AI 帮着看病：又准又快​
以前医生看病，主要靠自己的经验和知识。但病情有时候太复杂，难免会看错或者漏看。有了 AI 之后，看病这事儿就多了个靠谱的帮手。​
拿看医学影像来说，深度学习这门技术可厉害了。就像浙江大学医学院附属第一医院，他们搞出了一个能看懂图像又能理解文字的 AI 病理模型。医生把病理切片用扫描仪变成数字图片传到网上，这个 AI 就能很快挑出大部分正常的标本，还能准确找到可能有问题的地方，给医生当参考。这可帮了大忙，以前病理医生得在显微镜下从成千上万的细胞里找病变的，费时间还累，一不小心就可能看错，现在有了这个 AI，情况好多了。​
除了看影像，AI 还能帮着早点发现疾病。比如预防心血管病，哈尔滨医科大学附属第一医院就把患者的病历、基因情况、平时的生活习惯这些信息合到一块儿，用 AI 做了个能预测疾病的模型。这个模型根据患者的年龄、性别、血压、血脂还有家里有没有人得过这病，就能算出得心血管病的风险，还会提前提醒。这样医生就能在病还没发作的时候，就想办法预防，让大家少生病。​
个性化治疗：AI 给每个人开 “专属药方”​
每个人的身体情况都不一样，生病的原因、发展过程也各不相同。所以，能针对每个人的情况治疗，一直是医生们想做到的。AI 的出现，让这事儿变得更容易了。​
在治疗肿瘤方面，AI 用处特别大。有些医院用上了 DeepSeek，它能结合患者的基因、平时的生活习惯和生病的历史，推荐合适的药或者联合治疗的方法，还会及时更新最新的治疗知识。有个例子，一个癌症病人，AI 分析了他肿瘤的基因情况，知道了肿瘤的特点，发现用传统的化疗效果不好，副作用还大，就建议医生用靶向治疗或者免疫治疗，最后病人的治疗效果好了很多。​
对于慢性病的管理，AI 也能给出个性化的建议。现在有能戴在身上的设备和手机上的医疗 APP，AI 通过这些能随时监测患者的心跳、血压、血糖这些指标，再根据每个人的情况，给出健康建议和调整治疗的方案。浙江大学医学院附属精神卫生中心（杭州市第七人民医院）的毛洪京医生，在 “安诊儿” 上有个 AI 分身叫 “毛洪京医生智能体”。从 2024 年 10 月到现在，这个智能体看诊的效率是线下的 10 倍，已经帮 200 多万人解决了失眠问题。患者用手机就能咨询，又方便又保护隐私，AI 会根据患者的睡眠时长、入睡难不难、压力大不大这些情况，制定专门的改善方案，比如怎么调整作息、怎么放松，必要的时候还会建议调整药，让患者能更好地控制病情。​
研发新药：AI 让好药快点来​
研究新药可不是件容易事，又费时间、又费钱，从找到能治病的靶点到新药上市，往往得花几十年。AI 的加入，可能会改变这种情况，让新药快点研发出来。​
找能治病的靶点时，AI 能分析很多生物数据，像基因表达、蛋白质结构这些，找出可能和疾病有关的靶点。有些 AI 公司用深度学习分析大量的基因数据，找到了好几个和罕见病有关的靶点，给研究罕见病的药指了新方向。新合生物用 AI 驱动的 mRNA 技术平台研究出的第一个个性化肿瘤新抗原疫苗 XH001，就是用自己研发的 NeoCura AI ALPINE 系统找到能引起免疫反应的抗原，能根据患者肿瘤的突变情况专门制作，有望实现 “一人一药”，让肿瘤治疗进入个性化的新阶段。​
在设计和筛选药物的时候，AI 也很有用。它能在电脑上模拟，一下子筛选几十亿种化合物，很快找到可能有用的药物分子。这样既省钱又省时间，还能提高研发成功的几率。华深智药旗下的 Earendil Labs 和赛诺菲合作，那两款治疗结肠炎、皮肤炎症等自身免疫病的双特异性抗体（HXN-1002 和 HXN-1003），就是用 Earendil Labs 专门的人工智能和高通量发现研究平台开发的，这就能看出 AI 在设计筛选药物上有多厉害。​
在药物临床试验的时候，AI 通过分析数据和预测，能让试验设计更合理，效率更高。比如 AI 能帮忙找到合适的患者，预测药在不同人身上的效果和安全性，这样就能少用些试验对象，缩短试验时间，降低成本。复星医药和英矽智能一起研究 AI 药物，到 2024 年底，他们合作的第一个治疗血液瘤和实体瘤的小分子药已经进入一期临床了，这就多亏了 AI 在临床试验时帮忙优化流程、辅助决策。​
医院管理：AI 让资源用得更合理​
医院的资源能不能用好，直接关系到看病的质量和效率。AI 在医院管理上的应用，能让资源分配更合理，医院运营得更好。​
在医院日常管理中，AI 分析就诊、住院、药品库存这些数据，能预测患者的看病需求，合理安排资源。比如哈尔滨医科大学附属第二医院用了人工智能预问诊系统，它能像医生一样和患者聊天，自动写出问诊病历，实时传给医生，大大提高了看病的效率。医院还根据以前的数据和季节变化，用 AI 预测不同科室的门诊量和住院人数，提前安排好医生护士、病床、药品这些，避免不够用或者浪费。​
在医疗费用管理上，AI 分析费用数据，能找出不合理的支出，帮医院省钱。清华大学附属北京清华长庚医院和清华大学电子工程系一起做了个智能医保基金监管系统。这个系统整理了很多基础数据，建了收费项目库和医嘱项目库，就像搭好了骨架。通过规范计价、优化计价逻辑，能在医保基金花出去之前，解决 80% 的不合理收费问题。还建了基于病历的医保智能审核平台，用 AI 审核药方，解决药价超过医保支付标准这些问题，在医保花钱的时候进行监管，之后再用大数据分析，形成一个全程智能、闭环的管理网络，能全方位、实时监控医保基金的使用情况。​
另外，AI 还能监控医疗质量、了解患者满不满意。通过实时监测分析医疗过程中的数据，能及时发现质量问题，给出改进建议。分析患者的反馈，能知道患者的需求和满意度，帮医院改进服务。​
以后会怎样，有啥难题​
AI 在医疗领域的前景很好，但要让它普及开来、发挥更大作用，还有不少难题要解决。​
首先是数据安全和隐私保护。医疗数据有很多患者的私密信息，怎么保证在收集、存储、传输和使用的时候安全，不被泄露和乱用，这是必须解决的问题。还有，AI 怎么做出判断的，医生得弄明白，这样才能评估和调整治疗方案。所以，得研究出能让人看懂的 AI 算法，让医生和患者都相信 AI。​
法律法规和监管政策也得跟上。AI 在医疗上用得越来越多，相关的规定得及时完善，说清楚 AI 在看病时的责任，规范 AI 医疗产品的审批和使用，保护患者的权益。​
虽然有这些难题，但 AI 在医疗领域的发展是挡不住的。随着技术越来越先进，应用越来越广，AI 会给医疗行业带来更多新变化，为咱们的健康做更多贡献。相信有了 AI 帮忙，以后看病会更准、更快、更适合每个人，大家的身体也会更健康。