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隨著人工智能（ＡＩ）技術(shù)的不斷進(jìn)步，ＡＩ在健康管理與遠(yuǎn)程醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用正在逐漸改變傳統(tǒng)的醫(yī)療模式。ＡＩ不僅能夠提高醫(yī)療服務(wù)的效率，還能夠在個(gè)性化診療、疾病預(yù)測(cè)、健康監(jiān)測(cè)等多個(gè)方面提供創(chuàng)新解決方案。
１． ＡＩ個(gè)性化健康指導(dǎo)
健康管理是提高個(gè)人生活質(zhì)量、預(yù)防疾病發(fā)生的重要環(huán)節(jié)。ＡＩ能夠通過分析個(gè)人的健康數(shù)據(jù)，為用戶提供個(gè)性化的健康管理方案。例如，ＡＩ通過分析穿戴設(shè)備收集的健康數(shù)據(jù)（如心率、血糖水平、體溫等），可以為用戶制定個(gè)性化的運(yùn)動(dòng)、飲食、作息建議，幫助其維持或改善健康狀態(tài)。ＡＩ還可以通過大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)疾病的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，從而為用戶提供早期預(yù)警。
根據(jù)２０２３年《Ｎａｔｕｒｅ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ》的一項(xiàng)研究，ＡＩ通過分析大量的臨床數(shù)據(jù)和基因信息，成功預(yù)測(cè)了多種常見疾病（如心臟病、糖尿病）的發(fā)生概率，為個(gè)性化健康管理提供了更加精確的決策支持。【１】
不少公司正在探索結(jié)合ＡＩ的新時(shí)代健康管理模式。近期，ＯｐｅｎＡＩ宣布和Ｔｈｒｉｖｅ Ｇｌｏｂａｌ創(chuàng)立Ｔｈｒｉｖｅ ＡＩ Ｈｅａｌｔｈ公司，將打造由人工智能驅(qū)動(dòng)的健康教練（ＡＩ Ｈｅａｌｔｈ Ｃｏａｃｈ），利用人工智能，讓普通人有更多的機(jī)會(huì)和更加低廉的成本獲得專家級(jí)的健康指導(dǎo)，以改善他們的健康。
２． ＡＩ輔助健康監(jiān)測(cè)與早期預(yù)警
ＡＩ能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控個(gè)人的健康狀態(tài)，并在數(shù)據(jù)異常時(shí)進(jìn)行早期預(yù)警。通過智能設(shè)備與傳感器的結(jié)合，ＡＩ能夠遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)心率、血壓、血氧等生理指標(biāo)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的健康問題。
國內(nèi)外在ＡＩ輔助健康監(jiān)測(cè)方面的研究成果不斷涌現(xiàn)。例如，２０２３年上海市第一人民醫(yī)院臨床研究院的研究人員開發(fā)了一種基于ＡＩ的可穿戴面罩式自修復(fù)傳感器陣列（ＭＩＳＳＡ）。該傳感器通過分析人體體液中的揮發(fā)性有機(jī)化合物（ＶＯＣｓ），及時(shí)發(fā)現(xiàn)生理數(shù)據(jù)異常，從而實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期健康監(jiān)測(cè)。【２】
２０２４年１２月國際頂級(jí)期刊Ｎａｔｕｒｅ刊登了一篇題為《Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ Ａｐｐｌｉｅｄ ｂｏｄｙ－ｆｌｕｉｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｂｙ ｗｅａｒａｂｌｅ ｄｅｖｉｃｅｓ 》的論文，進(jìn)一步探討了基于ＡＩ技術(shù)可穿戴設(shè)備在體液分析領(lǐng)域的應(yīng)用。該論文指出，新一代可穿戴設(shè)備不僅能夠進(jìn)行生物物理測(cè)量，還能通過分析汗液、呼吸、唾液、眼淚和組織間液等體液，監(jiān)測(cè)健康狀態(tài)。這些設(shè)備通過非侵入性或最小侵入性的方式，能夠在無創(chuàng)的情況下連續(xù)、分散地監(jiān)測(cè)健康與疾病的變化。人工智能的快速發(fā)展大大推動(dòng)了這些設(shè)備在全球范圍內(nèi)的廣泛應(yīng)用。【３】
哈佛大學(xué)的一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)也利用深度學(xué)習(xí)算法分析大量心電圖（ＥＣＧ）數(shù)據(jù)，成功開發(fā)出一種ＡＩ系統(tǒng)，能夠提前識(shí)別潛在的心臟病風(fēng)險(xiǎn)。通過檢測(cè)微弱的心電變化，這一系統(tǒng)能夠及時(shí)發(fā)出健康預(yù)警，為醫(yī)生提供輔助診斷并幫助患者在心臟病發(fā)作之前進(jìn)行預(yù)防性治療。研究結(jié)果表明，這項(xiàng)技術(shù)顯著提高了心臟病早期檢測(cè)的準(zhǔn)確性，有助于減少突發(fā)性心臟病事件的發(fā)生。北京經(jīng)開區(qū)搭建了基于視覺的＂火柴人＂前端ＡＩ相機(jī)及智能床墊等設(shè)備的首個(gè)智慧養(yǎng)老健康監(jiān)測(cè)場(chǎng)所。＂火柴人＂技術(shù)前端ＡＩ像機(jī)會(huì)識(shí)別監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)人員的動(dòng)作狀態(tài)，出現(xiàn)摔倒情況時(shí)將監(jiān)測(cè)信息報(bào)告給監(jiān)護(hù)人員，讓老人及時(shí)獲得救治，極大減輕突發(fā)事件帶來的傷害。
３． 虛擬醫(yī)生與遠(yuǎn)程問診
遠(yuǎn)程醫(yī)療為患者和醫(yī)生提供了一種跨越地理限制的便捷醫(yī)療服務(wù)，尤其是在偏遠(yuǎn)地區(qū)或特殊情況下（如疫情期間）具有重要價(jià)值。虛擬醫(yī)生是ＡＩ在遠(yuǎn)程醫(yī)療中的一個(gè)重要應(yīng)用，它能夠通過自然語言處理（ＮＬＰ）與患者進(jìn)行對(duì)話，并在一定程度上為患者提供診斷和治療建議。虛擬醫(yī)生可以解答患者的基本健康問題，提供健康咨詢，甚至對(duì)病情進(jìn)行初步篩查。
關(guān)于ＡＩ在幫助提高虛擬醫(yī)生診斷準(zhǔn)確率方面，也有許多大模型以及研究，例如２０２４年清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院（ＡＩＲ）智慧醫(yī)療團(tuán)隊(duì)完成了Ａｇｅｎｔ Ｈｏｓｐｉｔａｌ項(xiàng)目，利用大型語言模型（ＬＬＭ）驅(qū)動(dòng)的自主代理模擬治療過程，幫助ＡＩ醫(yī)生學(xué)習(xí)如何治療疾病。系統(tǒng)能夠模擬疾病的發(fā)生和發(fā)展，并通過成功與失敗的案例積累經(jīng)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示進(jìn)化后的ＡＩ醫(yī)生在 ＭｅｄＱＡ 數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率達(dá)到 ９３．０６％。【４】通過類似的大模型，ＡＩ醫(yī)生能使用現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)在虛擬世界的時(shí)間加速器中繼續(xù)加速進(jìn)化，將ＡＩ醫(yī)生的能力提升到新的高度。
寫在最后
ＡＩ在健康管理與遠(yuǎn)程醫(yī)療中展現(xiàn)出巨大的潛力，但它面臨的挑戰(zhàn)依然不容忽視。
首先，ＡＩ算法的準(zhǔn)確性和可靠性嚴(yán)重依賴于大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。然而，數(shù)據(jù)隱私和安全問題一直是制約ＡＩ應(yīng)用的關(guān)鍵障礙。如何在確保用戶隱私的前提下，獲取足夠且真實(shí)的數(shù)據(jù)，仍是技術(shù)普及的核心難題。對(duì)于涉及敏感個(gè)人健康信息的領(lǐng)域，數(shù)據(jù)泄露、濫用和管理不當(dāng)可能導(dǎo)致嚴(yán)重后果。
其次，ＡＩ系統(tǒng)在處理復(fù)雜個(gè)案時(shí)，常常缺乏醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)和細(xì)致的人文關(guān)懷。尤其是在個(gè)性化治療方面，ＡＩ的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及醫(yī)生對(duì)患者整體情況的判斷。ＡＩ難以在診療過程中充分考慮患者的情感需求、社會(huì)背景和生活習(xí)慣。
此外，技術(shù)普及與患者接受度也面臨較大挑戰(zhàn)。盡管ＡＩ技術(shù)的應(yīng)用前景廣闊，但對(duì)于許多患者，尤其是老年人和技術(shù)接觸較少的群體，如何克服他們的抵觸心理并提高對(duì)ＡＩ系統(tǒng)的信任，仍需時(shí)間。部分患者可能無法充分理解ＡＩ系統(tǒng)的工作原理，甚至可能對(duì)其產(chǎn)生恐懼或不信任，進(jìn)而影響其接受度和使用效果。
隨著算法的不斷優(yōu)化、跨學(xué)科合作的深入，ＡＩ將在疾病預(yù)防、個(gè)性化醫(yī)療和遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)等領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。然而，這一過程并非一蹴而就。如何解決數(shù)據(jù)隱私、安全性、個(gè)性化服務(wù)及患者接受度等一系列問題，仍然是未來ＡＩ應(yīng)用的關(guān)鍵任務(wù)。只有突破這些局限，ＡＩ才有可能真正成為醫(yī)療體系中的重要補(bǔ)充，推動(dòng)全球醫(yī)療服務(wù)的普及與高效。
參考文獻(xiàn)
１．Ｋｈｅｒａ， Ｒ． ｅｔ ａｌ． （２０２３）． ＂Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｉｎ Ｈｅａｌｔｈ Ｃａｒｅ： Ａ Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ Ｒｅｖｉｅｗ，＂ Ｎａｔｕｒｅ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ．
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３．Ｂｒａｓｉｅｒ， Ｎ．， Ｗａｎｇ， Ｊ．， Ｇａｏ， Ｗ． ｅｔ ａｌ． Ａｐｐｌｉｅｄ ｂｏｄｙ－ｆｌｕｉｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｂｙ ｗｅａｒａｂｌｅ ｄｅｖｉｃｅｓ． Ｎａｔｕｒｅ ６３６， ５７－６８ （２０２４）． ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１０３８／ｓ４１５８６－０２４－０８２４９－４
４．Ｌｉ， Ｓ． Ｗａｎｇ， Ｍ． Ｚｈａｎｇ， Ｗ． Ｌｉ， Ｙ． Ｌａｉ， Ｘ． Ｋａｎｇ， Ｗ． Ｍａ， ａｎｄ Ｙ． Ｌｉｕ， ＂Ａｇｅｎｔ Ｈｏｓｐｉｔａｌ： Ａ ｓｉｍｕｌａｃｒｕｍ ｏｆ ｈｏｓｐｉｔａｌ ｗｉｔｈ ｅｖｏｌｖａｂｌｅ ｍｅｄｉｃａｌ ａｇｅｎｔｓ，＂ ａｒＸｉｖ， ２０２４． ［Ｏｎｌｉｎｅ］． Ａｖａｉｌａｂｌｅ： ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．４８５５０／ａｒＸｉｖ．２４０５．０２９５７．
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