如今，我们的生活和工作已经越来越离不开人工智能（AI）等数字技术，而且技术每天都在不断“成长”。从“数智+消费”、“数智+文旅”到“数智+体育”，从自动驾驶、智能制造到智慧城市，数字智能技术正加速融入千行百业，不断开辟新的应用场景，持续改变人类生产生活方式。
今后，本期我们将开设“解码数字智能+”专栏，与广大读者一起呈现数字智能技术的新应用场景，观察数字智能技术带来的无限可能。
从医疗引导机器人到早期肿瘤检测过程中利用医学图像，人工智能（AI）技术在医疗领域的应用场景有：日益多样化。在大规模人工智能模型兴起的过程中，特别引人注目的是“生病时问人工智能”。当患者带着人工智能生成的诊疗建议来到诊所，当人工智能的“意见”甚至挑战医生的判断时，一系列问题必须得到解答。 “人工智能医疗可信吗？”它会取代医生吗？患者和医生如何在注重效率的同时规避风险？
人工智能将对诊断和治疗有很大帮助。
记者打开北京清华长庚纪念医院微信小程序“AI肝胆医院”，在对话框中输入“右上腹不适”。随即，AI com开始与记者“聊天”，问道：“你的症状是持续性的还是间歇性的？”您是否发烧、恶心或呕吐？经过一番询问，AI建议我去肝胆诊所诊治。
“Ts清华长庚纪念医院正在开发肝病全周期管理模式。初步版本已发布在医院微信小程序上。现在我们可以根据患者的症状进行预咨询并提出分类建议。”北京清华大学长庚纪念医院肝胆内科主任医师佑美表示，人工智能系统根据患者的症状和实验室检查结果提供分类建议，准确率很高。
在采访中，许多医生表示，越来越多的患者来到他们的办公室寻求 IA 诊断和治疗建议。
“有些患者就诊前利用AI整理思路，带着比较清晰的想法去看医生。”北京大学人民医院胸外科副主任医师陈修元告诉记者，患者将使用大AI模型根据病史和检查数据，获得对疾病的初步解释以及可能的诊断和治疗方向。
“这相当于提前对患者进行疾病的科学教育，让患者对疾病有一个初步的了解，便于理解医生的专业判断和建议，让后续的沟通更加顺畅和高效。”Yomei说。
人工智能将用于患者检查，医生也将使用它来治疗。
不少医生在采访中表示，直径小于5毫米的结节检出率较低，但通过使用AI，检出率明显提高。 “非常方便。”北京大学人民医院放射科主任医师王毅说。
“相比于手术和驾驶，CT就像一张精确的纸质地图，但通过人工智能的三维重建，相当于一个更陈修远提到的“AI三维重建”算法在北京大学人民医院已经落地多年，通过AI更加准确地再现肺部的复杂结构，提高了解剖结构的准确识别率。
“通过使用这类系统，医生可以从前期影像检查的繁重负担中解脱出来，可以将更多的精力集中在根据影像结果进行更详细的综合分析，制定个体化的治疗方案，处理更复杂的诊断问题。”山东省公共卫生临床中心胸外科二科副主任医师张云正说。
人工智能不仅在医学成像领域，而且在手术规划领域都产生了意想不到的影响。
以关节置换手术为例，我院副主任医师李海峰解放军总医院骨关节外科主任介绍说：“过去，此类手术需要为每位患者配备一套完整的不同假肢模型，防止模型不匹配。”这造成了大量的资源浪费。 “现在，通过使用AI来分析患者的CT数据，并将其与之前的大量手术数据相结合，我们可以提前准确地预测将需要的假体类型。数据模型。”
信息超载会加剧焦虑
人工智能在医疗保健过程中表现出了一定程度的效率和准确性。它会取代医生吗？
在采访中，医生们普遍认可AI在辅助诊断和治疗方面的价值，但对AI提供的具体结论和治疗建议持谨慎态度。
“我只建议患者使用AI咨询作为了解自己疾病的一种方式，但我不建议患者实施AI推荐”北京中医药大学东方医院脾胃胆科主任医师李晓红说。
对此，杨明解释道：“目前，人工智能咨询“主要基于大规模模型，捕捉到的数据会对产生的结果产生重大影响。”
“这些内容固然非常有逻辑性和系统性，但是否能够适用于不同的患者，还需要进一步评估。”王毅指出，如果患者对疾病了解不多，可能很难识别问题。
当谈到人工智能提供的医疗建议时，许多专家指出，信息“超载”实际上会增加患者的焦虑。
“患者使用人工智能生成的报告可以非常详细，列出所有可能的问题，导致患者感到困惑或恐慌，然后去找医生确认。”李海峰说。 “但实际上，很多这些假设在临床上并不重要。”
“有些疾病是多种因素共同作用引起的全身性疾病。 “仅根据患者症状的描述很难做出准确的诊断。”李晓红坦言，随着人们对人工智能认识的加深，大家逐渐意识到需要考虑人工智能生成内容的可靠性。
处方不仅仅意味着对症下药，还意味着背后医生的责任和担当。
“医生是诊断和治疗的起点，但在对每个患者进行个体化治疗时，必须根据患者的特点调整治疗方案，人工智能在这方面可能有所欠缺。”杨明以肝病为例解释道。例如，转氨酶升高的患者有乙型肝炎和脂肪肝病史，近期有过量饮酒和使用他汀类药物的病史s。 “人工智能可以在诊断和治疗过程中主动询问一个人的病史，并根据乙型肝炎感染的信息建议他们服用抗病毒药物，但遗漏了患者可能没有问过自己的重要细节，例如酗酒或吸毒史，可能会导致有偏见的建议。”
“在图像处理领域，人工智能得到了广泛的应用，但以目前的检测技术水平，单纯依靠人工智能可能会漏掉非常早期形态不典型的病变。”张云曾表示，如果不根据用药史、既往影像对比等多维度信息进行综合判断，很可能会出现误诊。
“大模型可以解放肢体，但无法取代大脑。李晓红认为，医疗决策是基于复杂的临床判断和丰富的经验，尤其是面对非典型病例或多种疾病并存时。经验丰富的医生人们可以发现人工智能目前难以实现的微妙症状和迹象。
“医生不仅治病，还为患者提供心理支持。”张云曾坦言：“人工智能很难给患者提供心理支持，但医学是有温度的，而这个温度是医生提供的。”
让AI更“懂规则”、更“透明”
需要记住的是，大型人工智能模型在生成内容时可能会经历“人工智能幻觉”，即捏造信息的现象。
“在临床应用中，人工智能有时会犯下令人发指的错误。”南京航空航天大学人工智能系主任张道强说。 Algunos usuarios también utilizan utilizan cookie para ayudar a generic contenido.Algunos dijeron que se encontraron craftando terminología médica y fuentes ficticias al utilizar la IA.参考文献等
为了解决这个信息问题张道强认为，算法和数据都需要改进。 “医疗领域有很多特别的要求，需要对错误进行严格控制，因为要对数据进行精确控制，首先要对模型进行大范围的设计。要控制算法，最好的方法是抵抗干扰y la confiabilidad de la IA es un desafío clave queando la Ia pasa del Laboratorio al entorno real, ¿como podemos mejorar la precisión del reconocimiento y la confiabilidad del sistema en el entorno real? Los cambios en la information pueden causar errores levels”。道强说道。
可解释性也是AI医学的发展方向。南京航空航天大学人工智能学院教授秦杰解释道：“人工智能的决策过程更像是一个‘黑匣子’，患者可能无法判断结果将如何得出。内德。因此，我们必须解释决策的路径，以便人们能够做出更好的决策。我们思考的方向是让AI本身更加‘有规则’、更加‘透明’”。
对于数据样本来说，样本大小和质量对人工智能产生的结果有重大影响。 “我们如何才能更好地将医生的专业知识与大规模数据驱动模型结合起来？我们如何重建人工智能领域领先医生的专业知识？这些都是我们需要研究的东西。”秦杰表示，“通用知识与具体知识化相结合”是人工智能在任务和模型性能方面的下一步发展方向。“那就是基于大规模模型，结合垂直场景进行深度任务探索。”
面对人工智能，我们必须理性但愿意采用新技术。
“人工智能只是一个工具，绝不是一个懒惰的神器。”王毅表示，医生使用人工智能时，应将扎实的专业基础和丰富的客户界面结合起来。实践中要批判性地、理性地分析和应用人工智能提供的信息，不应该过度依赖人工智能。
讨论中，专家还建议相关部门整合医疗大数据，整合研究设计，制定人工智能医生的标准和评价体系，让人工智能更好地支持医生。
从法律角度来看，中国科学院公共管理学院人工智能教授马毅指出：“人工智能应用的开发和实施往往涉及多个环节、多个问题。从算法设计到具体运算，各个环节都可以影响人工智能的最终行为。责任链的拉长和分散，导致出现问题时很难确定责任人。”
马一德建议，应通过完善法律法规、强化数据安全，建立权责机制，强化道德监督。
目前，国家药监局已明确，利用人工智能进行疾病诊断、决策支持、图像识别等的医疗软件属于医疗器械范畴，必须按照医疗器械法规进行注册和监管。
“患者使用人工智能问诊、人工智能应答不需要承担法律责任，但医生应对患者的诊疗结果负责。杨明先生提醒，人工智能技术应在法律框架内合理使用，严格尊重数据安全和伦理结果，技术应用应始终服务于医学本质。”
（光明新闻记者 崔成义）
（项目协调人：记者陈海波）【梁毅编辑】
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