国研网 研究员吴洁

 

传统医疗以医生经验和人工诊断为主，依赖手工记录和常规检查，决策周期较长且个性化程度有限。人工智能（以下简称AI）的快速发展正深刻变革医疗服务方式，使其向智能化和高效化迈进。在精准诊断、医学影像分析、个性化治疗以及药物开发等领域，AI的创新不仅显著提升了医疗流程的准确性和效率，还为复杂疾病的早期发现和有效治疗带来了全新可能。这些突破性进展为全球医疗体系应对复杂健康挑战提供了关键技术支持，推动了现代医疗的加速转型，创造出更具影响力的解决方案。AI的快速发展正深刻变革医疗行业，使其向智能化和高效化迈进。

精准诊断与医学影像分析

在传统的医学影像分析中，医生一般依靠个人经验易受主观因素影响，存在一定的误诊和漏诊风险。当前AI发展的已经能够自动化地分析各种医学影像，从X光、CT到MRI，迅速识别微小病灶，并提供量化数据支持。以乳腺癌的早期诊断为例，DeepMind（谷歌旗下企业）开发的AI系统通过深度学习技术分析大量乳腺X射线图像，能够自动检测潜在的癌症病变。实践证明，该AI系统将漏诊率降低了5.7%，并减少了1.2%。该系统的诊断准确率超过了传统放射科医生。此外，AI系统不仅能够提升检测的准确性，还能够处理更大规模的数据集，从而加快诊断速度。AI驱动的早期检测系统将乳腺癌早期诊断的成功率提升了约20%。随着技术的不断进步和算法的优化，未来，AI在医学影像分析中的应用将进一步扩展和发挥巨大的潜力。

个性化医疗

传统的个性化医疗因数据支持不足，其个性化程度有限。与之相比，AI赋能的精准医疗能够推动医疗从“标准化治疗”向“精细化治疗”转变。基因组学是个性化医疗的基石，AI的引入为这一领域带来了突破。通过大数据分析和深度学习算法，AI能够解析海量的基因数据，快速识别与疾病相关的基因变异。例如，IBM的沃森基因组学系统可以在极短的时间内分析超过20万种医学文献和基因序列，将其与患者的基因差异相匹配，帮助医生精准地制定个性化方案。AI将基因组的分析时间总体提高了85%，还提升了肿瘤治疗的精准度，尤其是在复杂的癌症治疗中，其优势极其明显。通过整合全球数百万癌症患者的基因数据和治疗结果，AI还能够发现新的基因变异与疾病之间的潜在关联。这种基于AI的基因组分析，不仅使治疗方案更加个性化，还显着提高了癌症治疗的成功率。

在药物研发方面

传统的药物研发不仅耗时漫长成本高昂，且失败率极高。传统研发模式多采用“一种药物适用于大多数患者”的标准化模式，难以满足个体化需求，导致药物在疗效和适应性上存在局限性。相较之下，AI通过模拟药物分子与生理系统的相互作用，利用深度学习和机器学习从海量生物和化学数据中挖掘潜在规律，快速预测候选药物的疗效和安全性。例如：英矽智能科技有限公司（Insilico）将生成式对抗网络（GAN）和深度学习算法应用于药物分子设计。2019年，英矽智能科技有限公司该团队通过生成式对抗网络（GAN）和深度学习算法，在短短 46 天内完成了从分子设计到合成验证的全过程。这些新设计的分子展示了良好的DDR1抑制活性和药物性质，证明了AI在药物发现和设计中的巨大潜力。DDR1与多种疾病，包括纤维化和癌症等，密切相关，因此该研究成果具有重要的临床应用前景。这项研究是AI在药物发现领域的一次突破，尤其是在加速药物研发周期和提高研发效率方面。验证了AI在药物发现中的巨大潜力。

在医疗资源管理与辅助决策方面

传统医疗资源管理依赖人工规划和经验判断，基于历史数据进行预测和分配，缺乏灵活性，常出现资源闲置或短缺，也限制了资源的最佳配置。AI通过实时整合和分析动态数据，能够精准预测患者需求并优化资源调配，帮助医疗机构在高峰期和突发情况下快速响应，避免资源浪费。例如，谷歌DeepMind与英国国家医疗服务体系（NHS）合作，开发了用于医院运营的AI系统。该系统能够预测住院患者的需求，优化床位管理，减少等待时间，提高医院效率。在医疗物资供应链管理方面，AI可以优化库存管理，预测药品和医疗设备的使用量，防止过多或短缺。不仅如此，AI能够通过算法生成最优的排班方案，确保医院始终有合适的医护人员在岗。在临床辅助决策方面，AI可以从患者的电子健康记录中提取关键信息，综合分析病史、检查结果、用药记录等，为医生提供全面的患者概况，在开具处方时，自动检查药物之间的相互作用，提醒医生可能的副作用或过敏反应，保障患者用药安全。综合临床指南，AI系统可以为医生提供诊断和治疗建议。

公共卫生与疫情监测

AI在公共卫生领域也发挥着重要作用，尤其是在疾病监测和疫情预警方面。AI可以利用流行病学数据、人口流动信息、环境因素等，建立疾病传播模型，预测疫情的发展趋势，及时预警，支持公共卫生决策。例如：加拿大公司BlueDot公司通过AI驱动的算法，实时监测全球范围内的传染病信息。BlueDot的系统每天24小时、每15分钟扫描65种语言的新闻报道、动植物疾病报告和流行官方。2019年12月31日，BlueDot的系统检测到武汉地区出现了27例不明原因肺炎病例公告，通报其客户发布预警，建议避免前往武汉等地区。此警告比美国疾病控制与预防中心（CDC）于2020年1月6日发布的消息还要早。此外，BlueDot还利用全球采集数据，预测了病毒的传播路径，准确预见了新冠病毒扩散到曼谷、首尔、台北和东京等城市。该公司的团队由医生和程序员组成，设计了疾病监测分析程序，利用自然语言处理和机器学习技术，筛选多种语言的新闻报道，以及边境数据和动物疾病暴发的报道。在完成自动数据筛选后，流行病学家会从科学角度检查结论的合理性，然后将报告发送给政府、企业和公共卫生组织等客户。通过这种方式，BlueDot在新冠疫情的早期阶段发挥了重要作用，展示了AI和大数据在公共卫生监测和预警中的潜力。

外科手术中的应用

AI在外科手术中的应用正在逐步改变全球医疗行业的格局，提升了手术的精准度、安全性和效率。目前，AI技术在外科手术中的应用主要有手术机器人、术前规划、实时影像等，随着技术的不断进步，AI在手术中的作用越来越重要，特别是在复杂和高风险的外科手术中，AI不仅能够减轻医生的工作负担，而且提高了患者的治疗速度。在全球范围内，外科手术机器人技术已取得显著的进展，美国直觉手术公司（Intuitive Surgical Inc）生产的达芬奇机器人自2000年问世以来，已在全球范围内广泛应用，尤其在微创手术、泌尿科、妇科、胸外科等领域，表现出卓越的精准性和灵活性。通过其高清三维视野和多自由度的机械臂，外科医生能够更精确地进行手术，极大地减少患者的创伤和恢复时间。此外，达芬奇机器人还具备术中图像分析和智能实时辅助手术的能力，有助于提高手术的成功率并降低人为失误。

在中国，随着AI技术的快速发展，AI在外科手术中的应用也逐渐得到推广。我国的一些顶尖医院，如北京协和医院和华西医院，已率先引入手术机器人和AI辅助系统，推动外科手术手术的自动化。近年来，国内的AI技术公司也在加速研发类似达芬奇机器人系统的自主产品。例如，上海交通大学附属第九人民医院自主研发的“鸿鹄”膝关节置换机器人，已经在国内71家医院投入使用，并成功进入国际市场。这些技术不仅提升了医生的操作准确性，还为患者提供了更加安全和高效的治疗选择。AI在外科手术中的应用正在全球范围内快速发展，尤其是在我国，AI技术的推广使得外科手术的定制化水平不断提高。未来，随着技术的不断进步和完善，AI将会展现其在外科手术行业的巨大潜力。