AI赋能医疗产业
编者按：本文来自微信公众号 元宇宙之心MetaverseHub（ID：MetaverseHub），作者：MetaverseHub，微新创想经授权转载。医疗健康一直是社会关注的焦点话题，当前这一领域正面临诸多挑战，如医疗成本持续攀升、全球性流行病威胁等，而脑机接口等AI技术的突破有望为医疗领域带来创新解决方案。对于科幻爱好者而言，脑机接口或许并不陌生，它本质上是一种实现人脑与外部设备或系统直接通信的技术。这一概念曾只存在于科幻作品中，如今却正逐步走向现实应用。
从治疗癫痫、帕金森等神经系统疾病，到提升认知能力等应用场景，脑机接口技术已在医疗领域展现出巨大潜力。但这项技术只是”AI+医疗”领域的冰山一角，更多AI创新正在重塑医疗行业格局。
应用分支
基因科学
“AI+医疗”的重要方向之一是基因科学。基因科学作为研究生命基本单元——基因的结构、功能与变异的学科，与AI结合将产生革命性影响。AI通过大数据分析和机器学习，能够帮助基因科学家发现新的基因变异与功能、设计创新基因编辑工具、预测基因编辑效果与风险，并优化基因治疗方案。未来若基因科学取得重大突破，人类甚至可能捕捉动植物的情感波动（非公式性变量），将这些数据植入AI系统，从而解决动物语料库不足、语义模糊等问题。目前已有PrimateAI-3D等先进AI神经网络，能从233种灵长类动物基因变异中精准预测患者致病基因突变。
临床诊疗
在临床诊疗领域，AI技术正帮助医疗工作者应对诸多挑战。OpenAI创始人奥尔特曼曾表示：”医疗行业前线工作者不会等待——他们正在使用GPT-4，甚至可能已经在使用了。”GPT-4等AI技术充分发挥语言模型优势，能高效处理医学文献、临床病历等海量文本信息。基于GPT-4的临床数据分析，可为医生提供更可靠的诊断依据，显著降低治疗过程中临床恶化的风险。未来这些AI技术将为临床医学研究提供更丰富的数据资源，推动整个医疗行业持续进步。
医疗器械
目前AI在临床决策支持方面展现出巨大潜力。AI算法通过分析海量患者数据，帮助医疗专业人员做出更明智的护理决策，其性能已超越传统的MEWS预警评分等工具。在诊断领域，AI在医学影像分析方面应用广泛。美国食品和药物管理局已批准近400项用于放射学领域的人工智能算法。每年医院进行的36亿次成像手术产生的大量数据中，约97%尚未被有效利用。机器学习使医疗工作者能够构建、索引和利用这些信息，实现更精准的诊断。AI在辅助医疗保健提供者获取洞察力、改善健康结果方面前景广阔，旨在强化而非取代传统医疗服务，经过审慎设计的AI实施为临床护理带来无限可能。
尽管在安全性、监管和伦理方面仍存在诸多问题，但AI在临床护理中的应用已进入快速发展阶段。未来五年，以人为本的AI设计将成为最大潜力所在。
医药研发
将新药推向临床试验需要整合海量数据，包括分子化学成分、研究论文和患者信息等。在AI大模型创新浪潮推动下，生物医药产业迎来新一轮发展机遇。2022年辉瑞与以色列AI公司深化合作；阿斯利康扩大与benevolentai的合作；赛诺菲与Exscientia、Insilico Medicine达成多项协议。麦肯锡估计全球近270家公司正从事AI驱动的药物研发，主要集中在美国，西欧和东南亚也形成研发中心。截至目前，AI药物开发已投入数十亿美元，并取得显著成果。针对淋巴癌、炎症性疾病和运动神经元疾病等设计的AI药物正在人体试验阶段，这些创新药物有望更快进入市场，为患者带来福音。
关注焦点
脑机接口
上个月，埃隆·马斯克的脑机接口初创公司Neuralink实现重要突破——美国FDA批准其首次人体临床研究。NIH前神经工程项目主任基普·路德维希估计，Neuralink的BMI设备商业化仍需10年时间。脑机接口技术通过电极等传感器监测大脑神经信号，将其转化为控制外部设备的指令，主要应用于辅助医疗、交互娱乐、通信控制等领域。在医疗领域，该技术可帮助残疾人士控制假肢、轮椅等设备，恢复行动能力。脑机接口工作原理涉及非侵入性无线采集和侵入性植入设备两种方式：前者通过头皮电极采集脑电图信号，后者将电极或芯片植入大脑直接采集神经元活动。米哈游投资上海交大附属瑞金医院脑病中心合作开发脑机接口技术，显示该领域已成为国内外科技行业焦点，医疗领域是其主要应用场景。
重大疾病治疗
脑机接口在治疗重大疾病方面展现出独特价值。通过”脑-脊髓”接口技术，瘫痪患者有望重新站立行走。洛桑联邦理工学院研究人员开发的BSI技术将大脑与瘫痪者脊髓运动控制区域连接，帮助神经恢复。患者Oskam通过传感器脉冲刺激实现独立行走，即使关闭传感器也能拄拐杖行走。得克萨斯大学奥斯汀分校开发的语义解码器系统，可将大脑活动转化为连续文本，为中风等疾病导致语言障碍的患者提供沟通新途径。该系统部分基于类似OpenAI ChatGPT的变压器模型，展示了跨学科研究改善患者生活的强大力量。AI”相面”技术结合面部特征识别与基因检测，能加速遗传罕见疾病识别；通过语音样本分析，AI可将其与轻度认知障碍或早期阿尔茨海默病关联，这些应用都显示出AI在疾病早期诊断方面的巨大潜力。
歧视与不信任
随着医疗工作者和公众对AI的关注增加，种族主义、性别歧视等不公平现象开始渗透医疗卫生系统。研究表明，美国临床医生对白人患者和有色人种患者的护理存在差异。算法训练过程会复制和巩固历史偏见，国外已出台专门法规约束AI医疗系统中的歧视问题。但过度监管引发新不信任，部分医生担心法律风险而选择放弃AI技术。GE HealthCare调查显示，公众对AI医疗应用存在较大不信任。除了算法歧视和法律风险，临床医生还面临AI技术培训不足的问题。
结语
AI的双重性体现在其正向效用与潜在风险上。平衡发展需要人类审慎使用和规范引导。世界卫生组织数据显示，到2030年全球可能面临1000万医疗卫生工作者缺口，同时14亿人将达60岁以上。人口老龄化与医患矛盾突出，AI能减轻医生重复性工作负担，使其专注患者护理，同时提高就医效率、降低治疗成本。近年来AI影响已波及各行各业，吸引大量创新者。虽然难以评判AI对哪个行业影响最大，但急诊室和重症病房的实践证明，健康价值远超任何财富与虚名。这或许正是科技对人文关怀的终极意义。本文为专栏作者授权微新创想发表，版权归原作者所有。文章系作者个人观点，不代表微新创想立场，转载请联系原作者。如有任何疑问，请联系http://www.idea2003.com/。