人工智能正加速醫療模式變革

科技創(chuàng )新是醫學(xué)進(jìn)步的持久動(dòng)力。近年來(lái)，腦科學(xué)與類(lèi)腦智能、干細胞與再生醫學(xué)、人工智能、基因治療等技術(shù)在疾病診療中顯示出巨大潛力。與此同時(shí)，得益于前沿技術(shù)的發(fā)展和融入，針對眾多疾病的診療手段和方案在不斷提質(zhì)提速、升級增效。

這些技術(shù)的應用，意味著(zhù)什么？它們離普通人到底有多遠？有了這些技術(shù)，人們的生命健康保障會(huì )發(fā)生哪些變化？健康報“前沿訪(fǎng)談”專(zhuān)欄邀請醫學(xué)科研、臨床領(lǐng)域的權威專(zhuān)家解密前沿技術(shù)，點(diǎn)評科研進(jìn)展，揭示臨床應用，預測健康未來(lái)。

本期訪(fǎng)談嘉賓：黃天蔭

美國國家醫學(xué)院外籍院士，清華大學(xué)副教務(wù)長(cháng)、清華大學(xué)醫學(xué)院主任。主要從事黃斑病變和視網(wǎng)膜疾病相關(guān)的臨床工作，并致力于視網(wǎng)膜疾病治療方法和眼部成像（含人工智能）的研究和創(chuàng )新。2010年，與其團隊在新加坡啟動(dòng)糖尿病視網(wǎng)膜病變國家遠程醫療篩查計劃，通過(guò)視網(wǎng)膜影像研究表明，檢測視網(wǎng)膜血管變化可能成為無(wú)創(chuàng )檢查心血管疾病風(fēng)險的有效方法。開(kāi)啟并推動(dòng)新型成像軟件研發(fā)，團隊研發(fā)的軟件已應用于30多個(gè)國際臨床、科研、行業(yè)合作機構。

健康報：

當前，人工智能在醫療領(lǐng)域的研究呈現出怎樣的趨勢？未來(lái)，人工智能將如何賦能診療過(guò)程？

黃天蔭：近年來(lái)，醫學(xué)人工智能模型的研究重點(diǎn)已從以特定任務(wù)、疾病為中心的專(zhuān)用模型轉向通用醫學(xué)人工智能（GMAI）。由此，我和多位同道提出了兩個(gè)醫學(xué)人工智能新范式：通用醫學(xué)人工智能（UMAI）和通用健康人工智能（UHAI）。二者的區別主要在于：UMAI模型能夠模擬臨床實(shí)踐中的人類(lèi)智能，特別是醫生的同理心和直覺(jué)；UHAI模型則進(jìn)一步擴展了UMAI模型的應用場(chǎng)景，不再局限于疾病治療，而是涵蓋了健康保持和疾病預防，從單純地依賴(lài)傳統臨床數據轉變?yōu)檎细鼜V泛的非臨床數據，從而實(shí)現對人類(lèi)健康和疾病的全面理解。

我向來(lái)主張將更多精力放在充分了解臨床問(wèn)題而非單純地提供解決方案上。從我的觀(guān)察來(lái)看，臨床中存在應轉未轉或過(guò)度轉診、就診環(huán)節繁復且等待時(shí)間過(guò)長(cháng)、眼科醫生數量和質(zhì)量不足等情況。未來(lái)，人工智能有望賦能健康管理、早期篩查、疾病診斷、康復護理、患者教育等診療全程的多個(gè)環(huán)節，加速傳統醫療模式的變革。以糖尿病視網(wǎng)膜病變?yōu)槔?，?人工智能可用于居家監測，引導糖尿病患者控制血糖，維持當前的視力狀況；當患者出現糖尿病視網(wǎng)膜病變需要眼科醫生介入時(shí)，人工智能可進(jìn)行輔助診斷，提供個(gè)體化治療方案；在明確診斷后，人工智能可開(kāi)展患者教育，將病情進(jìn)展、護理常識充分告知患者，并對復診時(shí)機作出提示。

健康報：

人工智能走向臨床，面臨哪些挑戰？

黃天蔭：人工智能在醫療領(lǐng)域的應用，有無(wú)限潛力，也充滿(mǎn)挑戰。第一，算法夠不夠精準？目前，人工智能更接近一名全科醫生，在處置常見(jiàn)病、多發(fā)病方面表現不俗，但在亞專(zhuān)科疾病診治方面尚有提升空間。第二，判斷失誤怎么辦？人工智能基于數據學(xué)習和整合，存在因數據來(lái)源單一而造成醫療錯誤的可能。比如，一些模型依賴(lài)從發(fā)達國家收集的數據，忽略了缺少數據的發(fā)展中國家的臨床問(wèn)題。第三，人工智能與醫護人員的關(guān)系是替代還是補充？一方面，人工智能可能引起醫護人員的本領(lǐng)恐慌，加劇他們對職業(yè)的擔憂(yōu)；另一方面，也可能顛覆現有的醫學(xué)人才培養模式，如過(guò)去需要培養100名醫生，而未來(lái)或許培養10名醫生就已足夠。第四，醫療信息系統能否兼容人工智能？多數醫療機構的內部運行更接近半數字化，部分工作仍需依靠紙質(zhì)表單，而人工智能以全數字化形態(tài)進(jìn)入，難免會(huì )產(chǎn)生沖突。第五，人工智能應用于醫療需要更明確的政策和標準。由誰(shuí)來(lái)評判人工智能技術(shù)能否實(shí)施、實(shí)施效果如何，這些似乎未能達成共識。

健康報：

年齡相關(guān)性黃斑變性是全球范圍內引起視力損傷的主要原因之一。隨著(zhù)抗血管內皮生長(cháng)因子的問(wèn)世，患者迎來(lái)視功能改善的可能。然而，頻繁就診和玻璃體腔內注射，給這些患者造成治療負擔。未來(lái)，是否有更理想的治療方案？

黃天蔭：今年3月，我組織的一項全球多中心研究在醫學(xué)期刊《柳葉刀》上發(fā)表了一篇題為“玻璃體腔內注射8毫克阿柏西普治療新生血管性年齡相關(guān)性黃斑變性（PULSAR）：一項隨機、雙盲、非劣效性、3期臨床試驗48周結果報告”的研究論文。研究結果表明，玻璃體腔內注射高劑量的阿柏西普（8毫克）延長(cháng)了給藥間隔，視力提高效果并不亞于2毫克阿柏西普，解剖結構改善效果也更顯著(zhù)，且沒(méi)有發(fā)現新的安全性問(wèn)題。基于人工智能算法，我們可以期待的是：未來(lái)，不同患者將不必遵循于同一份治療指南，有望實(shí)現精準給藥，進(jìn)一步延長(cháng)給藥間隔或減少注射次數。

健康報：

“眼底一張照，疾病早知道。”借助人工智能技術(shù)，預判疾病發(fā)生風(fēng)險將有哪些突破？

黃天蔭：“眼睛是心靈之窗，也是疾病之窗”，部分眼底病變可能是全身系統疾病的局部表現。但在過(guò)去相當長(cháng)的一段時(shí)間里，憑借眼底照片，眼科醫生僅能對身體相關(guān)系統“健康”和“極不健康”的情況作出判斷，而對介于兩者之間的模糊地帶較難把握。近年來(lái)，人工智能深度學(xué)習和大語(yǔ)言模型持續發(fā)展，“照亮”了中間的盲區，從而能更及時(shí)、更準確地預知相關(guān)系統疾病的發(fā)生風(fēng)險。目前的問(wèn)題是，如何對人工智能提供的診斷信息加以利用，進(jìn)而優(yōu)化治療方案。清華大學(xué)正在籌建北京視覺(jué)科學(xué)與轉化醫學(xué)研究中心，將致力于推動(dòng)視覺(jué)科學(xué)領(lǐng)域實(shí)質(zhì)性合作和突破性進(jìn)展。

健康報：

作為外籍專(zhuān)家，您如何看待中國對年輕醫生的培養？

黃天蔭：我每隔幾年來(lái)到中國都會(huì )發(fā)現，中國醫學(xué)人才培養模式正在日益完善。從一線(xiàn)城市三級醫院走出的臨床醫生完全達到國際先進(jìn)水平。但也存在一些問(wèn)題，比如，醫學(xué)院校與醫院之間相對分離，在對醫生的培養上沒(méi)有實(shí)現真正的融合。那么，醫學(xué)生向醫生過(guò)渡時(shí)，就容易出現斷層。歐美國家普遍建立的是學(xué)術(shù)型醫療系統，醫學(xué)院校與醫院通力協(xié)作，共同組建教學(xué)團隊，確保醫學(xué)教育的連續性和一貫性。這是我在清華大學(xué)醫學(xué)院正在嘗試建立的醫學(xué)人才培養模式。

文：健康報記者趙星月

編輯：楊真宇

校對：李詩(shī)堯

審核：秦明睿徐秉楠

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