中新網(wǎng)北京3月10日電(趙方園 王慶凱)今年的政府工作報(bào)告提出，“持續(xù)推進(jìn)‘人工智能+’行動(dòng)”，如今，AI醫(yī)療作為一個(gè)重要探索方向，正在從輔助診斷、疾病管理向更深入的領(lǐng)域延伸。今年全國(guó)兩會(huì)期間，多位代表委員就“AI+醫(yī)療”應(yīng)用潛力、應(yīng)用規(guī)范等建言獻(xiàn)策。
全國(guó)人大代表、中國(guó)工程院院士張伯禮認(rèn)為，以DeepSeek為代表的深度推理大模型將賦能醫(yī)藥工業(yè)，為制藥企業(yè)帶來研發(fā)、生產(chǎn)、流通和終端消費(fèi)等全鏈條的質(zhì)量提升。同時(shí)，深度推理大模型與上游供應(yīng)商和下游用戶的相關(guān)系統(tǒng)對(duì)接后，制藥企業(yè)可以合理、高效地利用大健康數(shù)據(jù)、醫(yī)療大數(shù)據(jù)等，制定更有針對(duì)性的研發(fā)方向和市場(chǎng)策略。
對(duì)于當(dāng)前AI技術(shù)的快速發(fā)展，全國(guó)政協(xié)委員、貝達(dá)藥業(yè)股份有限公司董事長(zhǎng)丁列明指出，“盡管AI在藥物研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊，但仍面臨一些關(guān)鍵挑戰(zhàn)，尤其是AI技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室研究到實(shí)際臨床應(yīng)用，仍然需要大量的驗(yàn)證和優(yōu)化。”
他認(rèn)為，AI正在并將繼續(xù)深刻變革生物醫(yī)藥創(chuàng)新領(lǐng)域，包括在靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)與驗(yàn)證、分子設(shè)計(jì)與優(yōu)化、臨床試驗(yàn)優(yōu)化、個(gè)性化治療與精準(zhǔn)醫(yī)療等方面，AI的應(yīng)用已經(jīng)帶來了顯著的突破，能大大提高新藥發(fā)現(xiàn)的效率，降低研發(fā)成本，縮短新藥上市周期。
談到人工智能與中醫(yī)藥，全國(guó)人大代表、步長(zhǎng)制藥副董事長(zhǎng)趙菁指出，將AI技術(shù)與中醫(yī)幾千年積累的知識(shí)寶庫相融合，并進(jìn)一步對(duì)其完善，會(huì)更大程度上賦能中醫(yī)藥傳承創(chuàng)新發(fā)展。“比如在新藥研發(fā)方面，可加速AI驅(qū)動(dòng)的新藥研發(fā)，利用大數(shù)據(jù)模擬分析中草藥成分藥效與毒性，提升配伍篩選效率，縮短研發(fā)周期。”
近期，全國(guó)多家醫(yī)院官宣接入人工智能大模型，但同時(shí)，也有地方發(fā)文禁用AI處方。“人工智能+”應(yīng)用邊界在哪里？
全國(guó)政協(xié)委員、中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院腫瘤醫(yī)院主任醫(yī)師趙宏表示，AI不能代替醫(yī)生，但可以成為醫(yī)生很好的工具和助手。在未來，AI可能會(huì)發(fā)揮越來越重要的作用，我們非常鼓勵(lì)在技術(shù)上對(duì)它進(jìn)行前沿的探索性研究，但要真正應(yīng)用在人身上還是一定要謹(jǐn)慎。
“隨著AI的出現(xiàn)，科技發(fā)展很快，很多醫(yī)院引入了DeepSeek大模型，我們的鄉(xiāng)村醫(yī)生也可以使用。”全國(guó)人大代表、好醫(yī)生藥業(yè)集團(tuán)董事長(zhǎng)耿福能在調(diào)研時(shí)發(fā)現(xiàn)，過往由于基層醫(yī)療設(shè)備匱乏與人才斷層，導(dǎo)致“小病拖大、大病誤診”。AI下鄉(xiāng)，不僅有助破解基層醫(yī)療“老三樣”(聽診器、血壓計(jì)、體溫計(jì))的困局，還能引領(lǐng)基層診所數(shù)字革命。
“以往鄉(xiāng)村醫(yī)生診療手段局限，如今借助互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療，鄉(xiāng)村醫(yī)生可精準(zhǔn)判別疾病類型，用藥更具針對(duì)性。”他認(rèn)為，AI醫(yī)生的應(yīng)用，不僅能解決分級(jí)診療中的難題，還能推動(dòng)現(xiàn)代醫(yī)學(xué)與傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)的融合，形成統(tǒng)一的診療標(biāo)準(zhǔn)。
在耿福能看來，中醫(yī)藥的“治未病”理念還將因AI獲得科學(xué)化表達(dá)。“我們過去是看病，大模型出現(xiàn)后，未來就可以‘算病’了。過去中醫(yī)說治未病，實(shí)際上是通過面診等方式大概判斷會(huì)發(fā)生的病變，現(xiàn)在大模型病種集中的數(shù)據(jù)多了以后，它就可能推演出來以便于提前干預(yù)。”(完)