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人工智能正以前所未有的速度滲透到生活的方方面面，而在醫療領域的運用無疑是我們普通人所關心的話題。
今年，由清華大學智能產業研究院的＂ＡＩ醫院＂已經進入內測階段，預計很快將正式上線。上線后，我們普通用戶可以與其中的ＡＩ醫生交流，進行疾病診斷。而在上海市東方醫院，ＡＩ醫生已經在門急診和重癥醫學科的臨床工作中大顯身手。ＡＩ醫生讓醫療行業變得更加高效，從提高診療效率到提供個性化的健康管理服務，它將深刻影響我們的就醫體驗。
１． 從＂等醫生＂到＂醫生等你＂，ＡＩ醫生提升普通人的診斷效率
公開數據顯示，我國３％的三甲醫院承擔了４２％的診療人次。【１】好的醫生通常一號難求，即使好不容易掛上號，也只不過是完成萬里長征的第一步。對于大多數人來說，去醫院就診常常意味著排長隊、等待診斷。尤其是當就診人群集中時，醫生忙碌的工作節奏使得看病的過程變得更加焦慮和漫長。而不用排隊候診，只需要動動手指頭，＂醫生＂就能為你看病，這就是ＡＩ醫生給我們每個普通人帶來最直接的改變。
例如，現在ＡＩ醫生能加速醫療流程。ＡＩ能夠幫助醫生減少大量重復性和事務性的工作，如信息錄入、病例查詢、診療記錄整理等。我們可以把個人信息錄入到系統里面，ＡＩ可以基于我們的病歷信息和最新的醫學知識，自動從電子病歷中提取關鍵數據，智能整合，自動生成符合經典ＳＯＡＰ結構的決策報告，這樣，醫生在診療過程中可以減少時間在文書工作上，把更多而的時間用在給我們看病上，而不是在看錄入的信息，看病例等上面。【２】
２． ＂專人專醫？＂ＡＩ醫生為你提供個性化的健康管理
ＡＩ醫生不僅僅是傳統意義上的＂診斷工具＂，它還可以為每個人提供更加個性化的健康管理服務。通過對個人健康數據的持續監測和分析，ＡＩ能夠為我們提供精準的健康建議，從而及時調整身體狀況。
ＡＩ醫生提供個性化健康管理的原理基于人工智能和大數據技術。首先，ＡＩ醫生通過收集我們上傳的多維度健康數據，包括病歷、生活習慣、運動數據等，建立詳細的健康檔案。這些數據通過智能化的采集和整合技術，確保信息的全面性和準確性。隨后，ＡＩ醫生利用機器學習和數據分析技術對采集的數據進行深度分析，識別出我們身體上的潛在風險和問題。例如通過監測生理參數，及時發現可能的健康異常。
最后，ＡＩ系統根據分析結果，結合最新的醫學研究和治療指南，為我們制定出量身定制的健康管理方案，包括飲食、運動、藥物使用和定期體檢等內容。這些方案會根據我們的反饋和健康變化進行動態調整，以確保治療效果。ＡＩ醫生通過智能化的數據處理與分析，為我們提供科學、個性化、持續優化的健康管理，實現更高效、精準的健康維護和疾病預防。【３】
目前國內有不少的ａｉ醫生軟件通過個性化健康管理，為不同職業群體提供了高效的醫療服務和健康指導。比如在嬰幼兒護理員、上班族、外賣配送員等多個場景中，ＡＩ醫生根據他們的具體癥狀和需求，提供及時的醫療建議和生活方式調整，幫助他們快速應對突發健康問題，如發燒、胃腸不適、頸椎病等。通過早期發現疾病、個性化治療方案的推送，ＡＩ醫生有效降低了醫療成本和病痛負擔。【４】
此外，ＡＩ醫生還為亞健康，慢性病群體提供健康管理、慢性病監控等服務，幫助用戶養成健康習慣，提升整體生活質量。這種創新的健康管理模式，極大地提升了普通人的健康保障水平，推動了醫療資源的普惠化。
３． ＂精準診斷！＂ＡＩ醫生改善診斷準確性，避免誤診誤治
對于大部分患者來說，被醫生誤診是一個難以接受的事實，實際上也造成了很多醫患矛盾。盡管罕有報道和宣傳，但大量研究已證實診斷錯誤是醫療過程中面臨的最嚴重的問題之一。２０１５年的美國國家科學院、工程院和醫學院的調查報告表明：診斷錯誤的發生率沒有明顯改善。該報告指出：保守估計，每年有５％的成年人會經歷診斷錯誤，并且大多數人一生中至少會經歷一次。【５】
傳統醫生在診斷中面臨時間限制、信息過載和個體經驗差異等局限性。由于門診時間短，醫生往往依賴直覺和經驗快速做決策，容易忽視潛在的診斷可能性。此外，醫生可能因疲勞或工作壓力而出現錯誤，而對于復雜或罕見的病例，傳統醫療體系難以處理所有相關數據，容易出現誤診或漏診。
相比之下，ＡＩ醫生能在短時間內處理大量復雜數據，包括影像、實驗結果和電子歷等，不受經驗盲區與疲勞影響。ＡＩ通過深度學習模型不斷優化，能識別出微妙的疾病跡象，尤其在罕見病和疑難病例的診斷上表現出色。ＡＩ無偏見、無疲勞，不受情緒和主觀因素干擾，能提供更加客觀、精準的診斷建議，從而減少誤診的概率。【６】
ＡＩ醫生診斷的準確性將在各方面的研究支持下大踏步前進。２０２３年，汕頭國際眼科中心的研究團隊在《Ｎａｔｕｒｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ》上發布了一項研究成果，該研究開發了一種基于不確定性評估的開放集學習模型（ＵＩＯＳ）。該模型旨在解決傳統ＡＩ在實際應用中無法識別未見過的疾病、不典型表現或低質量數據的問題。在處理不典型疾病或低質量影像時，ＵＩＯＳ能夠有效識別出高風險的病例，避免了誤診的風險。例如，在處理外部測試集時，ＵＩＯＳ模型的準確率仍保持在９７％以上。【７】在未來，該模型將被運用在在眼科診斷上，顯著提高普通人在眼科上的診斷準確性，避從而免誤診導致的醫療事故。
從縮短就診等待時間、提升診療效率，到為每個人提供個性化健康管理，改善誤診率，ＡＩ醫生不僅優化了醫療資源配置，還為我們帶來了更高效、更精準的健康服務。未來，隨著技術的不斷進步，ＡＩ醫生將進一步融合更多醫學知識，推動醫療體系的智能化、普惠化，讓每個人都能享受到更精準、更便捷的醫療服務。人工智正在成為推動醫療行業變革的核心力量，開創更健康、更智慧的未來。
參考資料：
【１】國家衛生健康委員會． 《２０２３ 年我國衛生健康事業發展統計公報》． 國家衛生健康委員會， ２０２３， ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｈｃ．ｇｏｖ．ｃｎ／ｇｕｉｈｕａｘｘｓ／ｆｉｌｅｓ．
【２】醫聯健康． （２０２４， １２月２３日）． ＡＩ人工智能給醫院、醫生帶來什么便利？知乎． ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｚｈｉｈｕ．ｃｏｍ／ｑｕｅｓｔｉｏｎ／６２２６４６９９９１
【３】續蕾， ＆ 劉玉江． （２０２４， １２月１１日）． 人工智能驅動個性化醫療：解鎖精準健康服務新篇章． 光明網． ｈｔｔｐｓ：／／ｈｅａｌｔｈ．ｇｍｗ．ｃｎ／２０２４－１２／１１／ｃｏｎｔｅｎｔ＿３７７３２３２０．ｈｔｍ
【４】小馬． （２０２４年７月２５日）． ＂醫小智－ＡＩ家庭醫生＂：從日常健康到職業病的全能解決方案． 醫小智． ｈｔｔｐｓ：／／ｍｐ．ｗｅｉｘｉｎ．ｑｑ．ｃｏｍ／ｓ／ｅｂｑＰｃＴＸＹｏｌｌｎ７ｙ８３ｂｚＨｉ＿Ａ
【５】Ｎａｔｉｏｎａｌ Ａｃａｄｅｍｉｅｓ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ， Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， ａｎｄ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ． （２０１５）． Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｉｎ ｈｅａｌｔｈ ｃａｒｅ． Ｔｈｅ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ａｃａｄｅｍｉｅｓ Ｐｒｅｓｓ． ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１７２２６／２１７９４
【６】閻影． （２０２４）． 幫助醫生消除誤診人工智能（ＡＩ）是個好幫手． 科學網博客． 轉載地址：ｈｔｔｐｓ：／／ｂｌｏｇ．ｓｃｉｅｎｃｅｎｅｔ．ｃｎ／ｂｌｏｇ－３３０２１５４－１４２０７０５．ｈｔｍｌ．
【７】Ｗａｎｇ， Ｍｅｎｇ， ｅｔ ａｌ． ＂Ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ－ｉｎｓｐｉｒｅｄ Ｏｐｅｎ Ｓｅｔ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ｆｏｒ Ｒｅｔｉｎａｌ Ａｎｏｍａｌｙ
Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ．＂ ａｒＸｉｖ， ２０２３， ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．４８５５０／ａｒＸｉｖ．２３０４．０３９８１．
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