自計(jì)算機(jī)誕生之初，科學(xué)家便嘗試將其應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域。上世紀(jì)40年代起，已有研究者利用計(jì)算技術(shù)分析醫(yī)學(xué)圖像。隨著技術(shù)迭代，人工智能正逐步深入醫(yī)療核心場景，成為醫(yī)生不可或缺的輔助力量。

這一歷程大致可分為三個(gè)階段，從早期基于規(guī)則的專家系統(tǒng)，到傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)，再到如今的數(shù)據(jù)驅(qū)動時(shí)代。

最早期的探索可稱為“基于規(guī)則的專家系統(tǒng)”階段。研究人員將醫(yī)學(xué)專家的知識轉(zhuǎn)化為具體規(guī)則，例如通過圖像中的密度、紋理等特征判斷病灶可能性。系統(tǒng)依據(jù)這些預(yù)設(shè)規(guī)則進(jìn)行分析，本質(zhì)上是對人類經(jīng)驗(yàn)的程序化復(fù)制。

第二時(shí)期進(jìn)入“傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)”時(shí)代。科學(xué)家手工設(shè)計(jì)特征，將臨床知識融入計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)流程。這些特征被提取后，再通過支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等算法實(shí)現(xiàn)疾病檢測與分類。該方法仍依賴專家經(jīng)驗(yàn)定義特征，但開始讓機(jī)器參與學(xué)習(xí)和判斷。

真正的轉(zhuǎn)折發(fā)生在2012年后，深度學(xué)習(xí)推動醫(yī)療影像進(jìn)入“數(shù)據(jù)驅(qū)動時(shí)代”。在海量高質(zhì)量數(shù)據(jù)與強(qiáng)大算力的支撐下，計(jì)算機(jī)能夠自動學(xué)習(xí)具有判別性的特征，完成檢測、分類、分割等復(fù)雜任務(wù)，為個(gè)性化診療提供量化依據(jù)。

近年來，參數(shù)規(guī)模達(dá)百億級的大模型與多模態(tài)技術(shù)興起，標(biāo)志著“后深度學(xué)習(xí)時(shí)代”的開啟。模型能力大幅提升，但同時(shí)也對數(shù)據(jù)質(zhì)量、算力資源提出了更高要求。

在實(shí)際臨床場景中，AI的訓(xùn)練過程與人類學(xué)習(xí)有相似之處。系統(tǒng)需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，例如在乳腺結(jié)節(jié)影像中標(biāo)注“惡性”或“良性”。通過反復(fù)比對預(yù)測結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽，模型不斷調(diào)整參數(shù)，預(yù)測錯(cuò)誤時(shí)受到“懲罰”，正確時(shí)獲得“強(qiáng)化”，逐步提升識別精度。

這種學(xué)習(xí)最終目標(biāo)是讓AI系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確區(qū)分病灶、檢測異常區(qū)域并進(jìn)行定量分析，如測量密度與紋理特征，從而為醫(yī)生判斷提供可靠參考。

現(xiàn)階段，AI尤其擅長處理重復(fù)性高、耗時(shí)長的任務(wù)，如在影像中快速定位病灶，或生成初步診斷報(bào)告，大幅提升工作效率與一致性。

此外，AI還能幫助發(fā)現(xiàn)人類難以洞察的規(guī)律。例如在同種病癥的不同患者中，治療效果往往存在差異。通過長期隨訪數(shù)據(jù)訓(xùn)練，AI可能挖掘出與治療反應(yīng)相關(guān)的新影像特征，這些特征有望成為新的生物標(biāo)志物，推動個(gè)性化醫(yī)療發(fā)展。

技術(shù)落地仍面臨顯著挑戰(zhàn)。其中泛化能力尤為關(guān)鍵：在一家醫(yī)院特定設(shè)備上訓(xùn)練的模型，遷移至其他醫(yī)院或不同設(shè)備時(shí)，性能可能下降。如何讓模型適應(yīng)多樣化的設(shè)備參數(shù)與人群特征，實(shí)現(xiàn)廣泛可靠的部署，是當(dāng)前技術(shù)攻堅(jiān)的重點(diǎn)。

另一挑戰(zhàn)在于決策的可解釋性。醫(yī)療關(guān)乎生命健康，臨床決策需要依據(jù)透明、可追溯。然而當(dāng)前許多深度學(xué)習(xí)模型如同“黑箱”，醫(yī)生難以理解其判斷邏輯。理想狀態(tài)下，系統(tǒng)至少應(yīng)成為“灰箱”，能夠標(biāo)識自身不確定的情況，提示醫(yī)生介入復(fù)核，從而建立人機(jī)協(xié)同的信任機(jī)制。

除技術(shù)問題外，倫理規(guī)范、數(shù)據(jù)隱私與商業(yè)模式亦是落地難點(diǎn)。只有構(gòu)建起合規(guī)、可持續(xù)的應(yīng)用生態(tài)，AI醫(yī)療才能真正融入診療流程。

構(gòu)建理想的AI醫(yī)療系統(tǒng)并非一蹴而就，而需分階段推進(jìn)。目前，全球范圍內(nèi)已有超過200款醫(yī)療AI軟件獲批上市，主要用于提升診斷效率與一致性，這標(biāo)志著“第一階段”已廣泛落地。

下一步，AI將向更多“人做不到或難做到”的場景滲透。例如在臨床試驗(yàn)輔助、新標(biāo)志物挖掘等方面，已顯示出積極前景。而從更長遠(yuǎn)看，AI有望從單點(diǎn)應(yīng)用擴(kuò)展到覆蓋疾病篩查、診斷、治療、預(yù)后評估的全流程，實(shí)現(xiàn)真正意義上的診療閉環(huán)。

這一進(jìn)程可能需要5至10年時(shí)間。當(dāng)前，AI已在提升醫(yī)生工作效率方面發(fā)揮重要作用；未來，它或?qū)⒃诩膊∪芷诠芾怼€(gè)性化治療支持方面取得更深遠(yuǎn)的突破。

正如行業(yè)共識所示：善于運(yùn)用AI的醫(yī)生，將更好地服務(wù)患者。人機(jī)協(xié)作，而非替代，正是醫(yī)療智能化的核心方向。