AI医疗深度融合机遇与挑战并存

2024年，医疗AI步入转折期，挑战与新生并存。

生成式人工智能（AI）技术正实现从结构化数据处理向高度专业化、强交互性应用的快速跃迁。这一过程不仅蕴含了对既有技术的渐进式优化与扩展（即“量变”），更蕴含了对传统技术框架的颠覆性创新（即“质变”）。

在此背景下，医疗领域因其固有的复杂性与碎片化特征，对AI技术的全面融入需求尤为迫切，尤其，“AI+医疗”的融合已成为当下的显著趋势。

在国内，众多综合性互联网企业以及专注于医疗信息化、互联网医疗服务、智能医疗机器人等领域的专业机构，正积极采纳大型语言模型等尖端科技，持续对其解决方案与产品体系进行优化升级，旨在提升服务的智能化程度与专业效能，以更好地满足行业需求。

值得注意的是，即使在最佳工作状态下，医院每年也会产生约 50 PB 的数据，其中 97% 的数据都被闲置。人工智能可以帮助医疗保健专业人员有效地组织、分类和使用这些信息，从而进行更精确的诊断。

例如，Google 和 Verily开发了一种机器学习算法，用于协助筛查糖尿病视网膜病变 (DR) 和糖尿病黄斑水肿 (DME)，这是导致成人可预防性失明的两大主要原因。它使医生能够将更多的时间用于患者的治疗和管理，而不仅仅是初步诊断。

不难发现，AI医疗领域仍面临诸多挑战，要实现真正意义上的“AI医院”，或将需跨越重重难关。

智能辅助诊断：通过深度学习算法，AI系统能够高效分析X光片、CT、MRI等医学影像资料，精准识别肿瘤、病变等异常结构，辅助医生做出快速准确的诊断。

个性化治疗方案：基于大数据和机器学习技术，AI能够根据患者的遗传信息、生理指标、生活习惯等多维度数据，为患者量身定制治疗方案。

药物研发与发现：通过模拟药物分子与靶点的相互作用，AI能够快速筛选出具有潜力的候选药物，预测其药效、安全性和副作用，从而缩短研发周期，降低研发成本。

智慧医院管理：AI技术在医院的日常管理和运营中同样发挥着重要作用，对海量数据的深度分析，实现了医疗资源的优化配置。

简言之，为树立医院对于前沿技术的正确认知，引导相关产业的快速发展，我国自2016年起便开始围绕AI出台相关政策，从宏观角度出发，推动AI技术在医疗领域的应用，提高医疗服务效率和质量，最终实现医疗行业的智能化升级。

其次，对于医院以外的场景，同样有部分赛道需要沿着政策的方向提前布局。以生物制药为例，“722”事件后，NMPA（当时为CFDA）相继发布了《关于开展药物临床试验数据自查核查工作的公告》《关于调整药物临床试验审评审批的公告》等文件，引发了国内EDC、RTSM市场的繁荣，太美医疗等企业在系统中植入AI，使其顺势成为药企数字化的关键要素。

如今FDA鼓励药企采用数字健康技术（DHT）进行临床试验申办，间接引导着药企的进一步开展转型。以eCOA为例，美国约80%的临床研究都以eCOA的形式进行，欧洲也有60%依照这一路径，而中国只有不到5%的申办方使用了eCOA。

目前，AI也被认为可应用于患者病程管理，在疾病的认知、就诊、治疗、随访等多场景中发挥作用；通过医患不同视角下的多样化场景触达，生成式AI能够使诊疗“更优质”、医生“更专业”、病患“更自主”。

另外，蛋壳研究院发布的《2023医疗人工智能报告》将医疗AI分为影像学AI、生命科学AI(新药AI)、信息学AI三类。信息学AI是一个相对传统的市场，2023年国内信息学AI低调融入各类系统，并借助大语言模型尝试技术内核的跨时代升级。

2023年3月,《新英格兰医学杂志》(NEJM)发表题为《临床医学中的人工智能和机器学习2023》的评论文章，其中提到，人工智能辅助心电图、白细胞分类计数的读取、视网膜照片和皮肤病变的分析以及其他图像处理任务已成为现实，并纳入日常医学实践。除阅读图像外，人工智能还可以在识别可能影响公共卫生的传染病爆发、罕见和常见疾病等许多方面提供帮助。

与此同时，人工智能与医疗的深度融合下，政府监管与时俱进，通过了以《生成式人工智能服务管理暂行办法》为代表的多项法规对生成式AI进行监管，且近年来医疗反腐风暴背景下多环节监管升级，行业政策频频更新。

因此，相关企业需及时跟进，掌握人工智能、数据治理、网络安全等相关政策，结合医疗医药领域的特性，提前预防、及时识别并规避风险。

由于篇幅受限，本次的AI+医疗就先介绍这么多......