首頁資訊用好“AI﹢醫(yī)療” 為行業(yè)發(fā)展添動力

用好“AI﹢醫(yī)療” 為行業(yè)發(fā)展添動力

來源：泰然健康網(wǎng) 時間：2024年12月02日 08:21

原創(chuàng) 健康報健康報

評論

近年來，人工智能發(fā)展速度之快、應用范圍之廣備受矚目。今年的政府工作報告提出，深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應用，開展“人工智能﹢”行動，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。從信息化到“互聯(lián)網(wǎng)﹢”，再到數(shù)字化和“人工智能﹢”，醫(yī)療健康與數(shù)字技術的跨界融合將進入一個全新的發(fā)展階段。

那么，“人工智能﹢醫(yī)療健康”究竟只是行業(yè)的一時熱潮，還是能夠引領行業(yè)高質量發(fā)展的關鍵？從當前數(shù)字技術飛速發(fā)展的態(tài)勢來看，答案已然清晰——“人工智能﹢醫(yī)療健康”是推動衛(wèi)生健康行業(yè)高質量發(fā)展的必由之路。

人工智能在醫(yī)療健康領域的應用已有顯著成果。影像人工智能輔助診斷系統(tǒng)利用圖像識別技術，已有產(chǎn)品成功獲得三類醫(yī)療器械許可證。同時，機器學習和深度學習算法等人工智能技術已被應用于多肽合成、虛擬篩選、毒性預測、藥物監(jiān)測和釋放等藥物發(fā)現(xiàn)過程，并為更復雜的蛋白質折疊和蛋白質相互作用研究提供了支持?！蹲匀弧冯s志2023年11月30日發(fā)表的研究顯示，人工智能驅動平臺——材料探索圖形網(wǎng)絡自行發(fā)現(xiàn)和合成新無機化合物的速度和精確性均遠超人類。

內(nèi)容生成式人工智能技術，特別是以大型語言模型（LLM）為代表的技術，已經(jīng)成為全新的發(fā)展方向，并展現(xiàn)出巨大潛力。這些新興人工智能技術的學習路徑更加貼近人類，從通用學習到專業(yè)領域深入學習的路徑，與人類的教育過程異曲同工。

以LLM為例，其通過不斷“進食”海量信息完成模型的迭代升級，通用學習類似人類九年義務教育階段，學習內(nèi)容為基礎知識；監(jiān)督學習類似高中階段，學習自然和社會科學相關內(nèi)容；專業(yè)領域的針對性學習類似大學及研究生學習階段。據(jù)了解，已有大型語言模型能夠在法律、醫(yī)學等領域表現(xiàn)出色，并且能夠通過資格考試，顯示出其巨大的應用潛力。

醫(yī)學LLM的開發(fā)與應用是當前的研究熱點之一。從數(shù)據(jù)模型的醫(yī)學定制到醫(yī)學數(shù)據(jù)集的“喂養(yǎng)”，科學家雖然已經(jīng)做了大量工作，但是要完成從實驗室到應用的“最后一公里”，仍需不懈努力。

當前，我國在人工智能數(shù)據(jù)集、模型效果評估等方面缺少統(tǒng)一權威的標準規(guī)范，存在重復建設、數(shù)據(jù)及應用復用難的現(xiàn)象，造成難以科學評價同類應用或產(chǎn)品實際效果的情況。作為新一代信息技術，人工智能目前的相關監(jiān)管制度與法律尚不完善，監(jiān)管審核機制不完善，人工智能技術應用產(chǎn)生醫(yī)療糾紛的責任界定困難。此外，數(shù)據(jù)安全風險也不容忽視。

我國在該領域需要重點關注以下方面：第一，受限于中文語料庫內(nèi)容不足和質量較差的問題，中文大型語言模型的“基礎教育”水平有待提高；第二，醫(yī)療健康行業(yè)涉及國計民生，醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的共享須在公民隱私保護和助力技術革新之間做好兼顧與平衡；第三，有別于交通、金融等領域，人工智能在醫(yī)療健康領域的應用還要重視倫理問題；第四，制定相關標準，為具體操作與應用提供依據(jù)。這些問題需要我們以更加審慎和負責任的態(tài)度去面對和解決。

總體來說，人工智能在醫(yī)療健康領域的應用前景非常廣闊。它可以提高醫(yī)療診斷的準確性和效率，提升疾病預防和早期檢測的能力，輔助制訂個性化治療、護理、用藥計劃，同時還可在提升管理效能等方面發(fā)揮積極作用，改善患者的就醫(yī)感受?；凇案呖萍?、高效能、高質量”的標準，人工智能的關鍵核心技術成果是發(fā)展新質生產(chǎn)力的重要引擎，是助力實現(xiàn)衛(wèi)生健康行業(yè)高質量發(fā)展的原動力。