用好“AI﹢醫(yī)療” 為行業(yè)發(fā)展添動(dòng)力

近年來，人工智能發(fā)展速度之快、應(yīng)用范圍之廣備受矚目。今年的政府工作報(bào)告提出，深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用，開展“人工智能﹢”行動(dòng)，打造具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)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(shù)的跨界融合將進(jìn)入一個(gè)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(shí)熱潮，還是能夠引領(lǐng)行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵？從當(dāng)前數(shù)字技術(shù)飛速發(fā)展的態(tài)勢(shì)來看，答案已然清晰——“人工智能﹢醫(yī)療健康”是推動(dòng)衛(wèi)生健康行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。  

人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用已有成果。影像人工智能輔助診斷系統(tǒng)利用圖像識(shí)別技術(shù)，已有產(chǎn)品成功獲得三類醫(yī)療器械許可證。同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法等人工智能技術(shù)已被應(yīng)用于多肽合成、虛擬篩選、毒性預(yù)測(cè)、藥物監(jiān)測(cè)和釋放等藥物發(fā)現(xiàn)過程，并為更復(fù)雜的蛋白質(zhì)折疊和蛋白質(zhì)相互作用研究提供了支持。《自然》雜志2023年11月30日發(fā)表的研究顯示，人工智能驅(qū)動(dòng)平臺(tái)——材料探索圖形網(wǎng)絡(luò)自行發(fā)現(xiàn)和合成新無機(jī)化合物的速度和精確性均遠(yuǎn)超人類。  

內(nèi)容生成式人工智能技術(shù)，特別是以大型語(yǔ)言模型（LLM）為代表的技術(shù)，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(shù)的學(xué)習(xí)路徑更加貼近人類，從通用學(xué)習(xí)到專業(yè)領(lǐng)域深入學(xué)習(xí)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(jìn)食”海量信息完成模型的迭代升級(jí)，通用學(xué)習(xí)類似人類九年義務(wù)教育階段，學(xué)習(xí)內(nèi)容為基礎(chǔ)知識(shí)；監(jiān)督學(xué)習(xí)類似高中階段，學(xué)習(xí)自然和社會(huì)科學(xué)相關(guān)內(nèi)容；專業(yè)領(lǐng)域的針對(duì)性學(xué)習(xí)類似大學(xué)及研究生學(xué)習(xí)階段。據(jù)了解，已有大型語(yǔ)言模型能夠在法律、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域表現(xiàn)出色，并且能夠通過資格考試，顯示出其巨大的應(yīng)用潛力。  

醫(yī)學(xué)LLM的開發(fā)與應(yīng)用是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。從數(shù)據(jù)模型的醫(yī)學(xué)定制到醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集的“喂養(yǎng)”，科學(xué)家雖然已經(jīng)做了大量工作，但是要完成從實(shí)驗(yàn)室到應(yīng)用的“后一公里”，仍需不懈努力。  

當(dāng)前，我國(guó)在人工智能數(shù)據(jù)集、模型效果評(píng)估等方面缺少統(tǒng)一權(quán)威的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，存在重復(fù)建設(shè)、數(shù)據(jù)及應(yīng)用復(fù)用難的現(xiàn)象，造成難以科學(xué)評(píng)價(jià)同類應(yīng)用或產(chǎn)品實(shí)際效果的情況。作為新一代信息技術(shù)，人工智能目前的相關(guān)監(jiān)管制度與法律尚不完善，監(jiān)管審核機(jī)制不完善，人工智能技術(shù)應(yīng)用產(chǎn)生醫(yī)療糾紛的責(zé)任界定困難。此外，數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)也不容忽視。  

我國(guó)在該領(lǐng)域需要重點(diǎn)關(guān)注以下方面：第一，受限于中文語(yǔ)料庫(kù)內(nèi)容不足和質(zhì)量較差的問題，中文大型語(yǔ)言模型的“基礎(chǔ)教育”水平有待提高；第二，醫(yī)療健康行業(yè)涉及國(guó)計(jì)民生，醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的共享須在公民隱私保護(hù)和助力技術(shù)革新之間做好兼顧與平衡；第三，有別于交通、金融等領(lǐng)域，人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用還要重視倫理問題；第四，制定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，為具體操作與應(yīng)用提供依據(jù)。這些問題需要我們以更加審慎和負(fù)責(zé)任的態(tài)度去面對(duì)和解決。  

總體來說，人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用前景非常廣闊。它可以提高醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確性和效率，提升疾病預(yù)防和早期檢測(cè)的能力，輔助制訂個(gè)性化治療、護(hù)理、用藥計(jì)劃，同時(shí)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(zhì)量”的標(biāo)準(zhǔn)，人工智能的關(guān)鍵核心技術(shù)成果是發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的重要引擎，是助力實(shí)現(xiàn)衛(wèi)生健康行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的原動(dòng)力。