2024年，醫療AI步入轉折期，挑戰與新生并存。

生成式人工智能（AI）技術正實現從結構化數據處理向高度專業化、強交互性應用的快速躍遷。這一過程不僅蘊含了對既有技術的漸進式優化與擴展（即“量變”），更蘊含了對傳統技術框架的顛覆性創新（即“質變”）。

在此背景下，醫療領域因其固有的復雜性與碎片化特征，對AI技術的全面融入需求尤為迫切，尤其，“AI+醫療”的融合已成為當下的顯著趨勢。

在國內，眾多綜合性互聯網企業以及專注于醫療信息化、互聯網醫療服務、智能醫療機器人等領域的專業機構，正積極采納大型語言模型等尖端科技，持續對其解決方案與產品體系進行優化升級，旨在提升服務的智能化程度與專業效能，以更好地滿足行業需求。

值得注意的是，即使在最佳工作狀態下，醫院每年也會產生約 50 PB 的數據，其中 97% 的數據都被閑置。人工智能可以幫助醫療保健專業人員有效地組織、分類和使用這些信息，從而進行更精確的診斷。

例如，Google 和 Verily開發了一種機器學習算法，用于協助篩查糖尿病視網膜病變 (DR) 和糖尿病黃斑水腫 (DME)，這是導致成人可預防性失明的兩大主要原因。它使醫生能夠將更多的時間用于患者的治療和管理，而不僅僅是初步診斷。

不難發現，AI醫療領域仍面臨諸多挑戰，要實現真正意義上的“AI醫院”，或將需跨越重重難關。

智能輔助診斷：通過深度學習算法，AI系統能夠高效分析X光片、CT、MRI等醫學影像資料，精準識別腫瘤、病變等異常結構，輔助醫生做出快速準確的診斷。

個性化治療方案：基于大數據和機器學習技術，AI能夠根據患者的遺傳信息、生理指標、生活習慣等多維度數據，為患者量身定制治療方案。

藥物研發與發現：通過模擬藥物分子與靶點的相互作用，AI能夠快速篩選出具有潛力的候選藥物，預測其藥效、安全性和副作用，從而縮短研發周期，降低研發成本。

智慧醫院管理：AI技術在醫院的日常管理和運營中同樣發揮著重要作用，對海量數據的深度分析，實現了醫療資源的優化配置。

簡言之，為樹立醫院對于前沿技術的正確認知，引導相關產業的快速發展，我國自2016年起便開始圍繞AI出臺相關政策，從宏觀角度出發，推動AI技術在醫療領域的應用，提高醫療服務效率和質量，最終實現醫療行業的智能化升級。

其次，對于醫院以外的場景，同樣有部分賽道需要沿著政策的方向提前布局。以生物制藥為例，“722”事件后，NMPA（當時為CFDA）相繼發布了《關于開展藥物臨床試驗數據自查核查工作的公告》《關于調整藥物臨床試驗審評審批的公告》等文件，引發了國內EDC、RTSM市場的繁榮，太美醫療等企業在系統中植入AI，使其順勢成為藥企數字化的關鍵要素。

如今FDA鼓勵藥企采用數字健康技術（DHT）進行臨床試驗申辦，間接引導著藥企的進一步開展轉型。以eCOA為例，美國約80%的臨床研究都以eCOA的形式進行，歐洲也有60%依照這一路徑，而中國只有不到5%的申辦方使用了eCOA。

目前，AI也被認為可應用于患者病程管理，在疾病的認知、就診、治療、隨訪等多場景中發揮作用；通過醫患不同視角下的多樣化場景觸達，生成式AI能夠使診療“更優質”、醫生“更專業”、病患“更自主”。

另外，蛋殼研究院發布的《2023醫療人工智能報告》將醫療AI分為影像學AI、生命科學AI(新藥AI)、信息學AI三類。信息學AI是一個相對傳統的市場，2023年國內信息學AI低調融入各類系統，并借助大語言模型嘗試技術內核的跨時代升級。

2023年3月,《新英格蘭醫學雜志》(NEJM)發表題為《臨床醫學中的人工智能和機器學習2023》的評論文章，其中提到，人工智能輔助心電圖、白細胞分類計數的讀取、視網膜照片和皮膚病變的分析以及其他圖像處理任務已成為現實，并納入日常醫學實踐。除閱讀圖像外，人工智能還可以在識別可能影響公共衛生的傳染病爆發、罕見和常見疾病等許多方面提供幫助。

與此同時，人工智能與醫療的深度融合下，政府監管與時俱進，通過了以《生成式人工智能服務管理暫行辦法》為代表的多項法規對生成式AI進行監管，且近年來醫療反腐風暴背景下多環節監管升級，行業政策頻頻更新。

因此，相關企業需及時跟進，掌握人工智能、數據治理、網絡安全等相關政策，結合醫療醫藥領域的特性，提前預防、及時識別并規避風險。

由于篇幅受限，本次的AI+醫療就先介紹這么多......