AI醫(yī)療應(yīng)用探索繼續(xù)深入 AI醫(yī)生應(yīng)成為真人醫(yī)生有益補充而非替代

每經(jīng)記者 陳星    每經(jīng)編輯 張海妮    

今年以來，大模型在各個行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用如火如荼，醫(yī)療領(lǐng)域也不例外。

在這一背景下，以“AI醫(yī)療 智領(lǐng)未來”為主題的2023首屆AI醫(yī)學大會在成都召開。

會上，AI學術(shù)委員會宣布成立，諾貝爾生理學或醫(yī)學獎獲得者、德國生物物理學家厄溫·內(nèi)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(nèi)分泌、消化、泌尿、神經(jīng)、呼吸、腫瘤、心血管、腎病、全科等疾病領(lǐng)域的頂級專家。醫(yī)聯(lián)集團創(chuàng)始人兼CEO王仕銳在會議上宣布，公司將啟動MedGPT臨床試驗。據(jù)悉，今年11月，醫(yī)聯(lián)將聯(lián)合四川大學華西醫(yī)院等6家三甲醫(yī)院，多家二級醫(yī)院、基層醫(yī)院，以及醫(yī)聯(lián)AI學術(shù)委員會的專家們開展一項迄今為止全球最大規(guī)模的AI醫(yī)療臨床項目。

AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用應(yīng)基于臨床需求

AI技術(shù)取得重大進步以來，AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用一直被業(yè)內(nèi)外所關(guān)注。

近日，2023首屆AI醫(yī)學大會在成都舉行。會上，多位醫(yī)學領(lǐng)域?qū)＜?、產(chǎn)業(yè)人士對AI醫(yī)療取得的進步和發(fā)展前景、挑戰(zhàn)瓶頸等話題進行了探討。

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會上，中華醫(yī)學會消化內(nèi)鏡學分會候任主任委員、上海長海醫(yī)院消化內(nèi)科執(zhí)行主任金震東談到，過去AI技術(shù)在醫(yī)學領(lǐng)域的應(yīng)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(nèi)鏡等細分領(lǐng)域?qū)@一技術(shù)的應(yīng)用在加強。

他進一步談及，AI在消化內(nèi)鏡領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括：質(zhì)量控制——AI可以監(jiān)控檢查漏診率；圖像分析——膠囊內(nèi)鏡檢查可能產(chǎn)生近萬張圖像，AI可以輔助進行圖像分析等等。

北京醫(yī)院泌尿外科科室行政主任劉明在題為《人工智能技術(shù)在老年前列腺疾病領(lǐng)域中的應(yīng)用》的演講中首先談到，AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用應(yīng)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(yīng)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(shù)三甲醫(yī)院的少數(shù)醫(yī)生，大部分醫(yī)生在前列腺影像診斷方面的經(jīng)驗非常缺乏。在這一方向，AI技術(shù)就有很大的利用空間，現(xiàn)在已經(jīng)有不止一家公司在做AI診斷前列腺癌的技術(shù)系統(tǒng)，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(lǐng)域的人工智能十分復雜，不同廠家的設(shè)備、各個醫(yī)院的設(shè)備參數(shù)之間的差異遠比CT等影像設(shè)備要大，因此AI技術(shù)在核磁影像方向的應(yīng)用還有很長的路要走。

除了在影像方面的應(yīng)用，AI在前列腺癌領(lǐng)域的應(yīng)用還延伸到了穿刺中。目前，已經(jīng)有針對前列腺癌的穿刺機器人出現(xiàn)，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(zhàn)。

中國信息通信研究院云計算與大數(shù)據(jù)研究所副所長閔棟則分享道，目前GPT生態(tài)正在不斷擴大與垂直領(lǐng)域的融合，醫(yī)療領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)了電子病歷、臨床決策支持系統(tǒng)等案例，有效提升了醫(yī)療服務(wù)能力。

AI醫(yī)生應(yīng)作為真人醫(yī)生的有益補充

在診療環(huán)節(jié)，也已經(jīng)有了AI應(yīng)用的案例出現(xiàn)。

今年5月，醫(yī)聯(lián)發(fā)布了國內(nèi)首款自主研發(fā)的醫(yī)療大語言模型——MedGPT，被稱為國內(nèi)首位“AI醫(yī)生”。據(jù)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(guān)鍵問題是，“AI醫(yī)生”能否在嚴肅醫(yī)療環(huán)境中準確而克制地發(fā)揮作用？對此，醫(yī)聯(lián)集團創(chuàng)始人兼CEO王仕銳在前述會議上表示，診療準確性是AI醫(yī)療的第一準則。

今年6月，MedGPT與來自四川大學華西醫(yī)院的10位主治醫(yī)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(jié)果顯示，真人醫(yī)生與AI醫(yī)生的結(jié)果一致性達到96%。

但從實踐中看，目前AI醫(yī)療還存在較多發(fā)展瓶頸。如若單純依靠大模型來執(zhí)行臨床診療任務(wù)，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(shè)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(jié)構(gòu)上的局限性，大語言模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算無法做到安全有效地獨立完成臨床診療任務(wù)。”

多位醫(yī)療專業(yè)人士也在會上表示，醫(yī)療大模型在診療環(huán)節(jié)中的應(yīng)用更多在于輔助判斷，尤其是在醫(yī)療資源分配較弱的地區(qū)及醫(yī)療機構(gòu)。

劉明表示，MedGPT的出現(xiàn)適應(yīng)了當前存在的部分臨床需求。如一線臨床醫(yī)生水平差異較大，三甲醫(yī)院高水平醫(yī)生的診療經(jīng)驗難以復制到所有存在醫(yī)療需求的地方。他認為，雖然如MedGPT、chatbots等AI醫(yī)療實踐目前還無法做到與真人醫(yī)生相當?shù)脑谠\療過程中的同理心、理解力，但這些應(yīng)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(yī)生的有益補充，而非替代。

閔棟則分享道，目前國外醫(yī)療機構(gòu)中已經(jīng)有將醫(yī)療大模型應(yīng)用到乳腺疾病診斷等方向的案例，韓國首爾大學則認為，醫(yī)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(tǒng)的診療輔助系統(tǒng)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(shù)據(jù)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(yī)療文書標準化、患者服務(wù)、醫(yī)院管理、教科研、藥物研發(fā)供應(yīng)、流行病分析等方面都大有可為。

四川大學華西醫(yī)院全科醫(yī)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(yī)療應(yīng)該更多、更強地模擬真人醫(yī)生的思考和行為，并模擬真人醫(yī)生的診療處理作用、過程和效果。

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