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长江云

“AI医生”看病 你放心吗?看AI解读AI医疗政策

央视新闻  2025-03-02 08:05:59
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随着人工智能技术广泛赋能千行百业,“AI+医疗”也成为热门应用领域。“AI医生”,您接不接受?我们首先听听大家怎么说。

AI解读AI政策

人工智能(AI)在医疗行为当中,究竟应当充当什么样一个角色?其实有关部门最近也公布了一些指导性的文件。有哪些特点,我们一起来跟着记者看一看。

总台央视记者 郑怡哲:我手上拿的这份45页的文件就是去年11月国家卫生健康委员会印发的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》,提出了84个应用场景,涉及预防-诊断-治疗-康复全流程。文件很长,又很专业,所以我们今天来让AI自己来分析这篇AI应用场景参考指引究竟强调了哪些关键词,从文件发布到现在三个月过去了,AI在医疗领域所做的事情和原先预想的一样吗? 让我们跟着AI提供的线索和思路,一起看看人工智能如何改变我们的看病就医。

总台央视记者 郑怡哲:根据AI的分析,我们注意到有一个领域的词汇非常聚集,就是“影像”,出现了40多次,而像“CT”“MRI”“超声”“X射线”“病理”等具体影像检查的名词也多次出现。应用场景主要涉及影像分析、诊断、筛查、病灶定位、手术规划等场景。其实AI应用在医学影像识别领域由来已久,因为与自然语言和病情推理相比,图像的像素,更加容易转换为计算机可以识别和计算的代码,训练的素材也非常标准化和广泛。随着AI的升级和广泛应用,在图像领域应用AI的速度和准确度也在不断提升。

近期湖南省多家医院纷纷引入国产AI大模型,并通过本地化部署将其应用于临床、科研和行政管理等多个场景。目前,中南大学湘雅医院已成功完成全国产AI开放中台的本地化部署,拓展出临床指南助手、影像学检查报告结构化、体检报告解读等应用。

中南大学湘雅医院放射科副主任医师 周晖:这个病人,我们打开以后,识别出来有14个结节,我们可以根据结节的大小进行排序,我们自己要人工来复核,看哪些是有意义的,哪些是没有意义的。如果没有AI,人工去浏览,逐层浏览图像,去找到这些结节,肯定会非常耗费时间和精力,而AI的作用是直接把有意义的、没有意义的结节全部都给展示出来了。所以只需要在里面去选有意义的、要关注的。

在基层医疗机构,AI在图像领域的只能识别也应用广泛,在云南昭通市镇雄县中医医院从去年4月开始使用医学影像人工智能辅助系统,在冠心病诊断、脑出血及脑梗死测量、骨龄分析等方面更加快速高效。在肺结节微小病灶的发现方面远高于人眼识别,配合人工把控,诊断更专业、更准确。将肺结节从人眼检查5毫米的极限,推到AI筛查精度达1-2毫米。

人工智能助攻 破解罕见病诊疗难题

让AI解读AI政策,记者从这份行业指导文件中看到了很多具体的应用,目前,已经有很多医院将推荐的场景变成了现实。

总台央视记者 郑怡哲:接下来的高频词就是“辅助”,我们可以看到,辅助诊断、辅助决策、辅助治疗、辅助生成、辅助质控、辅助筛查等关键词,一共重复提到了超过80次,覆盖了超过一半的应用场景。比如这些天的采访中,我们看到很多医院在罕见病领域的复杂疾病领域,在基层医疗机构的常见病、慢性病管理方面,AI已经逐渐成为医生手中提高就诊水平非常有用的诊疗工具之一。

在四川省人民医院罕见病中心,专家们正在为一位下肢无力的患者会诊。最初,医生怀疑是因为椎管狭窄压迫神经导致的下肢无力,经过神经内科、心内科、血液科专家会诊,并在人工智能罕见病辅助决策平台的帮助下,被诊断为罕见病心脏淀粉样变。四川省人民医院人工智能罕见病辅助决策平台汇集了遗传学家、临床医学、临床药学等专业100多名专家,整合全球医学知识库以及符合中国人群特征的知识图谱,形成了具有自主知识产权的医学认知网络。最近,该平台接入DeepSeek大模型,建立完整的罕见病诊疗管理模式。

与原有人工智能罕见病辅助决策平台不同的是,融合DeepSeek后能够清晰呈现疾病预测的逻辑路径,将错误的逻辑予以纠正,将正确的逻辑反哺DeepSeek,使预测更加精准,如重症肌无力、心脏淀粉样变等疑难疾病的预测准确率达到了90%。

AI在医疗领域的边界在哪里

AI与医生不是取代的关系,而是要共同守护医疗初心——“治病救人”。而管理规范、权责明晰,无论在什么场景下,这都是医疗行为不变的遵循。AI在医学领域的边界在哪里?

总台央视记者 郑怡哲:相信很多观众也都用过AI给自己提供一些医学上的建议,或者看到医生使用AI提高诊断水平,但是让患者全盘接受AI替代医生,大家还是会顾虑重重。AI在医疗领域的边界在哪里,通过对政策文件的解读我们发现有两方面特别的考虑,一方面是“数据怎么用”,比如,“隐私”“数据安全”“个人信息”在文件中出现了多次,一些高频场景包括、医学影像数据、患者诊疗记录、健康档案等场景,都强调了AI需要遵循隐私保护原则。AI在医疗领域的另外一条红线,则是“决定谁来做”,是关注未经人工干预的独立决策方面,比如“禁止独立决策”“需人工复核”等关键字出现多次,而“麻醉药品”“精神药品”“毒性药品”在特殊药品管理中需额外加密和权限控制。

湖南省医疗保障局近日印发的通知明确规定:

医生开具处方应与患者或患者家属进行有效、充分的沟通问诊;严禁接收人工智能等自动生成处方。规定一出,引发热议。记者走访湖南多家药店,发现药师在接收处方时需要严格履行“双审核”、均不接收AI处方。

湖南某药店执业药师 周凤琦:我们目前是患者通过实体医疗机构的处方,以及他们的疾病诊断材料,然后我们职业药师的审核,再进行报销的流程,也是确保用药安全。如果患者拿了线上开具的处方,类似于AI开过来的处方我们是肯定不能认可的,我们的药师也不会进行审核。

基于大模型出具的所谓“处方”到底有多大的可信度?多名医务工作者表示,AI系统的准确性和可靠性依赖于大量的高质量训练数据,在处理复杂病例、结合患者个体差异进行诊断等方面仍有局限性,AI只能做辅助诊断。

同时,专家提醒,用人工智能开处方,还面临一定的法律风险,如果患者真的按照人工智能开出的药方去吃药,出现问题的话人工智能也无法对患者负责。

中国卫生法学会理事 周宇君:从法律来讲,我们国家的药品管理法、医师法、处方管理办法,医生开处方是要有处方权的,没有处方权不能够开处方。它可能通过数据搜索、学习可以掌握人的病,但是它很难做到治疗“病的人”,因为每个人的用药,年龄、肝功能、肾功能、性别、体重、身高都是密切相关的,在这个过程中用药出了问题,那这个责任谁承担?开处方是做决策的过程,你做了决策就要对决策承担责任,谁来承担?这个问题在法律没有修改之前,应该要更加慎重。

责任编辑 潘念
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