AI与医疗深度融合 开启智能医疗新时代

这是人民政协网的标题，我引用一下，AI医疗、AI制药未来是万亿级别的超级大市场，润达医疗作为行业龙头，未来升值潜质可见一斑。昨天、今天看行情是跌的，但是现在所有的下跌都是在为未来的大幅上涨做准备，一旦资金开始进攻，上车的机会都没有！作为小散，我们大多数时候亏损的原因就是在不停的去做选择，而没有坚定的信念！（这里说明一下，坚定的信念一定是要把握好未来的趋势的，不是盲目坚定）
做交易做的是信念，要相信自己的眼光，相信趋势的力量，AI医疗是趋势，我相信没有人会反对，所以不要被眼前一时的涨跌所蒙蔽，正所谓一叶障目，不见泰山！

人民政协网原文如下（还有很多平台发表了AI医疗的相关文章，大家可以搜一下看看，增强持有的信心）：

AI正加速医疗模式变革

近年来，以ChatGPT为代表的大模型技术带来人工智能（以下简称AI）的突破性发展。在科技创新领域，科研人员借助AI大模型，处理更高维度、更多变量、更复杂问题的能力得到巨大提升。

在医疗领域，AI同样在推动科研范式变革方面发挥重要作用。

“在传统的医疗科研模式中，医生和研究人员主要依赖临床经验、实验数据和文献综述来进行疾病研究、药物研发和治疗方案制定。然而，这种模式往往受限于数据规模、处理能力和分析方法的局限性，导致科研进展缓慢。随着AI技术的引入，医疗科研范式正在发生根本性变化。”全国政协委员、工业和信息化部原副部长王江平表示，如今，通过大数据分析、机器学习和深度学习等手段，能够高效地处理和分析海量的医疗数据，为医生和研究人员提供更为精准、全面的诊断依据和科研支持，大幅提升药物研发的效率和精准性。比如，华为云盘古药物分子大模型提出了针对化合物表征学习的全新深度学习网络架构，有效提升了药物设计效率；腾讯人工智能实验室自研的“tFold”工具有效提升了蛋白质结构预测精度。

“不仅如此，AI在医疗健康领域的应用方面，也有了重大突破，具身智能或许将成为通往通用AI的重要推力。”王江平介绍说，具身智能是一种具备自主决策和行动能力的机器智能，它可以像人类一样感知和理解环境，通过自主学习和适应性行为来完成任务。其中比较典型的就是手术机器人，如达·芬奇手术机器人已被广泛应用于微创手术。这种类型的机器人为外科医生提供了超越人类极限的精确度和可控性，能够进行微小切口的精细操作，减少手术创伤、加快恢复速度，并降低感染风险。

“未来，手术机器人有望进一步提升对手术过程的感知和控制能力，根据患者的个体差异实施更加精准、个性化的手术治疗。”王江平预测，随着技术的不断发展和完善，AI在医疗领域的应用将更加广泛，为人类健康带来更多的可能性。

全国政协委员、人口资源环境委员会副主任王建军在发言中也表示，医疗健康融入AI、大数据、云计算等现代信息技术，能够优化医疗生态、提升医疗服务质量、优化医疗资源配置、增强医患互动。建议各界专业人士加强交流互鉴，抢抓大健康产业发展重要机遇，为实现中国式现代化贡献力量。

AI在麻醉领域的应用潜力巨大

随着AI在医学领域的应用日益广泛，AI正在改变传统的麻醉方式，为麻醉医生提供前所未有的支持和帮助，如监测麻醉深度、疼痛管理、风险预测等方面。

“麻醉深度是影响手术安全和患者舒适度的重要因素之一。传统的麻醉深度监测方法如脑电图双谱指数（BIS）等，虽然在一定程度上能够反映患者的麻醉状态，但仍存在诸多局限性。AI技术的加入，为麻醉深度监测带来了革命性的改变。在手术过程中，AI系统能够实时监测患者的脑电图等生理信号，确定患者的麻醉深度，指导临床用药。”敖虎山表示。

香港中文大学第二附属医院麻醉科主任周树勤介绍说，AI在麻醉深度监测中的应用，不仅提高了麻醉的精准度，还有效降低了因麻醉深度不当而引发的并发症风险。在传统的麻醉实践中，麻醉师主要依赖自身的经验和专业知识来评估患者的麻醉风险，并制定相应的麻醉计划。然而，由于个体差异和病情的复杂性，这种评估方法往往存在一定的局限性和不确定性。而AI技术的引入，将为麻醉风险预测带来革命性的改变。

“AI系统通过对大量历史数据的学习和分析，构建出预测模型。这些模型能够识别出与麻醉风险相关的关键因素，如患者的年龄、体重、健康状况、手术类型等，并根据这些因素来预测患者可能出现的麻醉风险。”周树勤说。

中国医学科学院阜外医院麻醉中心主任医师张喆围绕机器学习在围麻醉期风险预测、患者状态实时监测、药物剂量优化等方面的应用分享了观点。他表示，由于患者对麻醉药物的反应存在显著个体差异，传统麻醉方式难以应对多样化的个体反应，麻醉中无法根据患者的生理状态变化，实时调整药物剂量，无法预测麻醉中出现的低血压等不良反应。

“通过机器学习建构模型，有望解决上述一系列问题。AI在麻醉中的应用正在逐步深入，并展现出巨大的潜力。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，麻醉将迎来更加精准、高效和安全的新时代。”张喆表示。

AI与医疗的深度融合机遇与挑战并存

近年来，AI在医疗领域的应用取得了显著成果，但也面临很多问题和挑战。

王江平以具身智能为例表示：“具身智能要求机器人理解复杂多变的动态环境，这需要海量、多样、高质量的真实交互数据作为支撑，但采集此类数据难度大、成本高；在数据处理方面，对算力也有极高要求，需要强大的计算平台作为后盾。”

敖虎山也表示，具身智能的发展完全依赖于医疗大数据，但当前“数据孤岛”的问题十分严峻，因此开放和共享医疗大数据迫在眉睫。他说，以北京为例，受现有管理体制机制限制，医院之间的数据信息尚未实现共享，不同监管部门之间的共享渠道也不畅通，这就造成整个医疗体系中存在“数据孤岛”的现象。

为打破“数据孤岛”，推动医疗行业数字化建设，敖虎山建议建立不同层级的医疗行业“数据银行”，包括建立统一的医疗行业数据信息共享平台；建立规范的管理和使用制度，并进行分层管理；建立完备的数据安全保障体系。通过建立“数据银行”，推动形成真正意义上的大数据，这对于推进智慧医疗建设具有重要意义。

在AI生态方面，我国企业、高校、科研机构开发的很多模型使用不同框架，机器人嵌入式操作系统、控制单元五花八门，长期发展下去会出现技术发散问题。对此，王江平建议，政府部门应引导业界通过开放或开源的方式，推动AI基础性不断收敛，建立统一AI生态。

此外，AI应用的技术风险、人才匮乏、伦理等问题也被业界专家学者们多次提及。

比如，AI在医疗中的应用尚处于快速发展阶段，其临床应用效果仍需进一步验证；企业在技术研发过程中，特别是在数据处理和算法优化方面，需谨慎行事；“AI+医疗”需要具备复合背景的人才，他们不仅要研究AI算法，更要对医疗影像识别建立深入了解，这类人才的积累需要时间和经验，目前市场上相对稀缺；随着AI在医疗中的应用，涉及的法律和伦理问题变得越来越复杂，类似AI做出的错误诊断由谁来负责，AI辅助的治疗方案是否符合伦理，人机对齐等等。

“尽管医疗AI领域面临诸多挑战，但随着技术的不断进步和政策的持续支持，相信这些问题将逐渐得到解决，医疗AI将为人类健康事业作出更大贡献。”敖虎山表示，“未来，我们可以预见，更智能、更贴近人类需求的机器人会出现，它们将在老年护理、手术、麻醉等方面发挥更大作用，为患者提供精准的医疗方案。”