探秘AI在医疗科研与临床的全方位应用

人工智能在医疗领域多方面的应用。包括在疾病早筛方面，复旦大学科研团队借助AI通过几滴血可预测上百种疾病；在药物研发方面，杭州良渚实验室利用AI算法研发治疗儿童早衰症药物，大幅缩短研发周期；在辅助医疗方面，多家医院将AI应用于诊疗场景，如北京儿童医院的“AI儿科医生”辅助诊断，北京协和医院利用AI进行神经系统疾病预警等，同时也提到了AI应用存在的问题与挑战。

仅仅几滴血，就能提前知晓数百种疾病的潜在风险？没错，AI做到了！

在当今时代，人工智能正以一种超乎想象的速度，全面而深入地渗透到科学研究的各个角落。当人工智能与科学研究深度融合的时候，会引发什么样的变革浪潮呢？又会开拓出哪些全新的探索疆域呢？

AI与疾病早筛技术的结合简直是一大创举。仅仅几滴血，就可以对多达上百种疾病进行预测。

在2024年的时候，复旦大学的科研团队凭借“人类健康与疾病蛋白质组图谱”这一突破性的研究成果，在人工智能算法的强大助力之下，医生只需要进行简单的血浆蛋白组检测，就能够提前对疾病进行诊断和预测。

据相关消息表明，这项研究一开始只是针对阿尔茨海默病以及其他类型的痴呆症。在此之前，科研团队运用大数据和人工智能算法，对将近1500种血浆蛋白质展开筛选分析，从中发现了11种能够预测未来痴呆风险的血浆蛋白质。

复旦大学科研院副院长、复旦大学附属华山医院神经内科副主任郁金泰提到，通过检测血液发现蛋白质的变化，再借助AI计算出疾病的迹象，最早能够提前15年发现像阿尔茨海默病这类疾病的苗头。

科研团队不禁思考，如果能够把蛋白质图谱绘制得更加详尽全面，是不是就能够分析出更多疾病和蛋白质之间的关联呢？

带着这样的想法，科研团队又对5万多人的血液样本以及跨越14年随访的医疗健康数据进行深入分析，成功绘制出全球首张“人类健康与疾病蛋白质组图谱”，并且还开发出一套人工智能算法模型。

相关专家介绍，这项技术最为突出的特点就是“早发现、少花钱”。医生通过检测人体血液中接近3000种蛋白质的变化情况，再结合人工智能技术，就能够提前十余年预测像心脏病、糖尿病、阿尔茨海默病等上百种疾病的患病风险。

郁金泰还表示，团队正在积极研发快速检测试剂盒，在未来，常规体检的时候只要额外增加几十元的蛋白质检测费用，就能够对重大疾病风险进行筛查。这就如同现在检测血糖血压一样便捷，特别适合那些需要定期体检的中老年人。

AI在药物研发方面也发挥着巨大的作用，使得药物研发的效率和质量全方位提升。

在浙江杭州的良渚实验室，研究员沈宁和他的团队运用AI算法，成功设计开发出一种用于治疗儿童早衰症的新药物，并且在实验中取得了非常优异的疗效。目前，这个团队正在积极寻求合作，努力推动该药物向临床转化。

浙江大学良渚实验室研究员沈宁指出，AI算法让药物设计变得又快又高效。要是采用传统的大规模筛选方式，大概需要15 - 20年的研发周期，而且失败的概率非常大。然而有了AI算法的加持，药物研发周期能够缩短至3 - 5年。

早在2021年，良渚实验室就组建了一支由临床医学、生物学、数学、计算机、统计学等多学科交叉的团队，他们陆续开发了七八种深度学习的算法，致力于遗传病、罕见病的精准诊疗。

沈宁希望针对不同的疾病，甚至是不同的患者，进行数据分析，借助AI这个强大的工具，为每个病人提供更加个性化的治疗方案。

当前，中国的科研界正以一种充满活力的“奔跑者”姿态去拥抱人工智能技术，大力推动科学研究从传统的经验驱动模式朝着数据驱动模式实现跨越式的转型。从实验室到产业一线，从基础理论到实际应用场景，AI正在成为科学家手中的“加速器”，助力多个领域实现科研突破。

AI在医疗领域的应用还体现在辅助医生诊断和治疗方面。

近期，多家医院宣布将AI医疗应用到医院的诊疗场景之中。AI技术会给医疗领域带来哪些改变呢？“AI医生”真的能够给人看病治病吗？

日前，全国首个“AI儿科医生”在国家儿童医学中心北京儿童医院正式上线应用，这个存在于虚拟世界中的“儿科医生”主要承担着两个角色。

一个是作为专家的临床科研助理，能够帮助医生迅速获取最新的科研成果和权威指南。

另一个则是辅助医生对疑难罕见病进行诊断和治疗。

就在本月20日，多位身穿白大褂的知名专家，和在身穿黑色工装服的工作人员操作下的“AI儿科医生”，共同为10名患儿进行疑难病多学科会诊。

就在专家们讨论的时候，在桌子的另一边，工程师将患者的病历资料输入到大模型当中，“AI儿科医生”也给出了治疗方案：手术加化疗。

记者观察到，在对10名患儿的诊断中，AI儿科医生给出的建议和专家组会诊结果的吻合度比较高，有时候AI儿科医生还会依据患者病例报告里的某个单项指标，给治疗方案增加特别的提示。

不同于通用的AI大模型，医学专业领域的大模型需要更多维度的精准数据。为此，国家儿童医学中心将300多位专家的临床经验以及数十年高质量的病历数据，整合到大模型之中，从而让“AI儿科医生”训练得更加专业、准确。

国家儿童医学中心主任、北京儿童医院院长倪鑫表示：我们在研发儿科AI医生的初衷，当时提出了“双医生制”。我们所有的结果跟AI相互提醒，AI对于整个医生团队来说就是辅助和朋友。

人工智能在医疗领域还有一个预判的功能，这就相当于给医学检测增添了一把“尺子”。在北京协和医院，工作人员正在为陈女士做三维步态评估。从去年开始，陈女士左侧肢体发抖、发僵，走路也越来越困难，医生怀疑她患有神经系统疾病。高速摄像机记录下了陈女士的运动过程，然后交给人工智能系统去评估。

一直以来，神经系统疾病在临床上不同医生的评估结果存在差异，容易出现误诊、漏诊的情况。“面向神经系统疾病预警的智能人机交互关键技术”，通过多维评估体系，助力阿尔茨海默病、帕金森等神经系统疾病的早期诊断。

北京协和医院神经科医生苏宁说：这个病人的评分是63分，有可能是在认知障碍的早期。

截至目前，这套系统已经完成了10多万例神经功能检测，为临床精准诊疗提供了参考依据。

北京协和医院神经科主任朱以诚提到：比如说我一年前看了一个帕金森的病人，我不记得他一年前在我面前是什么样子了，我没有一个量化值，但机器都记下来了。它作为一个长程随访的测量工具是非常有用的。

去年11月，国家卫生健康委等三部门发布了《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，给出了84个典型应用场景。其中高频词为“智能”和“辅助”。“智能”体现出AI在技术层面的价值，而“辅助”则强调了AI在医疗领域承担的工具性角色。

有医生表示，AI确实可以在一些场景、一些环节辅助医疗，但医生面对复杂病情的综合判断和经验积累以及面对面的人文关怀，是AI无法替代的。

湖南郴州市儿童医院儿童健康研究所执行所长肖能表示：它可以总结所有目前已发表的文献，所以我们可以给患者提供适合的诊断方案。

四川省医学科学院四川省人民医院副院长傅启华说：患者只需打开我们医院的微信公众号，用语音或者文字询问“胃疼怎么办”或“头疼应该挂哪个科室”，AI就能迅速给出贴心的建议和就医指南。

湖南怀化市第二人民医院脊柱关节外科、康复医学科护士长康丹表示：一些自动化的任务，如智能导诊、药物分配等重复性和机械性的护理任务，正在被自动化系统取代。但是也需要特别警惕护理伦理、护理的数据安全和患者的隐私保护等问题。

北京协和医院罕见病医学科主任沈敏提到：现在有一个词语叫“AI幻觉”，就是你拿到的这些信息到底是真的还是假的？我们要去甄别，因为它也是通过海量的数据分析。那些海量数据里面，也许混杂了一些假消息。而且我们不是冰冷的机器，我们还要更多体现人文的决策。

人工智能在医疗领域的应用广泛而深入，在疾病早筛、药物研发、辅助诊断与治疗等多方面都发挥着重要作用。疾病早筛方面，通过少量血液样本结合AI可预测多种疾病；药物研发借助AI可提高效率、缩短周期；在辅助医疗中，AI能够辅助医生诊断、提供就医指南等，但同时也存在如数据准确性、伦理和隐私保护等问题，并且医生的经验判断和人文关怀是AI无法替代的。