(fā)展如火如荼,但應(yīng)用過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)仍不容忽視。

“在醫(yī)療數(shù)據(jù)合作的過(guò)程中,數(shù)據(jù)安全成為了首要關(guān)注點(diǎn)?!辈芷G林談到,企業(yè)從醫(yī)療機(jī)構(gòu)獲取數(shù)據(jù)時(shí),必須做好數(shù)據(jù)管理工作,明確數(shù)據(jù)的使用范圍和保護(hù)措施,以確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。此外,醫(yī)療機(jī)構(gòu)也要秉承著患者知情同意的原則,來(lái)進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)的相關(guān)研究。對(duì)于歷史數(shù)據(jù)的合法使用,可以給予相關(guān)的授權(quán)豁免。

崔偉男也強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的重要性。他建議,應(yīng)做好數(shù)據(jù)安全和保護(hù)措施,如實(shí)施強(qiáng)大的數(shù)據(jù)匿名化技術(shù),建立安全的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)程序,并在數(shù)據(jù)采集過(guò)程嚴(yán)格遵守倫理標(biāo)準(zhǔn),讓患者和醫(yī)生知悉數(shù)據(jù)的流向,提高透明度?!爸挥袑?shí)現(xiàn)醫(yī)療人工智能倫理問(wèn)題的有效治理,才能讓醫(yī)療人工智能發(fā)揮并創(chuàng)造真正的技術(shù)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。”

談及醫(yī)療AI的未來(lái)發(fā)展,曹艷林認(rèn)為,我國(guó)醫(yī)療AI還處于興起發(fā)展階段,未來(lái)會(huì)走向快速發(fā)展階段?!拔磥?lái)還可以加強(qiáng)在傳染病監(jiān)測(cè)和慢病管理等方面的人工智能應(yīng)用。通過(guò)人工智能技術(shù)加強(qiáng)傳染病監(jiān)測(cè)和預(yù)警,可以快速發(fā)散各種新發(fā)傳染病和重大疫情的監(jiān)測(cè)信息,提高疫情防控能力。同時(shí),利用人工智能技術(shù)進(jìn)行慢病隨訪和預(yù)后管理,也可以提高慢病管理的效果和質(zhì)量。”

“我國(guó)醫(yī)療AI正處在從1.0向2.0邁進(jìn)的階段。未來(lái),隨著大模型與醫(yī)療領(lǐng)域的結(jié)合,人工智能將很快滲透到醫(yī)療行業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)?!贝迋ツ姓J(rèn)為,大模型通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大規(guī)模文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練,能夠生成式地處理實(shí)際數(shù)據(jù)實(shí)例,這些數(shù)據(jù)在訓(xùn)練中具有相似的分布特征。這種生成式的人工智能模型在未來(lái)的診斷、臨床決策支撐、虛擬醫(yī)療助手等方面都將會(huì)有很大的提升。

“醫(yī)療人工智能已經(jīng)發(fā)展到了一個(gè)新階段,雖然還存在一些問(wèn)題,但作為一項(xiàng)有前景、可以產(chǎn)生顛覆性創(chuàng)新的技術(shù),它將為提高醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量、推動(dòng)醫(yī)學(xué)研究以及整個(gè)社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。”崔偉男最后談到。

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