智慧健康和医疗科技的蓬勃发展带来了革命性的改变，为医疗领域注入了活力和创新。透过人工智能、物联网、大数据和远程监测等技术的结合，智慧健康为人们提供了更加个性化、精准的医疗方案，使得医疗更加迅速、有效和可及。
据不完全统计，从2022年1月起的18个月内，全球医疗健康领域的GenAI投融资事件就超过了160件，投资规模超过57亿美元。在医疗领域，GenAI遍布药物研发、医学成像和诊断、个性化医疗干预以及医院和临床决策支持系统自动化。智能医疗技术的发展目标是让世界各地的人们以低成本甚至是免费的方式，妥善管理自身健康，GenAI这样的技术让先进医疗健康技术惠及更广泛的人口成为可能，我们自身健康主导权的一部分正移交给AI技术。
生成式AI：接管医事进行中
2023年，生成式人工智慧（以下簡稱GenAI）無疑是最為熱門的科技話題之一。麥肯錫2023年發表的《GenAI的經濟潛力》報告指出，未來的幾年中，GenAI每年對全球經濟的貢獻至多達到7.9萬億美元。2023年全球GenAI的市場規模為110億美元左右，預計5年後，將接近520億美元，年複合增長率高達35.6%。GenAI正在為很多行業帶來變革，從媒體到金融、從醫療到交通，GenAI正成為推動新一輪創新浪潮的核心動力之一。其中，零售和消費品行業、銀行業、製藥和醫療產品三個行業的價值潛力最大。
據不完全統計，從2022年1月起的18個月內，全球醫療健康領域的GenAI投融資事件就超過了160件，投資規模超過57億美元。在醫療領域，GenAi遍佈藥物研發、醫學成像和診斷、個性化醫療干預以及醫院和臨床決策支援系統自動化。
世界衛生組織(W.H.O)資料顯示，目前，世界上仍然有一半的人口無法獲得基本的醫療保健服務。即便是美國，也有超過10%的人口沒有醫療保險。W.H.O同時警告，全球醫護人員嚴重短缺，到2030年可能會有1000萬以上的缺口。
智慧醫療技術的發展目標是让世界各地的人們以低成本甚至是免費的方式，妥善管理自身健康，GenAI這樣的技術讓先進醫療健康技術惠及更廣泛的人口成為可能，我们自身健康主导权的一部分正移交给AI技术。
未來醫生白皮書：醫護短缺 亟需GenAI助力
2022年，擁有《柳葉刀》（The Lancet）和《細胞》（Cell）等頂級醫學學術期刊的資訊分析公司ELSEVIER，對110個國家和地區近3000名臨床醫護人員的抽樣調研及全球權威臨床專家深入訪談，分析了過去十年全球醫療行業變革動力，首次發佈了《clinician of the future，未來醫生白皮書》提出了全球醫療發展的三大趨勢：數位技術與醫療手段的深度融合，患者健康素養的全面提升，多元化醫療場景對醫護人員能力提出全新挑戰。
2023年，ELSEVIER發佈《未來醫生白皮書(2023)》（clinician of the future 2023）,全球近3000名醫護工作者對於人力資源的短缺以及超負荷的診療工作倍感壓力。全球54%的受訪者將護士短缺視為首要問題,同時,45%的受訪者表示醫生短缺的問題也同樣亟待解決。ELSEVIER認為，克服臨床醫護短缺的問題,尋找生成式人工智慧等創新解決方案已迫在眉睫;另一方面,提供更多能夠提升效率和拓展臨床實踐的培訓機會,將有助於加強臨床準備,為求賢若渴的臨床診療一線輸送醫療人才。
愛思唯爾醫學部總裁Jan Herzhoff表示:“醫療健康系統面臨著層出不窮的各種挑戰,只有傾聽全球醫護人員的訴求與呼聲,我們才能瞭解應如何最大限度地支持醫護人員並造福患者。在這一過程中,可信賴的醫療內容與創新科技相結合,特別是生成式人工智慧的運用,在減輕臨床醫生工作壓力、釋放其時間精力更好地給予患者人文關懷方面蘊藏著巨大能量。”
白皮書指出，雖然目前僅有11%的臨床決策由GenAI工具輔助完成,但是48%的受訪者表示,希望在未來2到3年更廣泛地應用這一技術。
中國是全球醫療科技第二大市場，約占全球市場規模的15%，且是增長最快的市場之一，未來具有巨大潛力和成長空間。
中國醫護人員對採用GenAI技術持有更為樂觀的態度,53%的中國臨床醫生表示在未來2到3年內GenAI技術有望更廣泛地用於醫療工作,該比例高於美國(42%)和英國(34%)。
超過一半(51%)的臨床醫生非常支持在未來2到3年內將GenAI工具運用於醫學教育。
同時，全球醫護專業學生正在積極探索生成式人工智慧技術，發掘其在醫學教育、臨床實踐和醫學研究方面的更多潛力，受訪超3/4中國醫護學生已在學習中使用GenAI工具。
GenAI在醫療保健領域快速滲透
在預防醫學領域，依靠AI和大資料，借助可穿戴設備即時監測健康狀況，提醒醫生和患者可能出現的問題。到2027年醫療物聯網市場規模超過850億美元，借助這些智慧設備提供的人體健康資料，醫療服務變得更加個性化，且更具前瞻性。
在醫療培訓和模擬實踐中，GenAI為訓練創建高度模擬的場景。與固定場景的傳統方法不同，GenAI可以即時適應培訓和模擬的需求,例如賓夕法尼亞大學研究 COVID-19 傳播中就是用GenAI技術來推測病毒的傳播情況。
GenAI主要通過兩個方式提供臨床診斷説明：增強醫學圖像和診斷疾病。 AI可以將低品質掃描轉化為高解析度圖像。它還使用患者資料來檢測皮膚癌或阿爾茨海默病等疾病的早期跡象。例如，在過去幾年，穀歌一直在進行醫學大型語言模型的研究，並發佈了第一代Med-PaLM，以應對醫療領域所需的專業性和特殊性。它是首個在美國醫療許可類問題上獲得“及格分數”（>60%）的AI，不僅準確地回答了多項選擇題和開放式問題。Med-PaLM 2的表現則更進一步。在醫學考試中，Med-PaLM 2的表現已經基本接近“專家”醫生的水準，得分達到了85%。
在中國，2023年6月底，在北京和成都兩地舉行了AI醫生與真人醫生的PK。結果顯示針對醫療應用場景調優的大語言模型MedGPT驅動的AI醫生，與三甲醫院（最高等級綜合性醫院）主治醫生在評測比分結果上的一致性達到了96%。最後的評定結果是，真人醫生綜合得分為7.5分，AI醫生的綜合得分為7.2分。
在藥物研發中，GenAI展現出前所未有的優勢。一家位於香港的藥物研發公司公佈，採用GenAI設計藥物所需的時間從幾年縮短到幾周，而且還能大幅降低動物試驗和人體實驗失敗的風險，同時顯著降低了開發成本，這使得未來新藥的研發出現質的飛躍，目前全球頂尖的醫藥公司都在加大AI技術在藥物研發中的投入。
微軟旗下的Nuance公司為醫生提供語音辨識和轉錄服務。語音AI能夠智慧識別醫生與患者的對話內容，並進行語境分析，隨後將資料登錄到電子病歷中自動創建臨床記錄，以提升醫生診斷的有效率。在未引入GPT-4模型情況下，醫生生成臨床記錄需要約四個小時左右。依靠GPT-4強大的生成式大語言模型和推理能力，DAX Express將這個過程縮短到僅僅幾秒鐘。
統計顯示，借助GenAI的語音辨識技術，臨床醫生平均每天可以節約超過2小時的填寫病歷時間，而這兩個多小時的時間意味著可以有更多的患者能夠接受醫療服務！
透過更廣泛的數位醫療和數位健康記錄，GenAI可以提供個性化精准醫療，實現針對性的遠端健康監測管理，遠端的問診開藥。
在實際治療方面，比如，用GenAI技術預測腫瘤患者的化療反應，適時調整藥物配比，降低化療受到的副作用，並節約支出，；在糖尿病診療中，GenAI可以預測血糖變化，提前告知可能出現的高血糖時間點，為糖尿病早期發現提供幫助，避免或推遲糖尿病患者出現的各種併發症，如腎病、失明等問題。
小結：
根据调查，医疗领域平均约有40%的工作时间可以交给GenAI来完成，这意味可以节约大量的人力和成本，GenAI在医疗领域的前景远不止现在看到的这些应用。Accenture公司的报告显示，近半医疗保健组织计划将GenAI用于学习目的，超过一半的机构在2023年开始了试点。全球有98%的医疗服务供应商和89%的医疗支付方管理者认为GenAI正在开创一个全新的，孕育着大量机会的医疗时代。
参考资料：
《Clinician of the Future 2022》
《Clinician of the Future 2023》
