人工智能（AI）正在全球范围内迅速改变医学与医疗领域。据估计，约有45亿人无法获得基本医疗服务，预计到2030年医疗人员短缺将达到1100万，AI为提升效率、扩大覆盖范围和弥合护理差距提供了有力工具。
根据世界经济论坛（WEF）的说法，“AI数字健康解决方案有潜力提升效率、降低成本并改善全球健康结果”。
实际上，基于AI的软件在某些诊断任务中已超越人类。例如，一款针对中风患者扫描训练的AI，其识别和判断脑中风的准确率是专家临床医生的两倍。
在急诊护理中，AI可辅助分诊：英国一项研究显示，AI模型在80%的救护车病例中准确预测了需要转院的患者。在放射学领域，AI工具能发现医生常常遗漏的骨折或病变——英国国家卫生与临床优化研究所（NICE）认为AI胸部X光筛查安全且节省成本，一套AI系统检测出的癫痫脑病变比放射科医生多出64%。
AI已经能够比人类更快地读取医学影像（如CT扫描和X光片）。AI工具能在几分钟内发现异常——从中风扫描到骨折——帮助医生实现更快更准确的诊断。
例如，一款训练于数千张扫描图像的AI能精准定位微小脑病变并预测中风发作时间，这对及时治疗至关重要。
同样，诸如骨折检测等简单影像任务非常适合AI：急诊医生漏诊骨折的比例高达10%，而AI复核能及早发现这些问题。作为“第二双眼睛”，AI帮助避免漏诊和不必要的检查，可能改善治疗效果并降低成本。
AI还提升了临床决策支持和患者管理。先进算法能分析患者数据以指导护理。
例如，新的AI模型能在症状出现前数年检测出疾病特征（如阿尔茨海默病或肾病）。
临床聊天机器人和语言模型正作为数字助手崭露头角：虽然通用大型语言模型（如ChatGPT或Gemini）常给出不可靠的医疗建议，但结合大型语言模型与医学数据库的专业系统（即检索增强生成技术）在美国一项研究中对58%的临床问题给出了有用回答。
数字患者平台也是增长领域。例如，Huma平台利用AI驱动的监测和分诊，将医院再入院率降低了30%，并将临床医生审核时间缩短了最多40%。
远程监测设备（如可穿戴设备和智能应用）利用AI持续追踪生命体征——实时预测心律异常或血氧水平——为医生提供早期干预的数据支持。
在行政和运营任务中，AI减轻了工作负担。大型科技公司现已推出医疗领域的“AI助理”：微软的Dragon Medical One能听取医患对话并自动生成就诊记录，谷歌等公司则提供编码、计费和报告生成工具。
在德国，一款名为Elea的AI平台将实验室检测时间从数周缩短至数小时，帮助医院提升效率。这些AI助手让医生和护士摆脱繁琐文书工作，从而能接诊更多患者。
调查显示，医生已开始使用AI进行常规文档处理和翻译服务：2024年美国医学会（AMA）调查中，66%的医生报告使用AI工具（较2023年的38%显著增长）完成病历记录、编码、护理计划甚至初步诊断等任务。
患者也在与AI互动：例如，AI驱动的症状检查工具能进行基础分诊，尽管只有约29%的人表示信任此类工具的医疗建议。
医学研究、药物开发与基因组学中的人工智能
在临床之外，AI正在重塑医学研究和药物开发。AI通过预测分子行为加速药物发现，节省了多年实验室工作。（例如，DeepMind的AlphaFold准确预测了数百万蛋白质结构，助力靶点发现。）基因组学和个性化医疗也受益匪浅：AI能分析海量基因数据，为患者量身定制治疗方案。
在肿瘤学领域，梅奥诊所研究人员利用AI分析影像（如CT扫描），能在临床诊断前提前16个月预测胰腺癌，这为治疗预后极差的疾病提供了更早干预的可能。
机器学习等技术也提升了流行病学研究：通过AI分析咳嗽声（如谷歌及其印度合作伙伴所做），能更廉价地诊断结核病，推动全球卫生发展，尤其是在专家资源匮乏地区。
全球健康与传统医学
AI的影响遍及全球。在资源匮乏地区，智能手机AI能弥合医疗服务差距：例如，一款AI驱动的心电图应用能识别心脏病风险，即使心脏病专家稀缺。
AI还支持传统与补充医学：世卫组织（WHO）与国际电信联盟（ITU）最新报告显示，AI工具能整理土著疗法并将草药成分与现代疾病匹配，同时尊重文化知识。
印度已启动基于AI的阿育吠陀经典数字图书馆，迦纳和韩国的项目利用AI对药用植物进行分类。这些努力是世卫组织议程的一部分，旨在全球推广传统医学，同时避免对当地社区的剥削。
总体来看，AI被视为实现全民健康覆盖（联合国2030年目标）的助力，能将服务延伸至偏远和服务不足地区。
人工智能在医疗中的优势
人工智能在医学中的主要优势包括：
- 更快更准确的诊断：AI能大规模处理影像和数据，常常发现人类遗漏的细节。
- 个性化护理：算法能根据患者的遗传、病史和生活方式定制治疗方案。
- 效率提升：自动化文书和常规任务减少临床医生的工作负担。（世界经济论坛报告指出，数字平台显著降低了医疗提供者的工作量。）
- 成本节约：麦肯锡估计，广泛应用AI可通过提升生产力和预防措施每年节省数千亿美元。患者则受益于更好的健康结果和更低的费用。
- 扩大医疗覆盖：AI驱动的远程医疗和应用使偏远或贫困地区的人们无需长途跋涉即可获得专家级筛查和监测服务。
这些优势在调查中得到验证：许多医生表示AI帮助完成病历记录、诊断和沟通。
正如世卫组织报告所述，“AI在改善全球医疗服务和医学领域具有巨大潜力”。
挑战、风险与伦理
尽管前景广阔，医疗领域的AI仍面临严峻挑战。数据隐私和安全至关重要：健康数据极为敏感，去标识化不当可能危及患者隐私。
AI模型中的偏见是主要问题。如果算法训练数据缺乏多样性（例如主要来自高收入国家患者），其对其他群体的表现可能不佳。
世卫组织分析发现，在富裕国家训练的系统可能在中低收入地区失效，因此AI必须包容设计。临床医生的信任和培训同样关键：未经充分教育的快速部署可能导致误用或错误。
牛津大学伦理学家警告，用户必须“理解并知道如何缓解”AI的局限性。
此外，AI系统（尤其是大型语言模型）可能出现幻觉——生成听起来合理但错误的医疗信息。例如，一项研究发现OpenAI的Whisper转录工具偶尔会编造细节，流行的大型语言模型也常无法提供完全基于证据的医疗答案。
伦理指南强调，医疗决策必须由人类掌控（知情同意、监督、问责）。世卫组织的指导原则包括六大要点：保护患者自主权，确保福祉与安全，要求透明度与可解释性，维护问责制，促进公平，以及推动可持续发展。
简言之，AI应辅助而非替代医生，且必须受到监管，确保利益惠及所有人且不产生新风险。
监管与治理
全球监管机构已开始介入。美国食品药品监督管理局（FDA）已通过现有渠道快速审批了超过1000款AI医疗设备。
2025年1月，FDA发布了针对AI/机器学习软件作为医疗器械的全面草案指导，涵盖从设计到上市后监控的整个生命周期。
该指导明确涉及透明度与偏见，敦促开发者规划持续更新和风险管理。FDA还在制定AI在药物开发中的使用规则，并征求公众对生成式AI的意见。
在欧洲，2024年生效的欧盟AI法案将医疗AI系统归类为“高风险”，要求严格的测试、文档和人工监督。
英国药品与医疗产品监管局（MHRA）根据现有医疗器械法规监管AI驱动的医疗设备。
专业机构和政府强调教育：临床医生需掌握新数字技能，患者也需了解AI何时适用。
正如世卫组织总干事谭德塞所言，AI能“改善数百万人的健康”，但“也可能被滥用并造成伤害”。
因此，国际组织呼吁设立安全保障措施，确保所有AI工具安全、基于证据且公平。
未来展望
展望未来，AI在医疗中的作用将持续增长。生成式AI（如先进的大型语言模型）预计将驱动更多面向患者的应用和决策辅助工具——前提是准确性得到提升。
与电子健康记录和基因组学的整合将带来更个性化的护理。
机器人和AI辅助手术将在高科技医院普及。可穿戴传感器结合AI算法将持续监测健康指标，提前提醒患者和医生潜在问题，避免紧急情况发生。
全球倡议（如世界经济论坛的AI治理联盟）旨在跨境协调负责任的AI发展。
关键在于AI与人类的合作伙伴关系。研究人员表示，结合AI的速度与临床专家的专业知识能“加快诊断与治疗”。
专家们常说，AI应成为医疗的“盟友，而非障碍”。
怀着谨慎乐观的态度，医疗系统正开始拥抱AI，以实现更广泛的人群健康改善——从智能诊断和高效诊所到治疗突破和全球健康公平。
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