- 找醫生、會陪診，醫療AI讓看病“一觸即達”？
- 2024年09月17日 來源：工人日報
提要：賽博寵物消解孤單、腦機輔助深度睡眠、人造肌肉纖維給予溫暖擁抱，在9月5日至7日于上海舉行的“2024Inclusion·外灘大會”上，20多個AI助手大放異彩，全方位展示未來的智能生活，其中“未來健康”板塊頗受關注。
醫療AI作為科技與醫療深度融合的產物，讓醫療健康服務變得一觸即達，可提供的服務包括推薦醫生、在線問診、預約掛號、就醫路線規劃、查報告、提醒患者復診配藥等。
賽博寵物消解孤單、腦機輔助深度睡眠、人造肌肉纖維給予溫暖擁抱，在9月5日至7日于上海舉行的“2024Inclusion·外灘大會”上，20多個AI助手大放異彩，全方位展示未來的智能生活，其中“未來健康”板塊頗受關注。
AI助手陪看診、預約居家護理
在“AI健康管家”展臺，記者看到，人們可以體驗AI識藥盒、讀報告、測毛發、抑郁自測等家庭健康服務。體驗者拍下藥盒并上傳，AI助手能詳細列出藥品主治病癥，并給出相關資料鏈接。
“AI健康管家”工作人員宇周向記者介紹，目前，該款AI聚合了國內超3600家醫院的數字化服務，可在1000多家醫療機構內為患者提供就醫陪診服務。
當用戶有就醫需求時，“AI健康管家”還會根據用戶意圖，從超90萬名醫生中推薦合適的醫生，其中70%來自三甲醫院。據介紹，該款AI助手可為用戶提供找醫生、陪看診、問醫保、管健康等30余項服務，識別80%的百姓常用藥品。
在展區模擬醫院環境中，浙江的數字健康人“安診兒”正在陪一位“患者”就診。就診前，它能根據病情和患者評價推薦醫生、提供在線問診、預約掛號等服務。就診中能為患者規劃路線、提醒叫號、查報告、進行醫保支付等，就診后還能提醒患者復診配藥，并幫助預約居家護理。
記者從展會上了解到，新興數字技術也正在融入中醫藥發展的全鏈條各環節，基于名、老中醫經驗的中醫智能輔助診療系統正在臨床發揮作用。
“一個80歲的老中醫看了50年臨床，積累了100多萬的臨床數據，形成了他對人體的生理、病理、模型的認知，這就是老中醫經驗。”南京大經中醫藥信息技術有限公司創始人李文友介紹，通過技術把老中醫的臨床數據進行訓練，形成基于名老中醫經驗的中醫智能輔助診療系統。
讓醫療健康服務“一觸即達”
找好醫院、看好醫生，是大眾普遍的就醫訴求。近年來，AI在醫療服務體系支持與重塑、優質資源擴容和分配等方面展現出巨大潛力。
以業內首個醫療服務智能體“安診兒”為例，截至目前，該智能體已經服務了浙江超1000家醫療機構，近500萬人次。
北大人民醫院主任醫師張韜是首個在支付寶開通智能體助理的醫生。在他看來，智能體就像醫生的AI助手，滿足了患者信息咨詢、慢病管理、報告解讀等需求，提升患者就醫體驗的同時也有利于緩解醫療資源擠兌問題。
李文友說，從2015年至今，約30家省級以上的中醫院、600家等級醫院、1.2萬多家基層醫療機構在用中醫智能輔助診療系統，取得了很好的效果。
人民衛生出版社副總編輯楊晉表示，如今醫療AI作為科技與醫療深度融合的產物，正逐步讓醫療健康服務變得一觸即達。AI技術支持下的遠程醫療和醫療援助，使得優質醫療資源可以跨越地域限制覆蓋到邊緣地區。此外，智能健康監測與管理，對于慢性病患者和老年人群健康發揮了良好的監督檢測作用。AI助力醫藥研發與臨床實踐，大大縮短了藥物研發的周期，降低了研發的成本。
學習和甄別是AI助手要突破的難關
“AI健康管家”是支付寶發布的AI應用新產品。支付寶副總裁、數字醫療健康事業部總經理張俊杰介紹，在AI技術介入前，就醫服務功能較為零散。如今，諸多碎片化服務實現了真正意義上的串聯，我們希望“AI健康管家”能扮演好健康咨詢師、就醫陪診師和醫生助手3個角色。
多年來，李文友和他的團隊將名老中醫優勢病種的診療經驗，通過人工智能技術進行總結傳承，形成知識圖譜，并運用到輔助診療系統中。
李文友認為，名老中醫經驗的形成類似AI模型訓練過程，因此可以用AI技術傳承名老中醫的經驗。“我們做的一個江蘇省科技廳的重點研發計劃，就是將江蘇省中醫院兩個國醫大師、兩個全國名中醫的4年臨床數據做了挖掘，形成人工智能，供基層合作工作室的醫生應用。”
上海交通大學醫學院附屬仁濟醫院泌尿科執行主任潘家驊表示，期待通過專科智能體的建設和訓練，讓智能體更像真人醫生的診療思路和診斷水平，從專科層面為基層醫療機構賦能。
潘家驊還認為，如果把醫院的診療看作1的話，目前AI能達到的問診水平或處理的準確率還是0.4左右，與實習醫生差不多，比全科醫生差一些，比普通的專科醫生、住院醫生差更多，無法在臨床上使用。
北大人民醫院心內科副主任宋俊賢則認為，AI和醫生應該是隊友，AI的記憶力好，能掌握更多的客觀知識、臨床知識、臨床指南，但其在融會貫通，以及通過綜合知識得出結論方面仍比較差，這是目前AI機器人或者AI智能體尚未解決的問題，這是人類醫生和AI醫生最大的差別。
“人類醫生有臨床經驗，能在不斷診療病人過程中去學習和做甄別，這可能是AI未來要解決的一個重要的客觀的問題。”宋俊賢說。
