AI医师助手

人工智能正在智慧医疗领域大放异彩，通过图像分析、药物研发预测及深度学习等手段，加速了医疗信息处理和决策制定。它支持医生进行精确影像诊断，降低药品开发成本，并能有效分析非结构化数据，使临床医生能及时获取最新医学知识，为患者提供个性化护理。AI已经成为智慧医疗中不可或缺的工具。

随着科技的进步，AI已广泛应用于医疗行业，包括影像诊断、疾病辅助诊断和健康管理等，提高了效率但尚未触及核心，尤其在深度理解上无法替代人类医生。尽管AI在部分领域有显著效果，如帕金森辅助诊断和肿瘤预测，但它仍局限于辅助医疗，不能完全取代医生的角色。

情感大模型Emohaa由清华大学教授研发，利用AI技术提供情绪支持和调节，以用户为中心，通过倾听、共情等能力帮助用户处理各种心理问题，包括危机监测和适应性指导。在专业评测中表现出色，已在多平台应用并获得积极反馈，尤其对青少年群体心理健康教育有显著效果。

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　　据悉，今年4月15日，美年健康AI应用新产品——“健康小美”数智健管师开启内部试运行。官方消息显示，这是国内首款健康管理AI机器人。 　　通过这款产品，用户可以在上传个人生活习惯、运动情况等信息后，一键生成适配自己的健康管理计划；也可以基于个人健康数据、生活习惯、家族病史等获取专属的体检、预防方案。 　　简单来说，使用“健康小美”，就相当于拥有了一位24小时在线、全年无休、伴随一生的金牌私人健康顾问。 　　此前在今年1月，美年健康、华为云、润达医疗三方宣布合作打造“健康小美”。其后美年健康与润达医疗相继收获过涨停板。而在3月18日的英伟达2024GTC大会上，CEO黄仁勋认证“AI医疗”将成下一个黄金赛道，又在A股掀起一阵概念股涨停潮。 　　实际上，自2024年以来，“AI+医疗”在A股市场上就一直热度未减。今年恰逢美年健康成立20周年，在新阶段“All in AI”战略下，“健康小美”既是其20周岁的礼物，也可视为其构建AIGC新征程，打造大模型时代数字健康管理新范式的标杆产品。 01. 20年新起点，“All in AI” 　　三年前，美年健康提出“All in 数字化”战略，至2024年已升级为“All in AI”——力争从预防医疗赛道的龙头企业升级为全方位全生命周期数智健康管理引领者。这其中，“健康小美”的研发上线是重要组成部分。 　　这一产品不仅限于通过大数据分析、数字孪生等技术，为用户提供个性化体检、健康管理方案，以及预测潜在的健康问题、提供解决方案；还可辅助医生进行疾病诊断，提高诊断效率；同时还将持续关注、引进先进的健康科技，如可穿戴设备、无创检测技术等，将其应用到健康管理中，提高服务的科技含量和人文关怀。 　　“健康小美”上线可看作美年健康“All in AI”战略的关键节点。而回顾其20年的发展历程，可发现其构建AIGC大模型在转型之初就是锚定的。 　　美年健康成立于2004年，自成立至2018年以前，专注于基础网络建设与市场教育，并在2018年完成对中国内地的全覆盖，建立起“美年健康”“慈铭”“奥亚”“美兆”四大品牌矩阵，在商业模式上实现了从传统单一向多层次健康管理体系的转变。 　　也是在2018年前后，美年健康开始着手运用大数据和人工智能技术在疾病早筛领域开发创新，依靠品质和数据驱动产品、医质同步升级。如其在2017年已有肺结节AI辅助诊断类应用落地，此后几年又相继推出眼底AI、乳腺超声AI等应用，助力精准筛查，降低漏诊率，提高体检质量。 　　至2020年，美年健康提出打造全生命周期健康管理体系，由体检诊断向打造贯穿检前、检中、检后的服务闭环转型。换句话说，美年健康将自身市场空间由相对单一的体检场景拓展到了覆盖检前、检中、检后全生命周期的全部健康场景。 　　在这场由体检龙头向全流程健康服务引领者的转型中，扁鹊智能体检管理系统的上线至关重要。 　　2022年，美年健康正式上线扁鹊智能体检管理SAAS云平台。该平台可实现分时预约、快速登记、智慧导诊、数据实时互通、样本追踪、检查类异常结果自动上报等功能，全方位提升医疗质量、客户体验、院内效能和分院管理。 　　2023年，扁鹊系统在美年健康全国600余家体检中心普遍实施，极大提升了运营效率和客户体验。 　　如果将美年健康比喻为一座超大型机场，那么扁鹊系统就可以形象地看作是机场的“大脑中枢”塔台，各航站楼日常运营、航班调度以及上百架飞机进出港排队、起降能够井然有序，都需要依赖塔台的科学指挥。而有了人工智能加持，扁鹊这座“塔台”无需人力控场，靠AI系统就能自动执行预约、登记、导诊等指令。 　　对于美年健康自身，转型全生命周期健康管理，必然带来业务量的增长和运营负荷的加大。扁鹊系统为其承接倍数式增长的任务量奠定了基础。 　　同时，扁鹊系统也是美年健康数字化转型的重要载体。后者陆续推出的如“健康小美”等助力医疗诊断、健康管理的AI产品均在这一平台内落地，服务广大用户。 　　而放眼全行业，大模型正成为拉动经济增长的战略机会，医疗行业迎来AI驱动的变革拐点。另一方面，公立医院资源趋于饱和，健康体检市场扩容、非公体检市占率提升是长期趋势。 　　因此，当下整个医疗健康产业也正期待有成功借助AI技术，实现诊疗效率提升、普惠全民的样本出现。 　　美年健康或有望提供一个可供参考的示范——在宣布与华为云和润达医疗达成合作时，其表示“健康小美”将逐步推广应用至集团旗下600余家体检中心，有助于推动“数智医疗”在美年体系内普及，加速实现优质医疗资源普惠全民。 02. AI“明星阵容”聚焦3万亿大市场 　　2022年，美年健康提出“三年打造新美年”的战略目标，数字化是关键之举。2024年既是美年健康成立的20周年，也是三年战略目标的收官之年。 　　围绕三年目标，美年健康也在近年加快了数字化转型的步伐。 　　今年1月，其联合华为云、润达医疗打造的“健康小美”在三个月后火速上线；参与主办的第十二届中国创新创业大赛AIGC医疗健康专业赛同样在1月落幕。参与这项赛事，美年健康得以择优遴选AIGC及大模型领域创新项目，与优秀创业团队及参赛队伍合作推出更多AI产品。 　　此前微软研究院负责人彼得李曾在其著作中指出大模型在医学健康领域面对的挑战。打通技术研发到应用落地，其关键在于技术团队能够获得足够丰富的医疗健康相关语料库与数据集，并能在真实的业务环境中进行测试和优化。 　　2024年初，国家数据局发布实施“数据要素×”三年行动计划，也将医疗健康列为“数据要素×”计划的重点领域，希望通过激活数据要素潜能，有序释放个人健康医疗数据价值。 　　作为国内预防医学领域的头部企业，美年健康构建了一个涵盖社会人口学、健康史、生活方式、体格检查、实验室检查以及影像学检查等方面的庞大个人健康数据宝库。这恰好为大模型在医疗健康产业落地提供了数据基础，也成为用户实现慢性病管理、个体化精准预防策略的关键入口。 　　目前，每年在美年健康平台内进行体检、接受健管服务的用户有将近3000万人，同时其旗下还有6万多名专业医护及管理人员。深耕医疗健康20年，这部分数据和场景成为美年健康投身医疗大模型研发的优势资源。 　　此外，基于2020年开启的全生命周期转型，目前美年健康推出的业务覆盖检前、检中、检后全流程，这亦为其大模型应用落地后的测试、优化提供了全面的训练场景。 　　拉长时间线来看，自提出三年目标以来，“AI”一直是美年健康创新产品的首要标签，上述资源优势也助力其在此前就已推出多个“AI单品”，如肺结宁、脑睿佳、AI冠脉钙化积分检测项目、AI-MDT多学科专家智能健管系统等。 　　举例而言，肺健康筛查产品“肺结宁”综合七种肺癌自身抗体血液学检测、影像e+回顾性肺结节深度分析报告、肺健康服务包、肺部恶性肿瘤保险，实现了肺结节全程化的闭环管理。 　　这意味着，“肺结宁”为客户建立了从肺结节早筛，到肺结节早诊、随访管理、肺癌诊疗干预、健康生活方式塑造的全链条深度、遵循临床标准的肺健康风险守护体系。 　　反映到诊断效率上，2022年，通过低剂量螺旋...

文章重点讲述了区块链在健康领域的应用潜力，通过可穿戴设备收集个人健康数据，促进老年人独立生活和家庭智能化管理。智能健康管理结合医疗信息技术，提供全方位健康服务，如在美国的实例中，通过移动联合妇产组织运用智能系统成功提高了孕产妇健康水平。然而，系统还面临质量和信息整合挑战，这促使医疗信息化的进步和专业系统的研发。作者建议以提高智能健康管理系统普及率为契机，利用大数据推动全生命周期健康管理，并通过智能诊疗缓解医疗资源压力，实现预防性医疗服务。

中国电商巨头复星旗下的“星卫士”智能健康手表在双11前试水成功，凭借其整合硬件监测、SaaS在线健康管理及云端诊疗服务的新模式受到市场热捧。这款创新产品以预防为导向，直击老人和亚健康人群健康管理的三大痛点——预防、数据管理与紧急救援，并通过简单易用的设计解决用户对便捷全面智能解决方案的需求，类似于iPhone和Tesla的颠覆性整合。其7*24小时连续监测功能结合人工智能建模，提供个性化的预警方案，被视为贴心的智能私人陪护，有效填补了市场空白。

这篇文章探讨了人工智能在健康领域的应用，特别是通过数据、算法和计算力解决新药研发中的难题。首先指出创新药研发面临周期长、成本高和成功率低的挑战，然后强调人工智能能通过分析重复性事件和提取有效特征来优化这一过程。文中引用了日本研究所、京都大学等实例，展示了人工智能在药物发现、筛选和安全性评估中的作用，如利用AI进行靶点锁定、筛选药物和疾病关联预测，这些技术有望降低研发成本，提高成功率。文章后续将探讨其他领域的应用。

AI时代的医疗正在迎来变革。数字健康通过IoMT技术实现了医生和患者远程获取连续临床信息，如手机终端可监测心电图、血压等参数，未来可能涵盖更多生理指标。这不仅节省了就诊时间，还提高了诊断准确性和预防效果，有望缓解医患矛盾，优化医疗服务。

美国FDA批准了首例AI眼科诊断设备IDx-DR，允许AI独立进行疾病检测，打破了AI医疗辅助的限制。然而，AI医生的独立还面临标准不明确、可能产生的误诊问题以及后续责任归属的困扰。此外，AI在医疗领域的广泛应用涉及到数据处理和责任承担等复杂问题，如何保障患者权益和维护技术伦理是亟待解决的问题。尽管AI有巨大的潜力，但医疗服务的本质仍需人类医生的专业知识和人性化关怀。