AI+医药：最被低估的AI应用？

在硅谷的咖啡厅里，程序员们正用AI生成毕加索风格的虚拟画作，直播间的主播指挥着数字人24小时卖货，社交媒体上，不知道第几个AI生成的"马斯克中国学徒"正在大谈算力革命。当全球资本市场为AI的"花拳绣腿"亢奋时，华尔街的叛逆女王凯西·伍德默默按下了医疗AI的启动键——这位被称作"女版巴菲特"的方舟投资掌门人在最新报告中掷地有声：“医疗保健是AI最被低估的应用，没有之一”。

这个判断背后藏着一组令人震撼的数字：人类体内37万亿个细胞正等待着被AI测序，而AI药物研发引擎已经将新药上市时间从马拉松式的13年压缩至8年，研发成本更是断崖式下降4倍。想象一下，当传统药企还在实验室里盲人摸象般筛选化合物时，AI系统已在数字宇宙中模拟了千万次分子对接，就像AlphaGo在棋盘上预演了所有可能的棋局。

这种静水流深的技术革命正在重塑医疗版图。

影像诊断：三甲医院的"数字解剖师"正在批量上岗

首先来看影像诊断方面。医学影像技术(如X光、CT、MRI、超声等)一直是医生用来诊断疾病的核心工具。然而，传统的影像解读依赖于医生的经验和直觉，容易受到人为因素的影响，导致诊断错误或遗漏。AI影像技术则利用深度学习算法，特别是卷积神经网络(CNN)等技术，自动分析和解读医学影像数据，辅助医生进行更精准的诊断。

AI在影像学中的应用主要包括以下几方面：

图像分析与识别： AI可以帮助识别影像中的异常结构，如肿瘤、骨折、炎症等，并与正常影像进行对比，提前发现潜在的病变。

自动化分割： AI能够自动划分影像中的不同区域，提取出关键信息，减少医生的工作负担。

病变分类与预测： AI不仅能够识别异常，还可以通过对比大量病例数据，预测疾病发展趋势或预估患者病情的变化。

在这方面，国内公司已经推出了众多产品。据国盛证券整理，AI 诊断上：华大基因在基因检测领域推出 NGS 实验室整体解决方案 Geline 灵曦、基因检测大模型 GeneT、遗传病智能化解读工具 GBI ALL；万东医疗打磨 AI 影像技术，通过万里云平台推出“妙笔”等 AI 产品；明月镜片已上市 sasky 智能眼镜，并积极与其他品牌合作研发智能眼镜；热景生物推出数字智能 AI 诊断模型——C-GALAD Ⅱ肝癌风险预警模型；鹰瞳科技形成了眼底视网膜 AI、近视防控 AI、视觉训练 AI 的医疗 AI 产品矩阵。

药物研发：AlphaFold点燃的"分子烟花秀"

其次在药物研发方面，AI更是能大显身手。值得注意的是2024年，诺贝尔化学奖授予了三位在蛋白质结构预测领域的科学家，其中两位因开发AlphaFold而获奖。AlphaFold是解决蛋白质结构预测问题的AI工具。蛋白质是人体细胞、组织的重要成分，蛋白质结构是药物研发的重要起点，大多数药物研发都基于蛋白质结构进行理性设计。AlphaFold证明了AI和计算技术在生物医药领域的潜力。近两年，大模型GPT等技术的发展更是给生物医药行业带来了新的可能。

据科技媒体Tech Emergence统计，AI技术每年可为制药行业节约高达260亿美元的研发成本。根据波士顿咨询2024年发布的研究，AI生成的药物分子在I期临床试验中，成功率高达80%～90%，高于50%的历史平均水平。尽管业界有一部分声音曾质疑AI在制药领域的应用前景，但如今，在药物研发环节，从最早的靶点识别，到化合物发现、临床前研究、临床研究，再到上市后的安全性监管和市场推广等，每个领域都有企业在进行与AI相关的研究。

国内公司方面：信立泰与 AlphaMol 合作利用 AI 推进药物研发； 丽珠集团投资 AI 药物设计技术研发商英飞智药； 皓元医药已与多家 AI 制药公司形成战略合作，与德睿智药合作的合成预测平台可实现小分子合成路线预测；东阳光长江药业在药物发现阶段融入了华为云盘古药物分子大模型。

医疗平权：县医院里的"赛博华佗"革命

最后AI更是能让优质医疗资源向基层延伸。长期以来优质医疗资源过度集中是国内医疗机构的一个普遍问题。具体来看，在需求端，国民“看病难”尚未得以解决，中国医疗行业的核心问题，仍在于医疗资源分配不平衡的结构化矛盾，医疗需求集中在基层，医疗人才和医疗资源却聚集在城市中的大医院。面对这一问题，传统的解决思路是继续增加现有资源的供给，如增加政府投入，开办医院，增加医生培训，包括前端的医学院扩招等。

但这种模式的缺点也很明显，包括资源总量的有限性和区域差异。另一种解决思路就是依靠技术，抓住技术变革的特定时期，推出一种新的工具，对医疗领域产生爆发性的改善。好比一个高速公路开通以后，一下就能把运力增加几十倍。依靠技术创新才是解决当下医疗资源问题的可行路径。自古以来医疗领域就是技术的集成地，只不过现在技术或者说产品越来越具有取代人的权重和份额，而且是颠覆性的。

目前来看，AI技术或许将有助于解决这一问题，助力医疗平权的实现。例如AI影像技术的普及有助于将优质的医疗服务推广到资源匮乏的地区。特别是在偏远地区，由于缺乏专业放射科医生，AI可以作为重要的辅助工具，提供远程诊断服务，缩小城乡医疗差距。

医疗信息化方面，美年健康与华为合作推出健康管理 AI 机器人“健康小美”，已在杭州、南京、宁波、苏州等地区开展了试运营工作；润达医疗与华为云合作推出良医小慧，截至 2024H1 累计为 60 余家医疗机构提供数字化智慧医疗解决方案服务。

结语：乐观者永远前行

对于AI 在医疗领域的应用，乐观主义者认为AI技术蕴藏着巨大的潜力，有望显著提升医疗服务的效率与质量。悲观主义者认为，如果这些先进的AI工具优先用于服务经济条件优越、健康状况较好的群体，可能会进一步加剧医疗不平等现象。

但我们同样怀抱着一个鼓舞人心的愿景：AI能够成为推动医疗保健普惠化的强大驱动力，实现社会广泛呼吁的医疗资源的平等分配。

想象一下，一个患有长期疾病的患者，其所经历的诊疗过程是何等复杂。在这一漫长的旅途中，每一步都充满了可能影响治疗效果的变量：患者的语言沟通和读写能力，他们在错综复杂的医疗系统中找到恰当的服务与帮助的能力和意愿，医护人员的个人偏见以及针对患者病情的医学知识储备限制。

反观医护人员，他们也面临着一系列的挑战，包括如何整合这些错综复杂的背景因素，为每一位患者量身定制出高效又便于执行的治疗方案。那些来自复杂或弱势社会背景的患者，往往更容易面临医疗服务不足或疗效不佳的结果。

因此，这场医疗革命最动人的章节，不是算法战胜人类，而是当AI看懂X光片时，一位位患者终于不必揣着CT片跨省求医。正如北京协和医院正在测试的AI系统，在给出诊断建议前，会先评估患者的交通成本和经济承受力——这才是技术普惠最温暖的打开方式。医疗AI的终极使命，是让每个生命都能平等地获得被治愈的可能。