AI医疗来了 从微表情分析到高精度辅助治疗 AI医疗技术“百花齐放”

今天是国际罕见病日，全球已知的罕见病超过7000种，“诊断难、治疗难”是其典型特征。如今，随着人工智能在医疗领域的加速应用，罕见病等疾病的诊断和治疗效率得到了显著提升，为患者赢得了宝贵时间。

在北京协和医院，全国首个罕见病领域人工智能大模型“协和·太初”正式进入临床应用阶段。记者在现场看到，只需要在对话框里输入患者症状或上传病历，几秒钟后，AI大模型就会给出罕见病的相关判断和医学建议。

转化医学国家重大科技基础设施（北京协和）虚拟人研究平台主任 金晔：患者可以用自然语言向大模型描述他的症状，大模型对患者描述的复杂症状进行初筛，最大限度优化患者的就诊路径。

易误诊、漏诊，确诊难，是许多罕见病患者面临的难题。该模型是以协和高质量的疑难罕见病病案、专家级的循证决策和多学科推理逻辑为核心，以我国罕见病科研数据和教培数据库为支撑，能够帮助罕见病患者及早识别疾病。

除了诊断，AI也为患者治疗疾病“赢”得时间。在天津医科大学肿瘤医院里，一位来自黑龙江的患者，就在AI技术的辅助下快速确定了治疗方案。

天津医科大学肿瘤医院放疗科主任 袁智勇：做了4个计划，按照以前的方案，我们做一个计划需要一周，现在用AI技术自动生成方案，然后我们再进行选择，整个流程可以压缩到两天时间。

AI技术在医疗领域的落地应用，也可以缓解医疗资源区域分布不均等问题，通过AI技术辅助提高基层诊疗水平。

某人工智能医疗科技有限公司总裁兼联席董事长 徐晨阳：学会了专家模型，AI可以把三甲医院的放疗专家“送”到县医院，医生的效率也大幅提升，可以进行更多的肿瘤治疗。

AI 赋能医疗领域为治病救人带来了更多的可能性，而这背后的技术发展有了哪些新的变化？

在北京安定医院的“抑郁症测评小屋”里，记者看到有不少患者前来体验，一份 AI 抑郁症测试包含了选择题、 AI 语音交互、看图描述等，只需不到10分钟，AI 系统就会给出患者的抑郁状态测评结果，医生可以根据结果进行下一步诊断。

北京安定医院精神科医生 孙广强：这个全程不停地采集，你的微表情变化、你的语音、语调、词语的选择这些问题纳入了这些多模态的指标之后，它（检测）的准确率能够达到90%以上。

据医生介绍，传统的抑郁症筛查主要依靠量表筛查，可能会出现患者对题目的理解表达不到位等情况，甚至刻意隐瞒自己真实情况的问题，而 AI 与微表情识别等技术的融合一定程度上能降低精神类疾病的漏诊、误诊概率。

北京某人工智能公司CTO 陈东浩：这项（微表情）技术之前是有在刑侦领域，包括比如说法庭测谎这方面都有用到。我们现在采用的 AI 技术它能够采用一种自注意力的机制，能把面部上成百上千个点同时注意到。

据了解，目前 AI 在医学影像诊断、病理分析、药物研发等垂直领域的应用逐渐深入，AI 技术也正在赋能更多医疗细分赛道。

天津医科大学肿瘤医院放疗科主任 袁智勇：在做这个精准放射治疗的时候，就是靶区的准确性是最重要的，（过去）画这个肿瘤可能我们需要半个小时、一个小时就好了，而 AI 画这个（大概）五秒钟就生成了。

上海某人工智能医疗公司CEO 张少霆：医生往往是要做手术的过程当中去看血管的情况、肿瘤的位置，现在有了高精度的术前规划，我们其实最高精度可以到0.6~1毫米这样大小，帮助医生在术前看大概是怎么样的一个手术路径和过程。

2024年11月，国家卫生健康委等三部门发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，给出了84个典型应用场景，显示出 AI 在提升医疗服务质量与效率方面的巨大潜力。

从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI 技术正逐渐的渗透到医疗的各个环节，在为医疗行业深度赋能的同时，AI 医疗也在数据安全、隐私保护、人才培养等方面面临多重挑战。

北京天坛医院放射科医生 董健：可以看到整个患者的图像分析一键生成我们的诊断结论。

在北京天坛医院里，医生正使用 AI 大模型以0.8秒每个的速度生成上百种疾病的诊断意见，另一边，这些使用和生成的数据被锁定，只在医院内流通。

北京理工大学集成电路与电子学院副教授 叶初阳：这个服务器是不连接任何网络，这样完全保证数据只在这个服务器上，不会产生泄漏，保证了医疗数据的隐私性和安全性。

除了数据安全性的挑战外，记者了解到，由于医疗领域具有专业性强、行业门槛高等特点，因此发展“AI+医疗”的融合更需要培养特定人才。

北京理工大学集成电路与电子学院副教授 叶初阳：“AI+医疗”我们需要这种医工交叉的人才，跟医院共同去培养我们的研究生，包括硕士生、博士生，他要了解我们做这个问题真正的临床意义在哪儿。

此外，随着 AI 技术应用范围不断扩大，AI 幻觉也成为行业发展关注的焦点，简单来说就是指人工智能系统生成的内容与真实数据不符或偏离用户指令的现象。

首都医科大学宣武医院急诊外科主任医师 李力卓：对我们的挑战就是说辨它（AI）所说的真与伪，这是对我们医疗人员，尤其临床一线的医生更高的一种要求。

业内人士表示，目前“AI+医疗”的融合应用还面临着数据孤岛和数据缺乏标准、决策透明度和权责界定、AI 医疗产品审批和收费等方面的挑战，更需要市场各方合力解决。

据前瞻产业研究院预计，中国 AI 医疗行业市场规模将会以每年超过25%的增速保持增长，2028年市场规模将接近300亿元。

申万宏源医药生物行业高级分析师 陈烨远：中国的企业在很多的领域，比如说AI+医学影像分析、AI的检查检验分析还有新药的研发，我们可以说已经站在了全球的顶端。未来在数据资源上有优势，技术上领先，同时在商业模式上能够形成闭环的公司更容易脱颖而出。