“只有年輕醫師,才會用AI輔助診療。”一些診所/醫館負責人這樣認為。
如果你也以為AI永遠跨不過醫療這道坎,那可能想錯了,AI醫療的進化速度,快得讓人措手不及。
資料顯示,我國2020年中醫人工智能行業的市場規模達到了265億元,較2019年同期增長46.41%。預計到2027年,中國中醫人工智能市場規模將達到1400億。
早期AI系統只能輔助管理患者檔案等工作,如今已開始觸及中醫診療核心——辨證施治。
中醫+AI,準備上市
今年,問止中醫兩次沖刺“中醫AI第一股”。
問止中醫主要業務是向客戶提供線上線下中醫醫療服務。今年8月,其線下診所門店11家,除了基本的診療外,還會為患者提供中藥銷售、煎藥、會員科普培訓等服務;線上,醫師可通過視頻、客服、文字等形式結合AI給出中醫診療建議。2024年公司線上問診收入占比達89.2%,線下門店收入僅占10.8%。
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公司自2018年初創,就致力于研發“中醫大腦”系統,這是一個能夠模擬資深中醫師辨證思維的人工智能輔助診療系統。
據介紹,“中醫大腦”已積累超10000首方劑,涵蓋3000多類病癥,并收錄超百萬例附有隨訪數據的真實臨床病例,在治療疑難重癥領域展現出巨大潛力。
不過,問止中醫的AI診療之路并非一帆風順。在黑貓等平臺上,存在關于問止中醫的投訴,涉及虛假宣傳、治療無效等問題,公眾的信任度仍然較低。
問止中醫在招股書中也承認,基于業務性質,公司不時會收到客戶投訴,包括對治療效果的擔憂、病情惡化的感知、處方藥物的不良反應以及對醫生服務的不滿等。
AI有局限,但不是不可解決
算法的輸出質量依賴于訓練內容的質量和廣度。而中醫知識體系本身比較復雜。比如中醫不同流派辨證方式各異,癥狀描述主觀性強,這對基于數據訓練的AI系統構成挑戰。例如,“弦脈”與“緊脈”在臨床上都不易辨別,AI要完全把握比較難。
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但換個角度看,這也正是AI的潛力所在。傳統中醫依賴個人經驗積累,而AI系統則可以通過學習大量有效病例,減少對個人經驗和知識儲備的依賴,協助總結治療方案。
招股書顯示,問止中醫專注于治療癌重癥和疑難雜癥。報告期內(2022年、2023年及2024年前三季度),癌重癥病例總數分別約為6300例、1.01萬例和6500例,癌重癥病例的患者復診率分別為66.1%、72.2%和74.4%;疑難癥病例總數分別約為7600例、1.64萬例和1.03萬例,疑難癥病例的患者復診率分別為62.7%、73.5%和76.4%。
正是通過AI系統輔助,年輕醫生能更好地處理這些復雜病例。
不過,大多數醫生對AI診療持懷疑態度——中醫講究望聞問切,機器憑什么代替?
其實,你能想到的,研發也能想到,AI技術正逐步介入每個環節。比如ABC數字醫療云系統在“望診”環節,AI圖像分析能夠捕捉舌象、面象等細微變化;
在“問診”環節,AI語音病歷可自動生成標準病歷,即便是方言也能準確記錄,減少醫生基礎、重復性工作;
在“辨證”環節,AI系統可根據醫生的派別和診療習慣,通過分析大量臨床數據進行輔助診斷;
在“施治”環節,AI還能根據幾千組傳統方劑和三甲醫院的臨床驗方,提供方劑建議和外治處方。同時系統還有處方配伍禁忌預警,減少用藥安全風險。
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當前,國家已明確支持AI與醫療健康融合發展,《關于促進和規范“人工智能+醫療衛生”應用發展的實施意見》提出,到2030年,基層診療智能輔助應用基本實現全覆蓋,推動實現二級以上醫院普遍開展醫學影像智能輔助診斷、臨床診療智能輔助決策等人工智能技術應用。
AI技術深入基層醫療
AI系統不是要替代醫生,而是讓醫生更強。在基層,這一點體現得尤為明顯。
許多基層醫療機構面臨經驗不足、資源有限的困境,AI輔助系統的引入,能夠幫助基層醫生彌補臨床經驗的短板,為患者提供更精準的診療方案。面對復雜病癥,系統可整合來自三甲醫院的海量相似病例數據,提供多維的治療建議,這是很多基層醫療場景難以做到的。
ABC數字醫療云系統,已經為超過10萬家基層醫療機構提供智能診療服務,該系統通過AI輔助診療、智能開方、望聞問切分析等功能,成為基層醫生診療和診所管理的得力助手。通過不斷迭代,功能越來越完善,幫助診所老板和醫生節省了大量時間。
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醫療的壁壘,不是用來守舊的,而是用來被突破的。技術的價值,最終也體現在它如何融入日常,解決真實問題。 從輔助管理到深入診療,從充滿質疑到逐步融入,AI正在醫療的土壤里長出根須,不久的將來,“AI+醫療”會更加完善,成為健康服務中的常態。
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