用AI赋能健康：那些先行者们添的砖和瓦

旧梦 | 撰文

AI医疗，大概是自Open AI火起来之后，人工智能最先会去、但同时也是最难去做结合的方向。

“最先”是因为健康行业有太多未被满足的需求。从个性化科普、帮助用户认知健康，到健康咨询、帮助用户认知疾病，再到问诊和治疗、帮助用户改善自身健康状况，里面有着广阔能和AI相结合、以大幅提升效率的空间。

但同时，在真实世界里医疗事关生命安全。传统医疗服务体系已经构筑了一套较为完善的运转规则，AI医疗需要与患者、医生、医院、监管侧多方去磨合新的服务体系。

当前我国医疗卫生资源配置和服务均衡性还有优化和提升的空间，可以用包括AI在内的新质生产力去赋能；另一边，老龄化的严峻趋势即将带来对于医疗健康信息和服务的大规模需求，进一步提升医疗服务覆盖面、可及性、公平性以及便捷性变得更为重要。

AI的学习能力、处理复杂需求等能力大家早已见识过，医学是一门自然科学，领域复杂、分支众多使得AI有着极大的发挥空间。这也是为何从2016年以来，从两办到工信、科技、卫健、药监等部门，给予AI医疗大力支持和较大的试错空间。

正如对AI技术颇有研究的全国政协委员周汉民所说：技术只有被用起来，它存在的问题才能被慢慢解决。在AI医疗的落地中，一些先行者已经开始了探索尝试。

近日，据《健康报》报道，由抖音集团旗下小荷健康，联合中国信息通信研究院、人民卫生出版社，开展了一场医疗大模型真实场景诊疗能力评测，并组织医疗管理、临床、科技，以及法律、伦理等多领域专家共聚一堂，进行了一次面向用户的人工智能+诊疗服务研讨。

这是为“AI医疗”的发展添的一块砖、加的一片瓦。

乘供需双增之风， AI医疗服务在路上

一个革命性新技术出现时，大家的思维惯性就是想着如何去颠覆既有产业，很容易和科幻电影里各种人工智能机器人治病/手术的场景。但AI医疗的落地，核心是能否解决利益相关者的真实需求，不仅是医生护士、医院管理者，监管部门，更重要是用户。

所以，目前AI医疗很大一个应用，就是面向用户，着力解决他们的医疗健康服务需求。

据《2023年卫生健康统计年鉴》显示，我国医疗卫生机构总诊疗人次达到95.5亿；而这其中，有4.14亿人在互联网上寻求医疗决策帮助（来源：中商情报网）。庞大的数字之下，凸显了新时期患者的就医决策选择从口口相传、纸质媒体搬到了互联网，同时，他们需要一个更加科学、权威、客观、高效的问题解决方式。

在AI的加持下，平台们正在探索，对于一些初级的、简单的个性化科普知识、就医决策需求，直接由互联网平台给出建议。而对于一些进阶的需求，则会在强大算法的支撑下，引入可信赖的医院、医生参与。而这时候，AI扮演的就是医生助手的角色。

针对不同层级的需求做好匹配，并实施围绕供需双方做好辅助建议，这是互联网和大数据擅长的事情。

以2023年我国《卫生健康事业发展统计公报》数据，国内每千人口执业（助理）医师数3.20人，低于欧美医师每千人4.0的水平；而日均负担诊疗人次达到7.0次，远比欧美的5人次高得多。并且，这个数据是综合了城乡的结果，考虑到基层医院总诊疗人次只占不到20%，三甲医院医生的诊疗压力更大。

在小荷健康开展的医疗大模型真实场景测评专家研讨会上，中国医院协会常务副会长毛群安提到：“很多医生对于国外的医生能拥有助理表示羡慕不已，而如今医疗大模型就可以担负起这样的角色。”

健康报社副总编辑杨秋兰也表示，在医疗大模型的健康咨询过程中，给出适当的建议、帮助患者按需转诊等，在医疗资源配置、医疗模式补充以及提升患者认知发挥专业作用，这是当前行业对医疗大模型的希冀。

也是为了缓解国内医疗资源紧张的压力，从2016年开始，部分针对互联网+医疗健康的政策文件，均提到了“发展人工智能和医疗大数据应用”。到了2024年，这些针对AI医疗的政策指示则越来越明确和细化。11月份，由卫健委、中医药局以及疾控三部门联合印发了《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，明确了84个AI医疗的应用场景和详细说明，算是给AI在健康领域的应用递上了一本发展指南。

政策在推动，行业里也在积极内生式发展。

相关数据显示，截至2024年9月，我国已有逾百家企业和机构发布了医疗健康产业大模型。从辅助诊疗、医学影像分析，到医学教育、健康管理以及药物研发等多个关键环节，大模型正全方位地为高效、个性化、智能化的医疗服务提供坚实支撑。

Global Market Insights数据显示，AI精准医疗市场规模在2022年达到12亿美元，并预计在十年内攀升至171亿美元，复合增长率高达30.8%。在这个趋势中，国内有一批公司正在做出积极探索。

比如华大基因、万东医疗以及联影等器械公司，依托自己的检测类设备开发的AI诊断模型，来帮助医生在检验的时候给到参考意见；

再比如东软、卫宁、润达等医疗信息化公司，借助自身在医院内部数据的积累，推出自己的大数据模型，去提高院内数字化以及智慧医疗水平。

但这些公司的大模型更多是依托自己现有产品去做的一些“伴随服务”。而如何去依托现有数据，高效地把患者需求、医生服务做有机的结合，去打通当下就诊环节里的各种堵点，AI医疗这台戏，大概率还是要擅长做数据和技术整合的互联网企业来主唱。

那些身先士卒的玩家们

早在AI技术大面积问世之前，针对健康咨询、辅助诊疗和健康管理三大需求，许多互联网医疗企业应势而生。并且，他们在疫情期间快速积累了流量和数据。

然而，传统互联网医疗服务的局限性，使得各大互联网医疗机构也都在做一些新方向的探索：有的加码线上问诊，有的发力药品销售，有的发展康复管理，还有的嫁接金融保险。

大家都在自己擅长的领域做布局，虽然目前也没有一条 “终极之路”出炉。但一个非常乐观的趋势就是，从科普、咨询到问诊、检查，再到就医、治疗，以及后续健康管理，互联网企业在整个医疗场景的参与度越来越深了。

而伴随AI的崛起，这些科技公司在原来的基础上可以去发挥的空间也就上升了一个台阶。

此次参与医疗大模型诊疗能力测评的“小荷AI医生”产品，已经在抖音生态内提供服务，由“小荷医疗大模型”提供支撑。这是一款在字节跳动豆包大模型基础上，由小荷健康团队自主研发的一款医疗垂类大模型产品，已在2024年8月完成了境内深度合成算法备案。

此次测评的结果令人欣喜。除了疾病诊断水平在线之外，AI医生在用户体验上能做到快速响应，并且能用患者所理解的语言来表达。

作为评委，北京大学人民医院骨科主任医师薛峰对这次AI医生的表现表示认可：“有逻辑性、条理清晰，能很好地起到患者分流作用，大大减少医疗资源的浪费”。

中日友好医院呼吸内科主任医师赵红梅提到：“从测评结果来看，AI医生可以有效解决基层医疗机构人员水平不足以及偏远地区患者问诊难的问题。”

北京大学人民医院骨科主任医师李虎更是欣然的表示到：“AI医生不仅能作为医生的助手来帮助我们治疗患者，还能在人文关怀、心理指导等方面为患者，也是为医生提供帮助，让诊疗服务更优质。在这样的互相促进下，也能让AI医生进一步完善，走得更长远。”

如前文所述，由于我国医疗资源不足，合理的医疗资源匹配是重中之重，而当互联网企业的AI大模型能在此找到突破口，后续整个医疗服务、药品流通以及健康管理等环节，也能在这个基础上去做各种资源&数据上的对接。

当然，人类对AI医疗的探索仍停留在初级阶段。“目前人工智能具备理解世界的能力，但还没有发展到可感知世界的阶段。但人工智能的发展速度超乎我们的想象，我们还是要审慎地对待这一问题。”在这次测评现场，美中爱瑞肿瘤医院院长徐仲煌表示到。

北京市律师协会卫生法律专业委员会主任龚楠也提醒道：“高科技发展易掩盖违法、违伦理情况，需回归常规线下场景分析，避免用高科技掩盖医疗本质，而忽略人文、法律及诊疗规范等要求。”

但还是那句话：问题靠等待无法解决，总归是要在实践中一点点探索。

小荷健康在数字医生的实际应用上做出了一些耕耘。相信在后续AI医疗一步步落地过程中，这些先行者们的的探索，最终能化为对一线医护人员、对医疗机构、对我国卫生健康体系的一种赋能。

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