“隨風(fēng)潛入夜，潤(rùn)物細(xì)無(wú)聲。”從藥物研發(fā)到疾病診斷，從精準(zhǔn)治療到健康管理，AI正悄然改變生物醫(yī)藥行業(yè)的每一個(gè)環(huán)節(jié)。但是，生物醫(yī)藥畢竟關(guān)乎每個(gè)人的生命健康，容不得半點(diǎn)馬虎，各種疑問(wèn)由此而起。

文|馮雯雯 孟海華

馮雯雯，就職于上海市生物醫(yī)藥科技產(chǎn)業(yè)促進(jìn)中心。

孟海華，上海市生物醫(yī)藥科技產(chǎn)業(yè)促進(jìn)中心副研究員。

01.

AI真能讓尋常百姓不再望“藥”興嘆嗎

長(zhǎng)期以來(lái)，藥物研發(fā)行業(yè)存在一個(gè)著名的“雙十魔咒”，即一款新藥從研發(fā)到上市，平均要花費(fèi)10年時(shí)間、投入10億美元，研發(fā)過(guò)程中的失敗率更是高達(dá)90%以上，這些成本最終都會(huì)轉(zhuǎn)嫁到藥價(jià)上。AI正在打破這個(gè)魔咒，我國(guó)科學(xué)家通過(guò)虛擬篩選天然產(chǎn)物庫(kù)，首次鑒定出異銀杏素可作為ATP檸檬酸裂合酶的新型小分子抑制劑。這項(xiàng)研究為開(kāi)發(fā)新型降脂藥物提供了天然先導(dǎo)化合物，尤其為他汀類(lèi)藥物不耐受的心血管疾病患者提供了潛在替代治療方案。更讓人驚喜的是，AI還能“虛擬篩選”化合物。美國(guó)麻省理工學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)用AI模型對(duì)1200萬(wàn)種化合物進(jìn)行篩選，最終找到能對(duì)抗“超級(jí)細(xì)菌”的新抗生素，而這個(gè)過(guò)程如果靠人力，幾乎不可能完成。隨著研發(fā)成本降低、周期縮短，“天價(jià)藥”變平價(jià)藥的希望越來(lái)越大。不過(guò)，目前我國(guó)還沒(méi)有AI輔助研發(fā)的新藥獲批上市，但已有不少新藥進(jìn)入臨床試驗(yàn)階段，值得期待。

02.

AI究竟是“神醫(yī)”，還是“智商稅”

“不確定掛什么科”“拿到化驗(yàn)單看不懂”“基層醫(yī)院沒(méi)專(zhuān)家”……這些看病難題很多人都遇到過(guò)。如今，AI輔助診斷正在破解這些難題，AI能夠模擬專(zhuān)家的診斷思路，為廣大患者提供診斷建議，讓更多患者在家門(mén)口的基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)就能享受到優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)。而且，AI輔助診斷系統(tǒng)還在不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化，通過(guò)大量的病例數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，其診斷的準(zhǔn)確性和可靠性表現(xiàn)尤為突出。例如：針對(duì)肺結(jié)節(jié)篩查，AI能快速識(shí)別出醫(yī)生可能遺漏的微小結(jié)節(jié)；針對(duì)罕見(jiàn)病，我國(guó)科學(xué)家研發(fā)出AI罕見(jiàn)病大模型，以罕見(jiàn)病大數(shù)據(jù)為支撐，提升醫(yī)生識(shí)別、診斷罕見(jiàn)病的效率，進(jìn)一步縮短確診時(shí)間。很多人會(huì)擔(dān)心：“AI會(huì)不會(huì)誤診？”確實(shí)，AI誤診事件偶有發(fā)生。目前，AI給出的大多是通用方案，缺乏對(duì)輸出質(zhì)量的評(píng)估，且不同提問(wèn)方式可能導(dǎo)致結(jié)果不同，容易誤導(dǎo)判斷。值得注意的是，AI本質(zhì)是“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型”，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)有偏差，如過(guò)度集中于某類(lèi)人群、缺乏罕見(jiàn)病例，就可能“水土不服”。

03.

“電子人”吃“電子藥”的試驗(yàn)靠譜嗎

提到藥物試驗(yàn)，很多人會(huì)想到小白鼠或志愿者。在傳統(tǒng)藥物試驗(yàn)中，一種藥要測(cè)試效果，可能需要幾千位患者，實(shí)施難度大、成本高；而AI構(gòu)建的“虛擬患者”，正在改變藥物試驗(yàn)的方式。美國(guó)斯坦福大學(xué)打造的1635個(gè)“硅基乳腺癌患者”，在計(jì)算機(jī)里完成了從用藥反應(yīng)到癌細(xì)胞轉(zhuǎn)移的全過(guò)程模擬。這種AI虛擬臨床試驗(yàn)不僅使研發(fā)成本降低了2/3，更避免了真實(shí)試藥的高風(fēng)險(xiǎn)?！疤摂M患者”其實(shí)是基于患者的基因、病史、檢查數(shù)據(jù)等構(gòu)建的“數(shù)字孿生”，能模擬人體對(duì)藥物的反應(yīng)，能在一套模型中同時(shí)“測(cè)試”幾千種藥物，獲得海量數(shù)據(jù)，既提高效率又降低風(fēng)險(xiǎn)。不過(guò)，“虛擬患者”目前還不能完全代替真人試驗(yàn)，它主要用于前期篩選、優(yōu)化試驗(yàn)方案，最終藥物安全性和有效性仍需真人臨床試驗(yàn)驗(yàn)證。

04.

醫(yī)療數(shù)據(jù)交給AI，會(huì)不會(huì)為自己埋下安全隱患

醫(yī)療數(shù)據(jù)涉及個(gè)人隱私，很多人擔(dān)心：“數(shù)據(jù)上傳后會(huì)不會(huì)被泄露？”這確實(shí)是“AI+生物醫(yī)藥”領(lǐng)域的重要問(wèn)題。醫(yī)療數(shù)據(jù)包含姓名、年齡、病史、基因信息等敏感內(nèi)容，一旦泄露，可能帶來(lái)諸多風(fēng)險(xiǎn)。為守護(hù)數(shù)據(jù)安全，相關(guān)部門(mén)和機(jī)構(gòu)采取了多種措施。例如：國(guó)家出臺(tái)法律法規(guī)，規(guī)范醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集和使用；不少醫(yī)院選擇大模型私有化部署，避免數(shù)據(jù)跨境傳輸和外部泄露；科研人員還會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行“脫敏處理”，去除個(gè)人標(biāo)識(shí)信息后再用于模型訓(xùn)練。從個(gè)人角度來(lái)說(shuō)，使用AI醫(yī)療服務(wù)時(shí)，要選擇正規(guī)平臺(tái)，仔細(xì)閱讀隱私政策，了解數(shù)據(jù)用途和保護(hù)措施。如果平臺(tái)沒(méi)有明確的隱私保護(hù)說(shuō)明，盡量不要上傳敏感醫(yī)療信息。此外，我國(guó)正在完善相關(guān)監(jiān)管框架，明確AI研發(fā)者、使用者的責(zé)任邊界，未來(lái)數(shù)據(jù)安全會(huì)更有保障。

05.

AI如何破解“回家就失聯(lián)”的醫(yī)療困局

目前，科學(xué)家在開(kāi)發(fā)AI醫(yī)療隨訪智能體，填補(bǔ)患者出院后的健康管理真空。這些智能體全天候在線，能夠依據(jù)患者的具體病情和醫(yī)囑，制訂個(gè)性化的隨訪計(jì)劃。它們可以通過(guò)智能語(yǔ)音交互、短信提醒等多種方式，與患者保持密切溝通，及時(shí)了解患者的康復(fù)情況，為患者提供專(zhuān)業(yè)的健康指導(dǎo)。AI醫(yī)療隨訪智能體還能對(duì)患者的健康數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，采集患者用藥依從性、睡眠質(zhì)量、癥狀自報(bào)、生命體征、情緒和心理、生活方式、飲食記錄、疼痛評(píng)分、活動(dòng)能力、康復(fù)進(jìn)展、不良反應(yīng)等，一旦發(fā)現(xiàn)異常，便迅速發(fā)出預(yù)警，為患者的健康保駕護(hù)航。國(guó)內(nèi)的一些醫(yī)院已經(jīng)上線智能語(yǔ)音隨訪系統(tǒng)，利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)收集的信息進(jìn)行智能分析，最終展示可視化交互結(jié)果，極大地提高隨訪工作效率。

06.

AI醫(yī)生上線，人類(lèi)醫(yī)生的“失業(yè)倒計(jì)時(shí)”開(kāi)始了嗎

AI雖然具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，能夠輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷、提供治療方案建議，但它無(wú)法完全替代醫(yī)生的專(zhuān)業(yè)判斷和人文關(guān)懷。醫(yī)生在臨床實(shí)踐中，不僅要考慮疾病本身，還要關(guān)注患者的心理狀態(tài)、家庭情況等多方面因素，這些是AI難以做到的。而且，醫(yī)療是一個(gè)高度復(fù)雜且充滿(mǎn)不確定性的領(lǐng)域，AI在處理一些罕見(jiàn)病、復(fù)雜病例時(shí)，仍需要醫(yī)生的指導(dǎo)和審核。因此，AI更可能成為醫(yī)生的得力助手，而非競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，醫(yī)生與AI攜手合作，將共同推動(dòng)醫(yī)療行業(yè)的進(jìn)步。

*本文刊登于《科學(xué)畫(huà)報(bào)》2026年第2期人工智能專(zhuān)欄，更多相關(guān)內(nèi)容歡迎訂閱。

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