3秒測13種癌症！AI診療將讓800萬醫生轉行？又想簡單了！

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AI 能提高效率，沒錯。但是透過什麼？資料，高質量的資料。所以，當以基因組為代表的多組學資料產生成本還高居不下的時候，AI 對個人的全面診療還為時尚早。

當我們討論大語言模型，尤其是自然語言處理時候，說的僅僅是人類（human）語言，而不是自然（Nature）生命語言，生命的多組學資料是真正的自然語言，維度極高，模態極多，繁雜而有序。

所以，在未來全面的個體數字化醫療上，誰能以更低的成本產生資料，誰就贏。您應該能夠理解，華大為什麼孜孜不倦的在測序技術上久久為功了吧（為生命資料金礦造鏟子）。

最近，這條訊息在投資界瘋傳（訊息引自一白皮書，點選檢視原文連結）。某三甲醫院腫瘤科醫生看到訊息後徹夜未眠，感嘆到："我們苦讀15年的知識，正在被演算法批次淘汰。"AI在全球的火熱，也在推動著AI診療進入一個新的發展階段。從臨床輔助診斷到個性化治療，從醫院管理到健康監測，AI正在深刻改變醫療行業的生態。

確實，AI正在引爆一場醫療革命。以DeepSeek為例，自今年春節爆火後，他們又DeepSeek釋出全球首款 “多模態醫療 AI”，可 3 秒完成 CT 影像診斷，準確率達 97%，給AI+醫療帶來新的想象。近期，越來越多的醫藥公司官宣接入DeepSeek，還有很多人開始嘗試用AI診療。山東某地，一孩子突然發燒，血檢報告出來後，家長上傳至DeepSeek，驚奇地發現“十來秒就出結果，和醫生說的基本一樣。”

中信建投算了一筆“智慧經濟賬”：當AI將影像科醫師讀片時間壓縮70%，全國每年可多完成1500萬人次早期癌症篩查；藥劑師審方效率提升85%，相當於解放3.2萬名專業人員轉向臨床服務。

這讓不少從業者產生了深深的憂慮：AI診療的爆火，是否真的會讓醫生集體失業？

尹哥還是那句話，AI取代哪個行業不好說，但一定會先取代不會使用AI的人！

根據第三方機構預測，到2025年，中國醫療AI市場規模將突破300億元。不得不說，AI醫療正以前所未有的速度重塑傳統診療格局。

首先，隨著醫療行業的數字化轉型，大量複雜的醫療資料“爆炸式湧現”，現代醫療資料不僅包括傳統的影像和檢驗報告，還涵蓋了基因測序資料、可穿戴裝置監測資料、患者行為資料等。例如，一次全基因組測序可以產生超過100GB的資料，而一臺CT裝置每天可以生成數千張影像。作為輔助工具，AI透過處理和分析這些資料，幫助醫生更好地理解患者病情，從而做出更精準的診斷。

其次，傳統的診斷過程中，醫生需要花費大量時間詢問病史、進行體格檢查、解讀檢查結果等，診斷效率受到醫生經驗、患者表述等多種因素的影響。AI診療可以快速分析患者的症狀、病史和檢查資料，提供初步的診斷建議，幫助醫生快速鎖定可能的疾病範圍，減少診斷所需的時間。例如，一些AI輔助診斷系統可以在幾分鐘內對患者的胸部CT影像進行分析，給出肺部疾病的初步診斷結果，醫生在此基礎上進行進一步的確認和診斷，大大提高了診斷效率。同時，AI醫療還可以打破地域和時間的限制，實現醫療資源的整合和共享。

AI診療的核心是資料，但現階段，資料的獲取和處理卻是一個巨大的挑戰：

1）雖然AI 分析的診療資料龐大，但存在侷限性。AI使用的資料幾乎都基於真實醫療環境和已有的資料模型，一旦遇到新的、未被錄入或錄入不全的資料，其準確性就可能大打折扣。

2）人體的發病機制錯綜複雜，是基因、環境、生活方式等多維度因素共同作用的結果。僅僅依靠AI從診療經驗中提取規律，很難全面揭示疾病的本質。

3）資料的普適性和標準化還待提高。AI 基於經驗資料得出的結論缺乏普適性。不同地區、人群的疾病特徵和診療方式存在差異，AI 總結的規律可能只適用於特定的資料來源群體；而且不同標準、不同裝置產出的資料還需要進行規範和統一。

4）AI的演算法和分析基於資料，所以首先還是得有資料。疾病的診斷需要整體考慮基因+表型+影像等綜合資料，現階段應該儘可能全面地積累基因檢測和影像監測等真實優質的資料，為AI診療的快速應用提供基石。

所以，就像聽診器和X光技術曾經徹底改變了醫學實踐一樣，AI對醫療的變革也將呼嘯而來。與其做無謂的擔憂，不如抓住機遇正面迎接，更多去培養醫生在AI時代的整合與解讀能力，讓 AI 成為醫生的得力助手。

回望歷史，從X光機到達芬奇手術機器人，每次醫療技術革命都伴隨巨大爭議。但值得記住的是，醫學不僅僅是識別疾病模式或匹配症狀給予疾病治療方案，而是一門充滿人文關懷的科學，醫生面對患者時，一個關切的眼神、一句溫暖的話語，都能給患者帶來莫大的安慰，而這些都是AI診療無法匹及的。“有時去治癒，常常去幫助，總是去安慰？”特魯多醫生的這句話（傳說是特魯多醫生講的），至今閃耀著醫學人文主義的光輝。