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智东西 编译 |  陈骏达 编辑 |  Panken 智东西7月15日消息，上周，OpenAI CEO萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）创办AI医疗健康公司Thrive AI Health（简称Thrive）引起广泛关注。这家创企旨在通过AI健康教练改变患者行为习惯，从而解决困扰美国1.27亿人口的慢性病危机，还拿到美国女首富的投资。 医疗一直是美国社会较为关注的社会问题，更是今年美国大选的关键议题。效率低、价格高的医疗系统让不少美国民众难以获得有效的医疗服务。而作为当今AI界的顶流人物，阿尔特曼选择在这一时机入场AI医疗，自然引起了不少人的关注。 和阿尔特曼一同创办Thirve的另一位创始人是行为改变技术公司Thrive Global的创始人阿里安娜·赫芬顿（Arianna Huffington），二人在7月11日接受了《大西洋月刊》的采访，透露更多关于这一企业的细节。 二人称Thrive将专注于提供健康建议，而避开AI目前尚不擅长的医疗诊断工作，未来有可能将健康信息融入到工作场景之中。 不过面对采访者的质疑，他们未能明确说明产品究竟会以何种形式落地，又将具体做出哪些措施来确保用户的数据安全。 阿尔特曼还在采访中称“或许”人与AI在沟通过程中的信息应该享受到类似律师和客户之间的那种保密条款的保护，但他认为这应该由社会决定。 值得一提的是，阿尔特曼新公司Thrive所能获取的AI健康数据是极为私密并且具有重大经济价值的。保险公司可以根据这些信息调整特定保单的价格，或者决定是否报销某款药物。而美国近期也曾出现此类信息的泄露事件，造成了大范围医疗系统停摆。 一、重点关注健康建议而非医疗诊断，模型表现已经“足够好” Thrive这一AI健康产品的最大卖点是“高度个性化的AI健康教练”。Thrive将通过收集用户睡眠、食物、运动、压力和社交等方面的信息，结合医疗记录和行为改变领域的专业知识，为用户提供个性化的即时健康建议。 阿尔特曼和赫芬顿认为AI健康对完善美国如今千疮百孔的医疗系统具有重大意义，目前美国医保系统90%的开支都花在慢性病的治疗上，而Thrive预计将能大幅降低这一开支。 阿尔特曼和赫芬顿将这项技术与罗斯福新政比肩，称“AI将会成为更为高效的医疗基础设施中的一环，在日常生活中持续支持人们的健康”。 但AI在医疗健康行业中的应用并不是什么新鲜事，AI已经在CT重建、药物开发、辅助诊断等领域发挥了重要作用。 ▲英伟达曾推出AI医疗产品Clara（图源：英伟达） 目前AI医疗健康应用主要面向具备专业知识的医生和研发人员，而非本次Thrive所瞄准的疾病患者们。大部分患者不具备足够的医疗知识，因此很可能无法对AI提出的健康建议或医疗诊断做出有效的判断，而AI产品也很难确保自己不会出错。 在《大西洋月刊》的采访中，阿尔特曼和赫芬顿回应了对产品安全性的质疑。他们认为AI模型目前的表现已经足够好了，如果Thrive仅仅关注“健康建议”而非“医疗诊断”，并利用同行评议后的数据进行训练，模型是能够提供足够好的建议的。 不过，赫芬顿和阿尔特曼都无法明确回应产品最终会以什么形式呈现。他们称产品会以应用的形式推出，但赫芬顿也称这一产品将通过各种可能的模式提供，甚至可以通过类似Microsoft Teams这样的应用融合到工作场景之中。 二、收集数据不成问题，阿尔特曼称用户愿意分享 这一超个性化的产品需要说服用户主动让渡大量的隐私信息，这样AI才能有足够的信息进行决策。在接受《大西洋月刊》采访时，阿尔特曼认为这并不会是一个巨大的挑战。 阿尔特曼分享自己创办新公司的部分原因是，已经有不少人在ChatGPT诊断医疗问题，而他也听说了不少人相信了ChatGPT的建议，进行相关测试并得到治疗。他认为用户其实很愿意给LLM分享一些十分详细和私密的信息。 《大西洋月刊》的记者对这一做法感到十分震惊，因为ChatGPT返回的医疗建议中有可能带有AI幻觉，并对患者的健康造成威胁。而依赖这些不实信息的患者也极有可能与专业医生产生矛盾。 这位记者还认为，医疗信息一旦泄露，可能会严重损害用户的个人权益。但阿尔特曼对信息泄露风险的回应态度并不坚决，认为这一议题应交由社会处理。 他称目前医生与患者、律师与客户之间的沟通内容受到法律的保护，而人们与AI的沟通中“或许”也该有类似的保护，“或许社会会决定是否要建立某种形式的AI特权”。换言之，他们可能并不会积极推动类似的保护，而是将决定权交给社会。 但对健康数据的保护已经到了刻不容缓的程度了。就在今年2月，隶属于美国保险集团联合健康集团的美国健康科技巨头Change Healthcare遭受大范围的勒索软件攻击，造成大范围的医保系统停摆，近1/3的美国人的医疗信息有泄露风险。 而OpenAI在数据保护方面的履历并不完美。2023年初，OpenAI的内部系统遭到网络攻击，公司员工关于先进AI系统的讨论聊天记录遭到泄露。 此外，根据科技媒体Engadget2023年初的报道，ChatGPT曾出现严重的信息泄露事件。当时ChatGPT的网页出现某些故障，导致某些用户的对话标题出现在其它的聊天框中，而部分用户的身份信息、银行卡信息也遭泄露。 尽管如此，阿尔特曼仍然在本次采访中呼吁社会给予他们“信任”，这与他2023年在彭博科技峰会上号召大家不要信任他本人与OpenAI的言论截然相反。 ▲阿尔特曼在2023年彭博科技峰会上（图源：彭博社） 阿尔特曼认为，让AI技术提升自己的健康水平是人们的共同期望，而这也是少数几个能利用AI改变世界的应用领域之一。他后续补充道，要实现AI提升人类健康水平，“需要一定的信念”，也就是说人们必须信任这家新公司能负责任的完成这一任务。 在《时代周刊》的合著文章中，阿尔特曼和赫芬顿将这些“信念”具体地描述了出来。他们认为要实现“AI驱动的行为改变”，并扭转慢性病日益蔓延的势头，他们主要需要3个方面的信任。 一方面是来自政策制定者的信念，他们需要创造一个“促进人工智能创新的监管环境”。而医疗从业者也需要信赖AI工具，将AI技术融入到他们的实践之中。最后，个人也需要相信AI能负责任地处理自己的隐私数据。这对于一个尚无任何产品，也未承诺将具体采取什么安全措施的企业来说，确实是个不小的请求。 结语：将健康交给AI或许为时尚早，AI不应成为信念博弈...

本文源自:金融界 人工智能正在深刻改变医疗行业的面貌，为患者带来前所未有的便利和高效服务。随着技术的不断突破和应用场景的持续拓展，”AI+医疗”已驶入发展快车道，正在掀起一场席卷全球的医疗革命。 AI赋能医疗服务，提升诊疗效率 在医疗服务领域，AI技术的应用正在显著提升诊疗效率和患者体验。以上海市第一人民医院为例，该院引入的AI陪诊师”公济小壹”能够全流程指导患者就医，从预约挂号到报告查询，实现了”一站式”服务。这不仅大大简化了就医流程，还特别适合不熟悉线上操作的老年患者。上海市第一人民医院副院长孙晓东表示，医院还引入蚂蚁百灵大模型辅助医生书写电子病历，显著提高了工作效率和病历生成的准确率。AI+医疗正在成为提升医疗服务质量的关键推手。 数据安全与隐私保护成为AI医疗发展的重中之重 随着AI技术在医疗领域的深度应用，数据安全和隐私保护问题也日益凸显。蚂蚁集团大模型应用部总经理顾进杰指出，AI在医疗领域的应用对数据、算法、算力以及可靠性、安全性和隐私保护等方面提出了更高要求。为此，支付宝推出了”医疗可信一体机+可信云”解决方案，通过密态计算与存储技术保障数据隐私和安全。这一方案不仅解决了医院算力不足的问题，还通过公有云与专有云部署密态推理，有效保护了患者数据隐私和医院商业机密。AI+医疗的发展，必须建立在坚实的数据安全基础之上。 从新闻中可以看出，AI+医疗正在以惊人的速度发展，并在多个领域取得了显著成效。IDC预计，到2025年，全球人工智能应用市场总值将达1270亿美元，其中医疗行业占比高达五分之一。面对如此广阔的市场前景，我国政府和企业正在积极布局，力争在这场全球AI医疗革命中占据领先地位。未来，AI+医疗有望像”扫码支付”一样，成为惠及每个人的普及性技术，为我们带来更智能、更高效、更人性化的医疗服务体验。

“智慧静脉药物配置中心可以增强职业防护、提高工作效率、降低劳动强度，确保精准可靠。智慧内镜中心可以通过智能识别完成术前检查，减少60%以上的术前医患沟通量；其中洗消机器人可以将单个内镜清洗效率提升30%-50%，单人工作效率提升5-8倍。”说起公司的两款核心产品，深圳市博为医疗机器人有限公司创始人兼总经理靳海洋滔滔不绝。 靳海洋受邀参加了7月11日召开的龙岗区2024企业服务大会，其公司的智慧静配中心被列入龙岗区2024年第一批场景能力清单。 会上，龙岗区首次发布一批场景机会清单（共60个）、场景能力清单（共90个），以及深圳市线上工业技术研究院科技成果平台供需清单，还出台了《龙岗区“我帮企业搭场景”专项行动工作方案（2024-2025年）》，旨在为企业、人才挖掘供给场景机会，征集梳理企业、人才场景能力（也就是企业新技术、新产品、新方案），组织开展场景供需对接，推动促进新技术、新产品、新方案落地。 “家门口”的智慧医疗应用场景越来越多了 智慧医疗是首批场景清单的重要应用领域之一。场景机会清单中，包括医疗大模型创新应用、人工智能赋能医疗影像创新应用、智见AI眼镜辅助视障人士生活、手术机器人、建设生命科学创新中心等5个机会；场景能力则涵盖医疗大模型、智慧静配中心、泌尿外科手术微创解决方案、医用信息管理系统、数字病理切片AI辅助诊断、病理诊断—数字病理切片AI辅助诊断平台等，共录入6个。 智慧静配中心整体方案 深圳市博为医疗机器人有限公司的智慧静配中心解决方案，以静脉药物调配机器人为核心，整合贴签机、分拣机器人、医用清洗机等前后端配套产品，配合管理系统，实现静脉药物调配工作的自动化、信息化和智能化管理。 “治疗血癌的常用药中含有砒霜成分，长期接触将带来较大的职业伤害；肿瘤药的用量需要根据患者身高体重等详细计算，对精度要求非常高。因此，一旦出现精神状态不佳、疲劳、经验技巧欠缺等人为因素，可能给患者带来较大伤害，而通过人工智能可以使调配过程更规范、精准、可控。”靳海洋表示。 同样表现出色的智慧内镜解决方案，以临床需求为导向、梳理内镜中心全过程，设计应用场景，嵌入智慧内镜中心患者管理平台、智慧内镜洗消平台、智能内镜管理系统等多种创新智慧手段，实现了多个最费人费力环节的智慧化替代。 “有的医院预约手术要排到几个月后，主要是因为‘人等镜’，运用智慧化解决方案后，可以大大缩短等待时间，让患者尽早接受治疗、恢复健康。”靳海洋表示，通过智能产品尽可能多地解放人力，可以让医院的医护人员和仪器设备更大程度发挥治病救人的核心职能。 据了解，博为医疗机器人公司已加快在龙岗落地智慧医疗解决方案的步伐。该公司已与龙岗中心医院合作开展某智能化评估平台项目，同时与区内新建及改造医院达成合作意向。而龙岗区第一批场景清单的发布，也将助力该公司实现更精准、高效的供需匹配对接，赋能新市场开拓。 华佗GPT导诊服务 而在龙岗区另一个三甲医院——龙岗区人民医院，国内首个应用华佗GPT技术的智能导诊系统于今年3月落地，曾引发轰动。该系统由香港中文大学（深圳）和深圳市大数据研究院联合研发，可根据患者的具体病情，针对性地提供健康咨询和问诊服务，导诊精准度达到95%以上。 “家门口”的智慧医疗应用场景越来越多了，未来将有越来越多的龙岗人受益于医疗领域各类型各环节的智慧解决方案。 打造“全领域、全区域、全流程”场景应用创新 此次龙岗区“我帮企业搭场景”专项行动工作方案及清单发布，重点围绕“全领域、全区域、全流程”开展场景应用创新，力争一年内落地不少于10个具有示范性和重要影响力的标杆场景，两年内落地不少于100个具有创新性的应用场景，每年为不少于1000家次企业开展场景对接。 围绕“全领域场景开放”，龙岗区结合产业优势与发展规划，开放了智能驾驶、全身智能、全屋智能、低空经济、“AI+服务”等18个重点领域。 聚焦“全区域场景应用”，龙岗将在大运中心、天安云谷、国际低碳城、大芬油画村、甘坑古镇等16个区域提供创新应用场地，吸引各类前沿技术和创新产品在龙岗首试首用。 提供“全流程场景服务”，继首次发布清单之后，龙岗区企业服务中心将每季度梳理一批场景机会、场景能力清单并对外公开发布，“1+8+11”专属服务组将每月组织场景供需对接会。区企业服务中心将与各行业、属地工作组一起，形成从清单挖掘到供需对接、应用落地、市场拓展的全流程服务。 “通过政府搭建平台，面向全社会征集企业场景能力，围绕企业场景能力，主动挖掘可提供试验测试、产品验证、示范推广的场景机会，让‘能力’与‘机会’实现双向奔赴。”龙岗区副区长平原表示。 目前，龙岗区“我帮企业搭场景”工作已迅速铺开。水务部门工作人员在服务企业过程中发现，当前的污水处理厂存在清洗工作压力大、曝气系统易堵塞、人工投料不精准等问题，影响污水处理效率和质量。挂点干部了解后，马上将其列入了应用场景的需求清单，广泛寻求解决方案。 随着龙岗区“我帮企业搭场景”专项行动的持续深入，未来，借助深i企、龙i企以及线上工研院“线上撮合+线下服务”政产学研用平台，将推动更多科技成果、科研团队、技术需求、政策服务等多层次资源汇聚龙岗，助力企业技术需求和科研院所科技成果实现精准对接，提高科技成果转化率，助力辖区企业创新高质量发展，培育壮大新质生产力。 文、图｜程泉

美国宾夕法尼亚大学健康系统在宾夕法尼亚医学生物库中拥有大量匿名患者数据，高级副总裁兼首席信息官Michael Restuccia的团队看到了利用这些数据造福研究医院患者的机会。 “我们讨论了如何利用AI研究中的一些创新技术并将其部署到诊所中，”他说。这促使他们创建了一种基于AI的诊断工具，这种工具可以自动评估典型腹部CT扫描生成的500多张图像，帮助早期诊断脂肪肝，一种常见的脂肪肝疾病。此类系统还可以帮助确定放射科医生应首先检查哪些扫描的优先级。 美国宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院的医生、教授兼放射学副主任Charles Kahn补充说，能够获取有关人群的信息并了解个体与其他人群的不同之处，通过及早发现病情进行干预。“这就是精准医疗，这只是我们可以做的事情的一个原型。” 美国宾夕法尼亚大学正在打破医疗数字化的界限。斯坦福医学儿童健康中心、迈阿密大学健康系统和大西洋健康中心都在精准医疗、机器学习、环境文档等领域推进了相关项目。“从临床角度来看，我们看到了放射学、诊断服务和病理学方面取得的进步，”德勤AI实践负责人、医学博士Bill Fera这样说道。 宾夕法尼亚大学的AI首创成果 基于AI的CT扫描分析系统是首批部署到临床实践中的系统之一，一部分原因是研究驱动的学术医疗实践可以打造和运行自身的工具，而无需经过医疗产品制造商获得FDA批准所面临的严格程序。Kahn表示：“我们不能赠送或出售，但可以在实践中使用它。” 不过，这套系统并非一夜之间建成的。“算法真正准备好投入生产大概花了两年的时间，”宾夕法尼亚大学医学信息服务应用副主任Donovan Reid说，四年之后，也就是去年这个系统终于准备好投入生产。 由于该算法需要大量处理资源，团队决定将算法托管在云端。数据被加密并发送到云端进行处理，结果流回到放射学报告中。为了协调这个过程，IT团队开发了一个AI协调器，并计划将其开源提供给其他医疗提供商。宾夕法尼亚大学研究教授Walter Witschey表示：“这将对社区服务医院带来影响。” 在系统启动和运行之前，团队也面临一些挑战。IT担心图像数据流对基础设施产生影响，并且必须随时匹配计算资源以适应成像研究的需求。应用经理兼项目负责人Ameena Elahi 表示：“我们收到的数据量比我们预期的要大得多，而且系统必须快速产生结果。医生想要立即就看到结果，而不是等到凌晨四点。” 令人惊讶的是，直接成本（人工成本除外）每月仅为700美元左右。“我们发挥创造力，使用了已有的工具和应用，”Elahi说道。到目前为止，这个系统已经处理了6000多张扫描，现在团队正计划扩大规模，涵盖医院系统每年产生的150万张成像扫描。她说：“我们正在扩大协调器覆盖的范围，以处理不同类型的研究内容。” Atlantic Health的环境文档 当Atlantic Health System研究如何减少医生倦怠时，IT团队专注于优化患者就诊期间的文档效率，并减少高级副总裁、首席信息和数字转型官Sunil Dadlani所谓的“购物篮负担”。 技术实际上导致了临床医生负担过重。Dadlani表示：“例如，电子健康记录（HER）系统是造成压力最常见的原因之一，医生在EHR上花费的时间比花在患者身上的时间还多。”医生经常将一些文档工作带回家，Dadlani和其他医疗CIO将其称之为“睡衣时间”。此外，随着消费者与数字世界的联系越来越紧密，家庭和工作之间的界限已经变得模糊。“这是导致倦怠的主要原因之一，”他说。 该项目最初由来自所有利益相关者代表组成的小组。在与临床医生明确问题后，协作团队制定了一项策略，医生全程参与其中。Dadlani说：“他们甚至参与了选择技术的过程。”IT团队随后为4800名临床医生部署了一个环境文档系统。 借助环境文档（也称为环境监听技术），AI算法可以监听临床医生和患者之间的对话，并实时创建笔记，临床医生可以查看这些笔记并将其保存到患者的记录中。“在很多情况下，记录是无需编辑的，”德勤的Fera说。 Dadlani表示，有了新系统之后，医生就可以有更多的时间与患者面对面交流，而不必担心创建文档的工作。现在有80%到90%的医生在使用它——他说，这个数字并不容易达到。 项目规划的一部分，涉及到了确保尖端技术能够与Atlantic Health现有的四五年技术足迹相结合。“你还必须了解在工作流程中的哪个位置使用这些技术，而不会给上游或下游带来问题，”Dadlani说道。而且IT的责任并不止于部署，他说：“这些技术存在性能偏差，因此你必须在整个生命周期内对其进行审核和监控。” 为了减少收件箱的工作量，团队分析了入站内容并创建了处方续药请求、预约安排和护理团队需要解决的问题等类别。然后，他们创建了一个系统，将消息分配给适当的人员，并应用AI来创建可由医生审查、编辑和发送的回复内容。没有人工审核，任何回复都不会发出。Dadlani说：“这非常重要，如今，我们在供应商满意度和效率方面处于全国前列。” 迈阿密大学健康系统进行调度优化 迈阿密大学高级副总裁、首席信息和数字官David Reis面临着另一种时间管理问题：外科医生在人力资源系统中预订休假和其他外出时间与学术医疗中心25多个手术室的调度系统是没有进行关联的。 “没有任何信息告诉手术室调度人员医生休假了，”这导致宝贵的手术室时间段没有被利用起来。因此，根据一位医生领导的建议，Reis组建了一个团队，创建了一个基于机器学习的主动型系统，该系统提供了关于手术室时间表中已分配时间段和数百名外科医生已预约时间段之间发生冲突的实时通知。 这个算法需要集成两个独立的平台：人力资源端的Workday和Epic电子病历系统。“我们想要一个可以无限扩展且高度可靠的解决方案，”迈阿密大学健康系统首席企业架构师Ravi Akkiraju说，但他不想从零开始进行开发。因此，团队首先联系了供应商。“Epic没有用于时间段安排的API，Workday也没有。”因此，他们和Workday合作开发了一个与Epic后端数据库及收件箱功能交互的API。 启动和运行新系统非常耗费时间，需要大量的手动工作。“Epic系统中有数万个数据表和数十万个数据字段，我们必须确定哪些适用于我们讨论的时间表，因为这是一个全新的集成。” 随着系统的启动和运行，手术室能够填补265个原本闲置的时间段。Reis说：“这样265名患者就能够提前接受手术，”并且前六个月内能够完成超过200小时的额外手术。 斯坦福医学儿童健康建立新的路线图 斯坦福儿童医院有大量癌症患者，但直到去年，针对每位患者定制的治疗方案或路线图大多仍停留在纸面上。 “我们的EMR供应商Epic在这一领域一无所有，我们也找不到任何能满足我们需求的产品，”斯坦福大学的首席信息和数据官Tanya Townsend说道，因此团队构建了自己的集成，将电子病历链接到托管患者路线图的Microsoft SharePoint系统中。 该项目耗时八个月建成。但现在，临床医生可以打开患者记录，如果有路线图，患者图表中就会出现一个提示，将临床医生带到SharePoint文档。现在有500多名员工使用该系统，系统中包含了1000多名患者的路线图。 Fera预计我们将会看到越来越多开放的EMR系统API可供提供商组织使用，这将为此类项目节省时间和金钱。他说：“法规正指引我们朝着这个方向前进，打开EMR，这就是创新的起点。开放的API将让我们可以在EMR之外进行创新，带来更多加速的机会。” 医疗数字化的下一步是什么...