大家对人工智能医疗怎么看？人工智能医疗应该着重往那个方向发展比较好？
普遍的认知和期待：
提升诊断效率和准确性： 这是最常被提及的优势。AI，特别是深度学习，在分析医学影像（如X光、CT、MRI）、病理切片、基因测序数据等方面展现出惊人的能力，有时甚至能发现人眼难以察觉的细微病变。这意味着更早、更准确地发现疾病，为患者争取宝贵的治疗时间。
个性化治疗方案： 每个人都是独一无二的，他们的基因、生活习惯、对药物的反应都不同。AI可以整合海量患者数据，预测不同治疗方案的效果和副作用，从而为患者量身定制最适合的治疗计划，实现精准医疗。
加速新药研发： 传统的药物研发过程漫长且成本高昂。AI能够快速筛选潜在的药物化合物，预测其有效性和安全性，缩短研发周期，降低失败率，让更多救命的药物更快地推向市场。
优化医疗流程和资源配置： AI可以分析医院的运营数据，预测患者流量，优化床位分配、手术室排程，甚至帮助管理库存，提高医院的整体运营效率，减少医疗资源的浪费。
辅助医生的工作，缓解压力： 医生们每天都要处理大量信息，工作强度极大。AI可以作为医生的“助手”，承担部分重复性、信息密集型的工作，如查阅文献、初步筛查影像、撰写病历报告等，让医生能将更多精力放在与患者沟通和复杂决策上。
赋能患者，提升健康管理： 智能可穿戴设备、健康APP结合AI，可以持续监测用户的健康数据，提供个性化的健康建议、疾病预警，甚至远程医疗服务，让人们更主动、更科学地管理自己的健康。
担忧和顾虑：
数据隐私和安全： 医疗数据涉及个人最私密的信息，如何确保这些数据的安全、不被滥用，是一个巨大的挑战。
算法的“黑箱”问题和可解释性： 有些AI模型，特别是深度学习模型，其决策过程非常复杂，难以解释其背后的逻辑。当AI给出诊断建议时，医生需要知道“为什么”，以便做出最终判断，也便于追责。
监管和伦理问题： AI在医疗中的应用，谁来负责？如果AI误诊，责任在谁？如何确保AI的公平性，避免算法歧视（例如，如果训练数据存在偏差，AI可能对某些群体不够准确）？这些都需要明确的法规和伦理框架。
技术成本和普及性： 高度先进的AI技术开发和部署成本可能很高，如何确保这些技术能惠及广大民众，而不是加剧医疗不平等？
人机协作的磨合： AI是工具，最终的医疗决策还是需要医生来完成。如何实现医生与AI的有效协作，让AI真正成为医生的得力助手，而不是干扰，也需要一个适应和学习的过程。
过度依赖的风险： 医生过度依赖AI，可能导致自身技能的退化，也可能在AI出现偏差时无法及时纠正。
人工智能医疗应该着重往那个方向发展比较好？
我认为，人工智能医疗的发展，应该 以“赋能医生、服务患者、提升整体医疗效率和公平性”为核心，并在以下几个关键方向上重点突破：
1. 提升诊断和决策的“辅助”能力，而非“替代”：
聚焦精准影像分析与病理诊断： 这是AI目前最成熟也最有潜力的领域。应进一步投入研发，提高AI对各种影像（CT、MRI、X光、超声、眼底、皮肤等）和病理切片中微小病灶的识别能力，辅助医生进行更快速、更准确的初步诊断和鉴别诊断。尤其是在早期癌症筛查、罕见病诊断等方面，AI的价值巨大。
发展风险预测与预警模型： 基于患者的电子病历、基因信息、生活习惯等数据，AI可以构建疾病风险预测模型，帮助医生识别高风险人群，并进行早期干预。例如，预测心血管疾病、糖尿病、某些癌症的发病风险，或预测患者住院期间发生并发症的概率。
优化治疗方案推荐： 结合大量临床试验数据、真实世界数据以及患者个体特征，AI可以为医生提供个性化的治疗方案建议，包括药物选择、剂量调整、手术方式等，帮助医生在复杂的治疗决策中获得更全面的信息支持。
提升病历分析和信息提取效率： 医疗信息庞杂，AI可以快速从大量的非结构化病历数据中提取关键信息，总结患者病史、过敏史、用药史等，为医生提供清晰的患者画像。
2. 加强AI模型的“可解释性”和“鲁棒性”：
“白箱”技术研发： 投入资源研究和开发更具可解释性的AI模型，让AI的诊断和预测过程透明化。医生需要理解AI得出结论的逻辑依据，以便评估其可靠性，并进行必要的干预。这不仅是技术上的需求，也是信任建立的关键。
多源数据融合与交叉验证： AI模型不应只依赖单一数据源。应鼓励开发能够融合影像、病理、基因、临床、穿戴设备等多维度数据的AI模型，并通过严格的临床验证和独立数据集的交叉验证，确保模型的准确性和泛化能力，减少“过拟合”问题。
应对“对抗性攻击”： 医疗AI的安全性至关重要。需要研发能够抵御恶意干扰和对抗性攻击的模型，确保AI在真实临床环境中不会被错误信息误导。
3. 推动“人机协作”模式的成熟与普及：
设计以人为中心的AI产品： AI产品应该易于医生使用，能够无缝集成到现有的临床工作流程中，而不是增加额外负担。用户界面设计、操作流程优化至关重要。
建立持续的学习和反馈机制： 鼓励医生在使用AI工具时提供反馈，并将这些反馈用于持续改进AI模型。AI应该是一个不断学习和进化的伙伴。
加强医护人员的AI素养培训： 普及AI知识，让医护人员理解AI的优势、局限性以及如何正确使用AI，建立对AI的科学认知和信心。
4. 关注“数据安全、隐私保护”与“伦理法规”建设：
建立安全可靠的数据共享和使用平台： 在严格遵守数据隐私法规的前提下，探索安全、合规的数据共享模式，为AI模型训练提供高质量、多样化的数据。例如，采用联邦学习、差分隐私等技术。
构建清晰的AI医疗伦理和法律框架： 积极参与和推动相关法规标准的制定，明确AI在医疗应用中的责任主体、质量控制要求、审批流程等，为AI医疗的健康发展保驾护航。
解决算法公平性问题： 确保AI模型在不同人群、不同地域中的表现均衡，避免因数据偏差导致的新型医疗不平等。
5. 拓展AI在“慢病管理”和“基层医疗”的应用：
赋能慢病患者自我管理： 利用AI分析可穿戴设备、居家监测设备的数据，为慢病患者提供个性化的健康指导、用药提醒、复诊预约，提升患者依从性和生活质量。
弥补基层医疗资源不足： 将AI诊断工具、辅助决策系统推广到基层医疗机构，帮助基层医生提升诊疗能力，缓解医疗资源分布不均的问题。
总而言之，人工智能医疗的未来，更应该是一个 “AI + 医生 + 患者” 的协同进化过程。技术的发展应该始终围绕着“为人类健康服务”的初心，在追求效率和精准的同时，不忘保障安全、尊重隐私、维护公平，最终实现医疗服务的普惠与升级。我们不能把AI当成万能的“神”，也不能将其简单视为“工具”，而应是值得信赖、但需要审慎使用的“智慧伙伴”。
网友意见
当下，全世界依然处在与新冠肺炎的激烈抗争之中，如何高效进行新冠疫情病症的医疗诊断是抗击疫情的一大挑战。
斯坦福大学医学院医疗创新实验室的研究人员从可穿戴设备入手，开发了一款智能手表应用，旨在准确标记出个体免疫系统抵抗潜在新冠感染的迹象。
该应用通过算法检测个人静息心率和步数的变化。早期试验结果喜人，在一项试验性测试中，这个应用成功地在新感染者发现症状 10 天之前就发出了可能的感染预警。该应用目前已进入新一阶段的研究，斯坦福大学团队正在招募参与者，目标是达到 1000 万名参与者，以提高其实时检测新冠肺炎感染迹象的能力。
“我们希望利用可穿戴设备进行的持续筛查能够提供可扩展的诊断解决方案，以克服现有的检测障碍。同时，通过将数据访问范围扩大到更广泛的研究人员，我们希望能够推动更多新的发现，改善人类健康。我们也期待利用云计算带来更多新的研究的可能性。”——Michael Snyder 博士 斯坦福大学医学院遗传学教授兼主席
如此便捷高效的新冠疫情预警APP，其实是亚马逊云科技诊断开发计划的一部分，我们于 2020 年 3 月推出这一全球性项目，就是致力于帮助世界各地的组织利用云的力量加速疾病诊断研发。我们提供 2000 万美元的计算额度及专业服务团队的定制化专业知识支持，帮助推动诊断创新。该计划加速了多个对新冠病毒检测有直接作用的项目，为医疗诊断带来了更多可能性，不仅帮助医学界快速应对新冠疫情，还支持了许多用以应对其它传染病的重要工作。
除了斯坦福大学医学院以外，亚马逊云科技诊断开发计划还有为许多项目与服务提供了支持，助力医疗领域更高效地应对新冠疫情及其他传染病防治工作。
晶泰科技推动老药新用筛查
总部位于深圳，在北京、波士顿、上海设有分部的晶泰科技（XtalPi），是一家以数字化、智能化驱动药物研发创新的科技公司。
在新冠疫情爆发后，该公司很快对近 3000 个已通过美国药监局（FDA）审核的上市药物以及超过 1 万种中药成分分子，进行了老药新用的扫描，成功找到了 183 个可能对新冠病毒有潜在治疗效果的药物。之后，晶泰科技对这些药物的活性进行了排序，又通过更加高精度的计算化学方法，锁定了 38 个潜在有效的药物，与合作伙伴分享。晶泰科技能迅速地完成大量药物筛选，得益于其Intelligent Digital Drug Discovery and Development (ID4)云端智能药物研发平台。在这个平台上，晶泰科技通过自主研发的基于 GPU 计算实例的机器学习框架，实现大规模的模型训练及参数优化。
“在 AI 模型研究及设计初期，晶泰科技的科学家团队通过 Amazon SageMaker 服务实现了对模型及参数的快速验证，其友好的交互式界面加速了算法研发效率。凭借准确的预测与海量计算资源的支撑，晶泰科技的 ID4 平台已经加速了超过 100 款管线药物的研发，正在并行推进超过 30 款新药的药物发现工作。 ID4 智能药物研发平台至今已服务几十家药企，在速度、精确度、安全性上的优势越来越多地受到药物创新企业的认可和青睐。这离不开亚马逊云科技强大的计算、存储、人工智能和机器学习等众多服务的支持。 我们希望能够利用 ID4 平台，为药企提供强大的药物研发引擎，做药企创新研发道路上的有力伙伴，以优势明显的研发服务，进一步推动药物研发的智能化进程。” ——刘阳 晶泰科技 CTO
益体康以远程心电诊断服务基层医疗
益体康专注远程医疗服务，为众多医疗健康服务机构提供产品与技术支持。新冠疫情期间，益体康的远程心电服务打破了检查端和诊断端的空间限制，为身处隔离病房的新冠肺炎患者提供了及时的心电诊断，同时，也让众多基层医院的病患在大型医院减少或暂停普通疾病接诊的情况下，依然可以得到专业的心脏问题初诊和分诊，从而降低了因密切接触导致新冠肺炎感染的可能性。
在 2020 年，益体康搭建于亚马逊云科技上的心电诊断中心共计支持了超过 1000 所基层医疗机构的超过 11 万例远程心电诊断。亚马逊云科技大大提升了益体康 AI 模型训练和更新的效率，并降低了数据存储的成本。
“在心电领域，医学上已经证明了 QT 间期延长综合征和新冠肺炎之间有非常强的相关性，后续希望通过亚马逊云科技的机器学习服务针对这种已经证明的相关性单独训练出一套预测模型，并尝试关联冠状病毒引起的多种疾病之间的相关性。” ——赵俊淋 益体康（北京）科技有限公司副总裁/CTO
Helix在全美普及高灵敏度新冠检测
Helix 是一家基因组学初创公司，其整个软件平台都建立在亚马逊云科技上。Helix 正在迅速拓展高灵敏度分子新冠检测的使用范围，帮助美国各地的卫生系统、雇主、政府和其它组织实现次日出检测结果。Helix®新冠肺炎检测解决方案已经获得美国食品和药品管理局（FDA）的紧急使用授权。
该公司正在扩大规模，以便处理在美国每天多达 10 万次的新冠检测，使其成为美国最大的新冠检测实验室之一。Helix 提供了端到端、高度可扩展的解决方案，既可以通过鼻拭子轻松实现样本的自我采集，同时支持无监督或受监督的现场样本采集，检测新冠病毒感染。
“与亚马逊云科技合作，不仅使我们能够在短时间内搭建起新冠肺炎检测解决方案，还使 Helix 能够快速扩展，满足去年冬天激增的检测需求。其作用是非常巨大的。随着疫情的恶化，我们能够在亚马逊云科技的基础之上，为全美数千个社区、数百万人的生命提供帮助。” ——Jim Chou Helix 公司工程副总裁
Centro Diagnostico Italiano 和 Bracco Imaging 创建了开源影像档案项目
由 Centro Diagnostico Italiano 和 Bracco Imaging 领导的医疗和研究组织联盟，协同创建了 AIforCOVID 影像档案，这是一个拥有近 1000 张胸部X光片和新冠肺炎患者匿名临床数据的存储库。
联盟内的多家研究机构开发了三种机器学习方法，可以在亚马逊云科技上对这些图像和临床数据进行分析。基于这些分析，联盟开发了一个模型，能够通过胸部 X 光图像和临床数据，预测新冠肺炎患者的临床结果。AIforCOVID 网络收集的所有数据都放在项目网站中，供国际科技界的成员下载。
AIforCOVID项目网站： https:// aiforcovid.radiomica.it /
“在对新冠患者的管理中，放射影像学对诊断和治疗方案起着至关重要的作用。得益于亚马逊云科技的技术和专业支持所带来的机器学习力量，我们已经能够快速理解诊断成像和临床分析所产生的大量数据。 我们正在努力提供实用的资源，世界各地的医院和组织可以应用这种资源，增加对疾病的理解，促进自己的诊断工作，改善患者治疗。 ——Sergio Papa 意大利诊断中心影像诊断、立体定向放射外科主任 通过与 Centro Diagnostico Italiano 和亚马逊云科技合作，我们已经开始探索将人工智能应用于临床数据的潜力。我们意识到，这场革命才刚刚开始。医疗正在快速走向一种新的方式，将数据与临床实践和患者管理进行整合、互联。” ——Fabio Tedoldi Bracco 全球影像事业部研发总监
亚马逊云科技已于 2021 年 4 月 13 日宣布启动新一阶段的诊断开发计划，提供 2000 万美元的计算额度及专业服务团队的定制化专业知识支持，以帮助医疗体系加速对新冠肺炎的了解和检测，尽快推出创新的诊断解决方案，最终缓解未来的传染病爆发。资助范围将扩大到三个全新的领域：
1）通过早期疾病检测识别个体和社区层面的疾病爆发；
2）通过预后更好地了解疾病轨迹；
3）通过公共卫生基因组学支持全球病毒基因组测序。
我们将继续优先考虑新冠疫情项目，同时也将评估关注其它传染病的项目。4 月 12 日起到 2021 年年底，全球各类感兴趣的组织都可以申请这一计划，但亚马逊云科技将优先考虑 7 月 31 日前收到的申请。有兴趣的组织可访问以下链接申请：https://aws.amazon.com/government-education/nonprofits/disaster-response/diagnostic-dev-initiative/?sc_channel=sm&sc_campaign=government-education&sc_publisher=zhihu&sc_detail=20210413&sc_country=cn&sc_geo=chna&sc_outcome=home_key
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