近日，多家醫院宣布，將AI醫療落地到醫院診療場景中。AI技術將為醫療領域帶來哪些變化？“AI醫生”能給人看病治病嗎？
日前，全國首個“AI兒科醫生”在國家兒童醫學中心北京兒童醫院正式上線應用，這名存在于虛擬世界里的“兒科醫生”，承擔的角色主要有兩個：
一個是專家的臨床科研助理，幫助醫生快速獲取最新科研成果和權威指南；
另外一個是輔助醫生進行疑難罕見病的診斷和治療。
就在本月20日，多位身穿白大褂的知名專家，和身穿黑色工裝服操作下的“AI兒科醫生”，共同為10名患兒進行疑難病多學科會診。
就在專家們討論的同時，桌子的這一邊，工程師將患者的病歷資料輸入大模型中，“AI兒科醫生”也給出了治療方案：手術加化療。
記者觀察到，10名患兒的診斷中，AI兒科醫生給出的建議與專家組會診結果吻合度較高，有時AI兒科醫生還會通過患者病例報告里的某個單項指標，給治療方案增加特別提示。
不同于通用AI大模型，醫學專業領域的大模型需要更多維度的精準數據。為此，國家兒童醫學中心將300多位專家的臨床經驗及數十年高質量病歷數據，整合進大模型中，從而把“AI兒科醫生”訓練得更專業、準確。
國家兒童醫學中心主任 北京兒童醫院院長 倪鑫：我們在研發兒科AI醫生初衷，當時提出“雙醫生制”。我們所有的結果跟AI相互提醒，AI對于整個醫生團隊就是輔助和朋友。
人工智能在醫療領域還有一個功能是預判，相當于醫學檢測多了一把“尺子”。在北京協和醫院，工作人員正在為陳女士做三維步態評估。
去年以來，陳女士左側肢體發抖、發僵，走路越來越困難，醫生懷疑她是神經系統疾病。高速攝像機記錄下了陳女士的運動過程，然后交給人工智能系統去評估。
一直以來，神經系統疾病在臨床上不同醫生的評估結果存在差異，容易出現誤診、漏診。“面向神經系統疾病預警的智能人機交互關鍵技術”，通過多維評估體系，助力阿爾茨海默病、帕金森等神經系統疾病的早期診斷。
北京協和醫院神經科醫生 蘇寧：這個病人的評分是63分，有可能是在認知障礙的早期。
截至目前，這套系統已完成10多萬例神經功能檢測，為臨床精準診療提供參考依據。
北京協和醫院神經科主任 朱以誠：比如說我一年前看了一個帕金森的病人，我不記得他一年前在我面前是什么樣子了，我沒有一個量化值，但機器都記下來了。它作為一個長程隨訪的測量工具是非常有用的。
“AI醫生”來了
如何輔助醫療？
如今在康復醫療領域，人工智能技術已經實現多方面的應用。在杭州，這個外骨骼機器人，正在幫助殘障人士進行康復訓練。朵朵十七歲時，一次意外摔傷令她下肢癱瘓。經過康復訓練，朵朵的身體一天天好轉。
心理咨詢和心理教育領域也正在牽手人工智能。北京大學第六醫院的“北小六”機器人已經在多地上崗，它能先和用戶進行幾輪AI對話，判斷用戶在認知、情緒、行為、人際關系等領域存在的問題，并評估問題的嚴重程度并給出相應建議，或提示用戶到醫院精神科接受進一步治療。
在一些學校，AI正助力教師成為學生知心伙伴。在北京市宏志中學的學生心理驛站，有兩個不需要預約的“心語小屋”，里面的AI大模型學習了近40萬篇心理學期刊文獻和來自醫院、專業機構的100萬個心理輔導對話案例，幫助學生大膽說出心里話。
北京市宏志中學心理教師 周冬梅：學生可以輸入自己的賬號、密碼，私密性就得到保障。孩子就能夠去暢快吐露自己的心聲。
湖南省長沙市湘江新區蓮花鎮中心小學是一所鄉鎮小學，1200多名學生中不少是留守兒童。心理教師通過學生與AI的互動測試，動態掌握學生的心理變化。
湖南省長沙市湘江新區蓮花鎮中心小學校長 周燕：它可以有效解決我們很多鄉鎮學校在心理健康師資上面的不足。
AI+醫療
未來還將應用于哪些場景？
去年11月，國家衛生健康委等三部門發布《衛生健康行業人工智能應用場景參考指引》，給出了84個典型應用場景。
高頻詞為“智能”和“輔助”。“智能”體現出AI在技術層面的價值，而“輔助”則強調了AI在醫療領域承擔的工具性角色。
有醫生表示，AI的確可以在一些場景、一些環節輔助醫療，但醫生面對復雜病情的綜合判斷和經驗積累以及面對面的人文關懷，是AI無法替代的。
湖南郴州市兒童醫院兒童健康研究所執行所長 肖能：它可以總結所有目前已發表的文獻，所以我們可以給患者提供適合的診斷方案。
四川省醫學科學院四川省人民醫院副院長 傅啟華：患者只需打開我們醫院的微信公眾號，用語音或者文字詢問“胃疼怎么辦”或“頭疼應該掛哪個科室”，AI就能迅速給出貼心的建議和就醫指南。
湖南懷化市第二人民醫院脊柱關節外科 康復醫學科護士長 康丹：一些自動化的任務，如智能導診、藥物分配等重復性和機械性的護理任務，正在被自動化系統取代。但是也需要特別警惕護理倫理、護理的數據安全和患者的隱私保護等問題。
北京協和醫院罕見病醫學科主任 沈敏：現在有一個詞語叫“AI幻覺”，就是你拿到的這些信息到底是真的還是假的？我們要去甄別，因為它也是通過海量的數據分析。那些海量數據的里面，也許混雜了一些假消息。而且我們不是冰冷的機器，我們還要更多體現人文的決策。
近日，多家醫院宣布，將AI醫療落地到醫院診療場景中。AI技術將為醫療領域帶來哪些變化？“AI醫生”能給人看病治病嗎？
日前，全國首個“AI兒科醫生”在國家兒童醫學中心北京兒童醫院正式上線應用，這名存在于虛擬世界里的“兒科醫生”，承擔的角色主要有兩個：
一個是專家的臨床科研助理，幫助醫生快速獲取最新科研成果和權威指南；
另外一個是輔助醫生進行疑難罕見病的診斷和治療。
就在本月20日，多位身穿白大褂的知名專家，和身穿黑色工裝服操作下的“AI兒科醫生”，共同為10名患兒進行疑難病多學科會診。
就在專家們討論的同時，桌子的這一邊，工程師將患者的病歷資料輸入大模型中，“AI兒科醫生”也給出了治療方案：手術加化療。
記者觀察到，10名患兒的診斷中，AI兒科醫生給出的建議與專家組會診結果吻合度較高，有時AI兒科醫生還會通過患者病例報告里的某個單項指標，給治療方案增加特別提示。
不同于通用AI大模型，醫學專業領域的大模型需要更多維度的精準數據。為此，國家兒童醫學中心將300多位專家的臨床經驗及數十年高質量病歷數據，整合進大模型中，從而把“AI兒科醫生”訓練得更專業、準確。
國家兒童醫學中心主任 北京兒童醫院院長 倪鑫：我們在研發兒科AI醫生初衷，當時提出“雙醫生制”。我們所有的結果跟AI相互提醒，AI對于整個醫生團隊就是輔助和朋友。
人工智能在醫療領域還有一個功能是預判，相當于醫學檢測多了一把“尺子”。在北京協和醫院，工作人員正在為陳女士做三維步態評估。
去年以來，陳女士左側肢體發抖、發僵，走路越來越困難，醫生懷疑她是神經系統疾病。高速攝像機記錄下了陳女士的運動過程，然后交給人工智能系統去評估。
一直以來，神經系統疾病在臨床上不同醫生的評估結果存在差異，容易出現誤診、漏診。“面向神經系統疾病預警的智能人機交互關鍵技術”，通過多維評估體系，助力阿爾茨海默病、帕金森等神經系統疾病的早期診斷。
北京協和醫院神經科醫生 蘇寧：這個病人的評分是63分，有可能是在認知障礙的早期。
截至目前，這套系統已完成10多萬例神經功能檢測，為臨床精準診療提供參考依據。
北京協和醫院神經科主任 朱以誠：比如說我一年前看了一個帕金森的病人，我不記得他一年前在我面前是什么樣子了，我沒有一個量化值，但機器都記下來了。它作為一個長程隨訪的測量工具是非常有用的。
“AI醫生”來了
如何輔助醫療？
如今在康復醫療領域，人工智能技術已經實現多方面的應用。在杭州，這個外骨骼機器人，正在幫助殘障人士進行康復訓練。朵朵十七歲時，一次意外摔傷令她下肢癱瘓。經過康復訓練，朵朵的身體一天天好轉。
心理咨詢和心理教育領域也正在牽手人工智能。北京大學第六醫院的“北小六”機器人已經在多地上崗，它能先和用戶進行幾輪AI對話，判斷用戶在認知、情緒、行為、人際關系等領域存在的問題，并評估問題的嚴重程度并給出相應建議，或提示用戶到醫院精神科接受進一步治療。
在一些學校，AI正助力教師成為學生知心伙伴。在北京市宏志中學的學生心理驛站，有兩個不需要預約的“心語小屋”，里面的AI大模型學習了近40萬篇心理學期刊文獻和來自醫院、專業機構的100萬個心理輔導對話案例，幫助學生大膽說出心里話。
北京市宏志中學心理教師 周冬梅：學生可以輸入自己的賬號、密碼，私密性就得到保障。孩子就能夠去暢快吐露自己的心聲。
湖南省長沙市湘江新區蓮花鎮中心小學是一所鄉鎮小學，1200多名學生中不少是留守兒童。心理教師通過學生與AI的互動測試，動態掌握學生的心理變化。
湖南省長沙市湘江新區蓮花鎮中心小學校長 周燕：它可以有效解決我們很多鄉鎮學校在心理健康師資上面的不足。
AI+醫療
未來還將應用于哪些場景？
去年11月，國家衛生健康委等三部門發布《衛生健康行業人工智能應用場景參考指引》，給出了84個典型應用場景。
高頻詞為“智能”和“輔助”。“智能”體現出AI在技術層面的價值，而“輔助”則強調了AI在醫療領域承擔的工具性角色。
有醫生表示，AI的確可以在一些場景、一些環節輔助醫療，但醫生面對復雜病情的綜合判斷和經驗積累以及面對面的人文關懷，是AI無法替代的。
湖南郴州市兒童醫院兒童健康研究所執行所長 肖能：它可以總結所有目前已發表的文獻，所以我們可以給患者提供適合的診斷方案。
四川省醫學科學院四川省人民醫院副院長 傅啟華：患者只需打開我們醫院的微信公眾號，用語音或者文字詢問“胃疼怎么辦”或“頭疼應該掛哪個科室”，AI就能迅速給出貼心的建議和就醫指南。
湖南懷化市第二人民醫院脊柱關節外科 康復醫學科護士長 康丹：一些自動化的任務，如智能導診、藥物分配等重復性和機械性的護理任務，正在被自動化系統取代。但是也需要特別警惕護理倫理、護理的數據安全和患者的隱私保護等問題。
北京協和醫院罕見病醫學科主任 沈敏：現在有一個詞語叫“AI幻覺”，就是你拿到的這些信息到底是真的還是假的？我們要去甄別，因為它也是通過海量的數據分析。那些海量數據的里面，也許混雜了一些假消息。而且我們不是冰冷的機器，我們還要更多體現人文的決策。
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