21世紀經(jīng)濟報道記者 閆碩 北京報道
隨著技術(shù)的發(fā)展，AI正成為重構(gòu)醫(yī)療生態(tài)的核心力量。
醫(yī)療AI兼具巨大社會價值與商業(yè)潛力。京東健康探索研究院（JDH XLab）首席科學家王國鑫表示，醫(yī)療AI不僅是效率工具，更是重塑醫(yī)療行業(yè)的新質(zhì)生產(chǎn)力，將在解決醫(yī)療資源供給方面發(fā)揮巨大價值。
隨著行業(yè)的深入探索，醫(yī)療大模型已經(jīng)在具體場景中發(fā)揮實際價值。以互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療頭部企業(yè)京東健康為例，京東互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院已有超80%的醫(yī)生問診單使用了AI服務，幫助醫(yī)生降低誤診風險，釋放更多臨床精力，讓醫(yī)生可以專注投入到更有價值的工作事項中。與此同時，京東健康旗下醫(yī)療AI數(shù)字人的人工替代率最高已超90%，過去一年服務用戶人次超過3500萬。
“人工智能的上限目前仍未達到，今天我們要思考的是如何從行業(yè)大模型走向?qū)＜夷Ｐ汀Ｎ磥淼尼t(yī)療AI有幾個核心方向，首先是個體要從治病走向健康管理，我們可以通過AI技術(shù)向用戶提供健康陪伴助手，讓個體避免生病；其次還要解決醫(yī)生的培養(yǎng)問題，支持醫(yī)療行業(yè)發(fā)展；另外，未來的醫(yī)療有可能是AI決定的醫(yī)療。”王國鑫認為。
多位專家均向21世紀經(jīng)濟報道記者表示，AI是一種生產(chǎn)力工具，最大的改變是生產(chǎn)關系。AI改變了業(yè)務流程，但并不改變要解決的問題。在醫(yī)療領域，要解決的問題就是提高醫(yī)生水平、降低診療成本、讓患者少生病甚至不生病。需要指出的是，這場技術(shù)革命在落地實踐中仍面臨多重挑戰(zhàn)。
目前無論是從技術(shù)還是行業(yè)的層面看，醫(yī)療AI均處于早期階段，王國鑫認為，整個行業(yè)正共同推動技術(shù)生態(tài)合作，共同培育市場。
王國鑫表示，對于AI帶來的變革，首先是在已有的工作方面，可以提高效率。無論是分診、導診，還是患者管理、病理質(zhì)控等相關技術(shù)，在新一輪大模型技術(shù)爆發(fā)之前，包括京東健康在內(nèi)的一些企業(yè)其實已經(jīng)在推進了，但大模型可以對這些技術(shù)進行全面優(yōu)化。
其次，仍是在已有的技術(shù)或項目方面，但更傾向于獨立的替代。比如藥師咨詢、科研助手，以前的模式不是通過技術(shù)產(chǎn)品，而是人工服務，目前AI正在實現(xiàn)相關工作的替代。
此外，在AI原生方面，即以前做不到的，有大模型之后可以完成的工作，目前有很多產(chǎn)品、很多技術(shù)在持續(xù)探索中。主要聚焦在兩方面，一方面，對醫(yī)生而言，傳統(tǒng)的工作流程是否可以被改造，另一方面，對患者而言，其就醫(yī)過程、健康管理等方面能否被重構(gòu)。
在醫(yī)療AI加速變革的過程中，商業(yè)化是企業(yè)必然要回答的問題。
王國鑫表示，短期來看商業(yè)化包括幾方面，一是作為醫(yī)生的成長工具，比如今天的醫(yī)生培訓是一個老大難問題，如何降低醫(yī)生培訓成本，同時提升AI的能力，這是很重要的一點。
二是過去的患者已經(jīng)被傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療信息所淹沒，今天可以為他們提供更簡單、直接的醫(yī)療服務，有更強的統(tǒng)一入口。此外，在輔助診斷方面，通過提升醫(yī)生的工作效率，可以把互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療向三甲醫(yī)院輻射，并提升邊遠地區(qū)的服務能力，惠及更多患者。
而中長期的商業(yè)模式，則是做用戶型的醫(yī)療服務產(chǎn)品，即“為每一個人提供個性化的醫(yī)療，這是醫(yī)療AI長期商業(yè)模式最重要的立足點。”王國鑫說。
當前的治病流程是患者認為自身某方面出現(xiàn)了問題，然后去醫(yī)院，醫(yī)生不僅要考慮如何治療病癥，還要考慮衛(wèi)生經(jīng)濟學、合規(guī)、指南等多方面信息。
王國鑫表示，患者能夠處于今天的疾病狀態(tài)，并非無跡可尋。我們可以通過一些健康服務智能體，為用戶提供隨身的健康陪伴助手，一站式解決用戶健康問題——不僅僅是醫(yī)療問題，而是幫助用戶日常健康管理，從而避免走向需要治療的狀態(tài)。
“當前AI更多解決的是效率問題，強調(diào)如何讓醫(yī)生輕松一些，本質(zhì)上沒有回答可以為患者帶來什么。長期來看，我特別看好醫(yī)療AI的個性化醫(yī)療和全生命周期的健康管理概念。所有的醫(yī)療AI最終都需要回答如何實現(xiàn)患者少生病，而不是患者生病了如何掛號，這是短期的商業(yè)模式。”王國鑫強調(diào)。
需要指出的是，當前AI落地醫(yī)療場景仍存多重挑戰(zhàn)。
在醫(yī)療領域的某些場景，面臨兩個比較重要的問題，一是不一定有正確答案，二是不一定有唯一答案。
有業(yè)內(nèi)專業(yè)人士向21世紀經(jīng)濟報道記者指出：“醫(yī)療場景具有開放性，甚至某些時候醫(yī)生所做的診斷、治療和患者最終的結(jié)果之間是否呈因果關系也不確定。在這個過程中，如何模擬醫(yī)生的診斷路徑就變得極其重要。”
該業(yè)內(nèi)人士表示，在產(chǎn)品設計上，最重要的診療決策都需要采用輔助模式運行。我們可以把AI生成結(jié)論的過程、證據(jù)、推理鏈路展示給醫(yī)生，幫助其快速理解。今天的醫(yī)療AI替代目標，是能夠在沒有醫(yī)生介入的情況下，確定整體的診斷和治療方案，同時白盒化給出推理路徑，再由醫(yī)生進行最終的決策。
從技術(shù)層面看，王國鑫認為，AI落地醫(yī)療場景最大的挑戰(zhàn)是醫(yī)療數(shù)據(jù)量質(zhì)雙缺，高水平的醫(yī)療數(shù)據(jù)極難獲得和訓練。這也是目前有如此多的AI產(chǎn)品與醫(yī)院、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院以及患者合作的本質(zhì)原因，如果我們可以像培養(yǎng)一位初級醫(yī)生那樣在醫(yī)院訓練一個AI，那么將會推動AI快速發(fā)展。
“未來我認為每個醫(yī)生都應該有一個AI助手，一方面成就醫(yī)生，同時也成就AI。另外，數(shù)據(jù)還存在信息孤島的問題，在全球化過程中，即便拿到了全球的數(shù)據(jù)，在訓練AI時仍會存在問題。”王國鑫說。
在數(shù)據(jù)隱私方面，上述業(yè)內(nèi)專業(yè)人士指出，大模型所需要的數(shù)據(jù)天然去ID化，即不需要知道患者或醫(yī)生的名字，大模型技術(shù)是順應數(shù)據(jù)隱私的。但是在醫(yī)療實踐中，很少有數(shù)據(jù)脫敏的流程，很少有醫(yī)院存在完全不涉及用戶隱私的數(shù)據(jù)。
王國鑫認為，今天醫(yī)療AI在數(shù)據(jù)上實際上走兩條路，一是通過數(shù)據(jù)合成完成訓練，但要符合真實的醫(yī)療環(huán)境，二是和特定醫(yī)院簽戰(zhàn)略合作，將單一科室的數(shù)據(jù)脫敏之后開展訓練。“我認為前者是更有希望的技術(shù)鏈路，即便是醫(yī)療影像也在走數(shù)據(jù)合成的賽道。”
幻覺是所有大模型做行業(yè)應用都繞不開的問題。據(jù)王國鑫介紹，京醫(yī)千詢走的是兩種技術(shù)路線：一是安全圍欄，二是檢索+推理技術(shù)。
“首先，我們要讓大模型知道什么能做什么不能做，其次是當模型在某些場景容易犯錯時，我們需要反復校驗。”王國鑫表示，我們可以做一個驗證，對于一道數(shù)學題，讓大模型先給答案再給出推理過程，和先給推理過程再給答案相比，前者出錯的概率更高。因此我們可以拉長大模型的推理過程，給它更多的信息，讓它反復校驗以達到最終目的。
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