AI驅(qū)動(dòng)醫(yī)療革新：開啟數(shù)智健康新時(shí)代 復(fù)旦視界

　　展開想象，當(dāng)AI技術(shù)能夠與日常的醫(yī)療健康管理“無縫對(duì)接”，我們會(huì)收獲貼心的“健康管家”，擁有更智能、方便的生活。

　　但與此同時(shí)“AI+醫(yī)療”在商業(yè)化落地時(shí)也面臨諸多挑戰(zhàn)，患者和醫(yī)生對(duì)AI的信任問題、監(jiān)管問題、倫理問題等層出不窮。

　　如何更好地把AI技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療健康領(lǐng)域？如何通過AI技術(shù)激發(fā)更多新的需求？本期視界，小管邀請(qǐng)到復(fù)旦管院信息管理與商業(yè)智能系助理教授李文文，探討AI如何賦能大健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

　　從管理的視角看醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)，核心在于需求分析。傳統(tǒng)醫(yī)療服務(wù)以治病為中心，醫(yī)生針對(duì)個(gè)體患者提供醫(yī)療產(chǎn)品和服務(wù)。然而，當(dāng)前國(guó)家提出的《“健康中國(guó)2030”規(guī)劃綱要》，要求從以治病為中心轉(zhuǎn)向以人民健康為中心，這意味著要從傳統(tǒng)的、面向個(gè)人的醫(yī)療服務(wù)，轉(zhuǎn)為面向群體，并進(jìn)一步思考如何為更廣泛的人群提供全生命周期的醫(yī)療健康服務(wù)。

　　除了醫(yī)療產(chǎn)品和服務(wù)外，也要關(guān)注健康產(chǎn)品和服務(wù)。當(dāng)前的醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)不應(yīng)僅僅局限在醫(yī)院或是醫(yī)療機(jī)構(gòu)場(chǎng)景，更要關(guān)注居民從疾病預(yù)防、疾病診療，到后期的疾病康復(fù)和隨診這一整個(gè)全生命周期。

　　值得關(guān)注的是，這些轉(zhuǎn)變帶來了新的需求和新的挑戰(zhàn)。個(gè)體層面，人們對(duì)醫(yī)療健康的需求日益增長(zhǎng)，開始追求更優(yōu)質(zhì)、高效、個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)。這對(duì)醫(yī)療從業(yè)者及相關(guān)企業(yè)提出了更高要求，即如何提供更好的醫(yī)療服務(wù)。

　　組織層面，醫(yī)療機(jī)構(gòu)和企業(yè)現(xiàn)在能采集到豐富的醫(yī)療數(shù)據(jù)，包括電子病歷、醫(yī)療影像、智能可穿戴設(shè)備實(shí)時(shí)采集到的各類用戶健康行為數(shù)據(jù)等。面對(duì)這些數(shù)據(jù)，我們需要思考如何高效處理、分析豐富多樣的醫(yī)療數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的產(chǎn)品或服務(wù)。

　　幸運(yùn)的是，技術(shù)的快速發(fā)展，尤其是人工智能技術(shù)的崛起，為我們提供了可能的解決方案。其中，“數(shù)智健康”作為新興概念，強(qiáng)調(diào)數(shù)字化和智能化協(xié)同推進(jìn)大健康。基于大量醫(yī)療健康數(shù)據(jù)，如臨床數(shù)據(jù)、健康檔案數(shù)據(jù)、智能硬件數(shù)據(jù)等，結(jié)合AI技術(shù)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和數(shù)字化平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療健康的數(shù)字化和智能化。

　　在這樣的背景下，這些新興技術(shù)未來將逐步應(yīng)用到大健康領(lǐng)域的需求中，進(jìn)而產(chǎn)生更多的應(yīng)用，比如智能輔助診斷、基因診斷、醫(yī)藥研發(fā)或類器官等的相關(guān)研發(fā)。

　　然而，“AI+醫(yī)療”在商業(yè)化落地時(shí)也面臨諸多挑戰(zhàn)。臨床應(yīng)用中，患者和醫(yī)生對(duì)AI的信任問題、監(jiān)管問題、倫理問題等層出不窮。這些挑戰(zhàn)并非純粹的技術(shù)或醫(yī)療健康問題，而是與“人”的因素密切相關(guān)。因此，如何有效匹配技術(shù)和健康管理需求，成為當(dāng)前亟待解決的問題。

　　如果知道了健康管理需求，如何匹配合適的AI技術(shù)？在這里分享一個(gè)以社區(qū)健康管理為視角的案例。社區(qū)健康管理在分級(jí)診療制度下是非常重要的一環(huán)，社區(qū)居民不用往大醫(yī)院跑，社區(qū)的小醫(yī)院也可以起到大作用。在分級(jí)診療的時(shí)候，社區(qū)健康管理可以承擔(dān)起慢病防治之類的一系列重任。

　　以管理學(xué)的視角看，社區(qū)健康管理構(gòu)建了一套理論框架，這一框架從居民建檔、社區(qū)疾病篩查、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和干預(yù)，到最后的隨訪，以此為一個(gè)循環(huán)。但實(shí)踐過程中會(huì)出現(xiàn)各種各樣的突發(fā)情況。

　　以上海市眼病防治中心為例，其主要任務(wù)是進(jìn)行上海市所有社區(qū)的眼病篩查服務(wù)。具體來看，中心首先會(huì)發(fā)動(dòng)所有社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)疾病篩查，走入社區(qū)給居民進(jìn)行眼底拍片。由于社區(qū)醫(yī)院的醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量有限，很多社區(qū)醫(yī)院沒有專門的眼科醫(yī)生能夠進(jìn)行眼病診斷。

　　依賴數(shù)字化技術(shù)，上海市眼病防治中心會(huì)把患者的眼底照片上傳到云端，并邀請(qǐng)遠(yuǎn)程的三甲醫(yī)院專家進(jìn)行閱片，再反饋給社區(qū)醫(yī)院。但由于專家和醫(yī)生都有自己的門診任務(wù)，只能抽空或是在特定的時(shí)間進(jìn)行閱片，所以反饋診斷結(jié)果往往需要1-2周的時(shí)間，再由社區(qū)醫(yī)生將結(jié)果反饋給居民。這樣漫長(zhǎng)的時(shí)間間隔容易導(dǎo)致居民的轉(zhuǎn)診意愿變低，不利于整個(gè)社區(qū)的健康管理。

　　這個(gè)問題困擾了上海市眼病防治中心很久，直到AI技術(shù)的出現(xiàn)。AI在圖片識(shí)別領(lǐng)域的發(fā)展已經(jīng)非常成熟，而眼底相片其實(shí)就是一種醫(yī)療影像，就可以利用AI做眼底照片的疾病識(shí)別。引進(jìn)AI眼病篩查設(shè)備后，以前長(zhǎng)達(dá)1-2周的診斷時(shí)間極大縮短，患者只需要在現(xiàn)場(chǎng)等待1-2分鐘，結(jié)果就能當(dāng)場(chǎng)反饋，居民的轉(zhuǎn)診意愿也迎來大幅提高。

　　但與此同時(shí)，AI技術(shù)的落地應(yīng)用也面臨諸多挑戰(zhàn)。比如對(duì)于上海市眼病防治中心來說，由于市面上有很多類似的AI設(shè)備廠家，那么如何選取合適的AI設(shè)備是挑戰(zhàn)之一；再如設(shè)備采集到患者的相關(guān)數(shù)據(jù)后，是直接傳輸給AI的設(shè)備供應(yīng)商，還是眼病防治中心自己建立數(shù)據(jù)庫(kù)，這一過程中如何確保數(shù)據(jù)安全是一個(gè)棘手問題。

　　此外，AI技術(shù)正逐步滲透到醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的各個(gè)層面，如何打破數(shù)據(jù)壁壘、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通也是當(dāng)前亟待解決的問題。事實(shí)上，較之于消費(fèi)或互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域而言，醫(yī)療健康領(lǐng)域所能獲得的數(shù)據(jù)量是極其有限的。特別是生成式AI的訓(xùn)練和應(yīng)用需要極大的數(shù)據(jù)量，這一現(xiàn)實(shí)與醫(yī)療數(shù)據(jù)稀缺性之間形成了鮮明的矛盾。更為關(guān)鍵的是，醫(yī)療數(shù)據(jù)的采集主要依賴于醫(yī)療機(jī)構(gòu)，而當(dāng)前多數(shù)醫(yī)院的數(shù)據(jù)系統(tǒng)仍處于孤立狀態(tài)，未能實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通。

　　醫(yī)療健康領(lǐng)域的特殊性也為AI技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用設(shè)置了重重限制，其中倫理、安全及隱私保護(hù)是尤為突出的考量因素。與傳統(tǒng)消費(fèi)領(lǐng)域相比，醫(yī)療健康產(chǎn)品的推廣需先經(jīng)過監(jiān)管部門的嚴(yán)格審查，確保合規(guī)性。因此，在推動(dòng)醫(yī)療健康領(lǐng)域的技術(shù)應(yīng)用時(shí)，必須優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)以及患者權(quán)益的保障。

　　在探討如何以適宜的AI技術(shù)滿足或激發(fā)醫(yī)療健康行業(yè)新需求時(shí)，生成式AI無疑成為了焦點(diǎn)話題。

　　盡管Chat GPT、文心一言、通義千問等生成式AI目前已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用，但回溯生成式AI的發(fā)展脈絡(luò)會(huì)發(fā)現(xiàn)，2023年前出現(xiàn)的所有重要的大模型，大多數(shù)都沒有為大眾所熟知，直至Chat GPT的出現(xiàn)，才讓人們真切感受到人工智能已邁入智能新階段。

　　這說明，我們需要更多地了解AI的技術(shù)特性，才能更全面地探討AI技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的潛在應(yīng)用。

　　其次，整個(gè)的生成式AI是產(chǎn)學(xué)研緊密結(jié)合的，生成式AI的研究離不開大型科技公司投入研發(fā)，但同時(shí)也離不開高校的助力，在落地實(shí)踐過程中，更離不開整個(gè)行業(yè)的支撐。

　　同時(shí)，AI具有濃厚的開源氛圍，它的技術(shù)部署、落地速度非?？?。從最初僅能處理單一的文本信息，到如今已能輕松應(yīng)對(duì)多模態(tài)信息，乃至復(fù)雜視頻內(nèi)容的處理，AI的進(jìn)步日新月異。這也對(duì)企業(yè)的應(yīng)用落地提出了不小的挑戰(zhàn)。

　　在醫(yī)療健康領(lǐng)域，生成式AI的應(yīng)用正日益受到廣泛關(guān)注，圍繞其生成自然語言的能力所開發(fā)的相關(guān)應(yīng)用受到更廣泛的討論。很多企業(yè)在積極探索利用生成式AI技術(shù)構(gòu)建醫(yī)療問診系統(tǒng)。但值得注意的是，盡管AI技術(shù)本身在不斷復(fù)雜化，其能力也在持續(xù)增強(qiáng)，但得益于智能化的平臺(tái)與工具，AI技術(shù)的應(yīng)用門檻卻呈現(xiàn)出降低的趨勢(shì)。

　　以百度文心智能體平臺(tái)為例，任何人無需具備深厚的AI技術(shù)背景或編程能力，僅需通過簡(jiǎn)單的界面操作，如勾選選項(xiàng)、輸入需求等，就能在短短十分鐘內(nèi)搭建出個(gè)性化的眼病問診小助手。

　　但需要思考的是，AI問診真的滿足了用戶需求嗎？實(shí)踐表明，當(dāng)構(gòu)建一個(gè)醫(yī)療問診小助手后，同時(shí)邀請(qǐng)醫(yī)生與AI共同回答用戶問題時(shí)，醫(yī)生的回答往往更為精準(zhǔn)、簡(jiǎn)潔且直擊要害。因此，如何進(jìn)一步優(yōu)化大模型，使其更精準(zhǔn)地捕捉并響應(yīng)用戶的真實(shí)需求，是當(dāng)前研究的重要方向。

　　總體來看，我國(guó)大健康產(chǎn)業(yè)正處于快速發(fā)展初期，伴隨著產(chǎn)業(yè)的蓬勃興起，有很多挑戰(zhàn)與問題隨之浮現(xiàn)。在這一過程中，我們不僅要關(guān)注技術(shù)的創(chuàng)新與突破，更應(yīng)深入思考如何將這些技術(shù)更好地應(yīng)用于實(shí)踐，以滿足用戶的實(shí)際需求。

　　* 文章為作者獨(dú)立觀點(diǎn)，不代表MBAChina立場(chǎng)。采編部郵箱：，歡迎交流與合作。

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