前段時間，彭博社爆料蘋果將對其健康A(chǔ)pp進行修改，加強健康A(chǔ)pp與智能硬件、AI的聯(lián)動。重做的健康A(chǔ)pp將包含「AI健康教練」「食物追蹤」「鍛煉追蹤」「健康教育」四個板塊，以蘋果硬件為媒介采集用戶數(shù)據(jù)，基于AI醫(yī)生的綜合研判，向用戶給出具體健康建議。
有趣的是，當(dāng)蘋果還在「網(wǎng)傳」推出AI醫(yī)生時，大洋彼岸的中國網(wǎng)民早已開啟了AI「問診」時代：
圖片來源：雷科技
在小紅書上，我們能輕松找「ChatGPT解讀化驗單」「用DeepSeek和醫(yī)生對線」的分享。要知道這些對話大模型的職責(zé)從來都不是判斷病情，而是把對話聊下去；用這種大模型「看病」，耽誤病情的可能性極高。大多數(shù)網(wǎng)友還是有判斷力的，知道通用模型在醫(yī)療方面的短板。
飛速發(fā)展的AI技術(shù)已改變了各行各業(yè)，為什么在醫(yī)療領(lǐng)域，真正的「AI醫(yī)生」仍未出現(xiàn)呢？
和大多數(shù)人想象的不同，AI與醫(yī)療并不是近幾年才被湊成一對的概念：早在機器學(xué)習(xí)時代，就有企業(yè)推出了輔助醫(yī)療影像診斷（X光、CT、MRI）或疾病篩查的軟件；如果將視線擴大至非臨床醫(yī)療，AI技術(shù)更是被廣泛用于藥物開發(fā)流程。
從功能上看，這些軟件都不能被當(dāng)作是真正的AI醫(yī)生——因極高的開發(fā)成本，這類軟件通常只有大型醫(yī)院、疾病研究中心、醫(yī)學(xué)院等醫(yī)療「行業(yè)用戶」才能消費得起。而面向行業(yè)用戶開發(fā)也意味著這些軟件的技術(shù)門檻極高，沒讀五年醫(yī)學(xué)一般看不明白。
此外，醫(yī)療是一個高度依賴數(shù)據(jù)（經(jīng)驗）的特殊行業(yè)：醫(yī)生不僅需要從患者模糊的自述中找到有用的信息，還要根據(jù)自己過去的治療經(jīng)驗，給出最終的治療方案。但對醫(yī)療AI來說，經(jīng)驗累積的過程「道阻且長」。
保護患者隱私與AI醫(yī)療的矛盾
無論在哪個國家，患者病歷都是高度敏感的隱私數(shù)據(jù)，除合作項目外，AI開發(fā)企業(yè)幾乎無法獲得任何可以訓(xùn)練AI的數(shù)據(jù)。當(dāng)然，醫(yī)療AI也可以像如今車企訓(xùn)練自動駕駛一樣，用AI生成的數(shù)據(jù)訓(xùn)練醫(yī)療AI，但醫(yī)療行業(yè)的特殊性導(dǎo)致開發(fā)者給數(shù)據(jù)打標(biāo)簽的難度極大。
這也導(dǎo)致這些醫(yī)療行業(yè)的AI應(yīng)用更像是醫(yī)生的「新工具」——他們的出現(xiàn)能幫助醫(yī)生作出更準(zhǔn)確的診斷和治療，但不能取代醫(yī)生。
幸運的是，語言類AI的飛速發(fā)展補上了AI在交互上的短板，讓AI擁有直接面對患者的能力；混合式模型（Hybrid-AI）技術(shù)也在保護患者隱私的前提下，讓AI可控地接觸真實病例，像真正的醫(yī)生那樣不斷學(xué)習(xí)、進步。
圖片來源：Mayo Clinic
目前，AI醫(yī)生已經(jīng)成為了不少海外國家醫(yī)療發(fā)展的下一個階段，比如以內(nèi)分泌科享譽全球的梅奧診所，目前就有超過200個AI醫(yī)療項目；Google的醫(yī)療大模型Med-PaLM也在疾病初篩（邏輯判斷）和知識問答、健康科普（對話）方面有著巨大的潛力。
國內(nèi)AI醫(yī)療的挑戰(zhàn)只多不少
從目前海外對AI醫(yī)療的應(yīng)用來看，AI醫(yī)生更像一種提高效率的輔助工具。但在中國，情況就有些不一樣了。
和海外情況類似，我國同樣面臨醫(yī)療資源不均的問題。但不同于輕公立，重私立的商業(yè)化醫(yī)療體系，中國醫(yī)院的社會責(zé)任心要強得多，三甲醫(yī)院爆滿、基層醫(yī)療服務(wù)力不足、醫(yī)生資源在一線城市集中的現(xiàn)象也更為普遍。
在這種大環(huán)境下，中國AI醫(yī)療肩上的責(zé)任也更沉重：除了發(fā)揮AI對海量信息處理的能力，輔助醫(yī)生分析檢查結(jié)果，加速診斷外，AI醫(yī)療在國內(nèi)還要承擔(dān)分診職責(zé)。
圖片來源：雷科技
這里的導(dǎo)診說的不是在掛號臺指導(dǎo)病患「哪里不舒服應(yīng)該掛什么科室？」，而是更復(fù)雜的「層級分診」——將常見病、輕癥患者分流至社區(qū)等基層醫(yī)院，緩解三甲醫(yī)院的接診壓力。
但如果我們想用AI去實現(xiàn)分級診療（小病在社區(qū)、大病到醫(yī)院、康復(fù)回社區(qū)），AI醫(yī)療不僅要能準(zhǔn)確判斷病情的嚴(yán)重性，更需要為患者帶來對基層醫(yī)療的信心。畢竟三甲名醫(yī)一號難求，說到底還是因為患者看重三甲名醫(yī)，看重他們有著基層醫(yī)療望塵莫及的罕見病治療經(jīng)驗。
而這額外的任務(wù)，也是國產(chǎn)AI醫(yī)療大模型與海外AI醫(yī)療模型最大的不同。
「雙醫(yī)模式」能克服醫(yī)療資源短缺嗎？
以剛度過兩歲「生日」的百川智能為例，4月10日，百川智能CEO王小川提出了「造醫(yī)生-改路徑-促醫(yī)學(xué)」的路徑，從醫(yī)療資源、分層就診、加速AI醫(yī)療進化的三個方向，加速醫(yī)療轉(zhuǎn)型。
圖片來源：百川智能
其中「造醫(yī)生」非常好理解：根據(jù)2022年召開的第十屆中國醫(yī)院院長年會發(fā)布的《中國兒科資源現(xiàn)狀白皮書》中的數(shù)據(jù)，目前國內(nèi)兒科醫(yī)生缺口達86042名，「逼近10萬大關(guān)」。而百川表示將在全科、兒科領(lǐng)域發(fā)力，用醫(yī)療大模型（AI醫(yī)生）填補醫(yī)療缺口。
「改路徑」則是以AI醫(yī)生增強基層醫(yī)療的能力，緩解基層分流帶來的額外壓力，最終將AI醫(yī)生的邊界擴大至家庭醫(yī)生，打造「家庭/全科醫(yī)生-?？?社區(qū)醫(yī)生-醫(yī)院/急救」的三級分層診療體系，緩解醫(yī)療資源緊缺的問題。
最后的「促醫(yī)學(xué)」，則是以AI醫(yī)生積累的經(jīng)驗和數(shù)據(jù)，回過頭來推動臨床醫(yī)學(xué)、流行病學(xué)的發(fā)展。對于這種「患者有AI醫(yī)生、醫(yī)生有AI醫(yī)療輔助」的模式，百川智能稱之為「雙醫(yī)模式」。
嚴(yán)格監(jiān)管是AI醫(yī)療進步的階梯
盡管AI醫(yī)療的進步「肉眼可見」，但在真正全面推廣之前，AI醫(yī)療行業(yè)還有很多問題需要解決：
醫(yī)療承載著極高的風(fēng)險與不確定性，誤診或延誤的后果極為嚴(yán)重，患者的生命也無法「重試」。如何提高診斷準(zhǔn)確度、消除用戶對AI醫(yī)生的疑慮，讓用戶相信AI醫(yī)生不是簡單的「AI聊天」？這是擺在AI醫(yī)療面前的第一個問題。
雷科技認為，AI醫(yī)療的發(fā)展需要一套嚴(yán)苛的監(jiān)管、認證標(biāo)準(zhǔn)。這種標(biāo)準(zhǔn)不能是車企常用的「L3級」文字游戲，而是真正非黑即白的、能阻止擦邊球的審核體系。從責(zé)任邊界到數(shù)據(jù)安全，新的監(jiān)管體系不能留下任何鉆空子的可能性，那些「網(wǎng)上就醫(yī)導(dǎo)致病情惡化」的案例絕對不能重演。
展望未來，隨著國內(nèi)醫(yī)療大模型能力的提升和分級診療制度的推進，雷科技認為，AI醫(yī)生未來必將成為基層醫(yī)療的重要組成。而未來的醫(yī)療系統(tǒng)，也必將在AI的推動下重新定義。
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