AI如何改变医疗？未来已来，热切期待！

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AI如何改变医疗？未来已来，热切期待！

AI+医疗

让长者告别看病难的日子

「好期待，AI魔法棒点亮医疗生活」

今年ChatGPT的横空出世，让AI为更多人津津乐道，AI+教育、AI+美食、AI+旅游……多种场景的应用畅享和实践逐渐走到台前，AI仿佛是一根魔法棒，点亮了多个行业，带给人们无限可能，今天，我们就来聊聊AI+医疗这个话题，在这个与人类生命健康息息相关的领域，AI可以带来哪些改变呢？实际上，AI在医疗领域的应用已经颇为广泛，比如：

使用AI技术来采集、追踪用户的健康数据（体重、血压、胆固醇水平、血脂、心率等）并识别潜在的健康风险，以及处理突发的重疾、安全问题。

使用AI技术来检测癌症基因，筛查癌症高危人群，或者监测已被诊断患病的人群。

使用AI技术来确定新药，它可以筛选数十亿种药物化合物，找到有可能有效对抗特定疾病的药物或者药物组合。

使用AI技术来实现中医上的望闻问切，舌诊、面诊、脉诊等中医AI的推出，使中医的经验传承更具有可复制性和推广性。

此外，自然语言处理技术——ChatGPT等的出现，也为AI医疗赋予了更多的可能性。当然医疗大语言模型（LLM）需要海量数据的深度训练，这些数据从哪来，医院的临床脱敏数据、医生的诊疗案例数据、医学文献数据以及个体的健康数据等等，这些都是随着医疗数字化的纵深发展而阶段性提升，不会一步到位，但前路已经柳暗花明。

现在，我们从患者的视角来感受一下，AI+医疗将给我们的生活带来的诸多便利。

PART 01

影像医学的“透视眼”

在医院的各项检查中，最耗时的是哪个环节？我想大多数人都会投票给“影像检查”，也就是我们常说的做B超、X光、CT等。相信不少小伙伴都有体验过，每一次都要排上好一会儿的队等着做检查，做完检查还要等报告。那是因为，目前的影像检查大多数还依赖于医生，要由医生来操作设备在我们的身体上进行缓慢移动，然后再通过“肉眼”在电脑屏幕上判断是否存在异样。然而，人工检查不仅费时，还有可能出现遗漏，因为有些小的异样肉眼很难分辨出来。

这时候，如果应用AI技术会起到什么作用呢？

AI处理图像的速度要比人类快很多，甚至可以并行分析图像，几分钟内扫描数千张图像不是问题。

AI算法模型还可以识别与疾病相关的图像等模式，更容易发现人类难以察觉的隐匿在图像中的疾病源。

比如，在视网膜疾病早期，人工检查很难发现其病变的细微变化。因为视网膜是一个非常脆弱纤薄的结构，它位于眼球后部，厚度不到0.5mm，而且医生对于图像解释可能存在主观性，不同医生对于同一图像的解释也许存在差异。而AI可以轻松地发现这些微乎其微的变化，帮助医生在早期发现患者视网膜的病变迹象。

又如，在多发性硬化症早期，人工检测也难以精确诊断。因为多发性硬化症的病变组织在大脑MR图像上很难比对，用肉眼不容易识别。而且这些病变组织在大小、形状和位置上都存在差异，有的会位于大脑深处，极难被发现。而AI对MR图像中的异样判断更为精准，从而使诊断精准度得以提高。

AI好比影像医学的“透视眼”，可以通过对图像的分割和特征提取，更快速的找到异常区域。

此外，ChatGPT的出现，使得医学影像的可解释性大大增强。

在没有ChatGPT等自然语言处理技术前，AI读图如同开启“黑匣子”：医生无法获知AI对异常区域是如何判定的，对异常部位恶化的程度也无从认定。而有了ChatGPT等自然语言处理技术后，AI读图更为清晰透明：医生可以明确知道AI的判定原理，其判定的合理性也得到多重验证。患者方也可以通过自然语言的互动，了解自己医学图像所表达的意义，从而更理解医生的决策，进而更积极地配合治疗。

ChatGPT将拉进患者与医生的距离，统一认知，加深理解，相互配合。

PART 02

电子病历的“速记员”

目前，大多数医生问诊时，仍需要在电脑系统中手输病历。对于一些病程较长的复杂病情（比如涉及多器官病变和并发症的慢病），病历可能达到千余字。而AI的自然语言处理能力，能够轻松快速的读取医患对话，并提取关键词。

对于医生来说，问诊过程更加方便快捷，AI只需几秒就能生成针对性的电子病历。

对于患者来说，诊断过程可以追踪溯源，手写病历医生字迹难确认的时代一去不复返。

AI化的电子病历，形成患者个人健康信息数据库，可提高问诊的准确率，辅助医生决策。

比如，一些容易被误诊的罕见病，因为其症状可能与常见疾病相似而难以判断。AI可以根据电子病历中患者的家族史、过往病史等，来识别患罕见疾病的高风险患者。

比如，一些慢病较为复杂，可能涉及多个器官系统。AI可以提取电子病历中患者的关键信息，例如患者的症状、药物和检测结果。这些信息能够帮助医生追踪患者的病情进展，并对现阶段治疗制定针对性的方案。

再如，一些多系统疾病（像类风湿性关节炎等）需要多位专家会诊。AI可以利用自然语言处理能力，生成标准化患者记录，以便于专家信息共享。AI也可以运用海量数据分析和多学科深度学习，给出诊疗建议，辅助专家拟定相应的治疗方案。

AI如同电子病历的“速记员”，能自动生成患者报告，也能系统存储患者健康信息，从而把医生解放出来，更多的与患者进行沟通，提高问诊质量。

ChatGPT的出现，大大推进了电子病历的普及率。

一些较为年长的医生可能对电子病历的使用不够熟练，有的甚至“打字比写字还慢”。ChatGPT的多模态输入能力，解决了这些医生资料输入的困扰，并且可以个性化输入，比如语音、图像、视频等都可以。不管是医患对话或者患者的CT、彩超等医学图像，还是患者的症状和体征视频，都可以无障碍的快速记录下来。

在输入端，数据输入多元化。

在输出端，电子病历标准化。

如此，AI技术促进电子病历的推广，从而加速了医疗数字化的进程，打破了地区和医院之间的时空距离，医疗数据互通互用，进而积累更多的个体健康信息数据和个体医疗临床案例反馈给医疗大语言模型进行深度训练，提升AI问诊辅助诊断决策的准确率，形成良性循环。

PART 03

疾病风险的“预言家”

我们往往看到，一些普通患者对疾病风险一无所知，以致于当突发疾病时，各种兵荒马乱、不知所措。

AI可以通过医学大语言模型的训练，更快速的找到大量数据之间的内在联系，及时为疾病高风险患者发出风险提示，将疾病扼杀在摇篮里，并且结合中医的治未病，给出合理的养生调理建议。

比如，AI预测疾病也更为精准。AI会提示用户，年龄超过65岁、有吸烟史、有高血压的患者患心脏病的风险更高；AI会提示用户，年龄在65岁左右，有家族患病史、有不良生活习惯（如吸烟、缺乏锻炼等）、有既往病史（如头部受伤、中风、抑郁等）的患者患阿尔茨海默症的风险更高。

比如，AI可以预警相关并发症。对于有基础病或者慢病的独居空巢老人，AI可以通过机器人或者可穿戴设备，自动跟踪采集老人的心率、血压、呼吸频率和体温，及时发现老人潜在的并发症。AI可以提示肺病患者术后有肺炎、呼吸衰竭和感染等并发症的风险；AI可以提示肾脏疾病患者术后有发生肾衰竭、感染和电解质失衡等并发症的风险。

又如，AI可以提示药物排斥反应。AI可以为具有药物过敏史的患者做出判断，哪些药物可用，哪些药物不可用。即使是新上市的药物、医生不熟悉的药物，也能通过实时更新的数据库提供相关的科学建议。如果患者同时服用多种药物，AI给出的副作用提示会更全面；对于居家疗养或者未向医生报告症状的患者来说，AI智能用药跟踪提醒也非常有帮助。

再如，AI可以发现不同过敏源之间的联系。AI会提示患者，对某种食物有过敏反应史，也有可能对另一种食物过敏。例如，某些患者报告暴露于某些环境后经常会有起疹子、咳嗽等症状，AI会提示患者可能对哪些因素过敏；AI还可以通过视觉算法，识别患者皮肤上的其他过敏反应。

AI如同疾病风险的“预言家”，面对现实生活中个体的不同疾病情况，及时提供充分科学的风险提示。

而ChatGPT的出现，还极大的缓解了患者的焦虑感。

当人们得知自己有可能或已经罹患某种疾病时，未知的恐惧和焦虑应运而生：这个病严不严重？会不会花很多钱？还能治好吗？会不会影响生活质量？针对这些问题，患者可以同AI进行互动交流。经过深度学习的医疗级AI，可以跟患者像朋友一样自如交谈，给患者科普医学常识，并且给出初步建议，如果是依托于强大医学知识图谱的机器人医生，还能给出专业的AI诊断建议。在治疗结束后，患者也可以向AI询问有关疾病及护理的问题：比如这个药是饭前服用还是饭后服用，有什么禁忌要求？肚子痛应该如何处理等。

ChatGPT能让AI医疗系统具备互动沟通能力，给予患者情感上的陪伴和医学专业上的咨询支持。