倪伟：未来AI医疗的服务模式主要围绕：减少医生参与，降低病人风险

AI不是替代医生，而是将医生从重复劳动中解放，专注复杂病例的深度思考，业界关于未来AI医疗与医生的关系，引发讨论。

4月上旬，上海举办的中国国际医疗器械博览会（CMEF）上，复旦大学附属华山医院神经外科倪伟教授表示，未来AI在医疗领域的服务模式主要围绕两个方向：一是减少医生的参与，二是降低病人的风险。当然，未来还可以进一步拓展，例如如何自动化获取数据，建立自动化的大数据平台，这将是AI未来发展的更深层次方向。

倪伟教授进一步表示，中国AI医疗和欧美注重算法不同，中国人工智能在医疗领域的研发和应用中，更加注重临床本身的需求。更倾向于以病人为中心的工作模式，所有的研发平台都旨在减少手术中的并发症，降低医生操作对病人带来的额外风险，这是我们研发的出发点。

其实，对于AI介入手术机器人的发展前景，倪伟并不十分看好。不过，利用智能技术辅助手术在神经介入领域是一个很好的发展方向。例如，一些辅助手术的机器人能够很好地解决临床痛点，虽然它们没有走得特别远，但却走得恰到好处，成为医生手术的良好辅助工具。

以下为访谈实录（整理版）：

Q：在华山医院高难度的复合手术中，您能否举例说明AI在提升手术安全性的这样一个具体场景？

倪伟：复合手术是一个非常宽泛的概念，传统的复合手术不再仅仅是简单的DSA加手术床的组合。如今，许多新设备不断引入到复合手术的整体套装中，包括神经导航、术中神经电生理监测，以及越来越多的内镜手术，这些都已完全融入复合手术的范畴。在这个过程中，人工智能（AI）发挥着重要作用。

以神经导航为例，尽管其能够很好地融合图像，但目前仍缺乏智能化。未来，是否能够开发出无需人工操作的导航设备，或者将多模态影像融合在一起，提供更完美的导航方案，这可能是我们想要攻克的方向之一。

其次，手术中不同操作平台之间的联动也是一个问题。目前，显微镜与导航系统、超声吸引器、术中电视设备以及内镜之间的联动都是相互独立的，需要人来协调，甚至可能需要多个人在不同操作平台上同时操作。未来，是否可以通过AI实现这些设备之间的智能互联，就像华为或小米的智能家居一样，将所有设备连通在一起，这或许是我们未来的发展方向。

Q：您在海外也有去交流这种AI的医疗技术，相较欧美的以算法为中心的路径，中国的临床需求驱动的AI研发模式有哪些优势？

倪伟：在医疗领域的研发和应用中，我们更加注重临床本身的需求。

中国的医疗环境与欧美存在显著差异，主要体现在两个方面：首先，中国拥有海量的临床数据，这使得我们更容易获取和利用这些数据进行研究和开发；其次，我们更倾向于以病人为中心的工作模式，所有的研发平台都旨在减少手术中的并发症，降低医生操作对病人带来的额外风险，这是我们研发的出发点。

与欧美强调技术创新、更侧重于技术本身（如算法、芯片、大数据存储等）不同，我们更注重软件方面的开发。当然，软件最终也会转化为硬件输出，但我们的策略是先从软件入手，逐步升级并开发新的硬件。例如，强联智创就是一个很好的例子，我们先开发软件，然后逐步将其升级并开发出新的硬件，这将成为未来AI服务的一个良好模式。

我认为，未来AI在医疗领域的服务模式主要围绕两个方向：一是减少医生的参与，二是降低病人的风险。当然，未来还可以进一步拓展，例如如何自动化获取数据，建立自动化的大数据平台，这将是AI未来发展的更深层次方向。

Q：关于青年医生培养体系，华山医院有没有将AI工具纳入到青年医生的培养体系，对青年医生掌握AI工具的能力有没有什么变化？

倪伟：近年来，AI技术发展迅猛，尤其是从GPT推出后，带来了深远的变革。然而，在临床应用中，我们仍面临诸多痛点。一方面，医生希望通过AI技术不断提升自己的专业技能；另一方面，AI在减轻医生工作负担方面仍有很大的发展空间。

我曾一直希望借助AI帮助医生自动记录病历。去年，我走访了许多创新公司，包括AI和大数据平台公司，但遗憾的是，目前尚未找到理想的解决方案。尽管语言理解能力强大的工具（如GPT）理论上可以轻松完成这项工作，但由于这些平台大多建立在国外，难以直接应用于中国的医疗场景。不过，今年情况有了显著改变，随着一些本土创新产品的出现，越来越多的公司开始探索如何利用AI的大语言模型能力，帮助医生减轻文书工作负担。

下一步，我们与强联智创曾有过合作计划，希望开发一款用于神经系统疾病检查的机器人。神经系统疾病的检查，尤其是对一些复杂疾病进行神经功能评分，过程非常繁琐，年轻医生往往难以掌握。利用机器人平台，结合移动终端和智能化设备，可以自动收集患者的多模态信息，如通过影像和摄像头检测肌力、使用握力器检测肌力，以及通过对话了解语言能力。这不仅能减轻医生的工作负担，还能反向促进医生的成长和培训。通过AI大数据训练出的模型，可以帮助年轻医生更快地积累经验，避免走弯路，提升个人专业水平。

未来，我们希望将这种智能化设备的使用不断向基层推广，让更多医生受益。我们已经在北京举办了多次学习班，虽因政策原因在上海未能举办，但今年及未来，我们计划将该项目在全国各中心落地，推动人工智能技术更好地惠及年轻医生和基层医生，助力医疗水平的精准提升。

Q：您提到大模型，想请您更详细讲一讲您参与的多模态的脑血管病数据库，它是如何通过AI去挖掘疾病早期的预警信号，是否已经发现可以进行临床转化的技术成果了？

倪伟：目前，我们正在实施一项计划，旨在让机器能够理解一定量的病人临床信息。以往，我们建立大模型数据库时，需要医生手动从病史中提取词条，这一过程非常繁琐。医生往往没有足够时间，而交给临床秘书又因缺乏临床经验，难以准确抓取关键信息。然而，AI能够精准理解病史内容，自动根据预设的14条内容提取词条，形成同质化大型数据库，从而总结疾病发生发展的规律。

过去，建立大型数据库成本高昂且人力投入巨大，许多中心虽有此想法，却因难以坚持而搁置。借助AI平台，我们有望在医疗涉及的每一个疾病领域，迅速自动化建立大型数据库。尽管患者数据量庞大，但以往难以实现同质化处理。未来，利用AI实现这一目标，将是科技突破的重要方向。通过大数据，我们能够探寻疾病发生发展规律、治疗瓶颈及优缺点，筛选出潜在危险因素，这将为医学发展带来巨大价值，甚至可能比我们预想的更为重要。

Q：既然聊到未来的话题，您认为未来三年，AI技术在神经介入领域可能会催生哪些颠覆性的创新？

倪伟：目前，对于AI介入手术机器人的发展前景，我并不十分看好。近年来，国内外在AI介入手术机器人领域开展了诸多研究，例如德国西门子也曾研发过相关设备，但现已终止。国内虽有一些零散的研究，但神经介入手术对手感反馈要求极高，目前介入手术机器人还难以满足这一需求。此外，智能机器人多应用于远程操控场景，然而远程操控受网络延迟等因素限制，一旦出现延迟，可能会给患者带来灾难性后果。因此，我认为介入手术机器人在未来的发展可能并不乐观。

不过，利用智能技术辅助手术在神经介入领域是一个很好的发展方向。例如，一些辅助手术的机器人能够很好地解决临床痛点，虽然它们没有走得特别远，但却走得恰到好处，成为医生手术的良好辅助工具。这些机器人从未声称要替代医生在手术关键步骤中的操作，而是为医生提供自动化方案选择，减少手术步骤和对患者的不必要操作，从而达到良好的效果。

未来，相关技术仍在不断研发中。对于年轻介入医生而言，器械选择是一个很大的瓶颈。一方面，操作技术可能存在缺陷；另一方面，年轻医生在面对患者时，往往难以做出正确的决策，这让他们十分困扰。我们希望通过AI技术，能够自动为医生提供最佳治疗方案，相比单纯的操作反馈，这或许是一个更具前景的发展方向。

撰稿丨健康凯歌