螞蟻上線100余個AI醫(yī)療智能體，“AI醫(yī)生”靠譜嗎？

極客網·極客觀察4月17日 近期，螞蟻集團重磅推出多款 AI 智能體，這些智能體具有問診病人的能力，因而被大眾親切地稱作 “AI 醫(yī)生”。無論是在國內，還是遠在大洋彼岸的美國，醫(yī)療AI正呈現出一片百花齊放的繁榮景象。該市場規(guī)模龐大，當中蘊含巨大的應用潛力。

據相關預測，到 2025 年，全球醫(yī)療數據容量將突破 175 ZT（zettabytes）。在全球范圍內，醫(yī)療健康數據正以前所未有的速度急劇增長。面對如此海量的數據，若想從中挖掘出高價值洞見，AI 無疑成為關鍵助力。此外，病人數量的持續(xù)攀升、醫(yī)療健康系統對效率的追求、慢性病患病率不斷走高，以及個性化醫(yī)療模式的推廣，諸多因素共同構成了醫(yī)療 AI 普及的強大助推力。

一份報告指出：“在亞太地區(qū)，中國、印度等國家的醫(yī)療 AI 取得顯著進步，這主要得益于政府的大力扶持以及科技的迅猛發(fā)展?！?中國不僅是全球醫(yī)療 AI 領域最大、增長最為迅速的市場之一，其相關技術更是日新月異，與 AI 應用相關的投資也在快速增長。

除了行業(yè)巨頭阿里、華為，眾多 AI 醫(yī)療公司正在默深耕、發(fā)力。其中包括醫(yī)渡科技、睿智醫(yī)藥、泓博醫(yī)藥、鷹瞳科技、萬東醫(yī)療、微創(chuàng)機器人、潤達醫(yī)療、平安好醫(yī)生、衛(wèi)寧健康、久遠銀海等企業(yè)，它們正以獨特的方式為醫(yī)療 AI 添磚加瓦。

螞蟻的醫(yī)療布局

螞蟻集團對外公布，支付寶應用內現已上線近 100 個 AI 醫(yī)療智能體。這些智能體的開發(fā)依托于中國頂尖醫(yī)療專家的深厚經驗，可以為用戶提供優(yōu)質服務。用戶既能通過文字、語音與 AI 醫(yī)療助手展開交流，還能上傳個人醫(yī)療報告，由 AI 進行專業(yè)分析。在必要時，AI 甚至能協助患者完成線下預約，確定會診時間。

此次上線的智能體均具備特定領域的專業(yè)知識，尤其是腫瘤與慢性疾病方面的知識。所有智能體均構建于螞蟻集團醫(yī)療 AI 基礎模型之上，且每個智能體都由醫(yī)生專屬團隊精心訓練而成。

鑒于這些 AI 智能體獲得了醫(yī)生的認證，因而能夠提供權威可靠的醫(yī)療建議與指導，同時還能幫助患者獲取更專業(yè)的幫助。

近年來，螞蟻集團持續(xù)深耕醫(yī)療健康業(yè)務。例如，今年 1 月，螞蟻集團成功收購在線醫(yī)療咨詢平臺 Haodf?；诖隧椊灰?，螞蟻集團推出一款 AI 醫(yī)生助手，該助手能夠協助 Haodf 平臺上的 29 萬名醫(yī)生處理各類事務，如管理醫(yī)療記錄。

今年 3 月，螞蟻集團對醫(yī)療 AI 解決方案進行重大升級，并開發(fā)出基于醫(yī)療 AI 模型打造的即插即用型 AI 服務器。該服務器內置 AI 芯片，形似 “一體式” 機箱，對于一些技術資源相對匱乏的企業(yè)而言，借助這一服務器，它們能夠迅速推出大語言模型應用程序。

據介紹，螞蟻醫(yī)療 AI 解決方案是由阿里云、蘋果、中國電信、華為等企業(yè)攜手開發(fā)的，該方案支持醫(yī)療機構在本地部署 AI 模型。

值得一提的是，今年 2 月，華為也與上海瑞金醫(yī)院展開合作，推出一款大語言 AI 病理模型，此模型能夠輔助醫(yī)療人員診斷癌癥。

AI醫(yī)生可靠嗎？

以色列特拉維夫大學最近在一份報告中表明，針對常見疾病的診斷及治療建議環(huán)節(jié)，AI 醫(yī)生展現出了比人類醫(yī)生更為出色的表現。在68% 的案例里，AI 與人類醫(yī)生的得分持平；21% 的案例中，算法得分超過人類醫(yī)生；僅有 11% 的案例，人類醫(yī)生給出的建議更勝一籌。

然而，AI 是否會徹底取代醫(yī)生呢？答案恐怕是否定的。不過，在不遠的將來，算法勢必會在醫(yī)療決策中占據更為關鍵的地位。它能夠將數據清晰呈現于醫(yī)生眼前，助力醫(yī)生更快做出決策，同時減少人為失誤。

當然，在診斷與治療過程中，怎樣更好地應用 AI，以及在醫(yī)療領域如何實現 AI 與人類知識的深度融合，目前仍存在諸多疑問需要回答。

據《連線》雜志報道，美國心臟外科醫(yī)生兼電視主持人穆罕默德?奧茲（Mehmet Oz）在近期表示，人工智能或許比一線醫(yī)生更為優(yōu)秀。奧茲告訴員工，如果患者因糖尿病就醫(yī)，美國醫(yī)生每小時的診療費用約為 100 美元，而借助人工智能診療，每小時僅需 2 美元，這會使得更多患者傾向于選擇 AI。

近年來，醫(yī)療 AI 領域不斷傳來喜訊。例如，今年 3 月，劍橋大學發(fā)布一款能夠加快乳糜瀉患者診斷速度的 AI，該 AI是用 4000 多張醫(yī)療影片訓練出來的，診斷準確率與病理學家不相上下，但得出診斷結果的速度卻快得多。同月，Akido Labs 推出了 AI 系統 ScopeAI，目前已開始為紐約網約車司機提供診斷服務。

盡管如此，由于 AI 醫(yī)生尚屬新生事物，在其發(fā)展進程中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。比如，AI 工具至今難以與現有工作流程相融合，這導致它還無法帶來革命性影響，“最后一公里” 的診斷難題亟待解決。此外，如果 AI 出現誤診并導致嚴重后果，責任該由誰來承擔？醫(yī)生們可能會將 AI 誤診引發(fā)的任何責任歸咎于開發(fā)者，而 AI 公司或許會強調，最終的治療決策是由醫(yī)生做出的。

阿里 AI 智能體同樣需要直面上述問題，尤其是誤診問題。很顯然，阿里似乎只想提供一個平臺，由背后的醫(yī)生團隊負責運營智能體，阿里此舉或許也是為了規(guī)避潛在糾紛。（小刀）

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