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你设想过吗？有一天去医院看病时，医生也用上了“AI”助手。将你的病情输入到AI大模型中，大模型会自动生成你的“AI病历”和符合医学指南的标准化诊疗建议。医生会参考大模型的答案，再结合个人的专业能力，得出更精准的诊疗方案。 AI成为辅助医生看病的“专家”，这样的情景也许不远了。 8月22日，在科技部国家重点研发计划常见多发病防治专项“脑血管病监测数智平台及关键技术开发与应用示范研究”项目研讨会上，新华三集团携手清华大学长庚医院发布了“灵犀医学脑血管病专病大模型”（以下简称：灵犀医学大模型），作为项目组的阶段性重要科技成果之一，这或将重塑脑血管病的诊疗流程。 AI“专家”在身边 在我国，脑血管病的发病率、患病率、死亡率、复发率均处于较高水平。清华大学长聘教授、博士生导师、北京清华长庚医院主任医师武剑表示，“目前脑血管病专科医生仍存在巨大缺口，且各个中心诊疗水平参差不齐，如何借助大模型推动卒中的标准化诊疗是我们要努力推进的工作。” 在传统的脑血管病诊疗流程中，接触患者、询问病情、临床查体、书写病历，医生需要基于患者的疾病特点，结合脑海中的医学知识和临床指南信息，得出最终的诊疗方案。虽已形成体系，但在效率与精准度上仍存在局限。尤其在面对复杂多变的病情和持续更新的临床指南时，人脑的记忆与处理能力显得尤为“捉襟见肘”。此外，在临床病人较多或医生需要身兼临床教学等职责时，难免会影响效率或出现人力不能及的疏漏。 清华大学长聘教授、博士生导师 北京清华长庚医院主任医师武剑 引入灵犀医学大模型之后，流程仍是如此，效率和精确度却能得到显著提升。据北京清华长庚医院神经内科临床医生邳靖陶表示，在与新华三AI工程师合作的半年里，双方组成的专家团队共同经历了持续性的数据训练和模型调优，灵犀医学大模型已被“投喂”了超过20部临床指南，每部指南字数几万字到十几万字不等。通过大模型技术和对海量临床知识的交叉融合，灵犀医学大模型已被训练成一个能够分析病因成型、进行辅助检查、治疗推荐、诊疗流程管理的可交互“AI医生”。不仅能为医生提供精准的诊断治疗方案，还能在患者的就医全流程中给出标准化诊断辅助提示，从而帮助医生快速做出治疗决策，提高患者就医效率。 真正落地到临床诊疗中时，医生将病历信息输入到大模型中，模型便会用训练好的医生思维链匹配临床指南的内容，生成对诊疗方案的辅助参考，并对病历进行实时更新。 同时，大模型的应用不仅能推动循证医学更加精准，帮助医生找到人力知识的盲点，也可通过愈加标准化的检查和诊疗，降低患者住院期间的花费。出院之后，灵犀医学大模型还可以基于“AI病历”给病人做长期的治疗和随访建议，进而一定程度上降低复发风险。 使用中的灵犀医学大模型 正如邳靖陶所说，“应用大模型后，相当于我们每个医生身边都配备了一名高水平、高年资的脑血管病专家，会随时给出治疗方案上面的建议和纠正。” 而长远来看，灵犀医学大模型在临床实践中持续得到“锻炼”，将形成“医生投喂知识——大模型反馈信息——医生查漏补缺——大模型持续积累”的良性循环，从而成为一个“buff叠满”的专家医生，搭起医生间沟通的“桥梁”。这意味着，大模型的普及在提升临床教学的效率之余，或能极大促进不同地区、不同医院、不同医生之间医疗资源的均衡分配，令更多患者享受到高质量的医疗服务。 “医工融合”的新答案 “和市面上其他医疗行业大模型相比，灵犀医学大模型是‘医工融合’的典范，采取了由专科到全科逐步完善和发展的策略。”新华三集团高级副总裁、行业BG总裁杨献波表示。 新华三集团高级副总裁、行业BG总裁杨献波 所谓“医工融合”，指的是从行业实际需求出发，让医学团队（清华大学长庚医院）和工程团队（新华三集团）优势互补，结合医学专业和技术底座，让灵犀医学大模型更适用于实际场景。 项目研发之初，双方团队第一步要沟通磨合的，就是医学术语与工程语言之间的“壁垒”。日常生活中，老百姓喜欢称脑血管病为“中风”或者“栓住了”，但在专业医疗场景中，到底如何解读这一日常语言，是脑血栓还是脑栓塞？实际上的医学概念完全不同。 在项目研究的过程中，医工团队也曾遇到过类似的问题——医学团队要给工程团队解释缺血性卒中、出血性卒中等基础概念的具体定义，让工程团队能够理解专业内容，才能根据理解的内容去训练大模型，将复杂的医学专业概念转化为机器可理解的语言，进而构建出高质量的脑血管病数据集。 医学团队（清华长庚医院）和工程团队（新华三集团）一起工作讨论 新华三集团医疗技术总监杜晓君表示，医学领域是非常严肃的领域，在使用者与大模型“对话”的过程中，除了得到答案之外，也希望能看到它的推理过程，以确保其逻辑的严谨性和专业性。因此，在研发过程中，新华三团队对训练数据做了大量的COT标注工作，使得最终的生成结果是支持可回溯、可溯源的。 “这样当医生看到结果的过程中，也能够看到一个完善的推理过程，因为本身患者的疾病在治疗中间也会发生一些动态的变化，相应的治疗方案可能需要重新规划。完整的推理过程可视，有利于我们在这个严谨的（医学）领域对每一步进行把关。”杜晓君强调。 在训练上得到了临床医学的严谨内容的加持，也被杜晓君认为是大模型在实战场景中最有价值的一部分。此外，新华三集团在数据、算力等方面的技术优势，均是这一“专家级的AI辅助诊疗模型”诞生的关键。新华三通过对数据的治理，数据工程的操作和研发，确保数据是可用的、训练的、精调的；而算力在当下已成为行业深入大模型领域的门槛，新华三在算力上对模型和硬件做了深度的融合和调优，通过不断迭代，吸收整个相关领域的知识来让大模型持续成长。 一方有技术、一方有专业，且双方互相信任、交流沟通，灵犀医学大模型正是结合了新华三的技术优势和清华长庚医院的专业优势，才让大模型没有成为“空中楼阁”，而具备了落地的可操作性。 灵犀医学脑血管病专病大模型发布现场 灵犀医学大模型的发布不仅代表了医疗人工智能技术的新高度，也为医疗行业提供了新的解决方案和发展方向。随着其在临床诊疗中应用日久，也许还能带来更多“惊喜”。 在杨献波看来，在AI in ALL技术战略和AI for ALL业务战略的双重加持下，新华三在智能新时代最核心的能力，就是能够让算力更快、更强。作为新一代信息通信领域的领军企业，加快人工智能技术在垂直行业的延伸拓展，促进资源共享与产业共同繁荣，助力百行百业数字化变革的智能升级，也是新华三义不容辞的时代责任与担当。 作者：朱影 编辑：马敏

新华社北京12月3日电 题：“AI医院”来了吗？医疗创新“快”中要有“稳” 新华社记者董瑞丰、李恒、袁全 到医院看病，迎面而来的可能是智能机器人；检查结果出来，人工智能迅速给出诊断意见……随着AI技术飞速提升，诊疗应用越来越广。 人工智能当家的“AI医院”是不是真的来了？记者采访了解到，目前在一些新闻中亮相的“AI医院”，实际是AI辅助诊疗技术的应用。医疗创新在提速，但安全监管的“闸门”仍在人类医生手上。 看病更便捷？“医疗+AI”是趋势 近日，一家研发机构称，即将上线一款“AI医院”人工智能大模型：AI医生通过“阅读”医学文献、“诊疗”虚拟病人，不断自我进化，未来有望介入真实的医疗应用场景，辅助人类医生完成工作。 公开资料显示，这一大模型目前并未投入医院实际应用。不过，AI技术在一些医疗机构已经得到广泛应用。 在浙江，乌镇智能医院自去年开放以来，不到10名医生与一批智能导诊机器人，已经接待了数千名患者。通过AI技术，这家医院还可以快速分析人体健康大数据，形成个性化的智能健康评估结果。 在上海，一支医生团队发起、参与研发的人工智能医学大模型，能顺利“通过”国家执业医师资格考试。输入患者的主诉、现病史、体格检查等，AI就可给出诊断和下一步处理的辅助建议。 大模型可以“吃进”数千本医学教材，AI可以更精准地比对CT影像，集成视觉、触觉等传感器的智能监测床可以及时发出预警，快捷的病例搜索功能可以有效辅助医生作出判断……越来越多医院引入人工智能技术，“医疗+AI”成为趋势。 专家表示，“医疗+AI”前景广阔，无论患者还是医生，都将在这场科技革命中受益。 AI直接看病？还得医生“拍板” 一位医生向记者讲述了一个真实案例——患儿两次住院，前后历时近一年，专家确诊其患有十分罕见的一种自身免疫性疾病。而人工智能几分钟就给出了同样的诊断。 不过，即便AI能大大提升看片、审方、诊断等医疗工作的效率，最后“拍板”的仍是身穿白大褂的医生。 今年11月，国家卫生健康委等部门联合发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，涵盖了医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展和医学教学科研4大类84种具体场景，力求全方位发挥AI的优势。 其中，从辅助诊断、辅助决策，到辅助治疗、辅助规划手术，“辅助”是AI医疗的一个关键词。 上述由医生团队发起、参与研发的人工智能医学大模型，在上海一家医院已经投入应用，给医生提供辅助。医院负责人介绍，这个大模型的特色是来源于医生、服务医生，将成为与医生共同在医学领域深度探索的有力工具。 “AI医院”会来吗？监管将更完善 尽管人工智能看病水平越来越高，但AI医疗还面临不少挑战，真正意义的“AI医院”更需迈过多重门槛。医疗安全风险如何防范？医疗数据如何确保安全？需要制定一系列监管标准以避免技术滥用。 此前，国家药监局发布了《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》，明确提出人工智能医用软件产品管理属性和管理类别的判定依据。专家表示，这有助于保障AI医疗产品的安全性和有效性。 国家卫生健康委卫生发展研究中心副主任游茂表示，目前我国AI医疗器械的大多数研究产出都集中在医学影像类，技术发展有同质化倾向，“决策规则”领域研究几乎空白。此外，高质量数据仍然较为缺乏，真实世界数据应用实现机制还需进一步建立。 游茂认为，医学AI需要构建一个全生命周期动态评估体系，覆盖质控等标准体系、临床准入体系、临床应用评估体系和真实世界数据。这些将为AI医疗器械的科学监管提供框架和决策依据。 中国医学科学院医学信息研究所所长刘辉表示，在推动技术创新与升级的过程中，需构建和完善科学合理的法规政策与技术体系，加强对算法准确性、公平性、透明度、可解释性、隐私保护等关键维度的评估与监管力度，确保AI技术的安全性和有效性，为医患双方提供更优质的应用体验和医疗服务。

可能是性格的内敛，又或者是害羞的天性。 总之，当台面话题不可避免地转向某一领域的时候，纵使是在情场上再怎么呼风唤雨的男人，都会一时语塞、羞于开口。 因为每个男人都心知肚明—— 没有人会永远坚挺 但永远有人正在坚挺 看似*张力拉满的成熟男人。 殊不知，只有回到家中厕所，才能卸下所有的心理防备，对着自己黯然神伤… 对于这种问题。 机哥的建议，是尽快去看医生。 可这种人类历史上极为罕见的病例，再加上面对陌生人时的紧张压力，又往往让人难以启齿… 所以，怎样才能既不和陌生人接触，又能知晓自身健康情况呢。 要说会玩还得是老外。 继声控识别呼吸道炎症、咳嗽判断支气管病灶的机器人之后，仅靠一张照片就能判断小兄弟健康程度的“AI医生”。 它来了—— 「Calmara」 所谓高端的食材往往只需要简单的烹饪。 想要判断兄弟的健康程度？ 咱们呐，只需要打开「Calmara」官网，然后点击主页正中央的拍照按键，选择导入兄弟照片的方式。 就OK了。 至于说怎样拍才能展现最雄伟的姿态… 这个嘛，就不是机哥今天文章涉及的范畴咯。 机友们自行研究去吧。 总之。 上传照片之后，稍作等待就能收到兄弟的检测结果，等待时长，盲猜跟你们平常发挥的时间差不太多。 如果你们恰好跟机哥一样身体健康的话。 就会看到上边这张“回执”。 可如果一不小心被识别出某些不可描述的病灶… 接下来你需要面对的，可就是一堆掏心窝的问题咯~ 从年龄大小，再到当下症状，以及某些羞耻回忆。 建议大家如实填写。 填写完“调查问卷”之后，「Calmara」还会要求咱们，再拍一张总大小不超过5MB的大头照片，供AI复查。（你说什么头） 因为是复查嘛。 所以这张照片就不能像之前那般随意、放松。 经机哥实测发现，「Calmara」对这张大头照的环境光亮、摆放位置、对焦距离… 都有灰常严苛的要求。 缺一不可。 除此之外。 还需要你把佩戴在兄弟身上的珠宝、配件啥的，全都取下来拍照。 好家伙，专业度直接拉满。 不过，就算是考虑得如此周到。 「Calmara」的准确度其实也没有很高，官方表示，只有94.4%的概率准确。 那么余下的那5.6%的误差又是啥呢。 机哥觉得，可能全都是沙雕网友上传的各种奇葩照片… 对，你猜得没错。 「Calmara」不只能识别坤坤。 只要你的拍摄角度足够刁钻，就算是再平常不过的照片，也是能骗过「Calmara」的人工智X，识别成特殊部位。...