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一、「人工智慧 +」醫療的核心概念
人工智慧與醫療的深度融合已成為全球共識，其應用覆蓋醫療領域多個方面，正以獨特方式捍衛人類健康福祉。
國外醫療 AI 探索始於 20 世紀 70 年代，如 1972 年裏茲大學的系統可計算劇烈腹痛原因，1976 年斯坦福大學的 MYCIN 系統能診斷感染病並提供抗生素處方；國內則於 20 世紀 80 年代初起步，1978 年北京中醫醫院開發的 “關幼波肝病診療程式” 首次將醫學專家系統應用於傳統中醫領域。
二、「人工智慧 +」醫療發展的驅動因素
供需矛盾突出：中國人口老齡化加劇，慢性病患者超 3 億，醫療需求激增，但優質醫療資源不足且分佈不均，人工智慧可提升效率、降低成本以緩解此矛盾。
AI 技術不斷突破：演算法（如超大規模預訓練模型、深度學習）、運算能力（晶片持續演進）、資料（規模提升，醫療資料增長迅速）的發展為醫療 AI 提供支撐。
政策引導和支持：中國發佈多項政策鼓勵 “AI + 醫療” 發展，如《新一代人工智慧發展規劃》提出發展智慧醫療，推動精准化智慧服務等。
三、「人工智慧 +」醫療的主要應用方向
輔助診斷：提供醫學影像、電子病歷、導診機器人等服務，手術機器人在多個外科領域應用，臨床決策系統（CDSS）輔助醫生全流程決策。
醫學影像：依託圖像識別和深度學習技術，解決病灶識別與標注、靶區自動勾畫等需求，在新冠疫情中助力提升診斷效率。
健康管理：應用於風險識別、虛擬護士等領域，結合可穿戴設備實現精准管理，日本通過智慧設備監測健康狀況並推演潛在問題。
藥物研發：縮短研發週期、降低成本、提高成功率，新冠疫情中在靶點發現等方面發揮作用，但存在資料不足等局限。
疾病預測：在傳染病防控中用於暴發預測、傳播溯源等，新冠疫情期間多國應用相關技術助力防疫。
四、ChatGPT 對醫療的影響
ChatGPT 是強大的 AI 語言模型，未經過專門訓練就能通過或接近通過美國執業醫師資格考試，在問診等方面也展現出輔助臨床工作的潛力。
其下一代 GPT-4 具備圖像識別、進階推理等能力，為醫療 AI 帶來新可能，如結合醫學影像提升檢測效率。
五、醫療 AI 的發展歷程與未來方向
醫療 AI 經歷萌芽（1978-2013 年）、起步（2014-2019 年）、商業化探索（2020 年至今）階段，當前面臨系統和資料標準化低、交付能力弱等商業化困境。
未來，以 ChatGPT 為代表的 AI 大模型將推動醫療 AI 在醫院服務、健康管理、醫藥研發、醫學教育等領域實現突破，帶來全流程顛覆。
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