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2023-10-09 01:38:33
在本文中,我们探讨了AI在医疗诊断方面的应用,包括现阶段的应用、存在的问题和未来的发展方向。同时,我们还分析了AI在医疗影像和药物研发方面的应用前景。
AI无法取代医生经验。虽然生成式AI能提出诊断建议,并提示医生:患者可能出现的病情趋势。但在临床实践中,除了一张冷冰冰的体检报告,医生还要和患者面对面交流,通过望闻问切、建立联系、获取信任,从细微之处察觉患者的病情起因发展,排查不符合逻辑的事实。
第二,AI会“胡编乱造”诊断书。如果说ChatGPT自创参考文献勉强算得上可爱,那么当它开始自创诊断书,就是可怕了。聊天式AI漏掉重要诊断的概率高达60%,而这些诊断往往会危及生命,也是每个经验丰富的临床医生最关心的问题。显然,大部分患者也对AI医生也是将信将疑。
为防止诊断出现误差,一些基于特定任务而开发的模型被应用在医疗领域。例如,梅奥诊所(Mayoclinic)设计了一种可以检测心房颤动(AFib)迹象的算法,医生只需点击嵌入梅奥电子健康记录中的AI仪表板,即可查看所有检查心电图患者的情况。哈佛大学和麻省理工学院的一项联合研究发现,在胸部X光检查中,AI的表现比66%了解患者病史的放射科医生更为准确。
那么,在大模型下,AI诊断的担子就落在了更为灵活的大模型上,它们能否胜任?虽然,在大模型下,AI诊断不再是只给出简单的结果,它也可以像专家一样,跟医生进行深度讨论;大模型带来的人机自然语言无障碍交互,也可以调动多种能力解决多个场景的问题。不过也正如上文所举的第二个例子, 大模型“胡编乱造”的能力是阻碍其在医疗领域应用的一大绊脚石。
从市场需求及规模来看,国内AI医疗影像、AI药物研发依旧是主要的增长突破口。医学影像科在医院发展过程中扮演着举足轻重的角色,影像数据目前占据医疗数据的90%,年增长率超过30%;影像报告占据全部诊断信息的70%;影像科的收入占据医院收入的比重超过25%。
根据GlobalMarketInsights的数据,全球AI医疗影像市场规模占医疗AI市场的25%,是仅次于AI制药的第二大细分市场。对于国内医疗行业来说,目前我国医疗影像数据的年增长率高达30%,但是影像科的医生年增长率却只有4%。考虑到医生的培训周期比较长,发展AI影像医疗能够有效缓解医疗人才短缺的问题,市场仍有较大的增长潜能。
而在AI药物研发方面,可以有效解决新药研发的高成本、低效率和高风险的问题。例如2021年,我国AI药企英矽智能与浙江大学合作,利用自主研发的AI平台,对抗癌药物PD-1抗体进行了优化设计,并获得了美国FDA的临床试验许可。
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