當(dāng)前，由人工智能引領(lǐng)的新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革方興未艾，而生命科學(xué)和醫(yī)療健康是人工智能領(lǐng)域最重要的應(yīng)用場(chǎng)所之一。4月28日，2024中關(guān)村論壇年會(huì)“重塑醫(yī)療：醫(yī)學(xué)中的創(chuàng)新人工智能轉(zhuǎn)型”平行論壇舉行。與會(huì)嘉賓認(rèn)為，AI賦能臨床研究、新藥研發(fā)、醫(yī)療器械的創(chuàng)新，可以極大地提升疾病預(yù)防、醫(yī)療診斷以及治療水平，但如何通過(guò)AI算法去滿足臨床需求，包括使用標(biāo)準(zhǔn)、隱私權(quán)以及透明度仍需探索。

北京醫(yī)療AI注冊(cè)產(chǎn)品數(shù)量全國(guó)居首

“18家企業(yè)獲批了27個(gè)醫(yī)療人工智能輔助診斷場(chǎng)景的三類注冊(cè)證，數(shù)量占全國(guó)總數(shù)的34%”，北京市衛(wèi)健委副主任鄧平基在“重塑醫(yī)療：醫(yī)學(xué)中的創(chuàng)新人工智能轉(zhuǎn)型”平行論壇上分享了這樣一組數(shù)據(jù)。

當(dāng)前，北京市的醫(yī)療人工智能發(fā)展水平全國(guó)領(lǐng)先，醫(yī)療人工智能企業(yè)和注冊(cè)產(chǎn)品的數(shù)量均位于全國(guó)首位。據(jù)鄧平基介紹，眾多的醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)師科學(xué)家深度地參與了人工智能產(chǎn)品的研發(fā)，人工智能醫(yī)療產(chǎn)品的應(yīng)用涉及到了醫(yī)療輔助決策、健康管理、患者的智慧服務(wù)、醫(yī)療機(jī)器人、醫(yī)院管理、精準(zhǔn)醫(yī)療等不同領(lǐng)域和方面，尤其在醫(yī)學(xué)影像、醫(yī)學(xué)文書、音視頻的分析和應(yīng)用，多組學(xué)數(shù)據(jù)分析方面取得了許多成功的實(shí)踐。

鄧平基表示，在新理論、新技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下，人工智能呈現(xiàn)了自主學(xué)習(xí)、跨界融合、人機(jī)協(xié)同、群智開放等新特征，正對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)進(jìn)步、全球治理等方面產(chǎn)生重大而深遠(yuǎn)的影響。生命科學(xué)和醫(yī)療健康是人工智能領(lǐng)域最重要的應(yīng)用場(chǎng)所之一，AI賦能臨床研究、新藥研發(fā)、醫(yī)療器械的創(chuàng)新，可以極大地提升疾病預(yù)防、醫(yī)療診斷以及治療水平，改善衛(wèi)生服務(wù)的可及性和普惠性，能夠提升服務(wù)質(zhì)量，降低服務(wù)成本，其發(fā)展前景十分廣闊，潛力無(wú)限。

北京市衛(wèi)健委將按照市委、市政府的部署研究制定符合需求的政策措施，進(jìn)一步推動(dòng)醫(yī)療人工智能產(chǎn)品的研發(fā)和應(yīng)用，強(qiáng)化政策支持，強(qiáng)化政策的保障，強(qiáng)化治理，能夠更好地推動(dòng)醫(yī)學(xué)的科技創(chuàng)新、成果轉(zhuǎn)化，服務(wù)首都人民群眾的健康和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

縮短新藥研發(fā)周期、降低成本

人工智能在醫(yī)學(xué)醫(yī)療行業(yè)起到的一個(gè)重要作用就是縮短新藥的研發(fā)周期、降低成本。賽諾菲轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)中國(guó)負(fù)責(zé)人唐蕾博士分享了公司如何使用AI來(lái)改善小分子藥物探索質(zhì)量和速度的實(shí)踐。

眾所周知，藥物研發(fā)從藥物靶點(diǎn)確定、先導(dǎo)化合物篩選、先導(dǎo)化合物優(yōu)化再到臨床試驗(yàn)、注冊(cè)上市，是一個(gè)非常漫長(zhǎng)的過(guò)程。唐蕾介紹稱，一般來(lái)說(shuō)，開發(fā)一種新的治療方法需要十年左右的時(shí)間以及大量的經(jīng)費(fèi)。公開數(shù)據(jù)顯示，制藥公司為這一過(guò)程平均需要花費(fèi)26億美元。

賽諾菲正試圖通過(guò)部署數(shù)字化的技術(shù)，借助AI能力來(lái)增強(qiáng)研發(fā)生產(chǎn)力。該公司在轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)、臨床研究以及監(jiān)管和患者安全階段均運(yùn)用到了數(shù)字化和AI技術(shù)手段。在小分子藥物探索方面，科學(xué)家們開發(fā)了靶向免疫引擎TIE，進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析和整理，包括深度挖掘各個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)，甚至包括競(jìng)爭(zhēng)藥物的數(shù)據(jù)。公司對(duì)潰瘍性的結(jié)腸炎進(jìn)行研究，這一算法已被用于超過(guò)50個(gè)靶點(diǎn)的預(yù)測(cè)，且不到12個(gè)月就生成了超過(guò)50個(gè)靶點(diǎn)的假設(shè)，其中有7個(gè)創(chuàng)新靶點(diǎn)被推進(jìn)到了研究管線中，這是僅2023年一年就取得的成績(jī)。

唐蕾認(rèn)為，人工智能模型可以提升研究效率。目前超八成小分子化合物的篩選和探索研究都用上了AI模型，大大地加速了研究速度，若能很快地把它們帶入臨床研究階段，就能更快地造福于患者。

清華大學(xué)醫(yī)院管理研究院常務(wù)副院長(zhǎng)張宗久教授表示，AI在更多場(chǎng)景的應(yīng)用，打破了地理限制，讓優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療資源普惠每一個(gè)角落，縮短了新藥的研發(fā)周期，降低了成本。

快速獲得醫(yī)學(xué)影像診斷結(jié)果

GE醫(yī)療中國(guó)首席數(shù)字官黃峰在圓桌分享環(huán)節(jié)提到了AI在醫(yī)學(xué)影像方面的應(yīng)用。AI在醫(yī)療領(lǐng)域的首個(gè)成功創(chuàng)新應(yīng)用就在影像學(xué)領(lǐng)域。據(jù)黃峰介紹，行業(yè)花了很長(zhǎng)的時(shí)間去探索影像的精準(zhǔn)性。但是，AI出現(xiàn)之后，就可以又快又準(zhǔn)地獲得診斷結(jié)果。

黃峰認(rèn)為，中國(guó)有非常好的生態(tài)系統(tǒng)以及眾多優(yōu)秀的AI初創(chuàng)企業(yè)，GE醫(yī)療也與這些企業(yè)就一些產(chǎn)品進(jìn)行了具體的合作，這些產(chǎn)品研發(fā)于中國(guó)，并在全球加以采用。一項(xiàng)研究數(shù)據(jù)顯示，全球48%的患者可以接受AI，而在中國(guó)，這個(gè)接受度超過(guò)了70%。

面向未來(lái)，GE醫(yī)療也在嘗試大型的語(yǔ)言模型，和工程師一起來(lái)幫助客戶。不過(guò)，黃峰也提到，由于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域非常復(fù)雜，且嚴(yán)肅領(lǐng)域有嚴(yán)格的規(guī)范要遵守，即便有這么多的模型，光靠客戶本身也很難快速地了解各種各樣的AI應(yīng)用，工程師的了解也有局限性，因此兩相結(jié)合，就能夠讓大模型學(xué)習(xí)曲線快速地成長(zhǎng)，快速地上升。

克拉利特研究所AI醫(yī)學(xué)主任、本·古里安大學(xué)副教授Noa Dagan博士分享了AI驅(qū)動(dòng)醫(yī)療的成功實(shí)踐，據(jù)她介紹，由于高危人群丙肝篩查率不高，因此研究者開發(fā)了有助于預(yù)測(cè)丙肝陽(yáng)性患者的AI算法，從而提高了篩查的依從性和效率。據(jù)首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京天壇醫(yī)院副院長(zhǎng)王伊龍教授介紹，AI在神經(jīng)系統(tǒng)疾病的預(yù)防、診斷、治療和管理中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。預(yù)防方面，AI通過(guò)分析大數(shù)據(jù)可以早期預(yù)測(cè)帕金森病的發(fā)生和嚴(yán)重程度。在診斷方面，AI技術(shù)可以快速分析影像學(xué)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)腦血管病的發(fā)病機(jī)制，輔助個(gè)體化精準(zhǔn)治療。

隱私權(quán)、透明度和數(shù)據(jù)監(jiān)管仍是重點(diǎn)

人工智能擁有巨大的潛力，但在醫(yī)療這一特殊領(lǐng)域，需要平衡其潛力和責(zé)任。NEJM副主編、北京大學(xué)未來(lái)技術(shù)學(xué)院院長(zhǎng)肖瑞平教授表示，醫(yī)療AI在改善治療效果、改善醫(yī)療信息交流及提升醫(yī)療系統(tǒng)效率領(lǐng)域發(fā)揮了潛力，但AI相關(guān)的倫理問(wèn)題也需要考慮，如隱私權(quán)、透明度和數(shù)據(jù)分享。她呼吁制定AI在醫(yī)療保健中的使用標(biāo)準(zhǔn)，促進(jìn)透明度。

在浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬邵逸夫醫(yī)院院長(zhǎng)蔡秀軍教授看來(lái)，“人工智能+醫(yī)療”需要一些技術(shù)創(chuàng)新政策。他強(qiáng)調(diào)了三方面的重要性：人工智能與醫(yī)學(xué)交叉人才的培養(yǎng)非常重要，支付的便利性很重要，以及數(shù)據(jù)的規(guī)范、信息安全非常重要。

蔡秀軍認(rèn)為，AI是很深的學(xué)科，臨床也是很深的學(xué)科。即使有算力，若不知道臨床有什么需求，將會(huì)是一個(gè)很大的問(wèn)題。因此，解決問(wèn)題的辦法是雙方之間互相的交流。他建議高校培養(yǎng)一些交叉復(fù)合型人才，以及發(fā)揮醫(yī)院IT隊(duì)伍的作用等。

王伊龍從臨床醫(yī)生的角度提出，未來(lái)提供一個(gè)多模態(tài)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)非常重要，且臨床醫(yī)生要提出對(duì)AI真正的需求，要鼓勵(lì)更多學(xué)科的合作，希望AI在全鏈條、各個(gè)維度上助力醫(yī)療。

NEJM AI常務(wù)主編Charlotte Haug博士強(qiáng)調(diào)了AI監(jiān)管的重要性。如何確保全球的監(jiān)管一致是需要思考的問(wèn)題，不然一款A(yù)I產(chǎn)品只能在研發(fā)地使用。另外，確保適度使用、負(fù)責(zé)任地進(jìn)行有效數(shù)據(jù)分享也很重要。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，使用的數(shù)據(jù)都是敏感的患者數(shù)據(jù)，正確地去分享數(shù)據(jù)并不容易?；颊邤?shù)據(jù)及信息隱私問(wèn)題是在醫(yī)學(xué)中大規(guī)模使用AI首先要解決的問(wèn)題。

北京商報(bào)記者 姚倩