傳統醫療以醫生經驗和人工診斷為主，依賴手工記錄和常規檢查，決策周期較長且個性化程度有限，人工智能（以下簡稱AI）的快速發展使醫療服務邁向智能化和高效化。AI的創新不僅顯著提升了醫療流程的準確性和效率，而且有助于復雜疾病的早期發現和進行更有效的治療，為全球醫療體系應對復雜健康挑戰提供了關鍵技術支持，推動了現代醫療的加速轉型，成為新質生產力發展的重要引領。AI的快速發展正從以下六個方面深刻變革醫療行業：
之一：精準診斷與醫學影像分析
在傳統的醫學影像分析中，醫生一般依靠個人經驗易受主觀因素影響，存在一定的誤診和漏診風險。當前AI發展的已經能夠自動化地分析各種醫學影像，從X光、CT到MRI，迅速識別微小病灶，并提供量化數據支持。以乳腺癌的早期診斷為例，DeepMind（谷歌旗下企業）開發的AI系統通過深度學習技術分析大量乳腺X射線圖像，能夠自動檢測潛在的癌癥病變。實踐證明，該AI系統將漏診率降低了5.7%，并減少了1.2%。該系統的診斷準確率超過了傳統放射科醫生。此外，AI系統不僅能夠提升檢測的準確性，還能夠處理更大規模的數據集，從而加快診斷速度。AI驅動的早期檢測系統將乳腺癌早期診斷的成功率提升了約20%。隨著技術的不斷進步和算法的優化，未來，AI在醫學影像分析中的應用將進一步擴展和發揮巨大的潛力。
之二：個性化醫療
傳統的個性化醫療因數據支持不足，其個性化程度有限。與之相比，AI賦能的精準醫療能夠推動醫療從“標準化治療”向“精細化治療”轉變。基因組學是個性化醫療的基石，AI的引入為這一領域帶來了突破。通過大數據分析和深度學習算法，AI能夠解析海量的基因數據，快速識別與疾病相關的基因變異。例如，IBM的沃森基因組學系統可以在極短的時間內分析超過20萬種醫學文獻和基因序列，將其與患者的基因差異相匹配，幫助醫生精準地制定個性化方案。AI將基因組的分析時間總體提高了85%，還提升了腫瘤治療的精準度，尤其是在復雜的癌癥治療中，其優勢極其明顯。通過整合全球數百萬癌癥患者的基因數據和治療結果，AI還能夠發現新的基因變異與疾病之間的潛在關聯。這種基于AI的基因組分析，不僅使治療方案更加個性化，還顯著提高了癌癥治療的成功率。
之三：藥物研發
傳統的藥物研發不僅耗時漫長成本高昂，且失敗率極高。傳統研發模式多采用“一種藥物適用于大多數患者”的標準化模式，難以滿足個體化需求，導致藥物在療效和適應性上存在局限性。相較之下，AI通過模擬藥物分子與生理系統的相互作用，利用深度學習和機器學習從海量生物和化學數據中挖掘潛在規律，快速預測候選藥物的療效和安全性。例如：英矽智能科技有限公司（Insilico）將生成式對抗網絡（GAN）和深度學習算法應用于藥物分子設計。2019年，英矽智能科技有限公司該團隊通過生成式對抗網絡（GAN）和深度學習算法，在短短 46 天內完成了從分子設計到合成驗證的全過程。這些新設計的分子展示了良好的DDR1抑制活性和藥物性質，證明了AI在藥物發現和設計中的巨大潛力。DDR1與多種疾病，包括纖維化和癌癥等，密切相關，因此該研究成果具有重要的臨床應用前景。這項研究是AI在藥物發現領域的一次突破，尤其是在加速藥物研發周期和提高研發效率方面。驗證了AI在藥物發現中的巨大潛力。
之四：醫療資源管理與輔助決策
傳統醫療資源管理依賴人工規劃和經驗判斷，基于歷史數據進行預測和分配，缺乏靈活性，常出現資源閑置或短缺，也限制了資源的最佳配置。AI通過實時整合和分析動態數據，能夠精準預測患者需求并優化資源調配，幫助醫療機構在高峰期和突發情況下快速響應，避免資源浪費。例如，谷歌DeepMind與英國國家醫療服務體系（NHS）合作，開發了用于醫院運營的AI系統。該系統能夠預測住院患者的需求，優化床位管理，減少等待時間，提高醫院效率。在醫療物資供應鏈管理方面，AI可以優化庫存管理，預測藥品和醫療設備的使用量，防止過多或短缺。不僅如此，AI能夠通過算法生成最優的排班方案，確保醫院始終有合適的醫護人員在崗。在臨床輔助決策方面，AI可以從患者的電子健康記錄中提取關鍵信息，綜合分析病史、檢查結果、用藥記錄等，為醫生提供全面的患者概況，在開具處方時，自動檢查藥物之間的相互作用，提醒醫生可能的副作用或過敏反應，保障患者用藥安全。綜合臨床指南，AI系統可以為醫生提供診斷和治療建議。
之五：公共衛生與疫情監測
AI在公共衛生領域也發揮著重要作用，尤其是在疾病監測和疫情預警方面。AI可以利用流行病學數據、人口流動信息、環境因素等，建立疾病傳播模型，預測疫情的發展趨勢，及時預警，支持公共衛生決策。例如：加拿大公司BlueDot公司通過AI驅動的算法，實時監測全球范圍內的傳染病信息。BlueDot的系統每天24小時、每15分鐘掃描65種語言的新聞報道、動植物疾病報告和流行官方。2019年12月31日，BlueDot的系統檢測到武漢地區出現了27例不明原因肺炎病例公告，通報其客戶發布預警，建議避免前往武漢等地區。此警告比美國疾病控制與預防中心（CDC）于2020年1月6日發布的消息還要早。此外，BlueDot還利用全球采集數據，預測了病毒的傳播路徑，準確預見了新冠病毒擴散到曼谷、首爾、臺北和東京等城市。該公司的團隊由醫生和程序員組成，設計了疾病監測分析程序，利用自然語言處理和機器學習技術，篩選多種語言的新聞報道，以及邊境數據和動物疾病暴發的報道。在完成自動數據篩選后，流行病學家會從科學角度檢查結論的合理性，然后將報告發送給政府、企業和公共衛生組織等客戶。通過這種方式，BlueDot在新冠疫情的早期階段發揮了重要作用，展示了AI和大數據在公共衛生監測和預警中的潛力。
之六：外科手術
AI在外科手術中的應用正在逐步改變全球醫療行業的格局，提升了手術的精準度、安全性和效率。目前，AI技術在外科手術中的應用主要有手術機器人、術前規劃、實時影像等，隨著技術的不斷進步，AI在手術中的作用越來越重要，特別是在復雜和高風險的外科手術中，AI不僅能夠減輕醫生的工作負擔，而且提高了患者的治療速度。在全球范圍內，外科手術機器人技術已取得顯著的進展，美國直覺手術公司（Intuitive Surgical Inc）生產的達芬奇機器人自2000年問世以來，已在全球范圍內廣泛應用，尤其在微創手術、泌尿科、婦科、胸外科等領域，表現出卓越的精準性和靈活性。此外，達芬奇機器人還具備術中圖像分析和智能實時輔助手術的能力，有助于提高手術的成功率并降低人為失誤。上海交通大學附屬第九人民醫院自主研發的“鴻鵠”膝關節置換機器人，已經在國內71家醫院投入使用，并成功進入國際市場。通過其高清三維視野和多自由度的機械臂，外科醫生能夠更精確地進行手術，極大地減少患者的創傷和恢復時間。未來，隨著技術的不斷進步和完善，AI將會展現其在外科手術行業的巨大潛力。
（注明：本文轉載 國研網 作者：吳潔）
