AI医疗能否跑出发展加速度 政策指引加速落地
近两年，人工智能（AI）在多个领域取得了显著进展，从大语言模型ChatGPT到视频生成模型Sora，再到不少企业设立首席人工智能官，以及诺贝尔物理学奖、化学奖颁给人工智能，这些都表明人工智能已成为科技竞争中的重要高地。
最近，国家卫生健康委、国家中医药局、国家疾控局联合发布了《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，旨在推进卫生健康行业“人工智能+”应用的创新发展。该指引涵盖了4大类13小类，共计84种具体场景。这四大类包括：人工智能+医疗服务管理、人工智能+基层公卫服务、人工智能+健康产业发展、人工智能+医学教学科研。每个类别下又细分有多种具体场景。
这份指引高度概括了80多种应用场景，非常全面且深入覆盖了许多具体的落地场景，在整个“AI+”层面上属于较高的水平。它可以全面指导AI在医疗行业不同场景的落地，不仅面向医院和公共卫生机构，也对企业未来的生产和战略方向具有指导意义。因为企业生产的产品最终需要在医院或卫生机构为患者或医生提供服务。
今年政府工作报告首次提出了“人工智能+”行动，在医疗领域，“人工智能+医疗”已经成为发展新质生产力的关键。业内专业人士指出，这80多个场景中，目前成熟场景大约占20%，例如智能辅助诊断和病历生成。技术相对成熟的场景占比约50%，如智能患者管理和用药指导。长期来看，未来AI可以实现的场景约占30%，涉及更复杂的技术或多学科的深度整合，如手术机器人和药物发现。
王越提到，像医疗影像的辅助诊断已经相对成熟，并初步跑通了商业模式，如医疗设备厂商向医院提供软件服务。借助生成式AI浪潮，智能预问诊和物流机器人等场景也已经比较成熟，其商业模式是向医院提供一站式解决方案。
对于尚不成熟的场景，主要困难在于技术的成熟度和数据安全。医疗行业对AI输出结果的准确性和科学性要求非常高，而医疗数据较为敏感，商业公司难以获取大量数据进行训练。此外，还需要解决数据隐私保护问题，确保符合法律法规的要求。
医疗行业正朝着更加规范化、远程化、便捷化和个性化方向发展。AI的应用符合这一趋势，预计中国AI医疗市场规模将快速增长。王越认为，《指引》对80多个场景的总结有助于讨论如何应用AI创新并加速技术落地，提高诊疗精准度和效率。AI还可以改善患者的就医体验，提升医生的诊疗效率和质量，推动整个医疗行业的数字化转型。
为了更好地落地各类场景，需要政产学研协同推进。政策起到引导作用，企业、高校和研究机构需积极配合，密切合作。建立相关试点项目，验证AI技术的实际效果，并制定行业标准和技术规范，确保技术使用的安全性和有效性。AI医疗的商业化需要根据具体需求评估数据、技术和输出，以确定是否达到可生产或进入服务模式的状态。
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