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AI问诊,靠谱吗?
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簡介 半月談記者 朱筱 閆睿 帥才 從導診機器人到手術機器人,從肺結核診斷到癌癥早篩,AI技術正在快速進入醫療領域,應用場景日益多元。今年DeepSeek等AI ...
半月談記者 朱筱 閆睿 帥才
從導診機器人到手術機器人,從肺結核診斷到癌癥早篩,AI技術正在快速進入醫療領域,應用場景日益多元。今年DeepSeek等AI大模型的問世,更是掀起一陣“生病問AI”的熱潮。在人工智能快速發展的當下,如何讓AI醫療更合規,醫患雙方又該如何與AI建立起更科學、更有效的良性互動,提升服務質量與效率?
AI問診,用了沒?
51歲的王女士因反復腰背痛,在當地醫院查出左腎同時存在動脈瘤和靜脈瘤,位置復雜且風險極高,多家醫院建議進行腎切除術,但她不愿放棄:“我兒子在AI平臺詳細描述了我的病情,AI精準推薦了江蘇省人民醫院泌尿外科的楊杰醫生團隊。”
接診后,楊杰團隊創新設計治療方案,在95分鐘的精密手術中,通過直徑2.8cm的單一孔道,先后完成動脈瘤切除、靜脈瘤剝離及動靜脈血管重建三大高難度操作,最終完整保留王女士的腎臟功能。
隨著人工智能技術的發展,AI給醫療領域帶來的改變顯而易見。不確定掛什么科、看不懂化驗報告……這些困擾民眾看病的難點、堵點問題,在“AI陪診員”“AI智能助手”“AI健康管家”等大模型的幫助下,有了更優解。
江蘇省人民醫院基于DeepSeek大模型,推出智能報告解讀功能,AI助手可以自動識別并標注檢查報告的異常指標,用通俗易懂的語言解讀其臨床意義,并為患者推薦下一步就診方向。“以往拿到化驗單后,我會去網上搜索異常指標,但看多了讓人更焦慮。”患者王先生說,“現在醫院推出這項新功能,讓患者快速了解指標意義,建議也更具針對性。”
此外,AI被視為破解基層醫療資源不均的重要工具。華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院黨委書記唐洲平認為,對于一些醫療水平不高、基層醫生經驗不足的地區,AI驅動的遠程醫療和健康監測可幫助提高基層診療效率,在急重癥轉診決策中發揮作用,讓患者獲得更高質量醫療服務。
AI醫療,可信不?
受訪醫生表示,AI在數據學習、提取、分析等方面優勢顯著,在疾病預測、健康管理、影像識別等領域均有出色表現。然而,一些AI誤診事件也引發人們對其可信度的討論。
“目前人工智能給出的更多是通用治療方案,且缺乏對輸出質量的評估。由于醫療領域專業性強,不同提問方式會導致AI輸出內容不同,這不僅容易出現誤導、影響判斷,還可能引發醫患矛盾。”武漢大學中南醫院副院長潘振宇說,“建議公眾使用時,可將其生成的結果當作參考,切勿過度依賴。”
“模型可以解放手腳,但不能替代大腦。”中南大學湘雅醫學院副院長李學軍認為,醫療決策依賴復雜的臨床判斷與豐富經驗,尤其是面對不典型病例或多病共存的情況,經驗豐富的醫生能夠捕捉到細微癥狀和體征,這是人工智能目前難以企及的。
此外,由于患者個體差異大,治療方案需個性化調整,而人工智能在靈活性上有所欠缺。南京市邁皋橋社區衛生服務中心全科主任醫師余曉燕坦言,來基層醫療機構看病的很多是“老熟人”,醫生看診時需要綜合病史、癥狀等多種信息,AI目前在這方面還不夠成熟。
AI強大的信息處理能力還引發患者對數據隱私、信息安全等方面的擔憂。武漢大學中南醫院信息中心主任肖輝說,AI需要大量數據學習,但醫療數據的敏感性和隱私保護需求使得數據共享和使用變得復雜。“為避免數據泄露和跨境傳輸風險,不少醫院會選擇大模型私有化部署。”
AI醫療,怎樣更合規?
如何讓AI醫療更合規,使其更高效、更精準地服務大眾?2022年,國家衛健委和國家中醫藥局聯合印發的《互聯網診療監管細則(試行)》明確規定,處方應由接診醫師本人開具,嚴禁使用人工智能等自動生成處方。去年,國家衛健委等制定的《衛生健康行業人工智能應用場景參考指引》,發布了人工智能技術的84種具體場景應用。
受訪人士建議,通過完善法律法規、強化數據安全、建立權責機制和加強倫理監管等舉措,推動AI醫療應用的規范化部署。
首先,完善法律法規,明確責任劃分。李學軍等認為,充分發揮人工智能優勢,要以保障醫療質量和安全為前提,在創新與風險間找到平衡;將AI定位為輔助工具,最終決策權歸醫生所有,并推動行業自律;完善相關法規,明確AI研發者、使用者和管理者的責任及邊界;成立AI醫療監管部門,建立AI醫療技術評估機制。
其次,守護數據安全,明晰倫理底線。唐洲平等認為,應確保AI技術在法律框架下合理應用,嚴守數據安全與倫理底線,確保技術應用始終服務于醫療本質。同時,不少受訪民眾提出,AI問診系統必須提供人工切換功能,患者應有權拒絕完全依賴AI的診療方案。
再次,加速醫工交叉,推動AI醫療更精準可靠。受訪專家認為,可推動醫學與工程領域的協作與人才培養,鼓勵醫學、計算機科學和倫理學專家共同設計滿足臨床需求的AI工具。
潘振宇表示,要發揮AI醫療的深度價值,必須將其與醫療專業數據庫、文獻、治療規范、指南等結合,同時探索將醫生多年積累的看診經驗等個人“隱性知識”顯性化融入AI大模型,豐富AI醫療方案,提高輸出質量。
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