近年來,隨著人工智能技術不斷成熟,我們看到了AI從科研實驗室走向臨床一線,也看到了AI與醫(yī)學診療全流程深度融合帶來的希望。從治療決策、資源均衡、患者隨訪到心理陪伴,AI正在多維度重塑醫(yī)療體系,也讓“普惠醫(yī)療”從愿景變成現實。


比如螞蟻集團近期推出的AI健康應用AQ,是醫(yī)療AI產品演進的重要代表。它集成了AI問診、報告解讀、就診推薦、健康數據分析等多個核心能力,并已鏈接全國5000多家醫(yī)院資源,為廣大患者提供觸手可及的智能服務,展現出相當的應用潛力。


我認為,AQ的推出正好回應了腫瘤醫(yī)療當前面臨的三大困境:一是治療方案復雜、決策難度大,隨著腫瘤治療從單一模式轉向手術、化療、放療等多手段綜合治療,這就需要醫(yī)生基于最新的研究證據和個人經驗進行判斷,這并非易事;二是優(yōu)質資源集中、基層診療難,比如我國三級醫(yī)院僅占醫(yī)療機構總數 7.8%,卻承擔超 50% 門診量,很多基層醫(yī)院難以提供規(guī)范化診療;三是長期隨訪薄弱、康復難以保障。這些問題,相當程度制約了當前的癌癥治療水平。


但AI卻是非常有針對性的工具。在治療方案制定方面,AI可整合患者多維數據,通過算法快速分析,從海量研究證據和臨床案例中篩選出適配方案,這種數據整合的能力,遠比普通人的“博聞強識”要更全面。而MD安德森癌癥中心的研究也顯示,AI輔助決策能使難治性乳腺癌的治療有效率大幅提升。


針對優(yōu)質醫(yī)療資源分布不均,AI智能體讓三甲醫(yī)院專家的診療能力突破時空限制?;颊咧恍柰ㄟ^手機,就能獲得基于最新臨床指南的專業(yè)建議,這顯著降低了異地就醫(yī)率。


AQ應用整合國內名醫(yī)AI智能體7×24小時在線服務患者,患者通過AQ就能獲取專業(yè)建議,減少對大城市醫(yī)院的依賴,顯著緩解患者因異地就醫(yī)帶來的身心負擔與經濟壓力,避免了長途跋涉對治療期患者身體的損耗。


至于隨訪問題,AI同樣作用巨大。AI借助可穿戴設備實時收集患者健康數據,如心率、血壓等,及時發(fā)現異常并預警。此外通過對患者上傳的復查報告及檢查結果進行AI分析并及時預警,可以幫助醫(yī)生制定更合理隨訪計劃。AI還能通過自然語言處理技術,識別患者情緒線索,為其提供心理支持,助力患者長期康復。


AI應用事實上也拓展了醫(yī)療的可能,創(chuàng)造了過去人們無法想象的醫(yī)療路徑。比如在AQ上就有我的數字分身,此前我的分身曾接待過一位患者的深夜來電:一位晚期乳腺癌患者在深夜向“我”傾訴治療困境,系統(tǒng)立即啟動危機干預流程,通過挖掘其"想看到女兒大學畢業(yè)"的心理支點,配合預后數據可視化展示,最終幫助患者重建治療信心。這種7×24小時的心理支持,正是傳統(tǒng)醫(yī)療難以實現的。


秦文星在AQ上的“AI分身”。


而且AI也不只是完成醫(yī)療任務,還可以實現面向普通人的知識普及。當前網絡健康信息紛繁復雜,大部分患者都會通過搜索引擎獲取信息,但許多內容存在大量醫(yī)學謬誤,可能會嚴重誤導患者。AI助手的出現或許能基于CSCO權威指南自動生成適配患者的內容,將復雜的醫(yī)學概念轉化為易懂的表述,同時還能智能識別患者提問中的誤區(qū)并即時糾正,粉碎謠言。


就像AQ整合百位名醫(yī)AI分身,通過圖文、視頻等形式傳播專業(yè)腫瘤防治知識。由此它可提供個性化教育,根據患者不同階段需求推送內容,新診斷患者可獲取疾病基礎與治療選擇知識,康復期患者能得到康復鍛煉指導。由此,全方位提升患者對疾病的認知和自我管理能力。


當然,我們也需要擺正AI的位置?,F階段AI無法完全替代醫(yī)生的判斷,但我們可以構建一種“人機協(xié)同”的醫(yī)療服務新范式:建立透明的AI決策路徑,加強醫(yī)生與AI的協(xié)同,明確“AI輔助、醫(yī)生主導”模式,并通過科普教育,讓公眾了解AI在醫(yī)療中的作用和局限。這樣可以明確AI的角色,也可以逐步消除患者對AI的誤解和擔憂,為AI在醫(yī)療中的應用找到合理定位。


從長遠來看,AI醫(yī)療的一個長期愿景就是“普惠”,AI已經呈現了這種潛力,普惠醫(yī)療的本質,是通過技術創(chuàng)新實現優(yōu)質醫(yī)療資源的“均質化”供給,讓每一位患者無論身處何地,都能享受到規(guī)范、專業(yè)的醫(yī)療服務。


不過要實現真正的醫(yī)療普惠仍面臨多重挑戰(zhàn),仍存在技術推廣和人才培養(yǎng)等障礙。比如數據的標準,現在醫(yī)療機構間的數據異構性嚴重,術語體系、報告模板和采集參數的不統(tǒng)一,阻礙了數據的安全流通與應用部署;比如說AI醫(yī)療產品在鄉(xiāng)鎮(zhèn)間受限于網絡條件、設備配套,應用效果不佳;比如醫(yī)生自身的接受度,現在不少同行還是把AI當“高級計算器”,遇到復雜病例還是更相信自己的經驗。


要回應這些挑戰(zhàn),我認為未來還需要從建立統(tǒng)一的數據標準、培養(yǎng)既懂醫(yī)療又懂AI的復合型人才、提升醫(yī)院的AI應用硬件、組織相關的AI技能培訓等方面著手,不斷充實AI應用的土壤。要實現真正的醫(yī)療普惠或許路還長,但以AQ為代表的AI應用方向是對的,它正在大幅度改善AI產品的專業(yè)度、可信度和可觸達性,使三甲醫(yī)院的診療標準、資源技術下沉到包括偏遠鄉(xiāng)村在內的廣袤區(qū)域、各個角落。


我想,AI醫(yī)療已經為我們展現了一個令人振奮的前景,我們應當積極地擁抱AI。而未來如何借助AI,進一步撬動醫(yī)療體系更深層次的變革,也還需要我們不斷地摸索和實踐。


文/秦文星(復旦大學附屬腫瘤醫(yī)院主任醫(yī)師)

編輯/鄭偉彬

校對/王心