阿布扎比全球医疗巨头M42正在通过利用尖端技术如人工智能（AI）来改善医生生产力、诊断准确性和患者结果，从而改变医疗保健的提供方式。M42的产品管理副总裁Maaz Shaikh博士分享了AI如何重塑全球医疗保健格局，突出了M42在这场变革中发挥的创新作用。
Maaz Shaikh博士在哈佛大学和牛津大学等知名机构拥有医学和全球卫生研究背景，领导开发了创新的数字健康解决方案。他参与开发了Med42，这是一套基于临床大型语言模型（LLM）的工具，旨在通过安全、可扩展且有影响力的AI解决方案增强医疗实践。
AI如何重塑医疗保健行业及其面临的挑战？
人工智能的进步正在通过改进诊断、优化行政工作流程、个性化治疗选择和预测性医疗来重塑行业。然而，可持续性问题和劳动力短缺等挑战仍然存在。M42通过利用AI和数字技术来应对这些挑战，尽管这些创新仍需得到医疗专业人士的广泛接受。确保AI驱动的医疗解决方案在资源有限的环境中有效实施至关重要。最终，AI和数字技术与人类专业知识相结合，有望彻底改变医疗保健。
AI和数字技术如何革新医疗保健？
AI和数字技术正在推动医疗保健的改进，提高护理质量、结果和成本效率。关键创新之一是预测分析，AI通过分析大数据集来预测患者结果、识别高风险个体并优化资源配置。它可以预测患者再入院率、管理慢性病，甚至预测未来疾病爆发。
数字技术通过结合AI与基因组、临床和生活方式数据，革新了个性化医疗。在新冠疫情期间，远程医疗激增，借助AI驱动的工具如症状检查器和虚拟助手得到了增强。在诊断方面，AI在扫描分析中达到了放射科医生水平的准确性，并自动化了诸如排程、账单和记录保存等任务，使专业人员可以专注于患者护理。
生成式AI、语音识别和影像AI进一步简化了工作流程，通过自动化临床文档减轻了行政负担，减少了医生倦怠。
当前全球医疗保健格局描述
当前的医疗保健格局在全球范围内复杂且迅速演变，正在从新冠疫情后的阶段恢复。疫情以独特的方式影响了各国的医疗生态系统，放大了现有挑战和差距。发展中国家的过载医疗系统进一步加重，导致医务人员倦怠。在发展中国家，现有的医疗工作者和物资短缺问题加剧，扩大了医疗服务和健康公平的差距。要从这一关键时刻恢复，需要对医疗生态系统进行转型性变革。
尽管创新正在改善护理交付和结果，但健康不平等、成本上升和慢性病新趋势和威胁等问题凸显了创建有弹性的、包容性和适应性强的医疗系统的迫切需求。世界各地的医疗系统正在经历前所未有的转型，由AI和其他技术进步、人口变化以及患者行为和需求的变化驱动。新冠疫情期间引入的新工作方式加速了远程医疗和远程交付解决方案的采用。
从行政任务到患者护理，AI在提高医疗过程效率方面发挥了重要作用。年轻一代对健康和福祉意识的提高推动了预防性和个性化护理的转变。基因组学的普及使个性化医疗和生物标志物在诊断、治疗计划和新药发现中占据中心地位。
哪些医疗保健挑战需要解决？为什么需要适用于全球的可持续解决方案？
高收入国家的老龄化人口正在给医疗系统带来压力，加重了医生的工作负担，降低了护理质量。AI可以自动化行政任务，使医生能够专注于患者护理，促进更好的医患关系。这种转变使得从反应性转向主动性和精准护理成为可能，从而改善结果。
在发展中国家，糖尿病、癌症和心血管疾病等慢性病现在是导致死亡的主要原因，同时还面临抗微生物耐药性和人畜共患病等威胁。许多医疗系统缺乏资源和人力资源来应对这一负担，世界卫生组织（WHO）预计到2030年全球将短缺1000万医疗工作者。农村和未被服务的人群面临着严重的健康不平等问题，往往缺乏基本护理。部署AI可以通过诊断和治疗决策支持赋能医生，通过更公平的资源分配解决这些差异。
可持续性对于医疗保健至关重要，因为新疗法的成本上升带来了负担能力挑战。AI驱动的药物发现和测试提供了一种有前途的方法，可以加速创新、改善结果并降低成本，确保所有人都能获得可及的护理。这应该是包括像我们这样的医疗公司在内的所有人的优先事项。
医疗保健部门是全球温室气体排放量最大的行业之一，消耗大量能源和水资源并产生大量废物。如果医疗保健是一个国家，它将成为全球十大温室气体排放国之一。采用绿色实践、减少废物和整合可再生能源可以创造一个更健康的地球和更健康的群体。
M42在改善区域医疗保健方面的关键贡献是什么？
M42利用AI和数字技术应对关键医疗挑战。其关键创新之一是AIRIS-TB，这是一种用于数字化X光和病理的AI工具，提高了准确性和效率。
结核病（TB）仍然是全球健康威胁，是导致死亡的主要原因之一。世卫组织的目标是在2030年前终结TB流行，因此筛查至关重要。2024年5月，M42推出了AI驱动的胸部X光筛查工具AIRIS-TB。自推出以来，首都健康筛查中心（CHSC）的筛查能力已扩大到每天进行多达2000次AI辅助胸部X光检查，是之前的十倍。该AI系统在区分正常和异常胸部图像方面具有99.73%的敏感性，减少了诊断时间，使放射科医生能够专注于复杂病例。这加快了TB的早期检测和治疗。
像AIRIS-TB这样的AI驱动筛查工具有可能在全球范围内扩展操作并提高诊断准确性。这些系统可以将放射科医生的工作量减少80%，同时确保全面的TB检测。该技术还可以训练识别其他条件，如肺癌、肺炎和肺气肿，进一步扩大AI在健康诊断中的作用。在资源有限的发展中国家，AI工具如AIRIS-TB可以赋能大规模筛查项目，即使在放射科医生数量有限的情况下也能实现。
此外，M42与远程医疗平台集成，改善了偏远地区的医疗保健访问。这些平台包括BioButton远程监控可穿戴设备，该设备跟踪心率、呼吸率、皮肤温度和其他生物指标。BioIntelliSense创始人兼首席执行官、M42咨询委员会成员James Mault博士成功推出了该设备，已经在全球进行了超过10亿次生命体征测量。
Med42是由M42开发的大规模语言模型，旨在通过AI驱动的见解改善医疗保健。Med42的最新版本在美国医学执照考试（USMLE）样本题目的零样本评估中得分94.5%，反映了其在理解和处理医疗信息和数据方面的高性能，以及提供临床支持的响应能力。这种尖端且可靠的AI技术可以为一些最紧迫的全球健康挑战提供多种特定用途的解决方案，包括减轻医生的行政负担、使医护人员有更多时间建立有意义的医患关系、提高诊断准确性以及通过个性化、基于证据的材料支持患者的自我护理。
M42还通过基因组学、精准医学和AI驱动的解决方案推进个性化医疗，例如阿联酋基因组计划（EGP），以改善遗传疾病的早期检测和阿联酋人口的整体健康。
M42正与全球组织、研究机构和技术公司合作，推动基因组学、AI和预防性医疗的创新。这些努力通过与阿布扎比卫生部的合作，与地区和全球优先事项相一致。
尽管AI取得了进展，数字健康采用仍需哪些改进？
尽管AI和数字健康取得了显著进展，但仍面临挑战。数据整合和互操作性是主要障碍，孤立的医疗系统阻碍了以患者为中心的全面护理。建立强大的监管框架对于安全实施AI至关重要，以确保患者安全、数据隐私和负责任的技术使用。如果没有这些保障措施，AI部署可能会导致意外后果。
减少AI算法中的偏见也至关重要。这些系统可能会继承其训练数据中的偏见，可能导致护理差异。确保AI提供公平和公正的结果对于医疗行业至关重要。M42开发了MEDIC框架，用于评估LLM的关键领域——医疗准确性、伦理和偏见、数据理解、上下文学习和临床安全性。该框架将伦理和偏见置于AI开发和实施的核心。
AI工具的培训和采用必须平衡实用性、安全性和医生的工作量，解决变革阻力，确保专业人员能够有效使用技术，同时保留临床判断。
在资源有限的环境中，可负担性和可及性对于公平获得AI驱动的医疗解决方案至关重要，促进全球医疗公平，使所有人群都能受益于技术进步。
展望未来，AI进一步革新医疗保健的潜力如何？M42在这方面有何贡献？
AI有望像X射线和抗生素的发明一样彻底改变医疗保健。通过分析复杂的临床和基因组数据，AI能够更早、更准确地检测和诊断疾病。它允许实时健康追踪，使医生能够提供个性化护理和早期干预，从而超越以往可能的范围。
先进的基因组学是另一个充满希望的前沿领域。AI在生物技术中的影响远不止于对人类基因的基本理解，还将继续解开人类基因组的复杂性，更快地开发基因疗法，并制定针对每个人特定基因构成的个性化治疗计划。
AI驱动的药物发现、开发和测试是AI的最大潜力之一，有望大幅缩短新疗法上市的时间和成本。更快、更实惠的新药上市将改善患者获得新治疗的机会，大规模改善患者结果。
使用生成式AI（如LLM）帮助人们理解他们的医疗和基因信息，将通过数字平台推动健康参与。这将使人们在医疗旅程中发挥更积极的作用，拥有教育自己、管理健康并与提供者轻松沟通的工具。
这证明了AI和数字技术在重塑医疗保健方面的巨大潜力，增强了其效率、个性化和可用性，使每个人都能从中受益。
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