2年前，當(dāng)林修宇還是一名臨床醫(yī)生時，他渴望找到一種方法，將醫(yī)生從繁瑣的文書工作中“解放”出來。
3年前，剛剛攻讀完臨床醫(yī)學(xué)博士學(xué)位的李佳坤接觸到計算機科學(xué)，作為學(xué)科之間的紐帶，他決心幫助醫(yī)生們在前列腺癌手術(shù)工作中，更好地進行決策。
2年前，物理師尹剛看到基層醫(yī)院在癌癥篩查中的短板，他意識到可以利用物理和計算機，將精準的癌癥篩查下沉到更多的醫(yī)院。
近年來，隨著大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展，人工智能迎來蓬勃發(fā)展期，科學(xué)與應(yīng)用之間的“技術(shù)鴻溝”不斷跨越，ChatGPT和英偉達AI芯片等更是引發(fā)全球關(guān)注。
全球醫(yī)學(xué)界，也正朝著智能化的方向邁進。
上述三名來自成都的醫(yī)學(xué)工作者，不約而同地把AI當(dāng)作自己的利器，他們的研究也“已經(jīng)”或“將要”造福于廣大患者。經(jīng)過多日的調(diào)研，紅星新聞記者發(fā)現(xiàn)，在我國AI賦能下衛(wèi)健事業(yè)正在加速發(fā)展，成都亦在其中扮演重要的角色。
服務(wù)
西南地區(qū)首個AI門診預(yù)問診系統(tǒng)在成都投用
“請描述一下您的病情。”
“我最近肚子脹，總感覺要打嗝，持續(xù)了有一個月了……”
在成都市第三人民醫(yī)院，一名患者在該院網(wǎng)絡(luò)平臺完成掛號后，掛號頁面中出現(xiàn)了一個“智能預(yù)問診”的提示。等待就診期間，他開始了和智能醫(yī)生助理用四川話對話，對自己的不適情況等作了描述。
當(dāng)這名患者進入消化內(nèi)科周希醫(yī)生的診室時，他發(fā)現(xiàn)自己和智能醫(yī)生助理的對話，已經(jīng)被整理為主訴、現(xiàn)病史、既往史等相關(guān)資料，呈現(xiàn)在周希的電腦屏幕上。
周希點了一下“引用”，即將上述信息“寫”到了病歷中。“很方便，節(jié)約了醫(yī)患的時間，還可以提前了解患者的病史。”周希告訴紅星新聞記者：“引用信息后，我稍作核對并補充陰性查體就可以了。”
▲患者與AI的對話被自動整理為預(yù)問診報告
這個被稱為“AI門診預(yù)問診系統(tǒng)”的服務(wù)，近日在成都市第三人民醫(yī)院正式投用，這也是該類系統(tǒng)在西南地區(qū)首次投用。
近年來陸續(xù)有不少的預(yù)問診系統(tǒng)問世，但這一被AI“加持”的系統(tǒng)不再是單一的提供文本選項供患者勾選，而是搭載了多模態(tài)的大模型和自然語言處理內(nèi)核。簡單來說，與患者的溝通方式，從選擇題變成對話框，可與患者進行自然、流暢地對話，從而實現(xiàn)了預(yù)問診的精準度實現(xiàn)再提升�；颊吆虯I門診預(yù)問診系統(tǒng)的對話方式不僅限于文字，包括部分方言在內(nèi)的語音或者是圖片都能識別，從而多元化地滿足患者操作需求。
該院信息管理部項目管理員林修宇，是這個系統(tǒng)的推動者。在從事信息管理工作之前，林修宇是一名臨床醫(yī)生，他時而感到，不少醫(yī)生會因為繁瑣的文書工作而感到疲憊，他渴望找到一種方法將醫(yī)生從中解脫出來。“對于培養(yǎng)周期短則5年、長則10余年的醫(yī)生，天天做重復(fù)的文書工作，會導(dǎo)致他們對醫(yī)學(xué)的熱情下降。”林修宇說：“在心理學(xué)上，這叫‘職業(yè)倦怠’。”
于是，林修宇自學(xué)計算機領(lǐng)域的相關(guān)知識，包括數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計語言、軟件工程等，并對大語言模型領(lǐng)域有一定研究，后轉(zhuǎn)而從事信息管理工作。隨著通用大語言模型時代的來臨，他即推動將這種新技術(shù)應(yīng)用到更多的醫(yī)療場景中。
▲成都市第三人民醫(yī)院投用“AI門診預(yù)問診系統(tǒng)”
前沿
華西推出國際首個機器人手術(shù)知識庫（RARPKB）
除了大眾化的服務(wù)，在前沿科研層面，四川大學(xué)華西醫(yī)院疾病系統(tǒng)遺傳研究院的沈百榮團隊，也在今年推出了國際首個機器人手術(shù)知識庫（RARPKB）。今年8月，華西醫(yī)學(xué)期刊出版社公布了這項刊載于《國際外科雜志》的創(chuàng)新研究。
這篇論文的第一作者是四川大學(xué)華西醫(yī)院泌尿外科醫(yī)生李佳坤。李佳坤告訴記者，2021年，他在博士后研究工作中，跨專業(yè)接觸到了醫(yī)學(xué)人工智能，“一邊要有臨床的知識和思維，另一邊要基于人工智能的方法，我想成為其中的紐帶。”
經(jīng)過1年的摸索與學(xué)習(xí)，李佳坤發(fā)現(xiàn)，醫(yī)學(xué)問題十分龐雜，臨床中患者的情況同樣龐雜，搭建一個通用的醫(yī)學(xué)知識庫并不現(xiàn)實，于是他專攻專病領(lǐng)域。
2022年，李佳坤開始在程序員的幫助下，搭建前列腺機器人手術(shù)知識庫（RARPKB），“我閱讀了大量的文獻，提煉其中的數(shù)據(jù)與知識，這是一個特別消耗時間的過程。”據(jù)悉，RARPKB平臺匯集了過去二十年內(nèi)大量臨床研究數(shù)據(jù)，涵蓋了583項研究、1589個手術(shù)隊列和近192萬名患者的詳細信息。
2022年，ChatGPT正式上線，其上知天文下知地理，能夠使用自然語言聊天，吸引了各行各業(yè)的廣大用戶。咨詢ChatGPT醫(yī)學(xué)知識當(dāng)然可以，但醫(yī)學(xué)知識需要極高的安全性。RARPKB的知識，經(jīng)過了嚴格的篩選，以保證為醫(yī)生提供可靠的建議。“比如那584項研究，是我從2000多項研究中精選的。”李佳坤說。
2023年年底，RARPKB正式上線。打開網(wǎng)站，輸入患者的基本情況、指標等，就能夠為醫(yī)生提供個性化的手術(shù)方案建議，并精準預(yù)測可能發(fā)生的術(shù)后并發(fā)癥，其建議和分析都有嚴格的醫(yī)學(xué)信源。與ChatGPT-4相比，其在真實性、匹配性、個性化等方面表現(xiàn)出色，為AI在臨床中的未來應(yīng)用提供參考。
李佳坤表示，目前RARPKB只是初級版本，未來他計劃為RARPKB接入大語言模型，讓醫(yī)務(wù)人員在自然聊天中得到所需的輔助。
▲李佳坤向記者講解RARPKB
研發(fā)
一種新的癌癥早篩方法
在成都，用AI賦能醫(yī)學(xué)的醫(yī)務(wù)工作者還有不少，尤其是在醫(yī)學(xué)影像、數(shù)據(jù)分析、手術(shù)輔助等領(lǐng)域被廣泛運用。而四川省腫瘤醫(yī)院物理師、研究員尹剛，是其中較早嘗試的一位。
尹剛曾經(jīng)在電子科技大學(xué)學(xué)習(xí)，攻讀了“認知神經(jīng)學(xué)科”領(lǐng)域的博士學(xué)位。多年前在大學(xué)期間，他就對AI+醫(yī)療有了認識。他介紹說，早在上世紀50、60年代，機器學(xué)習(xí)代表了早期人工智能的雛形；到了上世紀90年代至2000年代，機器學(xué)習(xí)逐步開始應(yīng)用到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域；從2010年代開始，算力的提升讓AI醫(yī)療有了更多的可能性，至此進入蓬勃發(fā)展期。
早在2014年，尹剛開始像谷歌訓(xùn)練AlphaGo一樣，建立起一套算法模型，輔助醫(yī)生判斷癌細胞腦轉(zhuǎn)移發(fā)生概率，從而選擇更為適合的治療方案。2017年，該項研究的相關(guān)論文被美國放射腫瘤學(xué)會（ASTRO）授予“基儲轉(zhuǎn)化科學(xué)文摘獎”。
近幾年，尹剛又借助拉曼光譜技術(shù)，結(jié)合AI分析，研發(fā)出一種全新的癌癥篩查方法。“用光譜儀結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法，通過對患者血清的檢測，篩查癌癥。”尹剛介紹：“對于區(qū)分良性樣本/健康樣本和惡性樣本的準確率超過90%。”據(jù)悉，該項研究已在2022年發(fā)表于國際學(xué)術(shù)期刊《Spectrochimica Acta Part A-分子和生物分子光譜學(xué)》中。
尹剛介紹，現(xiàn)有的精準癌癥早期篩查，往往面臨著高昂的成本與門檻，對基層醫(yī)療機構(gòu)有一定難度，而一臺光譜儀僅需幾十萬元，采血的技術(shù)門檻也很低。因此，這項研發(fā)的期望，是讓早期癌癥篩查下沉到基層醫(yī)院中。
▲尹剛
產(chǎn)業(yè)
成都涌現(xiàn)出一批AI醫(yī)療/藥物研發(fā)領(lǐng)域的創(chuàng)新企業(yè)
什么是AI醫(yī)療？前瞻產(chǎn)業(yè)研究院于9月2日發(fā)布的《2024年中國AI醫(yī)療行業(yè)全景圖譜》中，將此定義為：是指運用先進的人工智能技術(shù)，包括機器學(xué)習(xí)、自然語音處理、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)對藥物開發(fā)、患者診療等環(huán)節(jié)進行智能化管理和升級，從而提高醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量。AI醫(yī)療根據(jù)AI賦能場景和應(yīng)用場景的不同，可以分為AI藥物研發(fā)、AI醫(yī)學(xué)影像、AI醫(yī)療機器人、AI健康管理等。
記者查詢到，僅在近一年期間，就至少有8份來自國家層面的文件，提到了對AI醫(yī)療的支持、指導(dǎo)與規(guī)范。例如最近發(fā)布的《健康中國行動慢性呼吸系統(tǒng)疾病防治行動實施方案（20242030年）》中提到“探索應(yīng)用人工智能、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)建立規(guī)范化基層診療輔助系統(tǒng)。”
在市場層面，前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的相關(guān)信息顯示，2019~2023年，在產(chǎn)業(yè)政策的支持下，智能硬件和人工智能技術(shù)快速發(fā)展，從而推動中國AI產(chǎn)業(yè)化進程的加速。AI醫(yī)療行業(yè)作為AI產(chǎn)業(yè)的重要分支，得到了高速的發(fā)展，中國AI醫(yī)療市場規(guī)模從2019年的27億元快速增長至2023年的88億元，年復(fù)合增速達34%。
而從全球來看，近年來砸入AI醫(yī)療賽道的資金更是超過千億，國外的英偉達、谷歌、微軟和國內(nèi)的騰訊、百度、阿里都曾表達對AI醫(yī)療的重視。中商產(chǎn)業(yè)研究院預(yù)計，至2025年，全球數(shù)字醫(yī)療市場規(guī)模將達4670億美元，年復(fù)合增長率達28%，其中，中國數(shù)字醫(yī)療市場規(guī)模將增至5399億元人民幣，年復(fù)合增長率達31%。
在成都，近年來也涌現(xiàn)出久遠銀海、成都先導(dǎo)、盛世君聯(lián)、醫(yī)聯(lián)等AI醫(yī)療/藥物研發(fā)領(lǐng)域的創(chuàng)新企業(yè)。
其中，醫(yī)聯(lián)在去年推出了中國首款大模型驅(qū)動的AI醫(yī)生MedGPT，其創(chuàng)始人王仕銳告訴記者，《成都市進一步促進人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的若干政策措施實施細則》等相關(guān)文件的發(fā)布，為人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了強有力的支持，成都的大模型發(fā)展基儲產(chǎn)業(yè)鏈、產(chǎn)業(yè)生態(tài)，有助于推動醫(yī)療大模型的發(fā)展和應(yīng)用。
紅星新聞記者 王拓 攝影報道
編輯 陳怡西
