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螞蟻上線100余個AI醫療智能體,“AI醫生”靠譜嗎?

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近期,螞蟻集團重磅推出多款AI智能體,這些智能體具有問診病人的能力,因而被大眾親切地稱作 “AI醫生”。無論是在國內,還是遠在大洋彼岸的美國,醫療AI正呈現出一片百花齊放的繁榮景象。該市場規模龐大,當中蘊含巨大的應用潛力。



據相關預測,到 2025 年,全球醫療數據容量將突破 175 ZT(zettabytes)。在全球范圍內,醫療健康數據正以前所未有的速度急劇增長。面對如此海量的數據,若想從中挖掘出高價值洞見,AI 無疑成為關鍵助力。此外,病人數量的持續攀升、醫療健康系統對效率的追求、慢性病患病率不斷走高,以及個性化醫療模式的推廣,諸多因素共同構成了醫療 AI 普及的強大助推力。

一份報告指出:“在亞太地區,中國、印度等國家的醫療 AI 取得顯著進步,這主要得益于政府的大力扶持以及科技的迅猛發展。” 中國不僅是全球醫療 AI 領域最大、增長最為迅速的市場之一,其相關技術更是日新月異,與 AI 應用相關的投資也在快速增長。

除了行業巨頭阿里、華為,眾多 AI 醫療公司正在默深耕、發力。其中包括醫渡科技、睿智醫藥、泓博醫藥、鷹瞳科技、萬東醫療、微創機器人、潤達醫療、平安好醫生、衛寧健康、久遠銀海等企業,它們正以獨特的方式為醫療 AI 添磚加瓦。

螞蟻的醫療布局

螞蟻集團對外公布,支付寶應用內現已上線近 100 個 AI 醫療智能體。這些智能體的開發依托于中國頂尖醫療專家的深厚經驗,可以為用戶提供優質服務。用戶既能通過文字、語音與 AI 醫療助手展開交流,還能上傳個人醫療報告,由 AI 進行專業分析。在必要時,AI 甚至能協助患者完成線下預約,確定會診時間。

此次上線的智能體均具備特定領域的專業知識,尤其是腫瘤與慢性疾病方面的知識。所有智能體均構建于螞蟻集團醫療 AI 基礎模型之上,且每個智能體都由醫生專屬團隊精心訓練而成。

鑒于這些 AI 智能體獲得了醫生的認證,因而能夠提供權威可靠的醫療建議與指導,同時還能幫助患者獲取更專業的幫助。

近年來,螞蟻集團持續深耕醫療健康業務。例如,今年 1 月,螞蟻集團成功收購在線醫療咨詢平臺 Haodf。基于此項交易,螞蟻集團推出一款 AI 醫生助手,該助手能夠協助 Haodf 平臺上的 29 萬名醫生處理各類事務,如管理醫療記錄。

今年 3 月,螞蟻集團對醫療 AI 解決方案進行重大升級,并開發出基于醫療 AI 模型打造的即插即用型 AI 服務器。該服務器內置 AI 芯片,形似 “一體式” 機箱,對于一些技術資源相對匱乏的企業而言,借助這一服務器,它們能夠迅速推出大語言模型應用程序。

據介紹,螞蟻醫療 AI 解決方案是由阿里云、蘋果、中國電信、華為等企業攜手開發的,該方案支持醫療機構在本地部署 AI 模型。

值得一提的是,今年 2 月,華為也與上海瑞金醫院展開合作,推出一款大語言 AI 病理模型,此模型能夠輔助醫療人員診斷癌癥。

AI醫生可靠嗎?

以色列特拉維夫大學最近在一份報告中表明,針對常見疾病的診斷及治療建議環節,AI 醫生展現出了比人類醫生更為出色的表現。在68% 的案例里,AI 與人類醫生的得分持平;21% 的案例中,算法得分超過人類醫生;僅有 11% 的案例,人類醫生給出的建議更勝一籌。

然而,AI 是否會徹底取代醫生呢?答案恐怕是否定的。不過,在不遠的將來,算法勢必會在醫療決策中占據更為關鍵的地位。它能夠將數據清晰呈現于醫生眼前,助力醫生更快做出決策,同時減少人為失誤。

當然,在診斷與治療過程中,怎樣更好地應用 AI,以及在醫療領域如何實現 AI 與人類知識的深度融合,目前仍存在諸多疑問需要回答。

據《連線》雜志報道,美國心臟外科醫生兼電視主持人穆罕默德?奧茲(Mehmet Oz)在近期表示,人工智能或許比一線醫生更為優秀。奧茲告訴員工,如果患者因糖尿病就醫,美國醫生每小時的診療費用約為 100 美元,而借助人工智能診療,每小時僅需 2 美元,這會使得更多患者傾向于選擇 AI。

近年來,醫療 AI 領域不斷傳來喜訊。例如,今年 3 月,劍橋大學發布一款能夠加快乳糜瀉患者診斷速度的 AI,該 AI是用4000 多張醫療影片訓練出來的,診斷準確率與病理學家不相上下,但得出診斷結果的速度卻快得多。同月,Akido Labs 推出了 AI 系統 ScopeAI,目前已開始為紐約網約車司機提供診斷服務。

盡管如此,由于 AI 醫生尚屬新生事物,在其發展進程中仍面臨諸多挑戰。比如,AI 工具至今難以與現有工作流程相融合,這導致它還無法帶來革命性影響,“最后一公里” 的診斷難題亟待解決。此外,如果 AI 出現誤診并導致嚴重后果,責任該由誰來承擔?醫生們可能會將 AI 誤診引發的任何責任歸咎于開發者,而 AI 公司或許會強調,最終的治療決策是由醫生做出的。

阿里 AI 智能體同樣需要直面上述問題,尤其是誤診問題。很顯然,阿里似乎只想提供一個平臺,由背后的醫生團隊負責運營智能體,阿里此舉或許也是為了規避潛在糾紛。(小刀)

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