在日前由匯豐集團(tuán)與財(cái)聯(lián)社聯(lián)合主辦的首屆“中國(guó)投資者高峰會(huì)”上，多位專家圍繞大健康產(chǎn)業(yè)展開了熱烈的討論。與會(huì)專家和資深人士紛紛表示，人工智能將助推大健康產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，提升整個(gè)醫(yī)療行業(yè)水平，與此同時(shí)，人工智能與醫(yī)療健康的融合發(fā)展已步入快車道，著力于探索更多應(yīng)用場(chǎng)景。

　　隨著人們對(duì)健康的需求度和關(guān)注度逐漸上升，大健康產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為全球熱點(diǎn)和新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。而人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，也為大健康產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來了更多的可能性。“這是一個(gè)巨大的變革，我特別看好‘AI（人工智能）+健康’?，F(xiàn)在才剛剛開始，未來10年我們會(huì)看到更多驚喜?！眲?chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官李開復(fù)在會(huì)上表示。

　　中央網(wǎng)信辦等五部門在2020年發(fā)布的《國(guó)家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》中提出，要在2023年率先在醫(yī)療健康等領(lǐng)域初步建立人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系。工信部等十部門在2021年發(fā)布的《“十四五”醫(yī)療裝備產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》中明確提到，要加快智能醫(yī)療裝備發(fā)展。支持醫(yī)療裝備、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、電子信息、互聯(lián)網(wǎng)等跨領(lǐng)域、跨行業(yè)深度合作，鼓勵(lì)醫(yī)療裝備集成5G醫(yī)療行業(yè)模組，嵌入人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新技術(shù)，推動(dòng)醫(yī)療裝備智能化、精準(zhǔn)化、網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展。

　　展望人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用，清池資本創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官李彬認(rèn)為，AI的加入會(huì)提升整個(gè)行業(yè)的醫(yī)療水平，而不是取代現(xiàn)有的醫(yī)療工作者。它的應(yīng)用能夠提升整個(gè)行業(yè)的平均水平，從而把一部分的基層工作者從工作中解放出來，提升整個(gè)醫(yī)療行業(yè)服務(wù)的效率和質(zhì)量。

　　在政策與技術(shù)共振下，人工智能與醫(yī)療健康的融合步入了發(fā)展快車道，著力于探索更多應(yīng)用場(chǎng)景。

　　在李開復(fù)看來，通過佩戴可穿戴設(shè)備，人們能夠每天24小時(shí)監(jiān)測(cè)自己的心跳、血壓、血氧、血糖等指標(biāo)。而人工智能可以借助每次檢測(cè)的數(shù)據(jù)對(duì)病例進(jìn)行縱向的跟蹤分析，這對(duì)個(gè)人的醫(yī)療、診斷、預(yù)警等會(huì)有較大幫助。

　　此外，李開復(fù)還認(rèn)為人工智能在生物制藥中也有著較為廣闊的應(yīng)用前景。人工智能可以在實(shí)驗(yàn)室階段提升研究人員的工作效率，幫助他們實(shí)現(xiàn)小分子的發(fā)現(xiàn)。

　　工銀瑞信醫(yī)療保健研究團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、基金經(jīng)理譚冬寒認(rèn)為，人工智能與醫(yī)療的融合發(fā)展可能將經(jīng)歷三個(gè)階段。在他看來，現(xiàn)在我們正經(jīng)歷第一階段，即在現(xiàn)實(shí)的醫(yī)療場(chǎng)景中，AI已經(jīng)廣泛應(yīng)用于醫(yī)療影像等領(lǐng)域，它可以協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行醫(yī)療影像的分析。而在ChatGPT的框架中，分析的準(zhǔn)確性將會(huì)進(jìn)一步提高。第二階段是我們即將看到的階段，AI主要將在自我診療領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用。AI機(jī)器人可能會(huì)代替一部分家庭醫(yī)生的工作，能夠更清晰地給病患提出一些建議，這是現(xiàn)在搜索引擎所做不到的。第三階段，是目前還存在一定想象空間的階段，即AI和制藥、藥物發(fā)現(xiàn)的結(jié)合。想要實(shí)現(xiàn)這一步，還需要未來技術(shù)的革新以及更多臨床數(shù)據(jù)模型對(duì)AI進(jìn)行培養(yǎng)。

　　“如果AI能夠獲知一個(gè)分子結(jié)構(gòu)和臨床結(jié)果之間是怎樣的對(duì)應(yīng)關(guān)系，并能夠找到一些線索，這將有助于突破制藥領(lǐng)域瓶頸。”譚冬寒認(rèn)為，人工智能助力實(shí)現(xiàn)生物制藥上的突破，就目前來看尚處在萌芽階段。