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上海领航：医学AI从探索到规范，在挑战中破局前行

上海将人工智能与生物医药确立为先导产业，着重强调AI在医疗等关键领域的深度应用，为医学AI的发展构筑了坚实的政策基石，指引着行业发展的明确方向。

年初，有海外“医生版ChatGPT”之称的“OpenEvidence”估值突破百亿，成为全球医疗AI领域当之无愧的标杆。而在国内，医学AI赛道同样热闹非凡，各类工具如雨后春笋般涌现。科技巨头凭借雄厚的技术实力、药企依托丰富的医药资源、创新企业带着独特的创新思维纷纷入局，共同推动着医学AI的蓬勃发展。

如今，医学AI工具的应用场景已广泛覆盖多个医疗环节。在影像辅助诊断中，它能帮助医生更精准地发现病变；临床辅助决策时，为医生提供全面的参考信息；智能病理分析让病理诊断更加高效准确；智能手术介入为手术操作带来更高的精准度和安全性；中医AI工具传承和创新着传统中医智慧；药物研发与精准医疗领域，AI更是发挥着不可替代的作用，加速新药研发进程，实现个性化医疗方案。

然而，层出不穷的医学AI产品也引发了人们的诸多疑虑。AI医生是否会像大模型那样出现“幻觉”，给出错误的信息？数据的安全性和可靠性能否得到保障？在实际操作中，是否存在系统失控的风险？医疗关乎每个人的健康与生命，容不得丝毫马虎。真人医生依靠多年甚至数十年的经验积累进行诊断，而AI医生仅需几秒就能给出结果，其可靠性着实令人担忧。有政协委员指出，目前医疗AI产品在伦理和应用安全等方面仍存在不少灰色地带，亟待规范和明确。

前不久，上海爱尔眼科医院副院长李勇在朋友圈分享了一个令人深思的案例。一位患者在白内障手术后擅自停滴眼药水，导致视力下降、角膜出现轻微褶皱。究其原因，竟是患者听信了AI“眼药水有副作用”的说法。这名患者还坚信，AI综合了众多专家的意见，比医生更权威。李勇医生解释道，“眼药水有副作用”是有特定前提条件的，比如长期使用含激素的眼药水，或者患者本身有相关禁忌症。而这位患者按照临床指南，在白内障手术后2周左右的康复期内，应使用抗炎和含激素眼药水，停用反而不利于伤口恢复。李勇医生强调，AI虽然能捕捉网上大量信息，但它无法分辨特定患者的症状和主诉，其建议不能凌驾于医嘱之上。

这并非个例。上海市政协委员、复旦大学附属口腔医院院长蒋欣泉也提醒患者，当前企业开放给公众使用的通用型AI工具，生成的内容不能作为实际的临床诊断和治疗方案。蒋欣泉委员还分享了一个案例，一位患者因口腔黏膜火辣辣、舌根长包块，通过AI搜索自查，怀疑自己患有恶性肿瘤，陷入了巨大的焦虑和恐慌。但到医院就诊后发现，只是患了黏液性囊肿。口腔诊断依赖视诊、触诊、叩诊、牙周探查等多种方法，而当前的AI助手往往基于概率或文本匹配生成建议，缺乏医学的严谨性和对个体情况的考量。简而言之，通用型AI的“智能”是通过全网爬取组合文字信息实现的，其网罗的知识受搜索限制，存在一定的滞后性。

AI在医学领域的应用已从概念阶段迈向实践，展现出巨大的潜力和价值。但前行的道路并非一帆风顺，数据安全、算法偏见、人机协同等问题亟待解决。在医学AI产品的研发和落地过程中，还存在着应用、理解、接受等方面的多样化偏差，产品统一交互、比较以及评价困难重重。此外，医学AI在部署过程中还面临着复杂的伦理挑战。因此，建立科学完备的规范与标准体系迫在眉睫。

然而，规范和标准的建立并非一蹴而就。就如同AI大模型依赖于海量规模的数据库，医学界在应用AI技术的探索和创新过程中，也在不断积累经验，为行业的健康发展奠定基础。在上海，不少三甲医院正积极探索“懂医学、会更新知识库、能识别患者问题意图”的专科类医学AI工具。

去年2月，复旦大学附属中山医院葛均波院士参与研发了国内首个深耕心血管专科的医疗大模型测试版，为心血管疾病的诊断和治疗提供了新的辅助手段。去年4月，仁济医院发布了国内首个泌尿专科AI助手，助力泌尿专科医疗水平的提升。去年11月，上海首个“胃肠多模态医学AI”在浦江医学人工智能大会亮相，它公开挑战三甲医生，在分析同一复杂病例后，其判断和治疗建议与专家团队总体相似，一战成名。

目前，这款备受瞩目的医学AI工具仍在不断测试和持续进化。上海人工智能实验室青年研究员张容肇介绍，医学数据团队对病例进行规整化和质检质控等操作，使病例更符合临床的诊疗规范和真实情况。所谓“多模态”，即这款AI工具既能读懂临床病例，也能分析胃肠镜报告、CT影像等。在“投喂”给模型的数据中，包含性别、年龄、主诉以及现病史、既往史、婚育史、家族史等“一诉五史”数据，这些都是标准结构化病历的必要字段。要教会AI读懂胃肠镜报告，不仅需要“投喂”几百份患者检查数据，还要进行大量的人工标注、数据对齐和人工审核修订，最后至少由副主任医生水平的专家做终审，确保数据没有“噪声”，保证AI学习的语料完全真实和准确。研发“胃肠多模态医学AI”的初心并非取代医生或让患者自行看病，而是为医疗提供更有效的辅助。

上海人工智能实验室青年科学家徐捷指出，即便AI发展到较高水平，能达到一些主任级别医师的水平，但在医疗这样严肃的场景下，它应始终扮演辅助角色，而非替代医生。

在蒋欣泉委员所在的复旦大学附属口腔医院，AI已经融入教学领域。通过“AI + 虚拟仿真”技术，年轻医生可以在虚拟环境中接受高仿真度的临床操作训练，提高临床技能。此外，医院已经启动了口腔修复领域的垂类医学AI研发，预计今年向药监部门递交第三类医疗器械注册证申请。

不过，生成式人工智能模型在医院的落地规范目前尚不明确。数据、内容和模型的安全，以及伦理规范等方面，还有待更细化的行业指导方案出台。蒋欣泉委员强调，首先，要深入临床解决真问题。最好的AI医疗产品一定是从临床需求中孕育而生，而非在实验室里凭空创造。他呼吁AI企业和工程师们更深入地走进医院，与一线医生紧密合作，真正理解临床的痛点、难点和工作流程。其次，AI医疗是一个复杂的系统工程，希望各方共同努力，推动高质量医疗数据集的开放共享，建立行业统一的技术标准和伦理规范，构建一个开放、协作、规范、共赢的创新生态，推动医学AI行业健康、有序发展。

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