在當今時代，人工智能與數(shù)字經(jīng)濟正以前所未有的速度蓬勃發(fā)展，而醫(yī)療產(chǎn)業(yè)也迎來了重大的變革契機。Al+醫(yī)療的結合，正驅動著醫(yī)療產(chǎn)業(yè)不斷升級。人工智能為醫(yī)療研發(fā)帶來了革命性的改變。
在醫(yī)療診斷方面，AI展現(xiàn)了巨大的潛力?；跈C器學習的圖像識別技術，可以輔助醫(yī)生更準確地識別醫(yī)學影像中的病變，如X光、CT等。這不僅提高了診斷的效率和準確性，還能減少誤診的風險。同時，智能醫(yī)療系統(tǒng)可以根據(jù)患者的癥狀和病史，提供個性化的診斷建議和治療方案，改善醫(yī)療服務質量。谷歌旗下的 DeepMind 公司開發(fā)的 AI 系統(tǒng)，在分析眼部疾病的眼底圖像時，診斷準確率可與頂級眼科專家相媲美，能快速識別出青光眼、糖尿病視網(wǎng)膜病變等病癥，極大縮短了診斷時間，提高了準確性和效率。
在靶點發(fā)現(xiàn)階段，AI 強大的數(shù)據(jù)分析與挖掘能力得以充分發(fā)揮。人工智能憑借高效的學習分析能力，能夠將一些散落在文獻中的信息整合、關聯(lián)起來，助力科研人員識別新機制、新靶點。中國科學院上海藥物研究所鄭明月團隊發(fā)展的 “臉譜識別” 新算法，通過提取化學結構、基因變化、藥物活性等特征進行關聯(lián)比對，成功找到了抗腫瘤老藥甲氨蝶呤的免疫靶點。
進入藥物設計環(huán)節(jié)，AI 同樣表現(xiàn)出色。依據(jù) “鑰匙開鎖” 原理，針對靶點設計化合物時，化合物庫中的備選分子多達成百上千種，傳統(tǒng)篩選方式耗時耗力。AI 技術能夠快速模擬化合物與靶點的結合情況，預測藥物活性和安全性，極大縮短了對每一個分子進行評價和驗證的時間。國外研究數(shù)據(jù)顯示，人工智能技術應用可使藥物設計時間縮短 70%、成功率提升 10 倍。2023 年底，困擾業(yè)界 60 年的新抗生素發(fā)現(xiàn)難題被 AI 攻克。麻省理工學院研究團隊以 3.9 萬種化合物對耐甲氧西林金黃色葡萄球菌（MRSA）的抗菌活性數(shù)據(jù)作為訓練 “腳本”，獲得評估預測模型，再借助 3 個深度學習模型對 1200 萬種化合物進行 “篩選”，最終成功找到能對抗 MRSA 且對人體安全的化合物，而這樣的實驗僅靠人力幾乎無法完成。
在臨床試驗階段，AI 虛擬細胞和 “虛擬病人” 的出現(xiàn)，為藥物測試提供了新途徑。斯坦福大學等團隊研發(fā)的多尺度、多模態(tài)大型神經(jīng)網(wǎng)絡模型，使 AI 虛擬細胞具備了高保真模擬、加速發(fā)現(xiàn)、指導研究的可信性。研究者通過構建 “虛擬病人”，讓其患上特定疾病，如讓 1635 個 “虛擬病人” 患上乳腺癌且癌細胞已發(fā)生轉移，以此模擬真實患者的藥物反應，生成豐富的藥效藥理數(shù)據(jù)，用于生物標記物、藥物等方面的測試，大幅降低了臨床試驗成本與風險。
（三）健康管理的智能化轉型
隨著人們健康意識的提升，健康管理的重要性日益凸顯，AI 技術為健康管理帶來了全方位的智能化升級。
在日常生活中，各類智能穿戴設備如智能手表、手環(huán)等，借助AI 算法能夠實時監(jiān)測用戶的心率、血壓、睡眠質量等生理數(shù)據(jù)。這些設備收集的數(shù)據(jù)通過 AI 分析，不僅能直觀呈現(xiàn)用戶當下的健康狀況，還能預測潛在健康風險。
在專業(yè)健康管理領域，AI 同樣發(fā)揮著關鍵作用。廣東省第二人民醫(yī)院與華為等合作研發(fā)的叮唄健康大模型，是國內首個覆蓋全健康管理場景的主動健康大模型。該模型整合百萬級醫(yī)療數(shù)據(jù)與權威醫(yī)學知識，通過自主研發(fā)的技術打造多個領域子模型，實現(xiàn)了從個性化體檢報告解讀、主動健康醫(yī)學咨詢，到疾病風險預測與健康管理的全流程應用。用戶輸入體檢數(shù)據(jù)或健康問題，叮唄健康大模型能迅速給出專業(yè)、個性化的分析與建議，推動醫(yī)療服務從 “疾病治療” 向 “疾病風險因素管理” 轉變，尤其在四類重大慢病風險因素管理方面成效顯著。
此外，AI 健康監(jiān)測儀等設備的出現(xiàn)，進一步豐富了健康管理手段。智匯云界科技與中國中醫(yī)科學院信息所聯(lián)手研發(fā)的 AI 健康管理平臺，通過采集眼白圖像、面部圖像、手部脈搏等信息，能在 2 分鐘內對人體四五十個器官進行檢查，分析呼吸、消化、心血管等系統(tǒng)器官的健康情況，并提供個性化健康方案和診療方向。該公司開發(fā)的 AI 血常規(guī)智能健康風險評估系統(tǒng)，對白血病和宮頸癌診斷準確率均在 90% 以上，抑郁癥診斷準確率達 85% 以上，為疾病早篩和健康管理提供了有力支持。
二、機遇與挑戰(zhàn)并存
數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展也為醫(yī)療產(chǎn)業(yè)帶來了新的機遇。遠程醫(yī)療、電子病歷等技術的應用，使得醫(yī)療資源能夠更加合理地分配?；颊呖梢酝ㄟ^在線平臺與醫(yī)生進行溝通，獲得及時的醫(yī)療建議，尤其是在一些偏遠地區(qū)，極大地改善了醫(yī)療可及性。當然，AI+醫(yī)療的發(fā)展也面臨一些挑戰(zhàn)，比如數(shù)據(jù)隱私保護、算法的準確性和可靠性等問題。
但不可否認的是，AI+醫(yī)療的模式正推動著醫(yī)療產(chǎn)業(yè)朝著更加智能化、高效化的方向發(fā)展，人工智能與數(shù)字經(jīng)濟的融合為醫(yī)療產(chǎn)業(yè)帶來了前所未有的機遇!
當AI遇上醫(yī)療，我們正見證一場拯救生命的算力革命。正如《自然》雜志所言：“未來的醫(yī)院將沒有‘純人類醫(yī)生’，只有‘人機協(xié)作醫(yī)療團隊’?！痹谶@場變革中，如何平衡技術創(chuàng)新與人文關懷，將是行業(yè)永恒的命題。
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