AI医疗：全新的三方关系

全新的三方关系

6月末，医联在成都举行了一场“双盲实验”，让MedGPT与10位四川华西医院的主治医生一起对120余位患者进行诊断，来评测AI与真人医生的一致性，Zui后由多位专家对91份有效病例审核。刘国梁与薛峰都参与了此次审核，二人表示MedGPT的效果比预期稍高，没有出现太大错误，但也存在一些问题。

薛峰表示，MedGPT在面对复杂病情时的问诊逻辑还很简单。他解释说，每一种疾病往往会有一组症状，单一症状对应的疾病可能有几十种、上百种，而患者在表达主诉时往往只会说到其中一两个Zui严重的症状。做排除诊断时，真人医生能够不断就可能的关联症状进行提问，Zui后根据患者回答作甄别，而MedGPT在关联不同症状的全面性上还有不足。

王仕锐称，医联的下一步除了提高准确率，还会整合多模态能力，弥补不能进行查体的缺陷。比如给MedGPT“装眼睛”，以视频方式做运动轨迹识别，解决骨科查体难题。谷歌在7月末推出新的通用生物医疗AI模型Med-PalM M，除了回答医疗问题，Med-PalM M还可检查X光图像，甚至扫描 DNA 序列是否存在突变。

摆在问诊AI面前的问题，还有监管。此前，国家药监局器审中心发布的《人工智能医疗器械注册审查指导原则（征求意见稿）》等文件规定，基于医疗器械数据、使用人工智能技术实现其预期用途的医疗器械，需要经药监局审批上市。医疗器械数据包含图像数据、生理参数、体外诊断数据等，电子病历、医学检查报告的结果文本等属于非医疗器械数据。

以MedGPT为例，虽然主要依靠患者主诉信息，但是也会给患者开检查报告，基于血糖、血压等数据来推荐治疗方案。王仕锐表示，在当下的监管体系中难以界定其是否属于医疗器械，对此类新型产品，相关部门可能会有新的监管框架。

7月13日，国家网信办联合六部门公布《生成式人工智能服务管理暂行办法》（下称《办法》）。《办法》自2023年8月15日起施行，其中提到鼓励生成式AI创新发展，并要求“具有舆论属性或者社会动员能力”的产品，向公众提供服务前，需开展安全评估，并履行算法备案。基于生成式AI的问诊产品是否要申请安全评估和算法备案，多家企业说法不一。前述学者表示，该《办法》为医疗AI设定了合法合规的框架，但针对医疗AI的监管如何实施，标准如何制定，《办法》还未明确。

“标准化Zui关键的、Zui本质的目的就是建立zuijia秩序。”该学者说，为创新产品制定标准是一个缓慢的过程，到底怎么定、定多高需要不断摸索。多位受访从业者都表示从研发到进入临床，医疗大语言模型还有很长一段路走，但也都认可AI一定是未来医疗格局的一分子。

AI可以使医疗模式转向社区化、家庭医生化。薛峰表示，门诊中90%以上都是常见病，可以通过家庭医生来解决，但目前医疗资源并不均衡，三甲医院与基层医院医疗水平相差过大，导致患者对社区医院不信任。

薛峰说，若AI成为面向患者的家庭医生，患者通过预先咨询AI，可为医疗机构减轻负担，同时也增加对病情的初步了解，找准看病方向。“这样的医疗模式有助于医疗规范化，减少过度医疗或医疗欺骗。”薛峰说。

在面向医生的场景中，AI的作用可以更多。多位受访专家表示，AI可以成为助手，帮助医生学习疑难杂症的前沿治疗方案，减少误诊率，亦可参与医学培训，帮助年轻医生及医学能力不足的基层医生成长。美国波士顿的一家医疗机构已开始使用ChatGPT来培训规培生。“因为医学训练有时候不存在对错，而是锻炼医生的思维方式、结果解读、沟通等，可以（用AI）单独去训练这些能力。”刘国梁说。

更直接的可能性是AI能使医生从文书的工作中获得解放。浙江某三甲医院的一名规培医师告诉《》，接收新病人时会花费不少时间写首程诊断。今年2月开始，他尝试让ChatGPT帮他写鉴别诊断，“因为有时候诊断都很明确了，还要绞尽脑汁去想鉴别诊断也挺烦。我会直接把问题抛给ChatGPT，告诉它我想写某两种疾病的简洁诊断，它会给我列出好几点。”

未来医疗到底会怎样，微软全球zishen副总裁彼得·李与两位合著者在《超越想象的GPT医疗》中描绘了一种新的医患关系：传统医学中医生与患者是一对双向关系，但现在我们应该转向一种全新的三方关系，而AI是这个三角关系的第三支柱。