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人工智能正以前所未有的速度滲透到生活的方方面面，而在醫(yī)療領(lǐng)域的運(yùn)用無(wú)疑是我們普通人所關(guān)心的話題。
今年，由清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院的＂ＡＩ醫(yī)院＂已經(jīng)進(jìn)入內(nèi)測(cè)階段，預(yù)計(jì)很快將正式上線。上線后，我們普通用戶可以與其中的ＡＩ醫(yī)生交流，進(jìn)行疾病診斷。而在上海市東方醫(yī)院，ＡＩ醫(yī)生已經(jīng)在門急診和重癥醫(yī)學(xué)科的臨床工作中大顯身手。ＡＩ醫(yī)生讓醫(yī)療行業(yè)變得更加高效，從提高診療效率到提供個(gè)性化的健康管理服務(wù)，它將深刻影響我們的就醫(yī)體驗(yàn)。
１． 從＂等醫(yī)生＂到＂醫(yī)生等你＂，ＡＩ醫(yī)生提升普通人的診斷效率
公開數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)３％的三甲醫(yī)院承擔(dān)了４２％的診療人次。【１】好的醫(yī)生通常一號(hào)難求，即使好不容易掛上號(hào)，也只不過(guò)是完成萬(wàn)里長(zhǎng)征的第一步。對(duì)于大多數(shù)人來(lái)說(shuō)，去醫(yī)院就診常常意味著排長(zhǎng)隊(duì)、等待診斷。尤其是當(dāng)就診人群集中時(shí)，醫(yī)生忙碌的工作節(jié)奏使得看病的過(guò)程變得更加焦慮和漫長(zhǎng)。而不用排隊(duì)候診，只需要?jiǎng)觿?dòng)手指頭，＂醫(yī)生＂就能為你看病，這就是ＡＩ醫(yī)生給我們每個(gè)普通人帶來(lái)最直接的改變。
例如，現(xiàn)在ＡＩ醫(yī)生能加速醫(yī)療流程。ＡＩ能夠幫助醫(yī)生減少大量重復(fù)性和事務(wù)性的工作，如信息錄入、病例查詢、診療記錄整理等。我們可以把個(gè)人信息錄入到系統(tǒng)里面，ＡＩ可以基于我們的病歷信息和最新的醫(yī)學(xué)知識(shí)，自動(dòng)從電子病歷中提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)，智能整合，自動(dòng)生成符合經(jīng)典ＳＯＡＰ結(jié)構(gòu)的決策報(bào)告，這樣，醫(yī)生在診療過(guò)程中可以減少時(shí)間在文書工作上，把更多而的時(shí)間用在給我們看病上，而不是在看錄入的信息，看病例等上面。【２】
２． ＂專人專醫(yī)？＂ＡＩ醫(yī)生為你提供個(gè)性化的健康管理
ＡＩ醫(yī)生不僅僅是傳統(tǒng)意義上的＂診斷工具＂，它還可以為每個(gè)人提供更加個(gè)性化的健康管理服務(wù)。通過(guò)對(duì)個(gè)人健康數(shù)據(jù)的持續(xù)監(jiān)測(cè)和分析，ＡＩ能夠?yàn)槲覀兲峁┚珳?zhǔn)的健康建議，從而及時(shí)調(diào)整身體狀況。
ＡＩ醫(yī)生提供個(gè)性化健康管理的原理基于人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)。首先，ＡＩ醫(yī)生通過(guò)收集我們上傳的多維度健康數(shù)據(jù)，包括病歷、生活習(xí)慣、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)等，建立詳細(xì)的健康檔案。這些數(shù)據(jù)通過(guò)智能化的采集和整合技術(shù)，確保信息的全面性和準(zhǔn)確性。隨后，ＡＩ醫(yī)生利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，識(shí)別出我們身體上的潛在風(fēng)險(xiǎn)和問(wèn)題。例如通過(guò)監(jiān)測(cè)生理參數(shù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)可能的健康異常。
最后，ＡＩ系統(tǒng)根據(jù)分析結(jié)果，結(jié)合最新的醫(yī)學(xué)研究和治療指南，為我們制定出量身定制的健康管理方案，包括飲食、運(yùn)動(dòng)、藥物使用和定期體檢等內(nèi)容。這些方案會(huì)根據(jù)我們的反饋和健康變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，以確保治療效果。ＡＩ醫(yī)生通過(guò)智能化的數(shù)據(jù)處理與分析，為我們提供科學(xué)、個(gè)性化、持續(xù)優(yōu)化的健康管理，實(shí)現(xiàn)更高效、精準(zhǔn)的健康維護(hù)和疾病預(yù)防。【３】
目前國(guó)內(nèi)有不少的ａｉ醫(yī)生軟件通過(guò)個(gè)性化健康管理，為不同職業(yè)群體提供了高效的醫(yī)療服務(wù)和健康指導(dǎo)。比如在嬰幼兒護(hù)理員、上班族、外賣配送員等多個(gè)場(chǎng)景中，ＡＩ醫(yī)生根據(jù)他們的具體癥狀和需求，提供及時(shí)的醫(yī)療建議和生活方式調(diào)整，幫助他們快速應(yīng)對(duì)突發(fā)健康問(wèn)題，如發(fā)燒、胃腸不適、頸椎病等。通過(guò)早期發(fā)現(xiàn)疾病、個(gè)性化治療方案的推送，ＡＩ醫(yī)生有效降低了醫(yī)療成本和病痛負(fù)擔(dān)。【４】
此外，ＡＩ醫(yī)生還為亞健康，慢性病群體提供健康管理、慢性病監(jiān)控等服務(wù)，幫助用戶養(yǎng)成健康習(xí)慣，提升整體生活質(zhì)量。這種創(chuàng)新的健康管理模式，極大地提升了普通人的健康保障水平，推動(dòng)了醫(yī)療資源的普惠化。
３． ＂精準(zhǔn)診斷！＂ＡＩ醫(yī)生改善診斷準(zhǔn)確性，避免誤診誤治
對(duì)于大部分患者來(lái)說(shuō)，被醫(yī)生誤診是一個(gè)難以接受的事實(shí)，實(shí)際上也造成了很多醫(yī)患矛盾。盡管罕有報(bào)道和宣傳，但大量研究已證實(shí)診斷錯(cuò)誤是醫(yī)療過(guò)程中面臨的最嚴(yán)重的問(wèn)題之一。２０１５年的美國(guó)國(guó)家科學(xué)院、工程院和醫(yī)學(xué)院的調(diào)查報(bào)告表明：診斷錯(cuò)誤的發(fā)生率沒(méi)有明顯改善。該報(bào)告指出：保守估計(jì)，每年有５％的成年人會(huì)經(jīng)歷診斷錯(cuò)誤，并且大多數(shù)人一生中至少會(huì)經(jīng)歷一次。【５】
傳統(tǒng)醫(yī)生在診斷中面臨時(shí)間限制、信息過(guò)載和個(gè)體經(jīng)驗(yàn)差異等局限性。由于門診時(shí)間短，醫(yī)生往往依賴直覺(jué)和經(jīng)驗(yàn)快速做決策，容易忽視潛在的診斷可能性。此外，醫(yī)生可能因疲勞或工作壓力而出現(xiàn)錯(cuò)誤，而對(duì)于復(fù)雜或罕見的病例，傳統(tǒng)醫(yī)療體系難以處理所有相關(guān)數(shù)據(jù)，容易出現(xiàn)誤診或漏診。
相比之下，ＡＩ醫(yī)生能在短時(shí)間內(nèi)處理大量復(fù)雜數(shù)據(jù)，包括影像、實(shí)驗(yàn)結(jié)果和電子歷等，不受經(jīng)驗(yàn)盲區(qū)與疲勞影響。ＡＩ通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型不斷優(yōu)化，能識(shí)別出微妙的疾病跡象，尤其在罕見病和疑難病例的診斷上表現(xiàn)出色。ＡＩ無(wú)偏見、無(wú)疲勞，不受情緒和主觀因素干擾，能提供更加客觀、精準(zhǔn)的診斷建議，從而減少誤診的概率。【６】
ＡＩ醫(yī)生診斷的準(zhǔn)確性將在各方面的研究支持下大踏步前進(jìn)。２０２３年，汕頭國(guó)際眼科中心的研究團(tuán)隊(duì)在《Ｎａｔｕｒｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ》上發(fā)布了一項(xiàng)研究成果，該研究開發(fā)了一種基于不確定性評(píng)估的開放集學(xué)習(xí)模型（ＵＩＯＳ）。該模型旨在解決傳統(tǒng)ＡＩ在實(shí)際應(yīng)用中無(wú)法識(shí)別未見過(guò)的疾病、不典型表現(xiàn)或低質(zhì)量數(shù)據(jù)的問(wèn)題。在處理不典型疾病或低質(zhì)量影像時(shí)，ＵＩＯＳ能夠有效識(shí)別出高風(fēng)險(xiǎn)的病例，避免了誤診的風(fēng)險(xiǎn)。例如，在處理外部測(cè)試集時(shí)，ＵＩＯＳ模型的準(zhǔn)確率仍保持在９７％以上。【７】在未來(lái)，該模型將被運(yùn)用在在眼科診斷上，顯著提高普通人在眼科上的診斷準(zhǔn)確性，避從而免誤診導(dǎo)致的醫(yī)療事故。
從縮短就診等待時(shí)間、提升診療效率，到為每個(gè)人提供個(gè)性化健康管理，改善誤診率，ＡＩ醫(yī)生不僅優(yōu)化了醫(yī)療資源配置，還為我們帶來(lái)了更高效、更精準(zhǔn)的健康服務(wù)。未來(lái)，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，ＡＩ醫(yī)生將進(jìn)一步融合更多醫(yī)學(xué)知識(shí)，推動(dòng)醫(yī)療體系的智能化、普惠化，讓每個(gè)人都能享受到更精準(zhǔn)、更便捷的醫(yī)療服務(wù)。人工智正在成為推動(dòng)醫(yī)療行業(yè)變革的核心力量，開創(chuàng)更健康、更智慧的未來(lái)。
參考資料：
【１】國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)． 《２０２３ 年我國(guó)衛(wèi)生健康事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》． 國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)， ２０２３， ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｈｃ．ｇｏｖ．ｃｎ／ｇｕｉｈｕａｘｘｓ／ｆｉｌｅｓ．
【２】醫(yī)聯(lián)健康． （２０２４， １２月２３日）． ＡＩ人工智能給醫(yī)院、醫(yī)生帶來(lái)什么便利？知乎． ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｚｈｉｈｕ．ｃｏｍ／ｑｕｅｓｔｉｏｎ／６２２６４６９９９１
【３】續(xù)蕾， ＆ 劉玉江． （２０２４， １２月１１日）． 人工智能驅(qū)動(dòng)個(gè)性化醫(yī)療：解鎖精準(zhǔn)健康服務(wù)新篇章． 光明網(wǎng)． ｈｔｔｐｓ：／／ｈｅａｌｔｈ．ｇｍｗ．ｃｎ／２０２４－１２／１１／ｃｏｎｔｅｎｔ＿３７７３２３２０．ｈｔｍ
【４】小馬． （２０２４年７月２５日）． ＂醫(yī)小智－ＡＩ家庭醫(yī)生＂：從日常健康到職業(yè)病的全能解決方案． 醫(yī)小智． ｈｔｔｐｓ：／／ｍｐ．ｗｅｉｘｉｎ．ｑｑ．ｃｏｍ／ｓ／ｅｂｑＰｃＴＸＹｏｌｌｎ７ｙ８３ｂｚＨｉ＿Ａ
【５】Ｎａｔｉｏｎａｌ Ａｃａｄｅｍｉｅｓ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ， Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， ａｎｄ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ． （２０１５）． Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｉｎ ｈｅａｌｔｈ ｃａｒｅ． Ｔｈｅ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ａｃａｄｅｍｉｅｓ Ｐｒｅｓｓ． ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１７２２６／２１７９４
【６】閻影． （２０２４）． 幫助醫(yī)生消除誤診人工智能（ＡＩ）是個(gè)好幫手． 科學(xué)網(wǎng)博客． 轉(zhuǎn)載地址：ｈｔｔｐｓ：／／ｂｌｏｇ．ｓｃｉｅｎｃｅｎｅｔ．ｃｎ／ｂｌｏｇ－３３０２１５４－１４２０７０５．ｈｔｍｌ．
【７】Ｗａｎｇ， Ｍｅｎｇ， ｅｔ ａｌ． ＂Ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ－ｉｎｓｐｉｒｅｄ Ｏｐｅｎ Ｓｅｔ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ｆｏｒ Ｒｅｔｉｎａｌ Ａｎｏｍａｌｙ
Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ．＂ ａｒＸｉｖ， ２０２３， ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．４８５５０／ａｒＸｉｖ．２３０４．０３９８１．
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