国内首创｜就像开车用导航，甲状腺AI辅助诊疗已成趋势？

“未来用AI辅助诊疗肯定是一种趋势,就像开车用导航一样,应用会越来越多。医生和患者对AI的接受度也在慢慢提高,但是它真正逐渐形成一个商业模式,只是一个时间问题。”

1956年夏天,一场在美国达特茅斯(Dartmouth)召开的学术会议提出将人工智能(Artificial Intelligence,AI)确立为一门科学任务,这场会议后来被普遍认为标志着AI的诞生。

经过60多年的发展,2022年11月,美国OpenAI公司发布生成式人工智能ChatGPT,人工智能的概念以前所未有的速度向全世界普及。

产业界对探索这项“颠覆性技术”的应用兴致勃勃,医疗领域也不例外。芯片巨头英伟达在2024年GPU技术(GTC)大会上一口气发布了25个医疗、生物制药相关的“微服务”,覆盖医学影像、药物研发和数字健康等领域。

医院已经成为探索AI应用的一个重要场所。

近日,澎湃科技从上海交通大学医学院附属第六人民医院普外科主任医师周光文教授处得悉,上海蝶笙医疗科技有限公司开发了一款甲状腺疾病在线诊疗平台,名为“蝶生健康-蝶生智医”(以下简称“蝶生健康”)。

蝶生健康创立于2019年,是国内专注甲状腺疾病的在线医疗服务垂类平台。致力于为3亿甲状腺病患、6000万甲状腺癌患者提供专业医疗建议和健康咨询服务。

蝶生健康以甲状腺疾病为切入点,与全国*学会的专业权威专家深度合作。开发疾病风险的自动AI评估,提供术前跟踪诊疗、术后的康复咨询和多学科联系会诊等服务,最终进化为数字化医疗健康服务平台,旗下逐步涵盖医疗、健康、医药、保险和大数据等领域,形成以用户为核心、以标准化诊疗为目标、以数据为纽带的医疗产业闭环。

周光文教授作为该公司的医学科学顾问。据他介绍,“蝶生健康”有三大功能板块,分别为“蝶生智医”、“甲状腺九大诊断评估工具”和“甲状腺关键指标记录工具”。

“蝶生智医”是甲状腺专科AI医生,由AI大模型驱动,通过自主学习国内外大量的甲状腺医学指南、医学书籍、临床案例和学术论文,形成一套标准化的诊疗流程。它可以随时为患者提供个性化的健康管理和治疗建议,充当“24小时智能医生”。

“甲状腺九大诊断评估工具”是一种辅助诊断工具。对于未手术的患者,可以提供甲状腺结节风险评估、甲状腺癌辅助诊断、甲状腺功能报告解读等服务;对已手术的患者,它可以提供甲状腺癌复发风险评估、TSH(促甲状腺激素)抑制治疗用药副作用风险评估、甲状腺癌术后TSH抑制目标、药量调整建议、术后是否行碘-131治疗的建议等。“甲状腺关键指标记录工具”可以全程跟踪患者治疗进展,促进医患之间的沟通。

周光文教授表示:“讲得更通俗一点,该平台可以为甲状腺疾病患者提供全病程管理,能精准地告诉患者什么时候做超声,什么时候验血,定期随访,术后会不会复发等。”

周光文教授告诉澎湃科技,“蝶生健康”是在ChatGPT和一些国内的其他大模型的基础上开发的。之所以选择做甲状腺疾病的诊疗AI,是因为甲状腺疾病比较适合做线上管理,通过化验、超声结果,基本就能判断疾病的进展。但穿刺等操作性的过程还是需要医生来完成。据他介绍,该平台目前大约能代替50%的医患真实咨询,“这50%和自然的诊疗环境完全符合,这已经是巨大的进步,另外的50%是有争议的,不同的医生有不同的说法。不久的将来,该平台大约能覆盖70%-80%的真实诊疗环境。AI离我们还远吗?”

周光文教授说,“蝶生健康”平台现已纳入万级以上患者的真实数据。团队从10万个*医生的咨询回答中,精选了2万个回答,生成一个模拟医患就诊的真实生态环境的系统。最主要的目的是为医生做医疗辅助,尤其是在三四线城市。他们正在寻求和医院的合作,希望将他们的系统接入医院的信息系统。

“很多三四线城市的医生缺乏学习的机会和环境,为日常的琐碎工作所累,这个平台能够提升他们的诊疗水平,减轻他们的负担。它还可以提供全病程管理,替代重复简单的工作,尤其是可以方便外科医生的患者管理,让他们把注意力集中在手术上。另一方面,它可以计算每位患者每年的用药量,可以减少药品浪费。我们还和商业保险合作,降低患者的诊疗费用,让医保更高效。”周光文说。

专病AI可能慢慢出现

蛋壳研究院发布的《2023医疗人工智能报告》将医疗AI分为影像学AI、生命科学AI(新药AI)、信息学AI三类。信息学AI是一个相对传统的市场,2023年,国内信息学AI低调融入各类系统,并借助大语言模型尝试技术内核的跨时代升级。除专科CDSS(ClinicalDecisionSupportSystem,医疗机构临床决策支持系统)以独立产品形态进行销售,绝大多数AI以支撑技术存在,置于成熟产品或解决方案中。

2023年3月,《新英格兰医学杂志》(NEJM)发表题为《临床医学中的人工智能和机器学习,2023》的评论文章,其中提到,人工智能辅助心电图、白细胞分类计数的读取、视网膜照片和皮肤病变的分析以及其他图像处理任务已成为现实,并纳入日常医学实践。除阅读图像外,人工智能还可以在识别可能影响公共卫生的传染病爆发、罕见和常见疾病等许多方面提供帮助。

AI在医疗中的应用场景

目前,在医院应用较为成熟的辅助诊断方式是CDSS。据国家卫生健康委印发的《医疗机构临床决策支持系统应用管理规范(试行)》,CDSS是通过应用信息技术,综合分析医学知识和患者信息来支持临床决策的一种计算机辅助信息系统。通俗来讲,CDSS的本质是由临床指南、医学文献等客观数据资料构成的医学知识库,可以把医生记不住的知识用计算机呈现出来。据动脉网数据,国内AI医疗行业下游需求中,CDSS占比近30%。

AI起辅助作用,问题是辅助作用有多大

AI要真正在临床上落地应用,准确度是一个重要问题。在开发“蝶生健康”的过程中,周光文团队遇到了类似问题。“ChatGPT的原始语言是英语,一个单词只代表一个意思,但中文里一个单词可能有不同的意义。对于同一个问题,不同的患者表达不同。例如,‘甲状腺有结节吗?’有些人会表述为‘甲状腺有肿块吗?’系统可能理解不了不同的表述。我们在这方面花了很多精力,但仍有一些不完整,未来会进一步完善。”周光文说。

他们遇到的另一个问题是真实数据的收集。“初期招募患者很难,尤其是在新冠疫情期间。但我们做了一个正确的选择,在疫情期间大力推广线上咨询,后来很多人慕名而来。”周光文说。

周光文教授表示,“智能医生会带来观念上的革命性变化,任何有真实世界的经验和医学指南的诊疗都可以被覆盖,但是覆盖的过程要精准,还有比较长的一段路要走,但总是要前行。”

医生和患者的接受度也是一个问题,周光文教授希望:“AI可以帮助医生解决简单、重复的诊疗,这部分患者大量涌入门诊,实际上占用了宝贵的门诊资源。用AI来替代,其实也是对医生的解脱。”周光文教授目前收到的反馈是,年轻医生非常接受AI提供的支持。

医生不会被替代,但是医生要懂得利用AI。AI助理上线,应该减轻医生的负担,为繁忙的医生节省时间。

前述《2023医疗人工智能报告》提到,基于大语言模型(LLM)的应用研发仍处于探索阶段。该技术严重依赖环境,需要医院同时具备基础设施和智能算法。如今开源节流大环境下,愿意为其付费的医院尚未形成规模。

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