在醫(yī)療領(lǐng)域，一個廣為人知的挑戰(zhàn)被稱為“不可能三角”：即在就醫(yī)時(shí)，患者很難同時(shí)享受到快速的就診速度、低廉的醫(yī)療費(fèi)用以及高水平的醫(yī)療服務(wù)。這一概念由美國耶魯大學(xué)教授William Kissick提出，他指出，在既定的約束條件下，一個國家的醫(yī)療系統(tǒng)很難同時(shí)實(shí)現(xiàn)醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的提升、醫(yī)療服務(wù)的可及性增加和醫(yī)療服務(wù)價(jià)格的降低。然而，隨著人工智能（AI）技術(shù)的興起，這一長期存在的難題似乎找到了解決之道。AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，不僅提高了醫(yī)療服務(wù)的效率，還有助于降低成本，并有可能提升醫(yī)療服務(wù)的整體質(zhì)量。這使得“不可能三角”的平衡變得觸手可及。

AI醫(yī)療的實(shí)用主義轉(zhuǎn)向

2016年，人工智能（AI）在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用開始引起關(guān)注。當(dāng)時(shí)，AI更多地被視為一種未來的可能性，而非現(xiàn)實(shí)的工具。一些初創(chuàng)公司和研究機(jī)構(gòu)開始嘗試將AI技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像分析、疾病預(yù)測等領(lǐng)域，但這些嘗試大多停留在實(shí)驗(yàn)室階段，距離臨床應(yīng)用還有很長的路要走。2018年，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破，AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸增多。一些AI輔助診斷系統(tǒng)開始在部分醫(yī)院試點(diǎn)運(yùn)行，用于輔助醫(yī)生進(jìn)行肺結(jié)節(jié)識別、糖尿病視網(wǎng)膜病變檢測等任務(wù)。盡管這些系統(tǒng)在提高診斷效率方面顯示出潛力，但由于缺乏大規(guī)模的臨床驗(yàn)證和監(jiān)管批準(zhǔn)，其應(yīng)用范圍仍然有限。2020年，新冠疫情的爆發(fā)加速了AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。為了應(yīng)對疫情帶來的挑戰(zhàn)，醫(yī)療機(jī)構(gòu)開始探索利用AI技術(shù)進(jìn)行疫情預(yù)測、病例追蹤和資源調(diào)配。同時(shí)，AI在遠(yuǎn)程醫(yī)療、在線問診等方面的應(yīng)用也得到了快速發(fā)展。

如今，AI醫(yī)療進(jìn)入了一個新的階段。隨著技術(shù)的成熟和監(jiān)管政策的完善，越來越多的AI醫(yī)療產(chǎn)品獲得了監(jiān)管機(jī)構(gòu)的批準(zhǔn)，開始在臨床實(shí)踐中發(fā)揮作用。例如，在肝病管理方面，AI圖像識別技術(shù)被用于評估炎癥性肝病的嚴(yán)重程度，幫助醫(yī)生制定更精準(zhǔn)的治療方案。在呼吸疾病管理中，AI驅(qū)動的咳嗽監(jiān)測工具，如Hyfe AI技術(shù)，正在幫助醫(yī)生更好地理解和管理哮喘、慢性阻塞性肺疾病（COPD）等疾病。對于心力衰竭患者，AI與可穿戴設(shè)備的結(jié)合，使得醫(yī)生能夠在癥狀出現(xiàn)前預(yù)測病情變化，提前進(jìn)行干預(yù)。AI醫(yī)療的實(shí)用主義轉(zhuǎn)向已經(jīng)成為不可逆轉(zhuǎn)的趨勢。從最初的實(shí)驗(yàn)室研究到現(xiàn)在的臨床應(yīng)用，AI正在逐步融入醫(yī)療實(shí)踐，成為醫(yī)生的有力助手。

AI賦能肝病精準(zhǔn)診斷與個性化治療

在2025年3月于北京召開的第34屆亞太肝病學(xué)會年會上，AI在肝病領(lǐng)域的應(yīng)用成為大會熱點(diǎn)。多項(xiàng)研究顯示，AI在肝病篩查、診斷、治療及患者管理等方面均展現(xiàn)出巨大的潛力，為AI輔助肝病臨床診療提供了有力支持。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）在肝臟影像分析中，能夠鑒別肝臟病灶并評估纖維化程度，準(zhǔn)確率超過90%；機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）通過整合肝功能檢測數(shù)據(jù)，優(yōu)化了風(fēng)險(xiǎn)分層和治療反應(yīng)預(yù)測；深度學(xué)習(xí)（DL）模型則顯著提升了病理學(xué)分析水平，降低了活檢結(jié)果的判讀差異，提高了纖維化與惡性腫瘤的分類精度。

此外，AI在肝細(xì)胞癌（HCC）預(yù)后評估中也展現(xiàn)出卓越性能。一項(xiàng)基于機(jī)器學(xué)習(xí)-基因組學(xué)評分（MLGS）的研究分析了15個HCC隊(duì)列的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，構(gòu)建了MLGS模型，該模型在多個獨(dú)立隊(duì)列和全癌隊(duì)列中均表現(xiàn)出高準(zhǔn)確性，為HCC患者的預(yù)后預(yù)測和個性化治療帶來了新的希望。2025年3月20日，歐洲藥品管理局（EMA）的人用藥品委員會（CHMP）發(fā)布了首份基于人工智能（AI）的資格認(rèn)定意見（QO），針對一款名為AIM-NASH的工具。該工具旨在幫助病理學(xué)家分析肝臟活檢掃描圖像，以在臨床試驗(yàn)中確定脂肪性肝炎（MASH）的嚴(yán)重程度。AIM-NASH基于AI系統(tǒng)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，經(jīng)過59位病理學(xué)家的10萬條注釋數(shù)據(jù)訓(xùn)練，比現(xiàn)有臨床試驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)更可靠地確定MASH疾病活動度。

AI助力呼吸疾病全程管理

在全球慢性呼吸疾病患者日益增多的背景下，AI正逐步滲透到呼吸科的各個環(huán)節(jié)，從輔助診斷到慢病管理，再到精準(zhǔn)影像分析和預(yù)后預(yù)測，展現(xiàn)出強(qiáng)大的應(yīng)用潛力。

以慢性阻塞性肺疾病（COPD）和哮喘為例，AI技術(shù)的引入使得疾病的早期診斷和個性化治療成為可能。上海市肺科醫(yī)院開發(fā)的LungSmart系統(tǒng)，通過整合超過1.5萬種藥品信息和百萬級醫(yī)學(xué)知識庫，依托智能搜索引擎，實(shí)現(xiàn)了多維度數(shù)據(jù)的深度挖掘與關(guān)聯(lián)分析，為醫(yī)生提供全鏈條建議，提升了診療效率和準(zhǔn)確性。

TidalSense公司開發(fā)的N-Tidal是為COPD和哮喘患者提供的、由AI驅(qū)動的數(shù)字診斷平臺；利用新型傳感器技術(shù)，N-Tidal可對呼吸波形進(jìn)行實(shí)時(shí)幾何分析，從而在數(shù)分鐘內(nèi)從靜態(tài)呼吸的角度對肺功能進(jìn)行高靈敏度量化。該產(chǎn)品的使用非常簡單，經(jīng)過75秒的靜態(tài)呼吸，數(shù)據(jù)通過自動4G傳輸，云端實(shí)時(shí)生成生物標(biāo)記，AI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并得出直觀的結(jié)論，全程不超過5分鐘。

在影像分析方面，AI技術(shù)的應(yīng)用同樣取得了顯著進(jìn)展。比如聯(lián)影智能CT肺結(jié)節(jié)智能篩查系統(tǒng)，利用AI對肺部CT影像進(jìn)行分析，幫助醫(yī)生快速、準(zhǔn)確地識別肺結(jié)節(jié)等病變，可在2 分鐘內(nèi)完成重建、智能檢出、報(bào)告書寫與膠片排版，醫(yī)生只需在閱片電腦上確認(rèn)診斷結(jié)果與報(bào)告內(nèi)容，最后一鍵歸檔、打印膠片，總時(shí)間約為5min，相較于傳統(tǒng)工作流節(jié)省約70 %時(shí)間。

AI引領(lǐng)心血管風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測新時(shí)代

AI在心血管疾病領(lǐng)域的應(yīng)用也取得了顯著進(jìn)展。AI技術(shù)被廣泛用于疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測和篩查，特別是在心電圖（ECG）分析方面表現(xiàn)出色。例如，AI+ECG模型能夠從標(biāo)準(zhǔn)12導(dǎo)聯(lián)心電圖中識別出高風(fēng)險(xiǎn)患者，即使在臨床醫(yī)生判斷為正常的情況下也能準(zhǔn)確預(yù)測死亡風(fēng)險(xiǎn)。此外，AI+ECG模型在房顫識別方面的準(zhǔn)確率達(dá)到79.4%，在肥厚型心肌病（HCM）檢測中表現(xiàn)優(yōu)異，AUC值高達(dá)0.96，特別是在40歲以下患者中表現(xiàn)更佳。在心臟瓣膜病的診斷中，AI技術(shù)同樣展現(xiàn)出強(qiáng)大的能力。研究表明，AI結(jié)合數(shù)字聽診器在檢測瓣膜性心臟病方面的準(zhǔn)確率顯著高于傳統(tǒng)方法，能夠有效識別主動脈瓣狹窄、主動脈瓣反流和二尖瓣返流等疾病 。此外，AI+ECG模型在預(yù)測左心室射血分?jǐn)?shù)（EF）降低方面也表現(xiàn)出色，AUC值達(dá)到0.93，準(zhǔn)確率為85.7%，并能提前識別出EF正常但實(shí)際存在心功能下降風(fēng)險(xiǎn)的患者。

在心力衰竭管理中，AI與可穿戴設(shè)備的結(jié)合，使得醫(yī)生能夠在癥狀出現(xiàn)前預(yù)測病情變化，提前進(jìn)行干預(yù)。例如Peerbridge Health研發(fā)的AI設(shè)備Peerbridge Cor，這是目前唯一獲得專利的3導(dǎo)聯(lián)、2通道無線AECG可穿戴設(shè)備，采用埃因托芬三角設(shè)計(jì)，并配備專有算法計(jì)算派生的12導(dǎo)聯(lián)，能夠以低成本對心臟健康進(jìn)行診斷和監(jiān)測。其創(chuàng)新的遠(yuǎn)程監(jiān)控解決方案能夠及時(shí)準(zhǔn)確地進(jìn)行診斷，即使是對無癥狀患者也同樣有效，提供了一種比傳統(tǒng)方法更為便捷和經(jīng)濟(jì)的選擇。

從“炫技”到“解題”——醫(yī)療AI的“有用”之道

在醫(yī)療AI領(lǐng)域，真正“有用”的路徑并非追求炫目的技術(shù)展示，而是聚焦于對真實(shí)場景的深刻理解與精準(zhǔn)切入。無論是輔助醫(yī)生、服務(wù)患者，還是提升系統(tǒng)效率，唯有立足于醫(yī)療行業(yè)的實(shí)際痛點(diǎn)，才能實(shí)現(xiàn)技術(shù)的有效落地。以下是當(dāng)前醫(yī)療AI應(yīng)用中被驗(yàn)證為有效的三大路徑類型：

• 臨床流程型：嵌入診療流程，提升效率與質(zhì)量

• 典型案例：全診醫(yī)學(xué)構(gòu)建的AI醫(yī)生助手，覆蓋“問診-書寫-決策-隨訪”全流程，已在多家醫(yī)院實(shí)現(xiàn)病歷自動生成、門診智能導(dǎo)診等應(yīng)用，每日調(diào)用量超7萬次。
• 關(guān)鍵特征：高頻使用、剛需驅(qū)動、可量化的效率提升。
• 監(jiān)管優(yōu)勢：不直接參與診斷決策，監(jiān)管壓力相對較小，便于快速迭代和部署。

• 科研驅(qū)動型：輔助醫(yī)學(xué)研究，推動知識創(chuàng)新

• 典型案例：靈犀醫(yī)療自研平臺搭載全球3.5億項(xiàng)醫(yī)學(xué)證據(jù)，能夠輔助醫(yī)生快速生成科研方案、營養(yǎng)處方等成果。
• 關(guān)鍵特征：數(shù)據(jù)密集型、模型驅(qū)動、強(qiáng)調(diào)知識發(fā)現(xiàn)。
• 商業(yè)模式：類似于AI+CRO，基于大模型技術(shù)提供服務(wù)，注重服務(wù)質(zhì)量和交付效率。

• 健康管理型：面向C端，提供個性化健康服務(wù)

• 典型案例：健海科技提出“AI健康教練”的概念，通過AI實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集、風(fēng)險(xiǎn)識別到行為干預(yù)全流程閉環(huán)，提升慢病與產(chǎn)科患者的依從性與滿意度。
• 關(guān)鍵特征：以患者為中心、強(qiáng)調(diào)行為改變、注重長期關(guān)系。
• 商業(yè)模式：面向C端，由患者支付費(fèi)用，強(qiáng)調(diào)服務(wù)的價(jià)值和體驗(yàn)。

結(jié)語