纵观人类历史，抗生素、疫苗和麻醉等医学发现已经改变了医疗保健行业。如今，人工智能(AI)的引入和应用正在推动医疗保健领域的数字化转型。这一演变有望提高效率、降低医疗成本、改善患者护理，同时创造促进更健康、更长寿的高质量解决方案。自诞生以来，AI在医疗保健领域取得了显著进展，带来了重大变革和众多机遇。
一个显著的进展是Manus AI的开发，这是一个代表AI技术重大飞跃的自主AI代理。这个AI驱动的解决方案重新定义了医疗专业人员处理医疗数据、诊断疾病和开发治疗方法的方式。根据Nvidia在2025年发布的调查报告，63%的受访者报告称在医疗保健领域积极使用AI驱动的工具。图1展示了目前医疗保健行业中最常见的三大AI应用场景。
AI在医疗保健行业有许多重要应用。目前，它被用于药物发现与设计、自动化文档处理、医学图像识别和库存跟踪。例如，药物设计与开发公司Exscientia利用基于Amazon Web Services (AWS)构建的生成式AI在计算机模拟中生成潜在药物化合物。自动化机器人协助开发这些候选药物。这种AI驱动的方法使Exscientia能够将药物开发过程加速70%，并将资本成本降低高达80%。值得注意的是，使用这种方法设计的六种分子已进入临床试验阶段。
在自动化医疗文档方面，DeepScribe的AI驱动的抄写系统通过实时记录患者就诊情况，为临床医生自动创建个性化文档。该系统生成可计费的文档，并直接与临床医生的电子健康记录(EHR)系统同步。重要的是，该系统减少了临床医生的职业倦怠，提高了收入，并改善了患者护理质量。
AI技术的采用还改善了医学图像识别。一家名为PathAI的公司为此目的使用AI。传统上，即使经过专门培训和协作，专家病理学家也难以准确解读和诊断病理幻灯片。不准确的解读会对诊断和药物开发试验产生负面影响。PathAI采用一种称为图神经网络(GNNs)的机器学习技术，揭示组织样本中可能不易通过视觉检查发现的空间关系。
AI技术还可以优化医疗保健中的库存管理系统。例如，Hospices Cibils de Lyon (HCDL)在管理和跟踪植入式医疗设备方面面临挑战。IDENTI医疗公司通过开发TotalSense RFID柜、移动应用程序和手持RFID扫描仪提供了解决方案。这些工具被整合到IDENTIPlatform中，这是一个AI驱动的基于云的软件。因此，HCDL的药房部门现在可以有效跟踪分配到各个医院部门的所有库存，保持对其医疗用品和器械的可见性和控制。
尽管有这些进步，但一些挑战阻碍了AI在医疗保健领域的广泛采用。一个主要问题是AI模型的复杂性，特别是深度学习模型，它们通常表现出低可解释性。这种"黑箱"特性掩盖了AI的内部工作机制，使得理解决策是如何得出的变得困难。缺乏透明度可能导致严重的患者安全问题，如误诊和不适当的治疗。
此外，医疗保健中的AI模型通常是在包含历史健康记录、治疗结果和患者人口统计数据的数据集上进行训练的。由于某些群体或性别的代表性不足，这些数据集可能包含偏见。例如，Optum开发并在美国多个医疗系统中使用的AI算法被发现显示出有偏见的结果，优先考虑健康的白人患者而非病情更严重的黑人患者。因此，高风险黑人患者尽管有更大的医疗需求，却不太可能获得额外的干预。
总之，AI有潜力显著改变医疗保健行业，改善患者护理、诊断准确性和成本管理。然而，必须解决与AI模型低可解释性和偏见相关的挑战。随着AI越来越深入地融入医疗保健，负责任地采用这项技术并保持高标准的道德规范至关重要。
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