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AI技術(shù)既能幫醫(yī)生識別骨折病灶，又可助力疾病早期篩查，如今更承擔(dān)著智能分診患者的重任。然而，世界經(jīng)濟(jì)論壇最新發(fā)布的《醫(yī)療人工智能未來藍(lán)圖》白皮書顯示：在AI應(yīng)用這場全球競賽中，醫(yī)療保健行業(yè)卻落后于大多數(shù)領(lǐng)域。

世界經(jīng)濟(jì)論壇網(wǎng)站在近日的報(bào)道中指出，全球仍有45億人難以獲得基礎(chǔ)醫(yī)療服務(wù)，AI技術(shù)其實(shí)可以成為縮小這一醫(yī)療鴻溝的關(guān)鍵力量。這份報(bào)告特別強(qiáng)調(diào)，醫(yī)療AI化絕非簡單引入智能工具，而是要對傳統(tǒng)醫(yī)療模式進(jìn)行革命性重構(gòu)。當(dāng)前，醫(yī)療AI市場正以破竹之勢生長，其規(guī)模今年預(yù)計(jì)突破27億美元，到2034年更將攀升至170億美元。在這場變革中，AI正在四大核心領(lǐng)域重塑著現(xiàn)代醫(yī)療的格局。

提前預(yù)警千余種疾病

阿斯利康公司最新研發(fā)的AI預(yù)測系統(tǒng)AI-MILTON，正在改寫疾病早期診斷規(guī)則。這款創(chuàng)新工具基于英國生物銀行50萬份醫(yī)療記錄進(jìn)行訓(xùn)練，在患者尚未出現(xiàn)明顯癥狀時(shí)，就能精準(zhǔn)預(yù)測阿爾茨海默病、慢性阻塞性肺病、腎病等1000多種疾病的潛在風(fēng)險(xiǎn)，且能提前數(shù)年發(fā)現(xiàn)疾病征兆。

AI-MILTON能通過分析全科醫(yī)生收集的常規(guī)生化血液檢測指標(biāo)和標(biāo)志物，如血液和尿液常規(guī)檢查結(jié)果、血壓監(jiān)測等數(shù)據(jù)，在早期及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的疾病風(fēng)險(xiǎn)，并將其與多年后的診斷結(jié)果聯(lián)系起來。結(jié)果顯示，AI-MILTON系統(tǒng)在預(yù)測121種疾病方面表現(xiàn)卓越，對其他1091種疾病的預(yù)測能力也非常強(qiáng)，甚至超過一般的初級保健醫(yī)生水平。

英國倫敦大學(xué)學(xué)院神經(jīng)學(xué)研究所康拉德·瓦格斯蒂爾等人開發(fā)的另一套AI系統(tǒng)，能檢測出放射科醫(yī)生會錯過的64%的癲癇腦損傷。該AI工具利用全球1100多名成年人和兒童的核磁共振成像（MRI）掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，能比醫(yī)生更快發(fā)現(xiàn)病灶，還能發(fā)現(xiàn)人眼難以辨別的微小病灶。

此外，來自加拿大蒙克頓大學(xué)工程學(xué)院等機(jī)構(gòu)的研究團(tuán)隊(duì)在近期出版的《科學(xué)報(bào)告》雜志發(fā)表了一項(xiàng)突破性成果。他們創(chuàng)新性地融合兩種深度學(xué)習(xí)模型，開發(fā)出一套AI系統(tǒng)，能夠通過分析患者的MRI影像，以98.30%的超高準(zhǔn)確率識別腦腫瘤。

精準(zhǔn)解讀腦部掃描影像

英國倫敦帝國理工學(xué)院與愛丁堡大學(xué)的科研團(tuán)隊(duì)聯(lián)合研發(fā)出一款革命性AI診斷系統(tǒng)。這款智能軟件通過分析腦卒中患者的計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT）或MRI影像，不僅能準(zhǔn)確判斷中風(fēng)發(fā)生的時(shí)間窗，還能評估臨床治療的可行性。

研究團(tuán)隊(duì)基于800例腦部掃描大數(shù)據(jù)對該AI算法進(jìn)行了訓(xùn)練，教它從腦部掃描圖像中自動找到相關(guān)區(qū)域，然后讀取并分析已識別的病變，推斷中風(fēng)發(fā)生的大致時(shí)間——這些信息對專業(yè)人士來說至關(guān)重要。在2000名患者身上進(jìn)行的測試結(jié)果顯示，該AI系統(tǒng)的準(zhǔn)確性是使用標(biāo)準(zhǔn)視覺方法的兩倍。

對于中風(fēng)患者，治療時(shí)機(jī)就是生命線。發(fā)病4.5小時(shí)內(nèi)可采用藥物治療，6小時(shí)內(nèi)可考慮手術(shù)治療。但超過這個時(shí)間窗，腦損傷往往不可逆轉(zhuǎn)。這款A(yù)I系統(tǒng)就像“時(shí)間偵探”，能幫助醫(yī)生抓住黃金救治時(shí)機(jī)。

顯著降低骨折漏診風(fēng)險(xiǎn)

數(shù)據(jù)顯示，在急診醫(yī)療中，每10位骨折患者就有1位面臨漏診風(fēng)險(xiǎn)。這些被忽視的損傷往往導(dǎo)致病情惡化，使后續(xù)治療難度倍增。雪上加霜的是，英國醫(yī)療系統(tǒng)正遭遇影像診斷人才荒：放射科醫(yī)生缺口達(dá)12.5%，放射技師空缺率更高達(dá)15%。

AI技術(shù)的應(yīng)用讓這一形勢出現(xiàn)轉(zhuǎn)機(jī)。英國國家衛(wèi)生與護(hù)理卓越研究所（NICE）最新臨床研究證實(shí)：AI輔助閱片可使骨折檢出率顯著提高，從而有效緩解影像科醫(yī)生超負(fù)荷工作的狀態(tài)，且能在提升效率的同時(shí)不增加誤判風(fēng)險(xiǎn)。

基于這一突破，英格蘭國家衛(wèi)生服務(wù)體系（NHS）于2024年底率先引入革命性AI診斷系統(tǒng)，單次掃描成本僅需1英鎊。這項(xiàng)被譽(yù)為“急診科火眼金睛”的技術(shù)，已重點(diǎn)部署在漏診高發(fā)的急診和急救中心，成為醫(yī)生的智能診斷助手。

大幅提升臨床診療效率

在臨床決策中，醫(yī)生往往需要在短時(shí)間內(nèi)作出關(guān)鍵判斷。AI技術(shù)的加持有望大幅提升診療效率。

美國科學(xué)家開展的一項(xiàng)最新研究發(fā)現(xiàn)，ChatGPT、Claude和Gemini等通用AI模型對臨床問題的回答僅有2%—10%符合醫(yī)療標(biāo)準(zhǔn)?；诖?，他們開發(fā)出了ChatRWD。這是一種檢索增強(qiáng)生成系統(tǒng)，本質(zhì)上是讓大語言模型與檢索系統(tǒng)強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手以提高輸出質(zhì)量，結(jié)果顯示有用回答率躍升至58%。

2024年世界經(jīng)濟(jì)論壇《數(shù)字醫(yī)療轉(zhuǎn)型倡議》報(bào)告顯示，Huma數(shù)字平臺可使患者再入院率降低30%，將醫(yī)生病例審查時(shí)間縮短40%，從而顯著緩解醫(yī)護(hù)人員負(fù)擔(dān)。

報(bào)告還預(yù)測，未來數(shù)字醫(yī)療將深刻改變就醫(yī)方式。健康人群可通過智能設(shè)備進(jìn)行身心監(jiān)測，患者則能獲得全方位的數(shù)字診療方案。

盡管各類醫(yī)療AI系統(tǒng)已在特定領(lǐng)域大放異彩，但其快速普及也引發(fā)學(xué)界擔(dān)憂。牛津大學(xué)AI倫理研究所卡羅琳·格林博士特別指出，在擁抱AI技術(shù)的同時(shí)，醫(yī)護(hù)人員必須接受系統(tǒng)培訓(xùn)，既要充分認(rèn)識AI的能力邊界，更要警惕其可能產(chǎn)生的誤導(dǎo)性信息。