貴州省人民醫院呼吸科主任醫師通過5G+遠程醫療&&查看龍裏縣人民醫院患者的醫學影像報告

文/曹濤（發自倫敦）

編輯/胡艷芬

　　“這是病變嗎？”患者緊張地問道。醫生輕點屏幕，一份詳盡的肺部CT分析報告在幾秒鐘內生成完畢。人工智能（AI）系統精準標注出幾處微小的異常陰影，這些陰影在常規掃描中極易被忽略。

　　“5年前，這樣的分析至少需要花費我30分鐘，而且仍有遺漏風險”醫生解釋道，“現在AI可輔助醫生快速識別早期病變，我就有更多時間與患者溝通，以及制定個性化治療方案。”

　　這一幕正日益頻繁地出現在全球各大醫院。AI正以前所未有的速度和深度變革醫療行業，重構醫生、患者與醫療系統間的關係。面對全球人口老齡化、慢性病高發以及醫療資源分配不均等挑戰，AI的發展和落地為傳統醫療模式注入新的活力與可能性。

醫療困境與技術契機

　　醫療領域一直是人類與疾病抗爭的前沿陣地，卻同時面臨資源短缺、效率低下以及難以滿足個體化需求等多重挑戰。2024年凱澤家族基金會（KFF）數據顯示，美國約有50%的成年人因高昂醫療費用而憂心忡忡，25%的人面臨支付困境。這不僅反映了美國醫療資源的分配不均，也暴露出傳統醫療模式的局限。

　　在中國，三甲醫院的許多科室常年人滿為患，患者排隊掛號要耗費大量時間；而一些基層醫院，尤其是偏遠地區醫院，則缺乏專業醫師和診療設備。

　　這些不僅降低了醫療效率，也導致優質醫療服務難以惠及廣大人群。隨着現代醫學發展，醫學界逐漸認識到患者的生理特點、遺傳基因和生活習慣各異，傳統的“一刀切”治療方案效果往往有限。如何在有限資源下實現個性化醫療，成為醫學界長期以來的核心追求。

　　AI的飛速發展為擺脫這些困境提供了前所未有的契機。深度學習、自然語言處理、計算機視覺等技術的突破，使機器能夠從海量醫療數據中識別複雜模式、預測健康風險並提供科學指導和決策支持。AI能高效處理海量數據、精準預測疾病趨勢、優化醫療資源調度，並使患者能主動參與本人的健康管理。

　　以醫學影像領域為例，AI算法經過數百萬張醫學影像的訓練後，已能識別出肉眼難以察覺的微小病變。英國國家醫療服務體系（NHS）的一項研究表明，在乳腺癌篩查中引入AI輔助診斷，不僅能提高早期病變的檢出率，還能降低誤診率。這意味着更多患者可以在癌症早期獲得及時干預，大幅提高生存率與生活質量。

　　同樣令人振奮的是，AI還能突破地域限制，通過遠程醫療&&將優質醫療資源延伸至偏遠地區。假以時日，中國西部省份的基層醫院就可以通過AI輔助診斷系統與國家級、省級醫院專家實現即時連接，提高當地常見病診斷準確率，為億萬患者節省長途奔波的時間與費用。

醫生轉型：從獨立決策者到智能協作者

　　傳統醫療實踐中，醫生主要依靠個人經驗和專業知識進行診斷。這種方式值得尊重，但面對日益複雜的疾病譜係和爆炸式增長的醫學知識，即使最優秀的醫生也難以全面掌握所有前沿進展。

　　AI的引入正在改變這一局面。通過對海量醫學文獻、臨床病例和基因數據的深度學習，AI系統能在幾分鐘內整合分析相當於一位醫生終生閱讀量的信息，並從中提取出關鍵診斷線索。

　　最近，北京兒童醫院的“AI兒科醫生”在處理一例涉及抽動症和顱底腫塊的複雜病例時，其診斷建議與由13位資深醫生組成的專家組意見高度吻合。這種精準性不僅令醫學界讚嘆，也使患者及家屬對診療結果充滿信心。

　　研究數據顯示，AI在多種影像診斷中的表現已接近甚至超過人類專家水平，特別是針對早期癌症篩查，其不漏診、不誤診表現尤為突出。

2021年12月24日，工作人員在位於安徽省合肥市西郊的中國聲谷體驗中心內介紹一款智慧醫療産品

　　“在可預見的未來，最佳醫療模式不是AI取代醫生，也不是醫生抵制AI，而是二者智慧協同，優勢互補”，筆者認識的一位資深醫生指出，“這種結合能夠同時打破人類和機器各自的局限，為患者提供真正優質的醫療服務。”

　　AI的應用正在重塑醫生的工作方式和職業定位。在這一新興模式下，醫生不再是孤立的決策者，而是與AI系統進行優勢互補的合作夥伴——AI承擔數據處理、模式識別和風險預測等技術任務，醫生則可專注於複雜醫療判斷、與患者溝通和對治療方案進行個性化調整。

　　這種協作模式既發揮了AI在數據處理方面的超群能力，也可保留醫生在臨床經驗和人文關懷方面不可替代的核心價值。

　　與此同時，這種轉變也對醫學教育提出了全新要求。未來的醫生不僅需要掌握傳統醫學知識，還需具備數據科學、系統思維和人機協作等跨領域能力。當前，全球眾多醫學院校已開始主動調整課程設置，增加醫學AI和數據解讀等培訓內容，培養適應新醫療生態的複合型人才。

　　“AI不是來取代我們的，而是幫助我們成為更好的醫生。”一位參與AI臨床測試的醫生如此評價。

患者覺醒：成為健康管理者

　　互聯網和智能設備的廣泛普及正在改變患者獲取健康信息的方式和渠道。過去，醫學因其高門檻，普通患者對自身疾病的了解主要來自醫生的解釋説明。如今，各類健康App、醫學科普網站和患者社區使健康信息變得觸手可及，患者能夠主動獲取疾病相關知識。

　　隨着聊天機器人和可穿戴健康監測設備的技術進步與普及應用，患者獲取健康信息的方式和治療依從性的提升路徑正被全面重新定義，由此帶來整個醫療系統的效率提升與質量改善。

　　長期以來，很多患者在就診前會先通過互聯網查詢相關症狀和相對應的疑似診斷結果。這種健康信息的普及既是挑戰也是機遇：一方面，網絡信息良莠不齊，容易導致患者冒自行診斷和盲目治療的風險；另一方面，掌握了一定醫學知識的患者，更容易理解醫生的專業建議並積極配合治療。

　　AI在這一領域的應用正引導患者獲取高質量、個性化的健康信息。例如，一些智能健康&&能根據用戶的健康數據和風險因素，推送針對性的健康知識和預防建議，有效避免信息過載或誤導性內容。

　　一位高血壓患者曾分享如下經歷，他以前對血壓高低沒什麼概念，只知道按時吃藥，使用智能血壓監測應用後，能清楚看到自己的血壓變化趨勢，也了解了不同食物和活動對血壓的具體影響。這讓他真正感受到自己掌握了健康的主動權，不再是被動地“等病”和“治病”。

　　AI和可穿戴設備的結合，正促使患者從被動的治療接受者轉變為積極的健康管理者。過去，患者往往只在症狀明顯時才會走進醫院接受治療。而現在，智能手環、智能手機等隨身設備讓健康管理變得無處不在、無時不有。糖尿病患者可以通過實時監測血糖數據，結合AI應用的科學建議，及時調整飲食結構和運動強度；心臟病患者可通過心率監測技術提前發現異常並迅速就醫干預。

　　這些智能設備不僅為患者提供了更全面和連續的健康數據，更重要的是喚醒了他們的健康管理意識。這種新型醫療模式的核心在於賦予患者更多的知情權和決策參與權。患者在醫療決策中的角色也正在發生根本性轉變，借助智能健康應用，患者可以在就診前獲取初步診斷建議，並在醫生專業指導下參與制定個性化治療方案。

　　在這一轉變過程中，醫生的角色也從傳統的“疾病治療者”逐漸轉變為“健康教練”，不僅關注疾病的臨床治療，更注重患者整體健康管理和生活質量的全面提升。

　　在不久的將來，AI將使全生命周期的健康管理成為現實。通過智能整合來自日常生活監測、醫院就診記錄和基因檢測等多源頭的數據，AI系統能夠構建精準的個體化健康畫像，據此提供前瞻性的健康預測和精準干預建議。

　　值得期待的是，在未來5到10年，綜合健康管理&&將通過分析用戶的多維健康指標和生活習慣數據，成功識別出多種慢性疾病的高風險人群，並提供科學的、針對性的飲食運動指導。這種基於預測的健康管理模式，可使高風險用戶在疾病發展早期採取主動干預措施，有效避免藥物治療甚至手術干預。

　　隨着6G、物聯網等前沿技術的快速發展與廣泛應用，未來的健康管理將變得更加無縫、智能和主動。智能家居設備能夠實時監測居住環境中的潛在健康風險因素；遠程醫療&&使慢病管理突破地域限制；AI健康助手能夠根據實時動態數據主動提醒用戶調整健康行為。這一切都指向一個更加主動、精準和個性化的健康管理新時代的到來。

醫生仍是核心

　　DeepSeek、GPT-4等新一代生成式AI的快速發展和臨床落地，正在大幅拓展AI在醫療領域的應用邊界。例如，最新的醫療AI系統已能自動生成放射科診斷報告，其準確率和專業性達到與人類資深醫生相當的水平。此外，生成式AI還能顯著優化電子病歷管理流程，通過智能記錄和整理患者就診信息，大幅減輕醫生的文書工作負擔。

　　更進一步，生成式AI還能提供個性化健康諮詢服務。例如，患者輸入症狀描述後，AI可基於海量醫療知識庫提供初步分析和建議，這一功能在醫療資源緊張的地區和時段尤為重要。

　　儘管AI在醫療領域展現出巨大潛力和廣闊前景，同時也仍面臨諸多挑戰。

　　醫療AI需要經過嚴格的監管審批才能正式投入臨床應用。然而截至2024年底，全球範圍內尚無任何大型語言模型（LLM）獲得官方醫療認證。監管機構對AI生成的醫療建議普遍持謹慎態度，主要原因包括：AI可能産生“幻覺”，即生成看似合理但實際不準確或完全虛構的虛假信息；AI的診斷結果可能因訓練數據的區域或人群偏差而具有適用局限性，甚至是錯誤的；現行醫療法規體系尚未建立完善的AI認證和監管機制。

　　AI在醫療領域的應用高度依賴海量的患者臨床數據。但如何在嚴格保護患者隱私的前提下充分利用數據進行AI訓練，仍是個全球性難題。嚴格的數據合規要求，在一定程度上限制了醫療AI在某些地區和領域的創新發展。

　　儘管AI能顯著提高醫療診斷效率和準確性，但相當比例的患者對AI生成的診斷意見存在信任不足。醫生的專業判斷和人文關懷仍然是醫療決策的核心要素，而AI只能作為輔助決策工具。因此，未來最理想的醫療模式很可能會演變為“醫生+AI”的智慧協作體系，而非完全由AI取代人類醫生的技術單極模式。

　　技術、倫理和監管方面的挑戰依然存在，但AI與醫療的深度融合已是不可逆轉的趨勢。未來的智慧醫療不是冰冷技術的獨角戲，而是醫生的專業判斷與人文關懷、患者的主動參與自我管理，以及AI的智能分析與決策支持三者的和諧共舞。在這場AI技術驅動的醫療變革中，我們期待科技的進步最終回歸到對人的關懷與尊重，共同構建一個更健康、更公平的醫療新世界。

　　（作者係英國Haleon-葛蘭素史克消費保健品首席機器學習架構師，長期專注於人工智能、機器學習及大數據分析在企業中的産品化落地和研究）