AI引领医疗行业进入新时代，AI垂直领域有哪些应用？
人工智能正在引领医疗行业进入一个全新的时代，这一点在英伟达GTC大会上得到了充分体现。此次大会上，与医疗保健和生命科学相关的活动多达90场，数量高居所有领域首位，甚至超过了汽车、云服务、硬件/半导体等热门行业。英伟达CEO黄仁勋在主题演讲中展望了AI的未来，他预测十年后的AI将能够解读蛋白质、基因和脑波等更高级别的数据类型，这将是生成式AI最具颠覆性的突破。
黄仁勋还强调，AI不仅能够识别文本、图像和视频等数字信息，更能理解其背后的含义，这使得AI能够与人类进行自然语言交互。他进一步指出，通过数字化和学习更多类型的数据，我们有望打造出更智能的应用程序和服务。因此，他相信生成式AI的革命将深刻改变我们的生活方式和工作方式，同时也将带来前所未有的机遇和挑战。
值得一提的是，全球领先的医药公司诺和诺德在GTC上宣布了与英伟达的合作计划，共同在丹麦建造一台超级计算机。诺和诺德基金会的发言人表示，人工智能有潜力彻底改变健康和生命科学领域的复杂科学研究方式。这标志着英伟达在该领域的雄心壮志。根据道明证券的测算，医疗保健行业的数字化转型已为科技公司创造了超过10亿美元的收入，而且随着市场规模的不断扩大，未来有望达到数百亿美元的规模。
据美国医疗信息云平台Athenahealth的一项调查显示，超过90%的美国医生表示经常感到职业倦怠，其中83%的医生认为人工智能（AI）有潜力提供帮助，例如通过简化行政任务、提升诊断精度和分析患者数据等方式。然而，也有医生担心AI可能会削弱医疗领域的人文关怀。
对此，意大利胡曼尼塔斯大学的助理教授兼斯坦福大学访问学者阿尔贝托·帕德诺（Alberto Paderno）表示，全球医生普遍面临着繁重的工作压力。随着医生的职业倦怠和不满情绪日益加剧，AI作为一种实用的辅助工具，有助于减轻医生的文书工作和重复性任务，使他们能够更专注于临床实践。数字经济应用实践专家骆仁童博士预测，随着AI算法的自主化程度不断提高，AI在医疗领域的角色将从辅助医生逐渐扩展。他预计在未来五年内，临床医学将涌现出大量AI应用；而十年内，AI可能彻底颠覆现有的医疗模式。
AI在医疗保健领域的广泛应用，包括药物研发、医疗设备与成像技术、以及数字化医疗系统等，已经吸引了英伟达等科技巨头的关注，随着全球医疗保健行业的研发，资金将有可能投入逐步向生成式人工智能倾斜。
药物发现
全球药企每年投入超过2500亿美元于药物发现领域，然而投资回报率持续下滑。英伟达副总裁Kimberly Powell在GTC大会上预测，随着AI技术的融入，这部分资金将逐渐流向算力和软件支出。分析师认为，AI的加入将显著提升药物发现效率：不仅能提高治疗成功率，解决研发支出回报率下降问题；还能加速研发进程，提前获得批准，节省数年时间；同时降低研发成本，预计到2026年每年可节省约500亿美元。
以英伟达的BioNeMo为例，这款开源AI药物开发工具能精确模拟分子和蛋白质的关键属性，为研究人员提供强大支持。BioNeMo基于生物学和化学数据训练，能理解生物序列及其特性、功能和健康/疾病状况，建立它们之间的联系。英伟达表示，BioNeMo使研究人员能够处理数十亿个参数，捕捉和整合重要特性，如分子结构、蛋白质溶解度等。
医疗设备和成像
在医疗领域，AI展现出巨大的应用前景，尤其在占据医疗保健数据90%的成像方面。英伟达的Clara平台运用计算机视觉技术，从成像数据中构建医疗AI应用，助力医生精准地进行早期疾病检测、医疗分类以及高级别的3D分割分析。
同时，英伟达的Holoscan平台简化了边缘医疗设备的人工智能和高性能计算应用的开发与部署过程。借助Holoscan，开发人员能够打造出集成AI的设备，实时处理手术室传感器数据，进行AI推理，为医生提供决策支持。
例如，美敦力与英伟达合作，通过在GI Genius人工智能辅助内窥镜系统中采用Holoscan和IGX平台，将AI带入患者护理领域，显著降低了息肉漏诊率。此外，法国初创公司Moon Surgical利用Holoscan在短时间内开发出机器人AI辅助设备并成功推向市场，彰显了已有计算平台架构的优势。目前，已有30多家合作伙伴与英伟达的Holoscan平台合作，利用其底层架构加速医疗级设备的开发，满足60601标准。
在外科手术领域，苹果首款混合虚拟头显设备Vision Pro的推出引起了广泛关注。外科医学与视觉密切相关，Vision Pro为外科医生提供了一个理想的环境，能够将手术室周围的多个屏幕和监视器整合成一个综合视图，甚至将不同屏幕和监视器上的信息融合在一个交互视图中。这种技术的应用不仅提升了手术效率，还有助于医生做出更准确的决策。帕德诺强调，交互是外科手术中的关键环节，而Vision Pro通过融合现实与虚拟现实技术，为医生创造了一个全新的手术体验。
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数字医疗系统
AI技术也在重塑全球数字医疗系统。英伟达副总裁Kimberly Powell强调，利用类似ChatGPT的大型语言模型，可以显著提高医疗机构对临床、手术和护理点病历及数据的管理和检索能力。
例如，在术后文书处理方面，人工智能模型能够深入理解手术过程中的语义信息，通过集成在机器人手术平台的嵌入式计算系统和基于视觉转换器的模型，自动为外科医生生成文本总结，省去了医生手动撰写的繁琐步骤。这种创新不仅使90%的繁琐流程实现自动化，还让医生和医疗团队能够将更多精力投入到患者护理上，从而提升整个医疗机构的运作效率和服务质量。
AI在医学领域的应用仍有限
虽然诸多研究揭示了各类人工智能算法在医疗领域的潜在价值，但在现实的临床环境中，我们尚未能充分运用这些模型。原因在于，从理论研究向实际应用的转化过程中存在着一系列挑战，包括对算法性能的严格验证、适应不同医疗场景的需求等。
当前，AI在医疗应用中存在两大主要风险：首先，过度依赖AI可能削弱医生对自身医学知识的掌握，从而引发技术能力的短缺；其次，AI模型的微小失误很容易被放大，与个人的错误相比，其影响范围更为广泛，潜在风险也更大。
数字经济应用实践专家骆仁童博士指出：“创建AI模型本身并非难事，然而要研发出既通过特定领域认证、确保安全性，又具备广泛适用性的模型，则颇具挑战。”他强调：“从某种意义上看，理想的医疗AI模型应当适用于所有类型的患者，否则其完备性便无法得到保证。”
类比于自动驾驶技术在汽车行业的应用，医疗AI同样面临高精度与低容错率的要求。不同于电影制作或广告行业，其中AI生成算法即使存在1%的误差也往往无伤大雅，甚至可通过对个别瑕疵图像的替换轻松解决，但在医疗与自动驾驶领域，这样的微小错误率却可能带来严重影响。因此，类似自动驾驶对安全系统的严苛依赖，医疗AI的应用也需要构建强大的监管机制以预防并及时发现错误。遗憾的是，目前尚缺乏针对此类错误的有效管理系统。
推进医疗AI的实际应用，不仅需要不断提升模型的安全性与适应性，更需建立健全的监管体系以应对潜在错误，同时确保模型能够普适于各类患者群体，唯有如此，才能真正跨越理论与实践之间的鸿沟，实现AI在医疗领域的稳健落地。
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