苹果进入，「AI医生」成为全球热点，病人隐私保护成为最大障碍？

04-15 10:53

不久前，彭博社爆料苹果将修改其健康应用程序，加强健康应用程序与智能产品和AI的联动。重做健康应用程序将包括「AI健康教练」「食物跟踪」「锻炼跟踪」「健康教育」以苹果硬件为媒介收集用户信息的四个板块，基于AI医生的综合判断，给用户具体的健康建议。

有意思的是，当苹果还在的时候。「网爆」在推出AI医生的时候，大洋彼岸的中国网友已经开启了AI。「接诊」时代：

我们可以很容易地在小红书上找到。「解读ChatGPT测试单」「使用DeepSeek和医生单挑。」的分享。要知道，这些对话大模型的职责从来不是判断病情，而是谈论对话；使用这个大模型「看病」，极有可能延误病情。大部分网友还是有判断力的，知道一般模型在医疗方面的不足。

AI技术的快速发展已经改变了各行各业，为什么在医疗领域，真正的「AI医生」还没有出现呢？

与大多数人想象的不同，AI和医疗并不是近年来一对的概念:早在机器学习时代，就有公司推出了辅助医疗影像诊断(x光)、CT、MRI）或者疾病筛查软件；AI技术在药品开发过程中得到了广泛的应用，如果将视线扩展到非临床医疗。

从功能上看，这些软件不能被视为真正的AI医生——由于开发成本极高，这些软件通常只有大型医院、疾病研究所、医学院等医疗机构。「行业用户」只有这样才能买得起。而且面向行业用户的开发也意味着这些软件的技术门槛极高，不读医学五年一般看不懂。

此外，医疗保健是一个高度依赖数据(经验)的特殊行业：医生不仅需要从患者模糊的自我报告中找到有用的信息，还需要根据自己过去的治疗经验给出最终的治疗方法。但是对于医学AI来说，经验积累的过程「道阻且长」。

AI医疗保护病人隐私和分歧

无论在哪个国家，患者的病历都是高度敏感的隐私数据。除了合作项目，AI开发企业几乎不可能获得任何可以训练AI的数据。当然，医疗AI也可以用AI产生的数据训练医疗AI，就像现在的汽车公司训练自动驾驶一样。然而，医疗行业的特殊性使得开发者很难标记数据。

这样也使得这些医疗行业的AI应用更像是医生。「新工具」——它们的出现可以帮助医生做出更准确的诊断和治疗，但是不能代替医生。

幸运的是，语言AI的快速发展弥补了AI在互动上的不足，使AI有能力直接面对患者；混合模型（Hybrid-AI）在保护病人隐私的前提下，技术还使AI能够控制地接触到真实病例，并像真正的医生一样不断地学习和进步。

当前，AI医师已成为许多海外国家医疗发展的下一个阶段，例如以内分泌科闻名于世的梅奥诊所，目前已有200多个AI医疗项目；Google医学大模型Med-PaLM在疾病初筛(逻辑判断)、知识问答、健康科普(对话)等方面也有很大的潜力。

AI医生更像是一种辅助工具，可以提高目前海外AI医疗的应用效率。但是在中国，情况有些不同。

类似于海外情况，中国也面临着医疗资源不均的问题。但与轻公立、重私立的商业医疗体系不同，中国医院的社会责任感要强得多，三甲医院爆满、基层医疗服务力不足、一线城市医生资源集中的情况更为普遍。

在这种背景下，中国的AI医疗肩负着更重的责任:AI医疗除了充分发挥AI处理海量数据的能力，帮助医生分析检测结果，加快诊断外，还要承担国内分诊的责任。

这里的导医没有在挂号台指导病人。「哪里不舒服该挂什么科室？」，但更加复杂「层级分诊」——将常见病、轻症病人分流到社区等基层医院，减轻三甲医院的接诊压力。

但是如果我们想用AI来完成分级诊断和治疗(小病在社区，大病去医院，康复回社区)，AI医疗不仅要能够准确判断病情的严重程度，对于病人来说，更需要对基层医疗有信心。归根结底，三甲名医一号难找，归根结底还是因为病人看重三甲名医，看重他们有着基层医疗望尘莫及的罕见病治疗经验。

而且这个额外的任务，也是国内AI医疗模式和海外AI医疗模式最大的区别。

刚刚过了两岁「生日」以百川智能为例，四月十日，百川智能CEO王小川提出「制造医生-改变路径-促进医学。」从医疗资源、分层就医、加快AI医疗进化三个方向，加快医疗转型。

其中「造医生」很容易理解：根据2022年第十届中国医院院长年会发布的《中国儿科资源现状白皮书》中的数据，目前我国儿科医师缺口达到86042人，「逼近10万大关」。而且百川表示将在全科、儿科领域下功夫，用大型医疗模式(AI医生)填补医疗缺口。

「改路径」AI医生增强基层医疗能力，减轻基层分流带来的额外压力，最终将AI医生的边界扩大到家庭医生，建立起来。「家庭/全科医生-专科/社区医生-医院/抢救医院」三级分层诊疗体系，缓解医疗资源短缺问题。

最后的「促医学」，就是利用AI医生积累的经验和数据，转而推动临床医学和流行病学的发展。对这一点「病人有AI医生，医生有AI医疗协助。」方法，百川智能称之为百川智能「双医方式」。

尽管AI医疗取得了进步「肉眼可见」，但是AI医疗行业在真正全面推广之前，还有许多问题需要解决：

医疗保健承载着极高的风险和不确定性，错诊或延误的后果极其严重，病人的生命也无法维持。「再试」。怎样提高诊断的准确性，消除用户对AI医生的疑问，让用户相信AI医生并不简单。「AI聊天」？在AI医疗面前，这是第一个问题。

雷科技认为，AI医疗的发展需要严格的控制和认证体系。这个标准不能被汽车公司普遍使用。「L3级」文字游戏，是一个真正的非黑即白的审批系统，可以阻止擦边球。从责任界限到数据安全，新的监督机制不能留下任何钻孔的可能性，那些「网上就医导致病情严重。」这个例子一定不能重演。

展望未来，随着国内医疗大模型能力的提高和分级诊疗体系的推进，雷科技认为，AI医生将成为未来基层医疗的重要组成部分。未来的医疗行业将在AI的推动下重新定义。

这篇文章来自“雷科技”，36氪经授权发布。

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