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分析患者檢查單，輔助醫(yī)生更快更準(zhǔn)找出病因；

化身記憶小助手，提醒病人到點(diǎn)吃藥；

分析大量醫(yī)療數(shù)據(jù)，助力發(fā)現(xiàn)新療法；

……

展開想象，當(dāng)AI技術(shù)能夠與日常的醫(yī)療健康管理“無縫對接”，我們會收獲貼心的“健康管家”，擁有更智能、方便的生活。

但與此同時“AI+醫(yī)療”在商業(yè)化落地時也面臨諸多挑戰(zhàn)，患者和醫(yī)生對AI的信任問題、監(jiān)管問題、倫理問題等層出不窮。

如何更好地把AI技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療健康領(lǐng)域？如何通過AI技術(shù)激發(fā)更多新的需求？本期視界，小管邀請到復(fù)旦管院信息管理與商業(yè)智能系助理教授李文文，探討AI如何賦能大健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

李文文

信息管理與商業(yè)智能系助理教授

研究方向：機(jī)器學(xué)習(xí)，醫(yī)療健康管理，人機(jī)協(xié)同，電子商務(wù)

AI賦能，“數(shù)智健康”時代來臨

從管理的視角看醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)，核心在于需求分析。傳統(tǒng)醫(yī)療服務(wù)以治病為中心，醫(yī)生針對個體患者提供醫(yī)療產(chǎn)品和服務(wù)。然而，當(dāng)前國家提出的《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》，要求從以治病為中心轉(zhuǎn)向以人民健康為中心，這意味著要從傳統(tǒng)的、面向個人的醫(yī)療服務(wù)，轉(zhuǎn)為面向群體，并進(jìn)一步思考如何為更廣泛的人群提供全生命周期的醫(yī)療健康服務(wù)。

除了醫(yī)療產(chǎn)品和服務(wù)外，也要關(guān)注健康產(chǎn)品和服務(wù)。當(dāng)前的醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)不應(yīng)僅僅局限在醫(yī)院或是醫(yī)療機(jī)構(gòu)場景，更要關(guān)注居民從疾病預(yù)防、疾病診療，到后期的疾病康復(fù)和隨診這一整個全生命周期。

值得關(guān)注的是，這些轉(zhuǎn)變帶來了新的需求和新的挑戰(zhàn)。個體層面，人們對醫(yī)療健康的需求日益增長，開始追求更優(yōu)質(zhì)、高效、個性化的醫(yī)療服務(wù)。這對醫(yī)療從業(yè)者及相關(guān)企業(yè)提出了更高要求，即如何提供更好的醫(yī)療服務(wù)。

組織層面，醫(yī)療機(jī)構(gòu)和企業(yè)現(xiàn)在能采集到豐富的醫(yī)療數(shù)據(jù)，包括電子病歷、醫(yī)療影像、智能可穿戴設(shè)備實(shí)時采集到的各類用戶健康行為數(shù)據(jù)等。面對這些數(shù)據(jù)，我們需要思考如何高效處理、分析豐富多樣的醫(yī)療數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為有價值的產(chǎn)品或服務(wù)。

幸運(yùn)的是，技術(shù)的快速發(fā)展，尤其是人工智能技術(shù)的崛起，為我們提供了可能的解決方案。其中，“數(shù)智健康”作為新興概念，強(qiáng)調(diào)數(shù)字化和智能化協(xié)同推進(jìn)大健康。基于大量醫(yī)療健康數(shù)據(jù)，如臨床數(shù)據(jù)、健康檔案數(shù)據(jù)、智能硬件數(shù)據(jù)等，結(jié)合AI技術(shù)、大數(shù)據(jù)、云計算和數(shù)字化平臺，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療健康的數(shù)字化和智能化。

在這樣的背景下，這些新興技術(shù)未來將逐步應(yīng)用到大健康領(lǐng)域的需求中，進(jìn)而產(chǎn)生更多的應(yīng)用，比如智能輔助診斷、基因診斷、醫(yī)藥研發(fā)或類器官等的相關(guān)研發(fā)。

然而，“AI+醫(yī)療”在商業(yè)化落地時也面臨諸多挑戰(zhàn)。臨床應(yīng)用中，患者和醫(yī)生對AI的信任問題、監(jiān)管問題、倫理問題等層出不窮。這些挑戰(zhàn)并非純粹的技術(shù)或醫(yī)療健康問題，而是與“人”的因素密切相關(guān)。因此，如何有效匹配技術(shù)和健康管理需求，成為當(dāng)前亟待解決的問題。

“AI+醫(yī)療”落地，助力社區(qū)健康管理升級

如果知道了健康管理需求，如何匹配合適的AI技術(shù)？在這里分享一個以社區(qū)健康管理為視角的案例。社區(qū)健康管理在分級診療制度下是非常重要的一環(huán)，社區(qū)居民不用往大醫(yī)院跑，社區(qū)的小醫(yī)院也可以起到大作用。在分級診療的時候，社區(qū)健康管理可以承擔(dān)起慢病防治之類的一系列重任。

以管理學(xué)的視角看，社區(qū)健康管理構(gòu)建了一套理論框架，這一框架從居民建檔、社區(qū)疾病篩查、風(fēng)險評估和干預(yù)，到最后的隨訪，以此為一個循環(huán)。但實(shí)踐過程中會出現(xiàn)各種各樣的突發(fā)情況。

▲ 虹橋路院區(qū)（圖片來源：新民周刊）

以上海市眼病防治中心為例，其主要任務(wù)是進(jìn)行上海市所有社區(qū)的眼病篩查服務(wù)。具體來看，中心首先會發(fā)動所有社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心進(jìn)行現(xiàn)場疾病篩查，走入社區(qū)給居民進(jìn)行眼底拍片。由于社區(qū)醫(yī)院的醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量有限，很多社區(qū)醫(yī)院沒有專門的眼科醫(yī)生能夠進(jìn)行眼病診斷。

依賴數(shù)字化技術(shù)，上海市眼病防治中心會把患者的眼底照片上傳到云端，并邀請遠(yuǎn)程的三甲醫(yī)院專家進(jìn)行閱片，再反饋給社區(qū)醫(yī)院。但由于專家和醫(yī)生都有自己的門診任務(wù)，只能抽空或是在特定的時間進(jìn)行閱片，所以反饋診斷結(jié)果往往需要1-2周的時間，再由社區(qū)醫(yī)生將結(jié)果反饋給居民。這樣漫長的時間間隔容易導(dǎo)致居民的轉(zhuǎn)診意愿變低，不利于整個社區(qū)的健康管理。

這個問題困擾了上海市眼病防治中心很久，直到AI技術(shù)的出現(xiàn)。AI在圖片識別領(lǐng)域的發(fā)展已經(jīng)非常成熟，而眼底相片其實(shí)就是一種醫(yī)療影像，就可以利用AI做眼底照片的疾病識別。引進(jìn)AI眼病篩查設(shè)備后，以前長達(dá)1-2周的診斷時間極大縮短，患者只需要在現(xiàn)場等待1-2分鐘，結(jié)果就能當(dāng)場反饋，居民的轉(zhuǎn)診意愿也迎來大幅提高。

但與此同時，AI技術(shù)的落地應(yīng)用也面臨諸多挑戰(zhàn)。比如對于上海市眼病防治中心來說，由于市面上有很多類似的AI設(shè)備廠家，那么如何選取合適的AI設(shè)備是挑戰(zhàn)之一；再如設(shè)備采集到患者的相關(guān)數(shù)據(jù)后，是直接傳輸給AI的設(shè)備供應(yīng)商，還是眼病防治中心自己建立數(shù)據(jù)庫，這一過程中如何確保數(shù)據(jù)安全是一個棘手問題。

此外，AI技術(shù)正逐步滲透到醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的各個層面，如何打破數(shù)據(jù)壁壘、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通也是當(dāng)前亟待解決的問題。事實(shí)上，較之于消費(fèi)或互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域而言，醫(yī)療健康領(lǐng)域所能獲得的數(shù)據(jù)量是極其有限的。特別是生成式AI的訓(xùn)練和應(yīng)用需要極大的數(shù)據(jù)量，這一現(xiàn)實(shí)與醫(yī)療數(shù)據(jù)稀缺性之間形成了鮮明的矛盾。更為關(guān)鍵的是，醫(yī)療數(shù)據(jù)的采集主要依賴于醫(yī)療機(jī)構(gòu)，而當(dāng)前多數(shù)醫(yī)院的數(shù)據(jù)系統(tǒng)仍處于孤立狀態(tài)，未能實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通。

醫(yī)療健康領(lǐng)域的特殊性也為AI技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用設(shè)置了重重限制，其中倫理、安全及隱私保護(hù)是尤為突出的考量因素。與傳統(tǒng)消費(fèi)領(lǐng)域相比，醫(yī)療健康產(chǎn)品的推廣需先經(jīng)過監(jiān)管部門的嚴(yán)格審查，確保合規(guī)性。因此，在推動醫(yī)療健康領(lǐng)域的技術(shù)應(yīng)用時，必須優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)以及患者權(quán)益的保障。

優(yōu)化大模型，實(shí)現(xiàn)技術(shù)特性與用戶需求“對齊”

在探討如何以適宜的AI技術(shù)滿足或激發(fā)醫(yī)療健康行業(yè)新需求時，生成式AI無疑成為了焦點(diǎn)話題。

盡管Chat GPT、文心一言、通義千問等生成式AI目前已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用，但回溯生成式AI的發(fā)展脈絡(luò)會發(fā)現(xiàn)，2023年前出現(xiàn)的所有重要的大模型，大多數(shù)都沒有為大眾所熟知，直至Chat GPT的出現(xiàn)，才讓人們真切感受到人工智能已邁入智能新階段。

這說明，我們需要更多地了解AI的技術(shù)特性，才能更全面地探討AI技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的潛在應(yīng)用。

其次，整個的生成式AI是產(chǎn)學(xué)研緊密結(jié)合的，生成式AI的研究離不開大型科技公司投入研發(fā)，但同時也離不開高校的助力，在落地實(shí)踐過程中，更離不開整個行業(yè)的支撐。

同時，AI具有濃厚的開源氛圍，它的技術(shù)部署、落地速度非常快。從最初僅能處理單一的文本信息，到如今已能輕松應(yīng)對多模態(tài)信息，乃至復(fù)雜視頻內(nèi)容的處理，AI的進(jìn)步日新月異。這也對企業(yè)的應(yīng)用落地提出了不小的挑戰(zhàn)。

在醫(yī)療健康領(lǐng)域，生成式AI的應(yīng)用正日益受到廣泛關(guān)注，圍繞其生成自然語言的能力所開發(fā)的相關(guān)應(yīng)用受到更廣泛的討論。很多企業(yè)在積極探索利用生成式AI技術(shù)構(gòu)建醫(yī)療問診系統(tǒng)。但值得注意的是，盡管AI技術(shù)本身在不斷復(fù)雜化，其能力也在持續(xù)增強(qiáng)，但得益于智能化的平臺與工具，AI技術(shù)的應(yīng)用門檻卻呈現(xiàn)出降低的趨勢。

以百度文心智能體平臺為例，任何人無需具備深厚的AI技術(shù)背景或編程能力，僅需通過簡單的界面操作，如勾選選項(xiàng)、輸入需求等，就能在短短十分鐘內(nèi)搭建出個性化的眼病問診小助手。

但需要思考的是，AI問診真的滿足了用戶需求嗎？實(shí)踐表明，當(dāng)構(gòu)建一個醫(yī)療問診小助手后，同時邀請醫(yī)生與AI共同回答用戶問題時，醫(yī)生的回答往往更為精準(zhǔn)、簡潔且直擊要害。因此，如何進(jìn)一步優(yōu)化大模型，使其更精準(zhǔn)地捕捉并響應(yīng)用戶的真實(shí)需求，是當(dāng)前研究的重要方向。

總體來看，我國大健康產(chǎn)業(yè)正處于快速發(fā)展初期，伴隨著產(chǎn)業(yè)的蓬勃興起，有很多挑戰(zhàn)與問題隨之浮現(xiàn)。在這一過程中，我們不僅要關(guān)注技術(shù)的創(chuàng)新與突破，更應(yīng)深入思考如何將這些技術(shù)更好地應(yīng)用于實(shí)踐，以滿足用戶的實(shí)際需求。