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隨著人工智能（ＡＩ）技術(shù)的不斷進(jìn)步，ＡＩ在健康管理與遠(yuǎn)程醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用正在逐漸改變傳統(tǒng)的醫(yī)療模式。ＡＩ不僅能夠提高醫(yī)療服務(wù)的效率，還能夠在個性化診療、疾病預(yù)測、健康監(jiān)測等多個方面提供創(chuàng)新解決方案。
１． ＡＩ個性化健康指導(dǎo)
健康管理是提高個人生活質(zhì)量、預(yù)防疾病發(fā)生的重要環(huán)節(jié)。ＡＩ能夠通過分析個人的健康數(shù)據(jù)，為用戶提供個性化的健康管理方案。例如，ＡＩ通過分析穿戴設(shè)備收集的健康數(shù)據(jù)（如心率、血糖水平、體溫等），可以為用戶制定個性化的運(yùn)動、飲食、作息建議，幫助其維持或改善健康狀態(tài)。ＡＩ還可以通過大數(shù)據(jù)分析預(yù)測疾病的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，從而為用戶提供早期預(yù)警。
根據(jù)２０２３年《Ｎａｔｕｒｅ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ》的一項(xiàng)研究，ＡＩ通過分析大量的臨床數(shù)據(jù)和基因信息，成功預(yù)測了多種常見疾病（如心臟病、糖尿病）的發(fā)生概率，為個性化健康管理提供了更加精確的決策支持。【１】
不少公司正在探索結(jié)合ＡＩ的新時(shí)代健康管理模式。近期，ＯｐｅｎＡＩ宣布和Ｔｈｒｉｖｅ Ｇｌｏｂａｌ創(chuàng)立Ｔｈｒｉｖｅ ＡＩ Ｈｅａｌｔｈ公司，將打造由人工智能驅(qū)動的健康教練（ＡＩ Ｈｅａｌｔｈ Ｃｏａｃｈ），利用人工智能，讓普通人有更多的機(jī)會和更加低廉的成本獲得專家級的健康指導(dǎo)，以改善他們的健康。
２． ＡＩ輔助健康監(jiān)測與早期預(yù)警
ＡＩ能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控個人的健康狀態(tài)，并在數(shù)據(jù)異常時(shí)進(jìn)行早期預(yù)警。通過智能設(shè)備與傳感器的結(jié)合，ＡＩ能夠遠(yuǎn)程監(jiān)測心率、血壓、血氧等生理指標(biāo)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的健康問題。
國內(nèi)外在ＡＩ輔助健康監(jiān)測方面的研究成果不斷涌現(xiàn)。例如，２０２３年上海市第一人民醫(yī)院臨床研究院的研究人員開發(fā)了一種基于ＡＩ的可穿戴面罩式自修復(fù)傳感器陣列（ＭＩＳＳＡ）。該傳感器通過分析人體體液中的揮發(fā)性有機(jī)化合物（ＶＯＣｓ），及時(shí)發(fā)現(xiàn)生理數(shù)據(jù)異常，從而實(shí)現(xiàn)長期健康監(jiān)測。【２】
２０２４年１２月國際頂級期刊Ｎａｔｕｒｅ刊登了一篇題為《Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ Ａｐｐｌｉｅｄ ｂｏｄｙ－ｆｌｕｉｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｂｙ ｗｅａｒａｂｌｅ ｄｅｖｉｃｅｓ 》的論文，進(jìn)一步探討了基于ＡＩ技術(shù)可穿戴設(shè)備在體液分析領(lǐng)域的應(yīng)用。該論文指出，新一代可穿戴設(shè)備不僅能夠進(jìn)行生物物理測量，還能通過分析汗液、呼吸、唾液、眼淚和組織間液等體液，監(jiān)測健康狀態(tài)。這些設(shè)備通過非侵入性或最小侵入性的方式，能夠在無創(chuàng)的情況下連續(xù)、分散地監(jiān)測健康與疾病的變化。人工智能的快速發(fā)展大大推動了這些設(shè)備在全球范圍內(nèi)的廣泛應(yīng)用。【３】
哈佛大學(xué)的一個研究團(tuán)隊(duì)也利用深度學(xué)習(xí)算法分析大量心電圖（ＥＣＧ）數(shù)據(jù)，成功開發(fā)出一種ＡＩ系統(tǒng)，能夠提前識別潛在的心臟病風(fēng)險(xiǎn)。通過檢測微弱的心電變化，這一系統(tǒng)能夠及時(shí)發(fā)出健康預(yù)警，為醫(yī)生提供輔助診斷并幫助患者在心臟病發(fā)作之前進(jìn)行預(yù)防性治療。研究結(jié)果表明，這項(xiàng)技術(shù)顯著提高了心臟病早期檢測的準(zhǔn)確性，有助于減少突發(fā)性心臟病事件的發(fā)生。北京經(jīng)開區(qū)搭建了基于視覺的＂火柴人＂前端ＡＩ相機(jī)及智能床墊等設(shè)備的首個智慧養(yǎng)老健康監(jiān)測場所。＂火柴人＂技術(shù)前端ＡＩ像機(jī)會識別監(jiān)測區(qū)域內(nèi)人員的動作狀態(tài)，出現(xiàn)摔倒情況時(shí)將監(jiān)測信息報(bào)告給監(jiān)護(hù)人員，讓老人及時(shí)獲得救治，極大減輕突發(fā)事件帶來的傷害。
３． 虛擬醫(yī)生與遠(yuǎn)程問診
遠(yuǎn)程醫(yī)療為患者和醫(yī)生提供了一種跨越地理限制的便捷醫(yī)療服務(wù)，尤其是在偏遠(yuǎn)地區(qū)或特殊情況下（如疫情期間）具有重要價(jià)值。虛擬醫(yī)生是ＡＩ在遠(yuǎn)程醫(yī)療中的一個重要應(yīng)用，它能夠通過自然語言處理（ＮＬＰ）與患者進(jìn)行對話，并在一定程度上為患者提供診斷和治療建議。虛擬醫(yī)生可以解答患者的基本健康問題，提供健康咨詢，甚至對病情進(jìn)行初步篩查。
關(guān)于ＡＩ在幫助提高虛擬醫(yī)生診斷準(zhǔn)確率方面，也有許多大模型以及研究，例如２０２４年清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院（ＡＩＲ）智慧醫(yī)療團(tuán)隊(duì)完成了Ａｇｅｎｔ Ｈｏｓｐｉｔａｌ項(xiàng)目，利用大型語言模型（ＬＬＭ）驅(qū)動的自主代理模擬治療過程，幫助ＡＩ醫(yī)生學(xué)習(xí)如何治療疾病。系統(tǒng)能夠模擬疾病的發(fā)生和發(fā)展，并通過成功與失敗的案例積累經(jīng)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示進(jìn)化后的ＡＩ醫(yī)生在 ＭｅｄＱＡ 數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率達(dá)到 ９３．０６％。【４】通過類似的大模型，ＡＩ醫(yī)生能使用現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)在虛擬世界的時(shí)間加速器中繼續(xù)加速進(jìn)化，將ＡＩ醫(yī)生的能力提升到新的高度。
寫在最后
ＡＩ在健康管理與遠(yuǎn)程醫(yī)療中展現(xiàn)出巨大的潛力，但它面臨的挑戰(zhàn)依然不容忽視。
首先，ＡＩ算法的準(zhǔn)確性和可靠性嚴(yán)重依賴于大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。然而，數(shù)據(jù)隱私和安全問題一直是制約ＡＩ應(yīng)用的關(guān)鍵障礙。如何在確保用戶隱私的前提下，獲取足夠且真實(shí)的數(shù)據(jù)，仍是技術(shù)普及的核心難題。對于涉及敏感個人健康信息的領(lǐng)域，數(shù)據(jù)泄露、濫用和管理不當(dāng)可能導(dǎo)致嚴(yán)重后果。
其次，ＡＩ系統(tǒng)在處理復(fù)雜個案時(shí)，常常缺乏醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)和細(xì)致的人文關(guān)懷。尤其是在個性化治療方面，ＡＩ的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及醫(yī)生對患者整體情況的判斷。ＡＩ難以在診療過程中充分考慮患者的情感需求、社會背景和生活習(xí)慣。
此外，技術(shù)普及與患者接受度也面臨較大挑戰(zhàn)。盡管ＡＩ技術(shù)的應(yīng)用前景廣闊，但對于許多患者，尤其是老年人和技術(shù)接觸較少的群體，如何克服他們的抵觸心理并提高對ＡＩ系統(tǒng)的信任，仍需時(shí)間。部分患者可能無法充分理解ＡＩ系統(tǒng)的工作原理，甚至可能對其產(chǎn)生恐懼或不信任，進(jìn)而影響其接受度和使用效果。
隨著算法的不斷優(yōu)化、跨學(xué)科合作的深入，ＡＩ將在疾病預(yù)防、個性化醫(yī)療和遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)等領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。然而，這一過程并非一蹴而就。如何解決數(shù)據(jù)隱私、安全性、個性化服務(wù)及患者接受度等一系列問題，仍然是未來ＡＩ應(yīng)用的關(guān)鍵任務(wù)。只有突破這些局限，ＡＩ才有可能真正成為醫(yī)療體系中的重要補(bǔ)充，推動全球醫(yī)療服務(wù)的普及與高效。
參考文獻(xiàn)
１．Ｋｈｅｒａ， Ｒ． ｅｔ ａｌ． （２０２３）． ＂Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｉｎ Ｈｅａｌｔｈ Ｃａｒｅ： Ａ Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ Ｒｅｖｉｅｗ，＂ Ｎａｔｕｒｅ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ．
２．Ｍ． Ｃｈｅｎ， Ｍ． Ｚｈａｎｇ， Ｚ． Ｙａｎｇ， Ｃ． Ｚｈｏｕ， Ｄ． Ｃｕｉ， Ｈ． Ｈａｉｃｋ， ａｎｄ Ｎ． Ｔａｎｇ， ＂ＡＩ－ｄｒｉｖｅｎ ｗｅａｒａｂｌｅ ｍａｓｋ－ｉｎｓｐｉｒｅｄ ｓｅｌｆ－ｈｅａｌｉｎｇ ｓｅｎｓｏｒ ａｒｒａｙ ｆｏｒ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｖｏｌａｔｉｌｅ ｏｒｇａｎｉｃ ｃｏｍｐｏｕｎｄｓ，＂ Ａｄｖ． Ｆｕｎｃｔ． Ｍａｔｅｒ．， ｖｏｌ． ３３， ｎｏ． ４８， ｐ． ２３０９７３２， ２０２３． ｄｏｉ： １０．１００２／ａｄｆｍ．２０２３０９７３２．
３．Ｂｒａｓｉｅｒ， Ｎ．， Ｗａｎｇ， Ｊ．， Ｇａｏ， Ｗ． ｅｔ ａｌ． Ａｐｐｌｉｅｄ ｂｏｄｙ－ｆｌｕｉｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｂｙ ｗｅａｒａｂｌｅ ｄｅｖｉｃｅｓ． Ｎａｔｕｒｅ ６３６， ５７－６８ （２０２４）． ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１０３８／ｓ４１５８６－０２４－０８２４９－４
４．Ｌｉ， Ｓ． Ｗａｎｇ， Ｍ． Ｚｈａｎｇ， Ｗ． Ｌｉ， Ｙ． Ｌａｉ， Ｘ． Ｋａｎｇ， Ｗ． Ｍａ， ａｎｄ Ｙ． Ｌｉｕ， ＂Ａｇｅｎｔ Ｈｏｓｐｉｔａｌ： Ａ ｓｉｍｕｌａｃｒｕｍ ｏｆ ｈｏｓｐｉｔａｌ ｗｉｔｈ ｅｖｏｌｖａｂｌｅ ｍｅｄｉｃａｌ ａｇｅｎｔｓ，＂ ａｒＸｉｖ， ２０２４． ［Ｏｎｌｉｎｅ］． Ａｖａｉｌａｂｌｅ： ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．４８５５０／ａｒＸｉｖ．２４０５．０２９５７．
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