追問(wèn)｜就像開(kāi)車(chē)用導航，AI輔助診療已成趨勢？

·“未來(lái)用AI輔助診療肯定是一種趨勢，就像開(kāi)車(chē)用導航一樣，應用會(huì )越來(lái)越多。醫生和患者對AI的接受度也在慢慢提高，但是它能不能真正形成一個(gè)商業(yè)模式，還是個(gè)問(wèn)題?！?/p>

1956年夏天，一場(chǎng)在美國達特茅斯（Dartmouth）召開(kāi)的學(xué)術(shù)會(huì )議提出將人工智能（Artificial Intelligence，AI）確立為一門(mén)科學(xué)任務(wù)，這場(chǎng)會(huì )議后來(lái)被普遍認為標志著(zhù)AI的誕生。AI研究的基本假設是，人的思維活動(dòng)可以用機械替代。經(jīng)過(guò)60多年的發(fā)展，2022年11月，美國OpenAI公司發(fā)布生成式人工智能ChatGPT，人工智能的概念以前所未有的速度向全世界普及。

產(chǎn)業(yè)界對探索這項“顛覆性技術(shù)”的應用興致勃勃，醫療領(lǐng)域也不例外。芯片巨頭英偉達的CEO黃仁勛多次在公開(kāi)場(chǎng)合表達對醫學(xué)與AI相結合的期望，落實(shí)到具體行動(dòng)上，英偉達在2024年GPU技術(shù)（GTC）大會(huì )上一口氣發(fā)布了25個(gè)醫療、生物制藥相關(guān)的“微服務(wù)”，覆蓋醫學(xué)影像、藥物研發(fā)和數字健康等領(lǐng)域。

醫院已經(jīng)成為探索AI應用的一個(gè)重要場(chǎng)所?！拔矣X(jué)得未來(lái)用AI輔助診療肯定是一種趨勢，就像開(kāi)車(chē)用導航一樣，應用會(huì )越來(lái)越多?！苯?，復旦大學(xué)智能醫學(xué)研究院（籌）常務(wù)副院長(cháng)劉雷在接受澎湃科技采訪(fǎng)時(shí)說(shuō)，“目前大模型在輔助診斷方面還沒(méi)有特別突出的應用。未來(lái)可能慢慢會(huì )有針對專(zhuān)病的專(zhuān)業(yè)版人工智能出現，也許不是大模型，而是中小模型?！?/p>

甲狀腺專(zhuān)病診療AI

近日，澎湃科技從上海交通大學(xué)醫學(xué)院附屬第六人民醫院普外科主任醫師周光文教授處得悉，上海蝶笙醫療科技吉印通開(kāi)發(fā)了一款甲狀腺疾病在線(xiàn)診療平臺，名為“蝶生健康-蝶生智醫”（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“蝶生健康”）。

周光文是上述公司的科學(xué)顧問(wèn)。據他介紹，“蝶生健康”有三大功能板塊，分別為“蝶生智醫”、“甲狀腺九大診斷評估工具”和“甲狀腺關(guān)鍵指標記錄工具”。

“蝶生智醫”是甲狀腺專(zhuān)科AI醫生，由AI大模型驅動(dòng)，通過(guò)自主學(xué)習國內外大量的甲狀腺醫學(xué)指南、醫學(xué)書(shū)籍、臨床案例和學(xué)術(shù)論文，形成一套標準化的診療流程。它可以隨時(shí)為患者提供個(gè)性化的健康管理和治療建議，充當“24小時(shí)智能醫生”?，F階段大部分為免費咨詢(xún)，只有在平臺上聯(lián)系專(zhuān)業(yè)醫生問(wèn)診需要支付費用。

“甲狀腺九大診斷評估工具”是一種輔助診斷工具。對于未手術(shù)的患者，它可以提供甲狀腺結節風(fēng)險評估、甲狀腺癌輔助診斷、甲狀腺功能報告解讀等服務(wù)；對于已手術(shù)的患者，它可以提供甲狀腺癌復發(fā)風(fēng)險評估、TSH（促甲狀腺激素）抑制治療用藥副作用風(fēng)險評估、甲狀腺癌術(shù)后TSH抑制目標、藥量調整建議、術(shù)后是否行碘-131治療的建議等?！凹谞钕訇P(guān)鍵指標記錄工具”可以全程跟蹤患者治療進(jìn)展，促進(jìn)醫患之間的溝通。

周光文表示：“講得更通俗一點(diǎn)，我們可以做甲狀腺全病程管理，能精準地告訴患者什么時(shí)候做超聲，什么時(shí)候驗血，定期隨訪(fǎng)，術(shù)后會(huì )不會(huì )復發(fā)等?！?/p>

周光文告訴澎湃科技，“蝶生健康”是在ChatGPT和一些國內的其他大模型的基礎上開(kāi)發(fā)的。之所以選擇做甲狀腺疾病的診療AI，是因為甲狀腺疾病比較適合做線(xiàn)上管理，通過(guò)化驗、超聲結果，基本就能判斷疾病的進(jìn)展。但穿刺等操作性的過(guò)程還是需要醫生來(lái)完成。據他介紹，該平臺目前大約能代替50%的醫患真實(shí)咨詢(xún)，“這50%和自然的診療環(huán)境完全符合，另外的50%是有爭議的，不同的醫生有不同的說(shuō)法。三年后，我們大約能覆蓋70%-80%的真實(shí)診療環(huán)境?！?/p>

周光文說(shuō)，“蝶生健康”平臺現已納入萬(wàn)級以上患者的真實(shí)數據。團隊從10萬(wàn)個(gè)頂尖醫生的咨詢(xún)回答中，精選了2萬(wàn)個(gè)回答，生成一個(gè)模擬醫患就診的真實(shí)生態(tài)環(huán)境的系統。最主要的目的是為醫生做醫療輔助，尤其是在三四線(xiàn)城市。他們正在尋求和醫院的合作，希望將他們的系統接入醫院的信息系統。

“很多三四線(xiàn)城市的醫生缺乏學(xué)習的機會(huì )和環(huán)境，為日常的瑣碎工作所累，這個(gè)平臺能夠提升他們的診療水平，減輕他們的負擔。它還可以提供全病程管理，替代重復簡(jiǎn)單的工作，尤其是可以方便外科醫生的患者管理，讓他們把注意力集中在手術(shù)上。另一方面，它可以計算每位患者每年的用藥量，可以減少藥品浪費。我們還和商業(yè)保險合作，降低患者的診療費用，讓醫保更高效?！敝芄馕恼f(shuō)。

專(zhuān)病AI可能慢慢出現

類(lèi)似的嘗試還有很多。例如，近日在一場(chǎng)行業(yè)會(huì )議上，華為云盤(pán)古醫學(xué)大模型負責人祝曉慶介紹，其團隊在探索應用大模型服務(wù)于醫療的場(chǎng)景，涵蓋診前、診中、診后三個(gè)階段，診前做醫療知識科普、智能問(wèn)診等，診中做病歷生成、輔助診斷等，診后做預后管理等。

蛋殼研究院發(fā)布的《2023醫療人工智能報告》將醫療AI分為影像學(xué)AI、生命科學(xué)AI（新藥AI）、信息學(xué)AI三類(lèi)。信息學(xué)AI是一個(gè)相對傳統的市場(chǎng)，2023年，國內信息學(xué)AI低調融入各類(lèi)系統，并借助大語(yǔ)言模型嘗試技術(shù)內核的跨時(shí)代升級。除專(zhuān)科CDSS（ClinicalDecisionSupportSystem，醫療機構臨床決策支持系統）以獨立產(chǎn)品形態(tài)進(jìn)行銷(xiāo)售，絕大多數AI以支撐技術(shù)存在，置于成熟產(chǎn)品或解決方案中。

2023年3月，《新英格蘭醫學(xué)雜志》（NEJM）發(fā)表題為《臨床醫學(xué)中的人工智能和機器學(xué)習，2023》的評論文章，其中提到，人工智能輔助心電圖、白細胞分類(lèi)計數的讀取、視網(wǎng)膜照片和皮膚病變的分析以及其他圖像處理任務(wù)已成為現實(shí)，并納入日常醫學(xué)實(shí)踐。除閱讀圖像外，人工智能還可以在識別可能影響公共衛生的傳染病爆發(fā)、罕見(jiàn)和常見(jiàn)疾病等許多方面提供幫助。

AI在醫療中的應用場(chǎng)景。圖片來(lái)源：NEJM

劉雷說(shuō)，大模型在醫療場(chǎng)景中的作用主要體現在文字性工作和輔助診療兩方面。大模型處理數據和知識的能力比人強很多，所以在做文字工作、知識管理等方面的工作時(shí)效率會(huì )比人高很多。例如很多醫院已經(jīng)開(kāi)始使用的電子病歷，過(guò)去是人工撰寫(xiě)，比較麻煩，而且容易出錯，現在用AI替代，既可以節省醫護人員的時(shí)間，又可以減少人工可能產(chǎn)生的錯誤。輔助診療方面，由于大模型對復雜事物的記憶力更強，能夠看到更多文獻，也能做不少工作。

劉雷團隊開(kāi)發(fā)了一款罕見(jiàn)病智能篩查與輔助診斷系統。研究團隊基于臉部、皮膚或其他器官的特征，結合生化特征，用大模型把圖像、文本和其他不同模塊的數據綜合在一起，進(jìn)行罕見(jiàn)病的篩查和輔助診斷。這個(gè)系統會(huì )先判斷患罕見(jiàn)病的風(fēng)險，若患病風(fēng)險高，系統會(huì )給出可能患的疾病列表。

“這個(gè)系統篩查的準確度可以達到88%，靈敏度達到97%，假陰性率只有3%。它不是單病種的篩查，系統給出疾病列表后，需要進(jìn)一步補充證據來(lái)確診。罕見(jiàn)病的診斷本身就需要4年以上的時(shí)間，臨床證據需要慢慢積累?！眲⒗渍f(shuō)。目前，他們已經(jīng)和復旦大學(xué)附屬兒科醫院、中國人民解放軍總醫院（301醫院）以及一些藥企開(kāi)展合作，希望將這個(gè)系統真正推向臨床。

“目前大模型在輔助診斷方面還沒(méi)有特別突出的應用，很多醫生用ChatGPT查找醫學(xué)答案，像谷歌一樣，找到的答案很可能是有問(wèn)題的?，F有大模型還不能真正用于臨床輔助診斷，需要在數據和醫學(xué)知識圖譜的基礎上重新訓練。未來(lái)可能慢慢會(huì )有針對專(zhuān)病的專(zhuān)業(yè)版人工智能出現，真正在醫學(xué)上應用的也許不是大模型，而是中小模型。它可能不需要那么多數據、那么強的想象能力，只需要準確、高效、有邏輯推理能力?！眲⒗渍f(shuō)。

目前，在醫院應用較為成熟的輔助診斷方式是CDSS。據國家衛生健康委印發(fā)的《醫療機構臨床決策支持系統應用管理規范（試行）》，CDSS是通過(guò)應用信息技術(shù)，綜合分析醫學(xué)知識和患者信息來(lái)支持臨床決策的一種計算機輔助信息系統。通俗來(lái)講，CDSS的本質(zhì)是由臨床指南、醫學(xué)文獻等客觀(guān)數據資料構成的醫學(xué)知識庫，可以把醫生記不住的知識用計算機呈現出來(lái)。據動(dòng)脈網(wǎng)數據，國內AI醫療行業(yè)下游需求中，CDSS占比近30%。

CDSS的一個(gè)重要組成部分是醫學(xué)知識圖譜。劉雷說(shuō)，醫學(xué)知識圖譜很準確，但目前的應用比較笨拙，只能做簡(jiǎn)單的問(wèn)答，不能像大模型回答一般生活問(wèn)題那樣自然，“將大模型和醫學(xué)知識圖譜相結合，用醫學(xué)知識圖譜改變大模型不專(zhuān)業(yè)的特點(diǎn)，又用大模型可以比較自然地進(jìn)行人機對話(huà)的能力來(lái)改善傳統方式笨拙的特點(diǎn)，是市場(chǎng)熱點(diǎn)之一?！?/p>

AI起輔助作用，問(wèn)題是輔助作用有多大

在A(yíng)I輔助診斷領(lǐng)域，開(kāi)發(fā)者遇到的一個(gè)主要挑戰是機器“幻覺(jué)”（hallucination）。據哈爾濱工業(yè)大學(xué)和華為的研究人員2023年11月發(fā)表在論文預印本平臺arXiv上的一篇綜述，大模型的“幻覺(jué)”是指模型生成的內容與現實(shí)世界事實(shí)或用戶(hù)輸入不一致的現象。劉雷說(shuō)，這可能導致用戶(hù)問(wèn)AI問(wèn)題時(shí)，AI會(huì )給出錯誤的回答，而且這種錯誤可能比較隱蔽，非專(zhuān)業(yè)人士會(huì )相信它說(shuō)的是真的。因此在A(yíng)I問(wèn)診中，AI不能自己下處方，最終的診斷和處方仍然要由醫生來(lái)下。

AI要真正在臨床上落地應用，準確度是一個(gè)重要問(wèn)題?！搬t院本身有傳統的輔助診斷方式，AI是否真正提高了效率和準確度有待證明。這其中，數據是一個(gè)瓶頸，即用于訓練AI的語(yǔ)料數據是否能夠讓模型變得更加準確?！眲⒗渍f(shuō)。

在開(kāi)發(fā)“蝶生健康”的過(guò)程中，周光文團隊遇到了類(lèi)似問(wèn)題?！癈hatGPT的原始語(yǔ)言是英語(yǔ)，一個(gè)單詞只代表一個(gè)意思，但中文里一個(gè)單詞可能有不同的意義。對于同一個(gè)問(wèn)題，不同的患者表達不同。例如，‘甲狀腺有結節嗎？’有些人會(huì )表述為‘甲狀腺有腫塊嗎？’系統可能理解不了不同的表述。我們在這方面花了很多精力，但仍有一些不完整，未來(lái)會(huì )進(jìn)一步完善?！敝芄馕恼f(shuō)。

他們遇到的另一個(gè)問(wèn)題是真實(shí)數據的收集?！俺跗谡心蓟颊吆茈y，尤其是在新冠疫情期間。但我們做了一個(gè)正確的選擇，在疫情期間大力推廣線(xiàn)上咨詢(xún)，后來(lái)很多人慕名而來(lái)?！敝芄馕恼f(shuō)。

周光文表示，“智能醫生會(huì )帶來(lái)觀(guān)念上的革命性變化，任何有真實(shí)世界的經(jīng)驗和醫學(xué)指南的診療都可以被覆蓋，但是覆蓋的過(guò)程要精準，還有比較長(cháng)的一段路要走，但總是要前行?！?/p>

醫生和患者的接受度也是一個(gè)問(wèn)題。劉雷說(shuō)，“幾年前深度學(xué)習剛開(kāi)始應用于醫療領(lǐng)域時(shí)，有些醫生是有抵觸情緒的，認為它并沒(méi)有那么好，反而可能增加麻煩。但現在大家都在擁抱人工智能的市場(chǎng)。AI 能夠提高所有事情的效率，在診療上更是如此。中國病人多醫生少，把一些事情交給AI做，醫生能有更多時(shí)間考慮疑難的臨床問(wèn)題?！?/p>

這也是周光文希望“蝶生健康”起到的作用之一?！癆I可以幫助醫生解決簡(jiǎn)單、重復的診療，這部分患者大量涌入門(mén)診，實(shí)際上占用了寶貴的門(mén)診資源。用AI來(lái)替代，其實(shí)也是對醫生的解脫?！敝芄馕恼f(shuō)，他目前收到的反饋是，年輕醫生非常接受AI提供的支持。

“醫生不會(huì )被替代，但是醫生要懂得利用AI。就像開(kāi)車(chē)用導航一樣，在導航出現以前，大家也會(huì )開(kāi)車(chē)，但是導航出現以后，司機走錯的路更少了，導航也逐漸成為必備的工具?！眲⒗渍f(shuō)，“AI起到的作用是輔助，問(wèn)題是它能在多大程度吉印通行輔助?！?/p>

據《財新》2024年4月29日報道，浙江大學(xué)醫學(xué)院附屬邵逸夫醫院院長(cháng)蔡秀軍在2024中關(guān)村論壇年會(huì )的一場(chǎng)平行論壇上提出，AI助理上線(xiàn)，應該減輕醫生的負擔，為繁忙的醫生節省時(shí)間。

現實(shí)醫療中，AI存在“幫倒忙”的可能性。劉雷舉例，在肺結節的檢測中，AI可以一下子檢測到很多肺結節，醫生如果對每個(gè)肺小結節都進(jìn)行分析，負擔就會(huì )加重。因為大部分小結節不會(huì )影響健康，不需要報告。此外在CDSS中，現有的方法經(jīng)常出現過(guò)度藥物預警的情況，總是亮黃燈，對醫生來(lái)說(shuō)更像是“騷擾”，醫生就把它關(guān)掉，不再使用。

“我覺(jué)得未來(lái)用AI輔助診療肯定是一種趨勢，就像開(kāi)車(chē)用導航一樣，應用會(huì )越來(lái)越多。醫生和患者對AI的接受度也在慢慢提高，但是它能不能真正形成一個(gè)商業(yè)模式，還是個(gè)問(wèn)題?！眲⒗渍f(shuō)道。

前述《2023醫療人工智能報告》提到，基于大語(yǔ)言模型（LLM）的應用研發(fā)仍處于探索階段。該技術(shù)嚴重依賴(lài)環(huán)境，需要醫院同時(shí)具備基礎設施和智能算法。如今開(kāi)源節流大環(huán)境下，愿意為其付費的醫院尚未形成規模。

參考資料：

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