【現象】前不久,首部《人工智慧藍皮書:中國醫療人工智慧發展報告(2019)》正式發布。報告顯示,人工智慧前沿技術正在快速融入醫療。大數據與人工智慧將被用于精準識別醫學影像中的早期病灶,定位致病基因並開展相應的靶向治療,以及提前預警重大健康風險等。
【點評】人工智慧自誕生之日起,就與醫學密不可分。以神經生理和神經解剖學研究成果為基礎,“實現人類水準的智能”,可説是人工智慧領域研究者最初的夢想。現實中,醫學研究的不斷深入,為人工智慧發展開啟了新的維度;人工智慧的技術創新與應用拓展,也對醫療行業産生著深刻影響。
如今,AI技術已經深入臨床輔助診斷、醫學影像、腦科學乃至中醫學等醫學領域的各個方面。以醫學影像為例,目前人工智慧已經成功應用于肺部疾病、乳腺疾病、神經系統疾病、心血管係統疾病等方面。借助植根于大數據的人工智慧演算法,醫生能夠顯著提升疾病篩查和診斷的效率,為科學制定治療方案提供可靠的輔助。
此外,在新藥研發過程中,利用深度學習,也可大大縮短研發周期、控制研發成本,更好造福患者。在一些大醫院,新型醫療機器人常駐病房,對病情監測、病患護理等發揮了獨特作用。可以説,人工智慧的快速發展,極大提高了醫療生産力。
大數據、人工智慧在醫療領域的應用,還促進了醫療服務模式、健康管理理念的改變。如今,人們無需常往醫院跑,就能對自身進行日常健康管理。通過智能可穿戴設備、家庭智能健康檢測監測設備,能夠實時動態監測健康數據,精準把握個人健康情況。尤其在血糖管理、血壓管理、用藥提醒、健康要素監測等方面,人工智慧可以提供常態化、精細化的指導,為特定群體提供全方位、全周期的健康服務。這些,不僅有利于加強疾病預防、提高慢病管理效率,也能提升公眾的健康觀念,從根本上節省全社會的醫療成本。
人工智慧的蓬勃發展,推動了醫學基礎研究的進步,為精準醫療開拓了廣闊空間,增強了人類戰勝各種疾病的信心。但同時也應認識到,盡管人們正在步入一個大數據時代,但疾病的發生並不是一個概率過程,而是存在著特定的病因。對于醫生而言,如果一味相信新技術和普遍化方案,就可能被大數據所誤導,忽略了具體患者的特定情況。這也啟示我們,醫學在認知和應用上是難以截然分開的。
從某種意義上説,治療應當成為針對具體患者的一門藝術。人工智慧應用于醫療領域,日漸吸引著更多産業投資。在新一輪科技革命和産業變革的背景下,只有立足于臨床防治,充分運用各方面的有利條件,積極發展因人而異的個性療法,才能讓精準醫療造福更多的人。 (李浩燃)
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