梁万年：AI如何改变公共卫生？清华AI医院给出新答案
梁万年：AI如何改变公共卫生？清华AI医院给出新答案
在近日举行的第四届世界卫生健康论坛上，清华大学万科公共卫生与健康学院常务副院长梁万年指出，人工智能作为一种新质生产力，正在为卫生健康体系的整合提供新的机遇和手段。通过使用可穿戴设备监测健康数据、推送个性化医疗服务信息等方式，AI技术正在改变公共卫生管理方式，并展现出广阔的应用前景。
清华AI医院：虚拟医疗领域的创新尝试
在AI医疗领域，清华大学的研究团队已经取得了重要进展。由清华大学智能产业研究院（AIR）开发的“Agent Hospital”（智能体医院）系统，首批42位AI医生已经上线内测。这一系统通过模拟真实医院环境，构建了一个包含超拟人、广分布、多样化AI患者的医疗虚拟世界，为AI医生提供了大量诊疗实践机会。
Agent Hospital的核心理念是通过建立“闭环式”医疗虚拟世界实现AI医生的加速进化。系统覆盖了从发病、分诊、问诊、检查、诊断、治疗、取药、康复的完整流程，并且要求AI患者必须及时反馈AI医生所开具的治疗方案的效果。这种数据闭环在真实世界很难获得，因为很多人类患者离开医院后就不再回去，人类医生不清楚人类患者是完全康复还是转到其他医院治疗。所谓“加速进化”，是指Agent Hospital是一个时间加速器，虚拟世界内的时间流逝速度是真实世界的约100倍，AI医生可以在真实世界的很短时间内就完成虚拟世界中的漫长进化。AI医生的可进化性是Agent Hospital最大的独有技术特色。实验表明，AI医生的能力进化曲线已初步符合Scaling Law（规模定律）：如果AI病人满足超拟人、广分布和多样化的条件，那么AI医生诊治的AI患者数量越多，能力就会变得越强。“紫荆AI医生”系统的发布，将贯通虚拟世界与现实世界，让AI医生使用现实世界的数据在虚拟世界的时间加速器中继续加速进化，将AI医生的能力提升到新的高度。
目前，系统已经构建了超过50万个来自不同国家地区、覆盖各个年龄段、患有不同疾病的AI患者。这些AI患者可以是人类患者在虚拟世界的数字化“分身”，也可以由人工智能大模型结合权威医学知识库和少量公开人类患者病例自动合成。这些AI患者像人类患者一样，有完整的治疗数据记录，可以跟医生进行交谈。AI患者的合成充分考虑了地域、年龄、性别、职业等因素对于疾病的影响，并且可以根据需要精准控制AI患者在各项因素上的分布。
AI在公共卫生领域的具体应用
AI技术已经在多个公共卫生领域展现出实际应用价值。在医疗影像分析方面，首都医科大学附属北京天坛医院联合北京理工大学团队合作推出的“龙影”大模型（RadGPT），基于该模型研发的首个“中文数字放射科医生”“小君”已经实现通过分析MRI图像描述快速生成超过百种疾病的诊断意见，平均生成一个病例的诊断意见仅需0.8秒。目前“小君”医生可以实现针对脑血管病以及脑部、颈部和胸部等十几个部位的肿瘤、感染类疾病等上百种疾病给出诊断意见。
在疾病预测和风险评估方面，AI能够利用机器学习从电子健康记录中挖掘信息，预测疾病的发生和发展趋势。例如，日前，《柳叶刀 (The Lancet)》子刊 EBioMedicine 发表了一项中国科学家应用自适应 AI 模型和多源数据，预测重庆市流感活动度的研究，该研究成果由平安科技、平安智慧城市与重庆市疾病预防控制中心、陆军军医大学和清华大学联合完成，是中国首个基于 AI 和大数据的流感实时预测模型。
在个性化医疗方面，圆心科技的源泉大模型将每一个用户设有标签，管理服务会根据不同特性的人进行针对性关注患者药物依从性、联合用药预以及疾病康复管理，通过大模型数字化应用为患者生成定制化疾病科普和药品服务。
此外，AI还在药物研发、医疗质控、患者服务、医院管理、教学科研、中医智能化等多个领域展现出广泛应用前景。
未来展望：智能化医疗新趋势
梁万年强调，要实现AI在公共卫生领域的更大价值，需要重视三对“连接”：科技与医卫的连接、供方与需方的连接、技术与实际的连接。这要求我们在推进AI医疗发展时，既要注重技术创新，也要关注实际需求，确保技术能够真正服务于人民健康。
未来，跨领域融合、智能化医疗、普惠医疗以及伦理和监管的完善将成为AI大模型发展的新趋势。AI大模型将与生物信息学、基因编辑、纳米技术等前沿科学领域深度融合，推动个性化医疗和精准医疗的发展。通过整合不同领域的数据和知识，AI大模型能够提供更为全面和深入的医疗解决方案，实现疾病治疗和健康管理的个性化、精准化。
智能化医疗系统的构建也将加速推进。未来的医院和诊所将越来越多地采用智能化系统，AI大模型将在其中扮演核心角色。从智能诊断、治疗计划的制定，到患者监护和康复管理，AI大模型将提供自动化、智能化的医疗服务，提高医疗服务的效率和质量。
同时，AI大模型的应用将有助于缩小城乡医疗服务差距，通过远程医疗、移动医疗等技术手段，将优质医疗资源下沉到基层和偏远地区。这将极大提高医疗服务的覆盖率和可及性，实现医疗资源的均衡分配。
然而，随着AI大模型在医疗领域的广泛应用，伦理和监管问题日益凸显。未来需要建立更为完善的伦理审查和监管机制，确保AI技术的应用不侵犯患者隐私，不造成数据泄露，同时保证AI医疗决策的透明度和可解释性。
总体来看，AI技术正在为公共卫生领域带来革命性变化。从疾病监测到个性化治疗，从药物研发到医疗管理，AI的应用正在不断拓展。随着技术的持续进步和应用场景的不断丰富，AI将在提升医疗服务质量、推动医疗行业数字化转型中发挥更加关键的作用，为实现健康中国战略目标提供强大科技支撑。