人工智能正在將臨床診療方式從經驗醫學轉變為由數據驅動。從影像識別、病理分析到手術機器人，AI的發展正在推動個性化治療的發展，掀起一場“智能醫學”的變革。

但這并不意味著我們不再需要有經驗的醫生，而是在AI的賦能下，更多的年輕醫生利用技術也能提升診療水平，整個醫療價值鏈也將被重塑。

AI能精準診斷冠心病嗎

人工智能等新技術的飛速發展，正在悄然改變社會和人們的生活，在醫學領域亦是如此，新技術為臨床診療和科學研究帶來了新視野，也已經產生了不少突破性的成果。

“原本依賴醫生經驗與感覺判斷的部分，在智能化與數字化的輔助下，邊界也沒有那么絕對了。”中國科學院院士、復旦大學附屬中山醫院樊嘉教授在《在科技變革中，成為不可替代的你》一文中寫道。

樊嘉表示，數字孿生醫生已逐漸成為中山醫院醫療團隊中的重要成員——這些“數字分身”會對“生物人醫生”原型進行建模與仿真，而不僅僅是知識結構的復制和經驗疊加。

他告訴第一財經記者，這些“數字醫生”有些已經成形，例如“小葛”醫生和“小白”醫生，分別代表了中山醫院心內科葛均波院士及呼吸科白春雪教授的“分身”。

“這些AI醫生能代理完成問診、患者教育、科普宣傳、專業授課等任務，甚至通過分析患者醫療數據、模擬病情進展、預測治療效果，實現知識的融合與迭代。”樊嘉說道。

如今，在上海頂尖的三甲醫院內，人工智能的相關應用開發已經成為各個科室的首要任務之一。復旦大學智能醫學研究院院長、中山醫院朱同玉教授告訴第一財經記者，他所在的腎臟移植科正在開發一個人工智能平臺，該平臺匯聚大量的病例分析和學術文獻，有望成為未來全科室的“最強大腦”。

近年來，各大醫院也在紛紛探索人工智能的落地場景，包括AI醫療大模型、手術機器人等技術成果已經在醫院進行商業化應用部署。

在冠心病診斷方面，目前在臨床中較多采用冠脈CT血管成像（簡稱：冠脈CTA）作為評估冠脈疾病的無創性方法。CTA可清晰顯示冠狀動脈形態，判斷血管狹窄、堵塞情況，但該檢查方法無法直接評估心肌是否缺血及缺血程度，診斷結果更依賴醫生個人經驗，如遇缺乏經驗的醫生，易出現錯診、誤診等情況，導致錯過最佳的冠心病治療時機，嚴重時甚至攸關生死。

“這就好比能看到道路（血管）有沒有堵塞，但不知道因為道路擁堵，道路兩側居民的出行究竟受到了多大影響，是稍有延遲，還是完全無法出門（心肌狀態）。”上海市第一人民醫院放射科主任張佳胤在近期發表在《Radiology》上的一篇論文中寫道。

為精準評估心肌血流狀況，上海市第一人民醫院聯合相關企業研究人員開發并驗證了一款可自動量化心肌血流狀況的CT心肌灌注成像深度學習模型，輔助醫生準確診斷患者心肌缺血程度，幫助醫生預判患者發病幾率，進而制定個性化治療方案。

據介紹，該模型通過量化心肌血流量和缺血心肌體積百分比預測缺血心肌。研究團隊還發現缺血心肌體積百分比指數與心血管不良事件（MACE）之間的緊密聯系，在預測冠心病患者發病幾率時，為醫生提供極具價值的量化指標，并對高風險患者及時干預，改善患者的預后情況。

我國冠心病患者人數超過1000萬。冠心病發病成因是患者血管動脈粥樣硬化，使心臟血管變窄或堵塞，導致心肌缺血，進而引發心絞痛、心肌梗死等病癥，若搶救不及時將會危及生命。因此，在冠心病診斷過程中，精確評估血管狀況和心肌缺血程度尤為重要。

專家表示，目前，CT仍然是冠心病診斷的“常規”操作；AI技術已經開始融入包括血管內超聲等診斷系統，但仍需要進一步完善。

就在今年兩個月前，一款能夠輔助血管評估、血流儲備分數（FFR）和舒張期無充血比率（DFR）測量，以及快速回撤技術的多模態血管內超聲（IVUS）診斷系統在復旦大學附屬中山醫院等6家醫院同步展開了全國首批臨床應用，為醫生提供血管內部更清晰的成像以及準確的病變定位和測量信息。

千里之外也能手術，科幻照進現實

AI不僅在疾病診斷方面展現出潛力，也正在手術過程中發揮作用。與5G等技術相結合，AI手術機器人成為各大醫院爭相布局的“神器”。

自去年5月，中國科學院院士、復旦大學附屬中山醫院心內科主任葛均波教授實施了國內首臺遠程泛血管介入機器人輔助PCI（經皮冠脈介入）手術，成功救治一名5200公里外的新疆患者以來，AI機器人輔助的遠程手術正在治療越來越多的患者。

“很多年前，我們看到美國的醫生坐在手術室外，手里端著咖啡，只需要動動遙控操縱桿，一臺手術就能輕松完成了。”葛均波對第一財經記者表示，“我們為這一天的到來暢想了很久，如今終于變成了現實。”

“技術打破了空間距離，讓手術突破了地域和環境的限制。”中國工程院院士、上海交大醫學院附屬瑞金醫院院長寧光上個月在瑞金遠程手術智聯中心（Rui Surgery）成立儀式上表示。瑞金醫院微信公眾號報道了這場發布儀式。

4月22日，在瑞金醫院的報告廳內，五塊顯示屏同步連接著福建三明、云南迪慶、江西瑞金、海南博鰲和上海嘉定五地醫院，遠隔千里的瑞金醫院專家們通過Rui Surgery平臺，隔空操控手術機器人，實施胰腺、肝膽、泌尿、胃腸等高難度手術。

“我們把手術操作從傳統的手術室中解放出來，醫生可以不穿手術服，不用奔赴萬里，直接在遠程手術智聯中心完成手術。”寧光在發布會上說道，“這不僅僅是一個技術突破，而是外科手術史上的一次里程碑。”

暢想未來，寧光認為，借助AI技術，醫生將不再局限于手術室，而是可以在辦公室，飛機或高鐵上，任何只要有網絡的地方，都能通過遠程手術平臺為患者提供醫療服務。

不僅如此，借助AI技術，如今醫生已經能在手術前預演整個手術的過程，并預測手術結果——科幻畫面正照進現實。

當肝臟內部血管與膽管縱橫交錯，選擇何種術式、如何精準切肝？面對這一難題，一款“肝臟智能手術規劃系統”可利用AI算法支持三維重建，將2D影像轉化為全息肝臟模型，并通過AI自動標記轉移灶的坐標。不到5分鐘，模擬手術結果自動生成。

今年3月，在復旦大學附屬中山醫院口腔頜面外科手術室內，科室主任季彤教授演示了一場“AI AR”皮瓣移植術。這是一場高難度的手術，過去只能憑借醫生的經驗來判斷，但借助“外科手術智能體”（AI agent），整合患者影像多模態數據，通過重建分割患者血管及相鄰軟硬組織，可以精準地模擬手術效果。

手術可視化正在改變治療范式。季彤介紹稱，醫生無需佩戴AR眼鏡，裸眼就能根據軟件重建的3D模型，“透視”原本隱藏在肌肉組織中的血管，快速精準地勾勒手術區域，并定位到皮瓣的穿支血管，提高皮瓣制備的精準性、安全性，最終高效地完成手術。

這只是中山醫院打造的“智能體”之一。在放射科，“放射智能體”也在研發中——曾經一張影像診斷可讀出的信息有限，如今37種胸部CT常見病種和異常可以“一掃多查”，信息容量呈幾何倍數增加，完成真正意義上的多模態數據呈現。

朱同玉對第一財經記者表示，器官移植AI軟件“易知”已經在中山醫院腎臟移植科室初步應用，成為器官移植醫生的得力助手，也是患者24小時的隨身健康管家。

他認為，從AI診室到AI醫院，未來通過手術智能體、治療方案智能體等系統，將實現“1個醫生 N個智能體，服務N個患者”的場景，有助于大幅提升診療效率，同時降低醫療成本。

“通過大量臨床病例的數字治理，建立以個人為中心的數字健康檔案PHIS系統，融合院內院外健康信息，可以發現傳統研究手段無法發現的內在臨床規律，從而指導臨床用藥，提升患者的長期存活率。”他說道。

今年上半年，中山醫院心內科也推出了國內首個心血管AI模型“觀心”（CardioMind）測試版，這一模型未來將成為中山心內科每一位醫生的助手，深度參與疾病的診斷和治療。

未來，人工智能還有望在整個智慧醫院的建設方面發揮優勢。上海市胸科醫院院長侯旭敏教授向第一財經記者介紹稱，胸科醫院正在以AI落地應用為導向，聯合多家企業合作研發醫療創新新場景。

侯旭敏演示了數字孿生ICU（重癥監護室）的新場景，基于數字孿生技術，可實現ICU生命體征監護 診療提示，通過整合多模態數據，構建患者專屬的數字孿生體，從而實時監測患者生命體征；此外，通過模擬推演治療方案，還能預測未來患者病情的發展趨勢。

AI將成為“基因遺傳咨詢師”

專家表示，在一定程度上，人工智能縮小了人與人個體間的能力差距，在所謂的“AI平權”之下，精英與大眾的界限變得模糊；同時，AI也在不斷刷新人類可被替代的職業版圖，并引發AI醫療的倫理問題。

在美國斯坦福大學醫院，AI已經開始參與胰腺癌MDT（多學科診療）會診，并推薦實驗性的療法。值得關注的是，當AI的意見與大部分專家意見沖突時，專家團隊通過投票的方式決定是否采納AI的方案——這反映了AI參與診療過程中的倫理問題，在采納AI治療建議的時候，應建立風險-收益量化評估標準。

在美國頂尖診所Mayo Clinic（妙佑國際），每個診療組包含一名主治醫師、一名AI系統工程師和一名倫理顧問，共同決策復雜病例。

對此，樹蘭醫療集團總裁鄭杰對第一財經記者表示：“我看到一個趨勢，AI參與MDT會診的時代將加速來臨。AI能夠在跨學科、更大范圍內尋求醫療解決方案，未來在MDT會診過程中，AI的反饋意見將越來越受到重視。”

鄭杰正推動AI在樹蘭醫療全方位落地的系統架構和深度部署。他表示，在美國，AI參與MDT會診，已經針對疑難重癥、罕見病、腫瘤等個性化靶向治療等方面展現出優勢，充當了所謂的“遺傳咨詢師”的一些職能—這是指專門從事遺傳學咨詢的醫療專業人員，他們通過分析基因檢測結果、評估遺傳疾病風險，參與精準醫療建議。

“現在即便在國內的大型醫院里，在醫學生階段就學習過基因組學等多組學知識的專家還是很少。”鄭杰表示，“目前很多醫院在涉及基因分析的業務時，很多時候都是由第三方實驗室機構來給出，很少在院內做。但這種能力以后對于大型綜合性醫院來講，是必須要自身具備的，就好比醫院的影像科、病理科一樣，不可或缺。”

“AI MDT會診的本質，不是用算法替代人類專家的智慧，而是通過AI的廣度記憶能力、搜索能力與推理能力，與人類的臨床經驗深度融合，讓每個復雜病例都能獲得最優解。”他補充道，“當AI將多學科、多模態數據編織成精準的決策網絡和工具助手時，醫生可以從信息過載中解放出來，回歸到醫學的本質，與患者更多地進行交流，做更有溫度的醫生。”

在談及“當遇到醫生和AI意見不一致的情況該如何處理”時，復旦大學附屬中山醫院副院長錢菊英教授對第一財經記者表示：“AI大模型還不是醫療行為的執行者，AI醫生也無法承擔醫療責任，醫生對醫療行為負有法律責任。”

她同時強調，臨床上對醫生亞專科的分工越來越細，專科醫生的知識也具有一定的局限性，因此AI能夠輔助醫生提高診療質量。

一些專家認為，AI模型的能力對于醫生而言，就好比是自動駕駛對于司機的作用。醫院加速構建AI模型的目標，就是為了打造醫療領域的“自動駕駛”系統。

“與開發自動駕駛系統的原則一致，在構建AI醫療模型時，比技術更重要的，是守住生命至上的底線。”寧光在談到瑞金的AI病理大模型時說道，“我們只用經得起驗證的技術。”

葛均波也強調在使用AI技術時愈發凸顯的倫理問題，例如醫療數據安全。“技術的發展速度遠遠超前于監管的速度，如何為AI診療制定倫理方面的規范，是我們當前面臨的重要課題。”他對第一財經記者表示。

在葛均波看來，訓練AI模型的目標是“教會AI像頂尖醫生那樣思考”。他強調，AI不會取代醫生，但能讓醫生超越人類雙手的物理極限——這才是AI推動醫學進步的真正意義。

一位心內科專家告訴第一財經記者：“AI醫生面臨醫療安全和倫理方面的問題，且缺乏人類醫生的直覺、情感，在跨學科復雜問題的處理以及提供多元化解決方案方面也缺乏經驗，但AI醫生也是人類醫生最全能、最不知疲覺且最具執行力的幫手。”

上述專家認為，無論AI和手術機器人發展多快，都只是醫生的“超級助手”；而AI的最大價值，是讓醫生重新成為醫生。“在醫療服務中，那些需要同理心、涉及創造力和道德判斷的部分，始終需要人類醫生來主導。未來的醫療體系不會是機器取代人，而是用機器解放人，讓醫生從重復勞動中解脫。”

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