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自ＣｈａｔＧＰＴ驚艷亮相至今，人工智能（ＡＩ）議題持續爆火，在兩會期間也被頻頻提及。據ＩＤＣ統計，到２０２５年人工智能應用市場總值將達１２７０億美元，其中醫療行業將占市場規模的五分之一。
在數據價值不斷凸顯的今天，ＡＩ已經滲透到更多醫療應用場景中，為醫療行業的創新發展注入澎湃能量：
在浙江，患者在就醫時，可享受數字健康人“安診兒”全流程陪診，就醫體驗進一步提升；
北京天壇醫院和北京理工大學團隊合作創建“龍影”醫學影像大模型，基于該模型研發的首個“中文數字放射科醫生”平均生成一個病例的診斷意見僅需０．８秒；
中山大學中山眼科中心林浩添教授團隊牽頭研發的全球首個嬰幼兒視功能損傷手機智能篩查系統上線，嬰幼兒看３分鐘動畫，就能檢測１６種常見致盲眼病，準確率達８５．９％……
長遠來看，ＡＩ與醫療行業加速融合，不僅能夠提升醫療服務的質量和可及性，還能夠推動整個產業的創新發展，形成新的產業生態和生產力；但短期內在應用層面，卻依然面臨諸多考驗。
持續深入：
與多維醫療場景融合進程不斷加快
ＡＩ的深入應用正在推動醫療領域向著更加智能化、便捷化、人性化的方向發展，從醫療診斷、醫院管理到患者服務，再到醫療科研，ＡＩ在醫療信息化領域掀起變革熱潮，幫助醫生提高診斷準確率、優化醫療資源配置、提升患者服務質量，為廣大患者帶來更好的醫療體驗和健康福祉。
０１
賦能診斷：輔助影像檢查，讓病灶“無處遁形”
在醫療診斷方面，ＡＩ輔助診斷和智能影像識別正在逐漸改變傳統醫療診斷模式。當前階段，ＡＩ已經逐步實現了基于廣泛認知和自主知識學習的高水平臨床診療能力，能夠精準識別并分析醫學影像資料，快速判斷出異常區域，協助醫生更準確地找到“病灶”，并提供初步診斷建議，為患者精準治療贏得了寶貴的時間窗。ＣＴ影像中肺小結節的識別就是一個很好的例子，近年來，ＡＩ識別技術在肺結節診斷中的開始廣泛應用，能夠精確診斷出１ｍｍ左右的微小結節，微小結節識別能力比人眼更具優勢。
專家洞見：
黃虹：以“四步法”構建高效數據治理體系，助力醫療ＡＩ加速進階（點擊查看）
０２
患者服務：智能問診、外呼隨訪質效提升，服務覆蓋就診全流程
在患者服務方面，ＡＩ通過智能問診、外呼隨訪等為患者帶來了更便捷的醫療體驗和更高的服務質量。智能問診系統簡單來說就是由ＡＩ代替醫生與患者進行初次對話，初步了解患者病情。去年１１月，浙大邵逸夫醫院就推出了基于大語言模型的ＡＩ醫生助理，通過模擬臨床醫生診療思維對患者進行提問和引導，快速完成患者主訴癥狀、伴隨癥狀、診療情況、家族史等醫療信息的采集，生成一份完善的預問診病例。而外呼隨訪則能夠通過ＡＩ定向撥入患者電話，自動詢問并采集相關信息，工作效率比人工電話效率提高數倍。隨著技術的不斷進步，ＡＩ在患者診前診后服務的應用前景將更加廣闊。
０３
醫院管理：人、財、物精細化管理，為高質量發展奠定堅實基礎
在醫院管理方面，ＡＩ為精細化管理提供強大支持。醫院管理是全局性問題，涵蓋人員管理、財務管理、物資管理等多方面，通過深度分析醫護人員工作數據、患者反饋及財務數據，ＡＩ能夠幫助醫院優化人員配置調度，提高財務處理效率，實現精準物資采購、庫存管理和分配。此外，利用ＡＩ技術，管理者可全面統籌醫院管理工作，分析醫院優勢學科，打造醫院核心競爭力，為醫院的長遠發展提供技術支持，實現高質量發展。浙江省腫瘤醫院院長助理胡海教授表示：“我看好醫療ＡＩ的發展前景，醫療ＡＩ定能降低醫院管理成本，提升醫院管理質量。”
０４
臨床科研：加速臨床科研轉化，挖掘ＡＩ創新應用價值
在醫療科研方面，ＡＩ持續推動臨床科研工作標準化、規范化、系統化，將科研成果轉化為看得見的生產力，提高臨床科研效率和醫療診治水平，進而促進醫學領域整體水平提升。基于機器學習、大數據分析等技術手段，ＡＩ可以對海量的醫療數據進行深入挖掘和分析，協助科研人員發現新的疾病發病機制和治療方法。上海市兒童醫院信息部主任王淑在參加由ＨＣ３ｉ數字醫療網主辦的研討會時曾表示，“通過多源數據的集成、治理、管理、挖掘、分析和服務，能夠協助臨床科研團隊創新產出更多更優的研究成果；同時，通過模型算法的開發利用促進科研成果的臨床轉化，從臨床出發推動科研，以科研成果反哺臨床，將形成臨床和科研的閉環生態。”
專家洞見：
以數據驅動轉型，加速推動醫療科研平臺發展（點擊查看）
ＡＩ在醫療行業的應用場景正在持續拓展，并逐步改變傳統醫療模式，為醫療服務帶來前所未有的提升，可以說，ＡＩ已經成為推動醫療行業發展的重要引擎，隨著技術的不斷進步和應用場景的深化，ＡＩ對于行業賦能與發展將展現出無可估量的價值。
任重道遠：
全面賦能行業仍面臨三大挑戰
ＡＩ技術的深度融合為醫療領域帶來了深刻變革，從診斷到管理，從患者服務到科研，無一不閃耀著智能之光。它不僅改變了傳統醫療模式，還極大地提升了醫療服務的效率和質量，為醫療行業的可持續發展注入了新的活力，但在這一令人振奮的進程中，也必須清醒地看到，ＡＩ技術的應用面臨諸多挑戰，只有以開放心態、嚴謹態度積極應對這些問題，ＡＩ在醫療領域才有可能實現可持續發展。
０１
技術難題：可解釋、要安全……多重考驗待解
技術維度，算法優化、數據安全與隱私保護、模型的可解釋性與透明度等難題亟待解決。如何通過算法優化，實現ＡＩ模型在不同疾病、不同患者間的準確性和泛化能力；如何確保數據的安全性和隱私性，防止數據泄露和濫用；如何提升ＡＩ的可解釋性與透明度，使醫生和患者能夠真正理解和信任其決策過程，只有逐一攻克這些難題，才有可能讓ＡＩ應用在醫療領域發揮更大價值。
拓展閱讀：
《醫院核心信息系統數據安全與數據管理調研報告（２０２１－２０２２年度）》（點擊查看）
０２
人才瓶頸：跨領域、跨門類，復合型人才培養難
人才培養維度，ＡＩ在醫療領域的落地應用對人才提出了更高的要求。然而，目前市場上既具備醫學背景又精通信息技術的復合型人才本就十分稀缺，若要求對ＡＩ也有深入了解，只會更加匱乏，這也成為了制約醫療數字化進程的一大瓶頸。因此，要加強人才的培養力度，通過創新培養機制、優化課程設置、加強實踐訓練等方式，輸送更多高素質、復合型的數字人才，推動醫療行業的數字化轉型和升級。
專家洞見：
５１ＣＴＯ數字人才研究院院長楊文飛：數字時代醫信人才培養的勢與謀（點擊查看）
０３
倫理挑戰：定邊界、分權責，ＡＩ應用必須解答的復雜議題
倫理維度，隨著ＡＩ逐漸參與到疾病診斷、治療方案制定等關鍵決策中，引發了一系列倫理層面的風險問題。當ＡＩ系統參與決策時，若出現誤診誤治等情況，ＡＩ與醫務人員承擔責任應如何歸屬；面對患者隱私保護、治療公正性、就醫者利益至上等復雜倫理問題時，ＡＩ如何做出符合倫理原則的決策……要解決這些問題，必須構建完善的倫理框架和決策機制，明確ＡＩ系統在醫療決策中的定位和作用，建立針對ＡＩ決策的監管和評估機制。
需要明確的是，ＡＩ在任何維度上都無法完全代替人類醫生，而是將醫生的生產力從重復、機械的基礎工作中逐漸解放出來，雙方相輔相成產生合力。ＡＩ在醫療領域的落地應用，不僅是技術問題，更是涉及倫理、法律、社會價值的復雜議題。面對這些挑戰，不能回避，更不能輕視，而是要通過跨學科的合作與努力，找到有效的應對策略，確保ＡＩ在醫學領域的應用能夠健康、持續地發展，為人類的健康事業貢獻更多的力量。
寫在最后：
ＡＩ技術的發展日新月異，在醫療領域展現了巨大發展潛力，但不得不承認的是，在ＡＩ應用過程中依然面臨諸多挑戰，然而，這些挑戰不僅不能阻擋ＡＩ前進的步伐，還將成為其不斷完善的重要驅動力。我們相信，“ＡＩ＋醫療”的發展前景將會越來越光明，也必將結出累累碩果。
（文章來源于ＨＣ３ｉ數字醫療網）
