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2025年初，由國內(nèi)科技公司自主研發(fā)的大模型DeepSeek，以開源、輕量化和多場景能力受到廣泛關(guān)注。
自2022年11月生成式人工智能(AI)模型ChatGPT正式發(fā)布以來，AI如同一股不可阻擋的浪潮，席卷了各個行業(yè)。從臨床實(shí)踐到醫(yī)學(xué)研究，從教育培養(yǎng)到患者管理，如今，AI深刻地改變了醫(yī)療行業(yè)的面貌。
在臨床實(shí)踐中，AI的應(yīng)用已經(jīng)取得了一系列顯著成果。AI強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力和算法模型，可幫助臨床醫(yī)生做出更加科學(xué)合理的決策。在醫(yī)學(xué)影像分析中，AI可顯著提升診斷效率。醫(yī)療大模型不僅能顯著提升診斷的準(zhǔn)確性和效率，還可覆蓋全病程管理，支持醫(yī)院績效考核和費(fèi)用控制，持續(xù)幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)提升醫(yī)療質(zhì)量和管理水平。
在科學(xué)研究領(lǐng)域，AI同樣取得了令人矚目的成就。2024年諾貝爾化學(xué)獎的獲獎項(xiàng)目就展示了AI與生物學(xué)的深度融合。谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)的戴米斯·哈薩比斯和約翰·江珀開發(fā)的AI模型AlphaFold2，能夠從蛋白質(zhì)的氨基酸序列中預(yù)測其三維結(jié)構(gòu)，預(yù)測精度接近實(shí)驗(yàn)室標(biāo)準(zhǔn)方法(如X射線晶體學(xué))。這一成果不僅推動了基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究的發(fā)展，還為藥物研發(fā)、疾病診斷等臨床應(yīng)用提供了有力支持。此外，AI還在基因編輯等眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大潛力，為醫(yī)學(xué)研究帶來了前所未有的機(jī)遇。
在醫(yī)學(xué)教育方面，AI的作用也不容小覷。AI能夠模擬各種臨床場景，讓醫(yī)學(xué)生、年輕醫(yī)生在虛擬環(huán)境中進(jìn)行操作，積累經(jīng)驗(yàn)并提升應(yīng)對復(fù)雜情況的能力。同時，AI技術(shù)的不斷發(fā)展，也為醫(yī)學(xué)院校的課程和專業(yè)設(shè)置帶來改變，促進(jìn)了醫(yī)學(xué)專業(yè)與其他學(xué)科的融合，為未來醫(yī)療行業(yè)的智能化發(fā)展奠定基礎(chǔ)。
特別值得關(guān)注的是，近期，許多醫(yī)療機(jī)構(gòu)紛紛在內(nèi)部系統(tǒng)中部署了DeepSeek，有的還嘗試?yán)盟_發(fā)更多的應(yīng)用場景。
大模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用雖然給醫(yī)生的醫(yī)教研等工作帶來了諸多便利，但也帶來了一些需要我們正視的問題。
醫(yī)學(xué)領(lǐng)域知識、技術(shù)等更新迅速，但大模型的動態(tài)更新存在延遲，可能影響其在臨床中的適用性。
海量數(shù)據(jù)是大模型重要的“能量來源”，但醫(yī)療數(shù)據(jù)相對分散且存在孤島現(xiàn)象，部分?jǐn)?shù)據(jù)不完整、標(biāo)注不準(zhǔn)確，可能影響模型分析和判斷的準(zhǔn)確率。
盡管大模型在常見病和部分影像分析中表現(xiàn)出色，但在處理復(fù)雜、疑難病癥時，仍有賴于醫(yī)生的豐富經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷。
另外，在醫(yī)療場景中需要處理大量敏感的患者數(shù)據(jù)，盡管大模型采用了一些加密技術(shù)，但數(shù)據(jù)安全和患者隱私保護(hù)仍是亟待解決的問題。
大模型在實(shí)際應(yīng)用場景中推理過程復(fù)雜，存在一定的“黑箱”特性。在醫(yī)療決策中，醫(yī)生往往需要明確的邏輯依據(jù)進(jìn)行判斷并向患者進(jìn)行解釋說明，而“黑箱”特性可能引發(fā)信任危機(jī)。
醫(yī)學(xué)關(guān)乎人類的生命健康，責(zé)任問題不容忽視。當(dāng)AI輔助診斷或治療出現(xiàn)失誤時，目前責(zé)任歸屬尚不明確，甚至可能會帶來法律及倫理方面的問題。
面對AI帶來前所未有的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，除了主動地?fù)肀录夹g(shù)，醫(yī)生還應(yīng)保持理性思考。AI只是一種工具，而不是“偷懶神器”。AI雖然以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和輔助決策能力，能為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域提供巨大助力，但它仍無法替代醫(yī)生的專業(yè)判斷和人文關(guān)懷。醫(yī)生在臨床、科研、教學(xué)中使用AI時，還應(yīng)結(jié)合自己扎實(shí)的專業(yè)基礎(chǔ)和豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，對AI提供的信息進(jìn)行批判性思考和理性分析。
此外，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展日新月異，對于疾病的認(rèn)識在不斷發(fā)展，新的治療方法在不斷涌現(xiàn)，這些都需要醫(yī)生不斷學(xué)習(xí)，更新自身的知識儲備，才能更好地應(yīng)對復(fù)雜的醫(yī)療問題。
在這個AI與醫(yī)療深度融合的時代，醫(yī)生需要擁抱變革，更要理性前行。
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