在硅谷的咖啡厅里，程序员们正用AI生成毕加索风格的虚拟画作，直播间的主播指挥着数字人24小时卖货，社会化媒体上，不知道第几个AI生成的马斯克中国学徒正在大谈算力革命。当全球长期资金市场为AI的花拳绣腿亢奋时，华尔街的叛逆女王凯西伍德默默按下了医疗AI的启动键这位被称作女版巴菲特的方舟投资掌门人在最新报告中掷地有声：“医疗保健是AI最被低估的应用，没有之一”。
这个判断背后藏着一组令人震撼的数字：人类体内37万亿个细胞正等待着被AI测序，而AI药物研发引擎已经将新药上市时间从马拉松式的13年压缩至8年，研发成本更是断崖式下降4倍。想象一下，当传统药企还在实验室里盲人摸象般筛选化合物时，AI系统已在数字宇宙中模拟了千万次分子对接，就像AlphaGo在棋盘上预演了所有可能的棋局。
首先来看影像诊断方面。医学影像技术(如X光、CT、MRI、超声等)一直是医生用来诊断疾病的核心工具。然而，传统的影像解读依赖于医生的经验和直觉，容易受到人的因素的影响，导致诊断错误或遗漏。AI影像技术则利用深度学习算法，特别是卷积神经网络(CNN)等技术，自动分析和解读医学影像数据，辅助医生进行更精准的诊断。
图像分析与识别： AI能够在一定程度上帮助识别影像中的异常结构，如肿瘤、骨折、炎症等，并与正常影像作对比，提前发现潜在的病变。
自动化分割： AI能自动划分影像中的不一样的区域，提取出关键信息，减少医生的工作负担。
病变分类与预测： AI不仅仅可以识别异常，还能够最终靠对比大量病例数据，预测疾病发展的新趋势或预估患者病情的变化。
在这方面，国内公司已经推出了众多产品。据国盛证券整理，AI 诊断上：华大基因在基因检验测试领域推出 NGS 实验室整体解决方案 Geline 灵曦、基因检测大模型 GeneT、遗传病智能化解读工具 GBI ALL；万东医疗打磨 AI 影像技术，通过万里云平台推出“妙笔”等 AI 产品；明月镜片已上市 sasky 智能眼镜，并积极与另外的品牌合作研发智能眼镜；热景生物推出数字智能 AI 诊断模型C-GALAD Ⅱ肝癌风险预警模型；鹰瞳科技形成了眼底视网膜 AI、近视防控 AI、视觉训练 AI 的医疗 AI 产品矩阵。
其次在药物研发方面，AI更是能大显身手。有必要注意一下的是2024年，诺贝尔化学奖授予了三位在蛋白质结构预测领域的科学家，其中两位因开发AlphaFold而获奖。AlphaFold是解决蛋白质结构预测问题的AI工具。蛋白质是人体细胞、组织的重要成分，蛋白质结构是药物研发的重要起点，大多数药物研发都基于蛋白质结构可以进行理性设计。AlphaFold证明了AI和计算技术在生物医药领域的潜力。近两年，大模型GPT等技术的发展更是给生物医药行业带来了新的可能。
据科技媒体Tech Emergence统计，AI技术每年可为制药行业节约高达260亿美元的研发成本。根据波士顿咨询2024年发布的研究，AI生成的药物分子在I期临床试验中，成功率高达80%～90%，高于50%的历史中等水准。尽管业界有一部分声音曾质疑AI在制药领域的应用前景，但如今，在药物研发环节，从最早的靶点识别，到化合物发现、临床前研究、临床研究，再到上市后的安全性监管和市场推广等，每个领域都有企业在进行与AI相关的研究。
国内公司方面：信立泰与 AlphaMol 合作利用 AI 推进药物研发； 丽珠集团投资 AI 药物设计技术研发商英飞智药； 皓元医药已与多家 AI 制药公司形成战略合作，与德睿智药合作的合成预测平台可实现小分子合成路线预测；东阳光长江药业在药物发现阶段融入了华为云盘古药物分子大模型。
最后AI更是能让优质医疗资源向基层延伸。长期以来优质医疗资源过度集中是国内医疗机构的一个普遍问题。具体来看，在需求端，国民“看病难”尚未得以解决，中国医疗行业的核心问题，仍在于医疗资源分配不平衡的结构化矛盾，医疗需求集中在基层，医疗人才和医疗资源却聚集在城市中的大医院。面对这一问题，传统的解决思路是继续增加现有资源的供给，如增加政府投入，开办医院，增加医生培训，包括前端的医学院扩招等。
但这种模式的缺点也很明显，包括资源总量的有限性和区域差异。另一种解决思路就是依靠技术，抓住技术变革的特定时期，推出一种新的工具，对医疗领域产生爆发性的改善。好比一个高速公路开通以后，一下就能把运力增加几十倍。依靠技术创新才是解决当下医疗资源问题的可行路径。自古以来医疗领域就是技术的集成地，只不过现在技术或者说产品越来越具有取代人的权重和份额，而且是颠覆性的。
目前来看，AI技术或许将有利于解决这一问题，助力医疗平权的实现。例如AI影像技术的普及有助于将优质的医疗服务推广到资源匮乏的地区。尤其是在偏远地区，由于缺乏专业放射科医生，AI可当作重要的辅助工具，提供远程诊断服务，缩小城乡医疗差距。
医疗信息化方面，美年健康与华为合作推出健康管理 AI 机器人“健康小美”，已在杭州、南京、宁波、苏州等地区开展了试运营工作；润达医疗与华为云合作推出良医小慧，截至 2024H1 累计为 60 余家医疗机构提供数字化智慧医疗解决方案服务。
对于AI 在医疗领域的应用，乐观主义者认为AI技术蕴藏着巨大的潜力，有望明显提升医疗服务的效率与质量。悲观主义者认为，如果这些先进的AI工具优先用于服务经济条件优越、健康情况较好的群体，可能会进一步加剧医疗不平等现象。
但我们同样怀抱着一个鼓舞人心的愿景：AI可成为推动医疗保健普惠化的强大驱动力，实现社会广泛呼吁的医疗资源的平等分配。
想象一下，一个患有长期疾病的患者，其所经历的诊疗过程是何等复杂。在这一漫长的旅途中，每一步都充满了可能会影响治疗效果的变量：患者的语言沟通和读写能力，他们在错综复杂的医疗系统中找到恰当的服务与帮助的能力和意愿，医护人员的个人偏见以及针对患者病情的医学知识储备限制。
反观医护人员，他们也面临着一系列的挑战，包括如何整合这些错综复杂的背景因素，为每一位患者量身定做出高效又便于执行的治疗方案。那些来自复杂或弱势社会背景的患者，往往更容易面临医疗服务不足或疗效不佳的结果。
因此，这场医疗革命最动人的章节，不是算法战胜人类，而是当AI看懂X光片时，一位位患者终于不必揣着CT片跨省求医。正如北京协和医院正在测试的AI系统，在给出诊断建议前，会先评估患者的交通成本和经济承受力这才是技术普惠最温暖的打开方式。医疗AI的终极使命，是让每个生命都能平等地获得被治愈的可能。
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