【來論】陶曉東：人工智能+醫療，我們為什麼而創新從訊飛醫療過去十多年的探索，我們再看人工智能+醫療——我們為什麼要創新？ 首先來看一個宏觀的數據，過去很多年時間裡，大家一直在想，如何將以醫療工作為中心向以健康為中心轉變。在這個過程中，數據可能是相當多工作者、甚至連醫務工作者也不一定會關注的一件事。 前一段時間做了一個數據分析，就是人均預期壽命（LE）和健康人均預期壽命（HALE）之間的差值。我把2021年的數據拿出來做了一個截面分析：橫軸是出生時的人均預期壽命，縱軸是健康人均預期壽命與人均預期壽命的差値。 在大概200個國家裡，隨着人均壽命的增長，這個差距是在增大的。這實際上給出了一個非常直觀的結論：我們的醫療技術、所有新藥、新的檢查檢驗手段，帶來的結果是我們挽救了人的生命，但實際上並沒有讓人變得更健康、獲得更高質量的壽命。 這是一個非常重要的數據。 從這張圖上可以看到：越居座標軸左上方，實際上說明一個國家建立的醫療體系越以治病為中心；越居右下方，實際上說明壽命的增長更多地集中在健康壽命的提升上。 左上角大家看到有一個點，美國大概花了17.5%的GDP在健康醫療服務裡，但其效果卻並不理想。右下方大家可以看到幾個相對來講比較優秀的：日本用11.2%的GDP投入到醫療健康，人均壽命基本上全球最高，而且其健康壽命與人均壽命之間的差値相對來講也在標出的紅色基準線以下。中國實際上是用5.4%的GDP投入到健康醫療服務——這一個數據給到大家，說明我們當前面臨着一個巨大的健康領域的挑戰。 另外一個數據就是我們為什麼要在這個領域創新。大家都在講創新，人工智能現在基本上是大模型帶來了所有創新的潮流。那麼我們在“人工智能+醫療”這個領域裡，到底為什麼要做創新？在訊飛醫療過去的實踐裡，我們總結出來大概四個層面的創新。 第一層是“為創新而創新”，不以短期應用為主要目的，是長期技術進步的基礎。往上一層是“為醫生而創新”，為醫生的工作提供工具，提升工作效率和服務能力，比如影像的檢查手段，更好的、更有效的藥。再往上是“為病人而創新”，減輕病人的痛苦，改善就醫體驗，包括互聯網醫療、遠程醫療等更有效的、更方便的就醫手段。那麼最高層是“為社會而創新”，目標就不僅僅是為醫生提供一個工具，或者減輕居民或者患者的痛苦，更多的是降低社會在健康醫療領域的總體投入，提高全民健康水平——不是（需要用到）17.5%的GDP，而是（僅僅）5%的GDP就能夠實現那樣（比較高水平）的醫療服務。 這是兩個可能開篇的比較宏觀的視角。那麼從訊飛醫療的角度來講，我們更多的是技術相關。 這實際上展現的是過去半個多世紀裡面人工智能技術的發展。直到今天，包括大家在講的AGI、AI診斷，在最近2022年底ChatGPT發布之後才真正進入大家的視野。整個過程中，是不斷地有從技術體系到算法、到模型、再到應用場景的完善與過渡，這是一個技術發展的背景。 從訊飛醫療的角度來講，我們在整個過程中的應用主要是人工智能技術加上醫學知識圖譜，通過整個星火醫療大模型能力平台，去賦能基層醫療機構的診療，去賦能等級醫院的診療，同時服務衛生局、醫保以及居民。 那麼下面的幾分鐘時間裡，我簡單稍微展開一下。這裡面的任何一個內容，其實都可以放在四個層次的創新框架裡面的某一個點。 首先還是輔助診斷。訊飛醫療的輔助診斷是從基層到三甲醫院、從全科到專科，提供包括規範醫生的診療行為、幫助醫生能夠更高質、更高效地書寫病歷，幫助醫生實現其數據存儲與標準化。 針對全科的常見病、多發病，更重要的是在未來——包括在現在技術已經達到的水平下——幫助醫生在非本人專科領域也能對患者提供更全面的篩選。 到了開具處方的環節，訊飛的這套系統不僅從西醫的角度出發，也從中醫的方向做了一些嘗試。在整個過程中，累計在內地已經服務了超過11億人次——這是一個巨大的數字。但我想強調一點：基層的很多數據，從病歷本身對大模型的訓練其實並沒有那麼大的意義。100萬份上呼吸道感染非常簡單的病歷，其實對大模型的學習並沒有任何促進作用，對大模型變得更聰明沒有太大關係。 第二個方面，是二、三級醫院醫生的診療助手。此前也有嘉賓提到，基層醫院常見病、多發病人口向二、三級醫院集中，尤其是三甲醫院忙不過來。在整個過程中，如何通過醫學的知識能力和規範化能力，幫助醫生生成高質量的電子病歷——在當前大模型能力之下，已經逐步進入到越來越多的專科，醫生的採納率也變得越來越高。 同時，通過幫助醫生實現輔助診斷——尤其是跨專科的服務——在二、三級醫院的場景下，已經變成一種日常化的診療行為。 另外一個就是為患者做創新。醫療數據的價值，尤其是在大家經常講到的“全量數據”中，實際上只有一些有代表性的醫療數據對大模型本身的能力是有幫助的。但是圍繞患者的動態連續的健康數據——比如居家的場景下是怎樣的，在社區衛生服務中心做體檢的數據是怎樣的——最終帶來的是通過大模型能力實現一個更加精準、更加完善的居民健康畫像功能。 健康畫像最終帶來的，是在健康全場景下、全生命週期裡更加有針對性的醫療服務，通過大模型為居民提供更加專業化、個性化的健康管理服務。 在診後患者服務領域，對於患者出院之後，通過患者在院期間的全部數據，形成在院期間的畫像，幫助患者制定個性化的、專業性的、符合臨牀循證依據的健康管理康復路徑。 在此基礎之上，通過人工智能實現整個康復計劃的自動執行，幫助醫生管理患者的風險因素，幫助醫生收集患者康復過程中的各種數據，形成一個更加完整的、不斷更新的健康檔案。 在直接面向C端的方面，去年6月24日，我們在香港數碼港也發布了我們面向居民的香港版訊飛曉醫 APP。這是一個直接面向居民就醫和健康諮詢的APP，包括在居民就醫之前對症狀的了解和就醫的一些指導，以及在用藥時對疾病情況的一些關鍵信息的處理；也包括就醫之前根據健康畫像去抽取一個就醫簡報，給到醫生，便於醫生快速了解患者的情況；通過症狀、個人健康畫像，幫助用戶進行個性化的用藥指導和提醒，避免用錯藥。 這些是訊飛醫療過往做的一些嘗試。我們也希望未來用人工智能去幫助每一位醫生更好地治療。訊飛醫療致力於成為“每個醫生的AI診療助理，每個居民的AI健康助手”。 （本文為訊飛醫療科技股份有限公司總裁陶曉東於2026年4月14日在2026年世界互聯網大會亞太峰會數智健康論壇上發表演講的全文） （本文僅代表作者觀點，不代表本媒體立場） 【編輯：譚暢】
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