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近年來，由于信息技術(shù)特別是算法技術(shù)的創(chuàng)新突破，人工智能逐步應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)社會(huì)諸多領(lǐng)域，醫(yī)療行業(yè)是較早應(yīng)用的領(lǐng)域之一?？梢灶A(yù)見，隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，其在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用將更為廣泛，對(duì)人類的影響也將更為深遠(yuǎn)。

目前，人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域主要有三個(gè)層面的影響：一是作為輔助診斷技術(shù)，幫助醫(yī)生快速、準(zhǔn)確地解讀醫(yī)學(xué)影像和檢驗(yàn)數(shù)據(jù)；二是作為資源管理系統(tǒng)，幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)資源的高效分配，提高服務(wù)質(zhì)量；三是作為個(gè)人健康管家，有助于對(duì)個(gè)人或群體的健康狀況進(jìn)行評(píng)估、監(jiān)測和干預(yù)，提高患者的生活質(zhì)量和生存預(yù)期。今年初以來，以ChatGPT為代表的人工智能技術(shù)，基于海量數(shù)據(jù)(16.780, -0.52, -3.01%)的學(xué)習(xí)與訓(xùn)練，能與人自然互動(dòng)，并生成近乎人類語言的文本和對(duì)話。這一突破性技術(shù)為人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用帶來了更多的想象空間。

人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域最為成熟和廣泛運(yùn)用的是醫(yī)學(xué)影像識(shí)別。醫(yī)學(xué)影像是指利用X光、超聲波、核磁共振等物理手段獲取人體內(nèi)部結(jié)構(gòu)和功能信息的圖像，是醫(yī)生診斷疾病和評(píng)估治療效果的重要依據(jù)。然而，醫(yī)學(xué)影像的分析需要高度的專業(yè)知識(shí)和豐富經(jīng)驗(yàn)，而且人工閱片耗時(shí)耗力，容易出現(xiàn)疲勞和誤差。以大語言模型為代表的人工智能可以通過計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行自動(dòng)化、高效化和精準(zhǔn)化的分析，幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)異常、識(shí)別病灶、定量測量、預(yù)測預(yù)后等。比如在視網(wǎng)膜圖像識(shí)別、甲狀腺超聲影像診斷、肺結(jié)節(jié)影像檢測、CT影像識(shí)別等領(lǐng)域，人工智能的機(jī)器讀片在時(shí)間和準(zhǔn)確率上已經(jīng)超過了部分醫(yī)生。

人工智能為實(shí)現(xiàn)個(gè)性化診療提供可能。診斷是醫(yī)療工作的第一步，準(zhǔn)確、快速的診斷對(duì)患者的治療和康復(fù)至關(guān)重要。大語言模型通過自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，以超大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練為基礎(chǔ)，在實(shí)質(zhì)上構(gòu)建起了自己的臨床知識(shí)庫，可以模擬醫(yī)生的推理過程，提出診斷和治療建議。此外還可以通過對(duì)海量醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的分析，找出某些疾病的生成機(jī)制、生物標(biāo)志物和藥物靶點(diǎn)，從而為每個(gè)患者提出個(gè)性化的預(yù)防、診斷和治療方案。當(dāng)然，更廣泛的人工智能技術(shù)可以通過智能穿戴設(shè)備、移動(dòng)應(yīng)用、云平臺(tái)等技術(shù)，收集和分析用戶的生理信號(hào)、行為數(shù)據(jù)、心理狀態(tài)等多維度的健康數(shù)據(jù)，為用戶提供更為個(gè)性化的健康評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、健康指導(dǎo)等服務(wù)。

人工智能也有助于加快藥物研發(fā)進(jìn)度。眾所周知，藥物研發(fā)耗時(shí)漫長且成本高昂，按照傳統(tǒng)的藥物開發(fā)流程，平均每開發(fā)一種新藥需要10至15年，其中大量的是做“無用功”。人工智能則可以在短時(shí)間內(nèi)分析大量數(shù)據(jù)，并找到最可能出現(xiàn)的有效藥物成分組合。目前已有機(jī)構(gòu)做這方面的研究，有的技術(shù)可在一天內(nèi)篩選超過1億種化合物，這大大降低了藥物研發(fā)的時(shí)間和成本。

此外，人工智能還能助力優(yōu)化醫(yī)療資源布局。醫(yī)療資源分布不均，是世界各國普遍存在的一大難題。人工智能技術(shù)在這方面應(yīng)用前景廣闊。例如，基于人工智能的預(yù)約掛號(hào)系統(tǒng)可以根據(jù)醫(yī)生的專業(yè)特長和患者需求，為患者分配合適的醫(yī)生；人工智能可通過大數(shù)據(jù)分析，預(yù)判當(dāng)前人群傳染病發(fā)展趨勢，提前做好資源調(diào)度；人工智能技術(shù)的普及，也可提高基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的服務(wù)能力，實(shí)現(xiàn)資源的高效分配，進(jìn)而促進(jìn)醫(yī)療資源的平衡。

當(dāng)然，人工智能在幫助醫(yī)生提高效率、提升治療水平、減輕工作負(fù)擔(dān)的同時(shí)，也帶來一些倫理挑戰(zhàn)。以大數(shù)據(jù)模型為例，其訓(xùn)練主要靠大規(guī)模的參數(shù)，而醫(yī)學(xué)的參數(shù)變量具有較強(qiáng)的主觀性，有時(shí)不能精準(zhǔn)定量評(píng)價(jià)。如疼痛、疲勞、瘙癢程度等，不同個(gè)體差異很大，以個(gè)體推導(dǎo)到其他人，很可能會(huì)影響診斷。

更具體地說，首先是數(shù)據(jù)安全問題。醫(yī)療行業(yè)涉及人的生命健康，因而必然會(huì)產(chǎn)生和使用大量個(gè)人信息，不僅包括患者的基本信息、診療記錄、檢驗(yàn)報(bào)告等，還包括基因、生物特征等敏感信息。這些信息對(duì)于提高醫(yī)療質(zhì)量、促進(jìn)科學(xué)研究、實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療等具有重要價(jià)值，但也面臨著泄露、濫用等安全隱患。為此需要從完善法律法規(guī)、提高安全技術(shù)水平、加強(qiáng)數(shù)據(jù)管理等多個(gè)層面采取相應(yīng)措施保護(hù)數(shù)據(jù)安全，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療行業(yè)與個(gè)人利益之間的協(xié)調(diào)與平衡。

其次是責(zé)任歸屬問題。醫(yī)療人工智能有可能因硬件故障、程序漏洞、數(shù)據(jù)偏差、深度學(xué)習(xí)后的“自主性”等引發(fā)醫(yī)療事故。比如說，當(dāng)用于學(xué)習(xí)訓(xùn)練的某些醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)存在偏差時(shí)，那據(jù)此推導(dǎo)出的結(jié)論也可能存在問題。通俗地說，就是當(dāng)使用人工智能診斷疾病或提供治療方案出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)，責(zé)任由誰承擔(dān)？比如說，當(dāng)各項(xiàng)能力比ChatGPT更高的強(qiáng)人工智能機(jī)器人(11.460, -0.35, -2.96%)，很可能在深度學(xué)習(xí)中出現(xiàn)一些“自主性”特征，這時(shí)它能否被列入民事主體承擔(dān)診斷出錯(cuò)的責(zé)任？對(duì)此，我們需要明確人工智能的開發(fā)者、制造商和使用者之間的責(zé)任劃分，還可以探討引入責(zé)任保險(xiǎn)等制度以降低患者和醫(yī)生的風(fēng)險(xiǎn)。

最后則涉及職業(yè)素養(yǎng)與人文關(guān)懷。醫(yī)療是一個(gè)具有高度人文關(guān)懷、需要良好醫(yī)患溝通的行為。隨著人工智能的廣泛應(yīng)用，醫(yī)生在面對(duì)患者時(shí)可能會(huì)過度依賴該技術(shù)而忽略與患者的情感交流，這將導(dǎo)致醫(yī)療過程中的人文關(guān)懷被削弱。在這方面，由于大語言模型可通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練而呈現(xiàn)不同的結(jié)果，因此我們可以通過適當(dāng)?shù)挠?xùn)練，賦予人工智能以一定的“溫情”，讓患者感受到人文關(guān)懷，甚至從中尋找力量。

一言以蔽之，人工智能為醫(yī)療領(lǐng)域帶來了前所未有的機(jī)遇，也帶來了一系列倫理挑戰(zhàn)。在面對(duì)這些挑戰(zhàn)時(shí)，我們應(yīng)共同努力，通過提高技術(shù)水平、深化倫理思考、完善制度設(shè)計(jì)、加強(qiáng)國際合作等，實(shí)現(xiàn)人類與技術(shù)的和諧共生，提升全人類的福祉。