最近世界经济论坛（WEF）发布的一篇关于AI如何在7个方面改变全球健康的文章。今天我们也基于这七个方向进行盘点一下当前AI医疗的发展。
文章里提到的第一点，就是AI解读脑部扫描。这个在急诊室是“救命”级别的应用。
因为对于中风（脑卒中）这种病，接受治疗的时间会影响治疗效果。医生必须在极短的时间内，从CT片子里判断出哪块脑组织已经彻底坏死，哪块还处于“休克”状态（也就是“缺血半暗带”），能救回来。这个计算，人工做起来又慢又费劲。国内像深睿医疗、数坤科技这些头部公司，他们的卒中AI解决方案，已经铺进了全国上百家医院的急诊室。一套头颈CTA/CTP的片子，从进机器到AI出具一份包含病灶分割、体积计算、ASPECTS评分的结构化报告，整个过程可以被压缩到5分钟以内。这给医生抢回来的，是真金白銀的救治时间。这个AI，现在已经是很多医院卒中中心里，一个永不下班的“神经科外援”了。文章里说，急诊医生漏诊骨折的比例高达10%。采用人工智能技术下，AI识别骨折的能力已经超越了人类放射科医生。
一个事实是，放射科医生不仅人手短缺还面临超负荷工作，医生一天要看几百张片子，从胸片、腹部CT到四肢的X光，看到眼花是常态。尤其是一些细微的、没有明显错位的“隐匿性骨折”，最容易被漏掉。AI干这个，有两个天然优势：第一，它永不疲劳；第二，它能看到人眼看不到的像素级差异。现在，AI骨折识别已经快成为各大影像AI公司的“标配”功能了。像国内的联影智能，他们的uAI平台里就集成了骨折智能检测功能。它可以自动筛查全身各部位的X光片，一旦发现疑似骨折的区域，就会自动在图像上进行标记并分级，提醒医生重点关注。对于基层医院或者年轻医生来说，这简直就是请了个“高年资老师”在旁边随时“把关”，大大降低了漏诊率。这一点，跳出了“诊断”的范畴，进入了“运筹帷幄”的层面。文章里说用AI评估救护车需求，这其实是智慧城市和智慧急救的一个缩影。
在国内，目前这个事情更多是由政府主导，大型科技公司提供技术支持的模式。比如，很多城市的“城市大脑”或“智慧急救”平台，背后就有阿里、腾讯、百度这些公司的技术身影。它们的AI模型，可以实时分析120呼叫中心的通话记录、城市交通的实时路况、以及各个急救站点的车辆状态。通过这些数据，AI可以预测出下一个小时，哪个区域最可能出现急救高峰，从而提前进行车辆调度，优化派车路径。这不仅是提升效率，更是为整个城市的生命急救网络，装上了一个“预警雷达”。我觉得这是未来最值得期待的一个应用场景。文章里说AI能检测逾千种疾病的早期征兆，因为很多疾病当我们在临床上检出发现时，可能已错过了最佳治疗时机。
最典型的代表，就是从一张视网膜照片里“读”出全身的健康密码。鹰瞳科技作为港股上市公司，在这方面做了很早布局。他们的AI模型，通过学习数百万张视网膜照片和对应的健康数据，已经学会了从眼底那细微的血管、神经变化中，识别出不光是眼科疾病，还包括糖尿病、高血压、心血管疾病、甚至是认知障碍等数百种全身性疾病的早期风险信号。你可能只是去做个眼底检查，AI却可能提醒你：“嘿，你的心脏风险有点高，最好去心内科查一查。” 这就是AI强大的“跨界关联”能力。随着大语言模型的爆发，此类技术已经成了眼下最火的赛道。文章里叫它“临床对话机器人”，其实就是咱们常说的“医疗大模型”或者“AI医生助理”。
它的核心价值，是把海量的医学知识，变成医生在诊疗瞬间可以随时调用的“智囊”。科大讯飞的“星火医疗大模型”就是这个领域的佼佼者。它赋能的“智医助理”产品，已经铺进了全国几百个区县的数万家基层医疗机构。基层医生在给病人看病时，可以一边跟病人聊天，AI就在旁边实时地分析对话内容，自动生成病历，并从知识库里调出相关的诊疗指南和用药建议。对于基层医生来说，这就等于旁边坐了一位永不下线的全科专家顾问。文章提到了AI与传统医学的结合，这个方向极具中国特色，也充满了想象力。中医的精髓在于辨证论治和个体化治疗，但这套复杂的知识体系，传承和标准化一直是个难题。
国内多所顶尖高校都在做这个事。比如，华南理工大学团队发布了“扁鹊”（BianQue）大模型，香港中文大学团队发布了“华佗”（HuaTuoGPT）大模型。它们通过对海量中医古籍、经典名方、现代中医药文献的学习，已经初步具备了中医知识问答、辅助辨证、方剂推荐等能力。AI，正在成为一个能够帮助我们更好地理解和传承千年国粹的“数字弟子”。企业方面，问止中医凭借多年技术积淀和市场应用，正在冲刺“中医AI第一股”。最后这一点，也是最实在，最能直接提升医生工作体验的一点——把医生护士从无尽的行政工作中解放出来。
- 临床文档自动化：这就是我们之前文章有单独提到的，像Abridge、讯飞他们在做的，自动写病历，即“环境式AI文书”。
- 医院运营管理：这个范畴更广。比如，卫宁健康、创业慧康这些深耕医院信息化的老牌厂商，正在把AI能力融入到医院的运营流程中。例如，AI可以预测各科室的住院床位需求，实现智能床位调度；也可以分析药品消耗，进行智能化的库存管理和采购，为医院省下真金白银。
这七个方向，就像七条不同的“赛道”。有的赛道上，已经是人声鼎沸，挤满了百亿估值的独角兽；有的赛道，还未行成规模化的企业发展生态。同时呢，这七条赛道，最终都指向了一个共同的目标：让医疗变得更精准、更高效、也更有人情味儿。
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