人工智能:ChatGPT爆火带来思考：医学界或将迎来与AI融合的奇点？

ChatGPT犹如一枚石子不经意地投入到人工智能行业平静的水面，迅速在全球范围内激起一波大浪。?

AI翻译、AI绘画、AI家居……如今，人工智能已经跨入各个领域，与人们的生活越来越近，这类看似无所不能的新一代人工智能，能否与医疗领域相结合，从而促进医疗行业的跨越式发展，给人类带来福音呢？?

微软创始人比尔·盖茨在不久前表示，ChatGPT等新型聊天机器人能够不断地进行训练、改进并进行读写。因此ChatGPT等人工智能可以为阅读和写作提供优化，并在医疗保健和教育等领域切实提高工作效率。而医疗健康行业确实存在着一些值得注意的、长期存在的问题，包括资源不足、工作流程的低效、不公平以及患者与临床医生之间沟通的时间不足等问题。渴望改进的医疗行业领袖和计算机科学家对此充满信心，他们认为人工智能在解决这些问题方面将发挥重要作用。?

智能医疗正在成为未来趋势

实际上，人工智能早已走近医疗领域，技术研究、生物制药、临床诊断等多个环节都能看到人工智能的身影。医疗界早已达成共识，认为智能医疗将成为未来医疗行业的重要风向标。?

BNB Chain将于年底上线零知识证明扩容方案zkBNB主网:9月8日消息，BNB Chain宣布已于9月2日上线基于零知识证明的扩展解决方案zkBNB测试网，允许开发人员开始构建应用程序，计划于年底上线主网。BNBChain称，zkBNB旨在提供更快的交易速度、更快的最终确定性、更低gas费，是BNBChain实现规模化的重大突破。

根据介绍，zkBNB的特点包括：支持快速集成支付和原子交换，利用创新的内置AMM交换和DeFi用例的流动性池，数字资产将在未经许可的情况下自动交易；TPS达到5000-10000；内置NFT市场和API服务；内置域名服务等。[2022/9/8 13:15:41]

而此次ChatGPT走红，是否代表着医疗行业和AI融合迎来了奇点？?

在美国，执业医师资格考试向来以难度大、专业性强而著称，这建立起美国医生群体从业的高门槛，但ChatGPT无需经过专门训练或加强学习就能通过或接近通过这一考试。这是人工智能在临床医学应用方面“值得注意的一件大事”，显示“大型语言模型可能有辅助医学教育、甚至临床决策的潜力”。?

同样的，谷歌公司一款名为Med-PaLM的人工智能医疗助手“能够向患者提供和专业全科医生一样好的建议”。随着技术不断发展，“我们可能很快会从‘谷歌医生’或‘必应护士’那里得到医学方面的建议”。?

币核科技&霍比特全球商务VP Elsa：HBTC Chain是目前可完整支持异构与同构跨链的解决方案:8月13日，币核科技&霍比特全球商务VP Elsa Qiu受邀参加“玉言直播间”线上AMA栏目，并为直播间观众详细讲解了HBTC Chain的技术优势及未来规划。

?Elsa称：HBTC Chain霍比特公链是目前市场上完整的去中心化跨链方案提供方，能够支持任意公链(同构链与异构链）的互操作性，真正把各个公链链接起来，安全可靠的做好底层资产的流通和交换。能够完整的助力Defi各个生态应用。我们认为，只有资产可以完全去中心的跨链安全的流通，才能真正促进DeFi生态的发展。

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霍比特公链是Defi生态基础设施。它以去中心化和社区共识为基础，综合运用密码学和区块链技术，在技术层面支持去中心化的协会制治理能力。通过BHPOS共识机制，结合椭圆曲线数字签名、零知识证明和可信多方计算等密码学工具，实现跨链托管资产私钥在所有验证节点的分布式生成和签名。在此基础上，实现轻量级非侵入式的跨链资产托管，跨链资产锚定发行以及OpendDex体系，助力Defi生态发展。[2020/8/13]

声音 | TASchain创始人班德：区块链在电商场景下实现实物溯源、品牌溯源及电子商品溯源:TASchain创始人兼CEO班德谈及区块链溯源时表示，区块链技术在电商场景下的溯源包括：

1.实物溯源，比如有机蔬菜、散养鸡鸭、大闸蟹、茅台、红酒等,可利用区块链技术能提高中间环节作假的成本，但实物源头作假的问题有待解决；

2.品牌溯源，比如阿迪达斯、武夷岩茶等，区块链的通证经济有利于品牌忠诚度奖励计划的实施；

3.电子商品溯源，比如数字版权（电子书、数字音乐和知识产权）、游戏道具等，可利用区块链的加密签名技术和时间维度，实现版权保护。[2018/12/29]

在医学领域，人工智能已经开始在三个层面产生影响：临床医生：人工智能可以帮助他们更加快速、准确的解读图像、医学数据；医疗健康系统：人工智能可以改进工作流程，降低医疗潜在的错误；自然人：在健康管理中，人工智能可以帮助人们更好的检测身体数据，从而改善健康状况。??

人工智能已经走进医疗领域，智能医学正在成为趋势，未来将会有更多的新医疗服务模式依赖于人工智能工具。可访问的数据、高质量计算能力，以及机器的自学习能力相结合，将会为人类生活质量的提高带来更大可能性。?

人工智能促进医疗模式改变

医疗行业复杂程度高，涉及知识面广，但人工智能可以在多个环节发挥作用。这主要得益于，在信息网络条件下，越来越多的智能终端和传感器的广泛运用产生了大量数据，为人工智能医学的研究和运用提供了源源不断的养分。这不仅给医疗领域本身带来了一场新技术革命，更促进了医疗服务模式的改变。?

金色财经现场报道 ChainPlus.One联合创始人曹明修：区块链尚未达到成熟应用场景:金色财经现场报道，在“2018联盟链的未来暨瑞链科技区块链产品发布会”上，在现场问答环节中，ChainPlus.One联合创始人曹明修指：从应用层项目的数量上而言，中国一年的项目数量是其他国家加在一起都不能相比的，但质量上而言，最好的1%项目出自中国的却并不多，来自中国的资金确实占据了世界上最顶尖20%-30%的比重。区块链尚未达到一个成熟的应用场景，比特币或者区块链在经济学做出的尝试比较少，还是很古典的、基于密码学的东西。比特币没有基于博弈的东西，而是假设了多中心化不存在任何通胀，它还假设了通胀是不好的，但这两种假设具有比较强的主观色彩。[2018/5/31]

当前人工智能可以在运营、预防、检查、诊断、治疗和康复等全健康管理环节，以及药品研发、医疗器械生产等方面都有不同寻常的运用。?

在疾病预防方面，人工智能优于医生的地方在于，在长时间盯着屏幕后，人工智能不会像人类一样不自觉地感到厌倦。另一方面，即使在很理想的条件下，人类也可能会忽略扫描图片中微小的癌变碎片。而人工智能则不会有这样的担忧，他们可以做到既精准又高效。?

利用人工智能技术，可以高效预测阿尔兹海默病风险、心血管疾病风险、癌症风险、精神疾病等等。这些预测能够帮助人们防控公共疫情，协助个人提升健康水平。?

EOS官方社区为促进技术交流建立EOSIO StackExchange网站:据金色财经合作媒体IMEOS 报道：EOS社区的EOSIO StackExchange网站已经进入测试阶段。网站将有Block.one指派开发人员关注上面提出的问题然后尽可能地作出回答，这样网站就会成为一个由Block.one 开发者团队所支持的官方社区网站。EOSIO StackExchange网站分为两个部分，每一部分都有自己的URL:http://t.cn/R3y2LFo 在这里可以提出与回答问题，给问题做标签或编辑问题以及投票。 http://t.cn/R3y2LFK 在这里你可以帮助设计者做一些与网站相关的决策。[2018/5/11]

实际上，目前人工智能最为成熟和广泛运用的领域是图像识别。最近几年，人工智能图像识别技术快速发展，在某些特定领域甚至已经超过人类。在视网膜图像识别、甲状腺超声影像诊断、肺结节影像检测、CT影像识别等领域，人工智能的机器读片在时间和准确率上已经超过了部分医生。人工智能作为辅助工具，可以节约医生大量的时间，提高医生的工作效率，为解决基层医疗资源不足的难题提供了新思路。?

更加不可思议的是，在诊疗方案的提出上，人工智能还能模拟医生的思维和诊断的方式、习惯和依据，融合自然语言处理、认知技术、机器学习等技术，充当“人工医生”，可以在较短时间内提供精准的诊断结果和个性化的治疗方案，供医生参考借鉴。?

在健康管理方面，随着可穿戴设备和家庭健康监测设备的研发和应用，个人健康数据从过去的静态监测变成了动态监测。人工智能可以从这些动态数据中，分析判断个人的健康水平，并给予血糖、血压、血脂，用药等方面的指导。?

人工智能除了监控疾病信号外，还可以提供个性化预警，新一代人工智能甚至会进化为个体化的健康管家。在医疗器械的改进和生产上，人工智能可以对医疗器械应用全过程进行智能分析，让医疗器械的研发和使用更加符合实际。?

综上分析，从“经验医学”到“循证医学”再到“智能医学”，深入医疗行业全链条，人工智能正在促进医疗模式的改变，新技术、大数据的应用，将进一步助力人类战胜疾病，管理健康。?

不过值得一提的是，虽然人工智能在医学领域开展了越来越广泛的应用，但不可否认其仍然存在局限性，包括ChatGPT在内的工具并不完美。在丁香园所开展的《关于ChatGPT与专业医生在线问诊能力的比较研究》中，ChatGPT与专业医生回答情况对比，在医学专业性上的主要差异在于：缺少对于患者病史有针对性的追问、对专业医学名词解释错误、诊疗方案不全面或有误、对患者的建议不够具体等问题。而在服务性审核结果中，ChatGPT的表现略好，但依然存在对患者的建议不够具体，几次回复结果不贯通等问题。?

但我们依然相信，随着科技与医药行业的融合，海量的医疗信息数据持续积累，这是民族医疗健康企业自主创新、蓬勃发展的富矿。依托于中国市场的巨大优势，越来越多企业利用AI技术提升医疗服务效能，能够带来巨大的行业价值和社会价值。?

人工智能，为医疗创新而来

显然，人工智能技术正在为医疗的各个方面带来革命性的影响，并将扮演重要的角色。人们期待着医学的发展，更先进的科学技术将叩开人类健康更高的大门。?

在国内，有一批将人工智能应用于医疗领域的高科技企业，已经逐渐成长起来。比如，专注于消化道健康领域创新医疗器械研发、生产、经营的高新技术企业安翰科技，已经可以为消化道疾病无创筛查、早期诊断、精准治疗等提供全新的解决方案。?

在安翰科技投入的领域中，人工智能技术的融入为消化道疾病诊断带来了两个突破：一是前向应用，检查过程中自动实时识别病灶，提示检查人员进行重点检查拍摄，为检查的精准度和完整性上了一道智能保险；二是后向应用，在阅片过程中，对医学图像进行精准分类，快速分离病变异常图像，辅助医生分析诊断。?

比如小肠疾病检查一直是常规内镜和放射学检查的难点，胶囊内镜的出现彻底改变了这一现状。在临床应用中，由于小肠生理结构长、病灶种类多、每例小肠胶囊内镜检查拍摄的图片数量达到2万张，产生的视频长达8-10个小时，面对海量医学影像，医生如何准确快速完成阅片诊断是胶囊内镜临床使用的瓶颈问题。因此，迫切需要一种创新的工具和方法提高小肠胶囊内镜的临床检出率和效率。?

2019年10月，《胃肠病学》重磅刊发安翰科技人工智能辅助阅片系统的临床应用研究成果，这是全球首次将人工智能技术应用于胶囊内镜小肠检查，也是在世界医学界，中国人工智能技术在胶囊内镜小肠检查中应用的首次亮相，获得该杂志主编高度评价：“开启了小肠疾病诊断的新纪元”。?

具体来看，使用深度学习模型的胶囊内窥镜对小肠疾病和黏膜正常改变的胃肠病专家级临床识别，是由华中科技大学同济医学院附属协和医院侯晓华教授、蔺蓉教授团队和安翰科技的3位技术专家共同完成，安翰科技为研究提供了算法和基于深度卷积神经网络的AI模型以及ESView数据平台的技术支持。?

这个研究成果，安翰科技使用卷积神经网络训练了一个基于深度学习的AI模型，来区分胶囊内镜检查中的异常图像和正常图像，以协助分析评估小肠胶囊内镜图像。临床研究数据集来自77家医疗中心的6970例113,426,569张胶囊图像；在训练阶段，用1970例患者的158,235张胶囊图像建立模型；在验证阶段，用5000例患者的113,268,334张胶囊图像验证模型。?

从效果上看，人工智能辅助识别显著提高了小肠病灶的临床检出率，大大提高了异常图片识别的灵敏度。经过大样本、多中心数据验证：经AI辅助后，每例小肠胶囊内镜检查所需要的平均阅片时间由96.6分钟大幅缩短为仅需5.9分钟，对病灶的诊断灵敏度由76.89%提升为99.9%。?

安翰科技将人工智能技术应用于小肠病灶筛查，不仅实现了胶囊内镜应用的智能辅助，还极大程度地改变了小肠疾病的诊断模式，具有重大的临床和社会价值。?

2019年，美国消化内镜学会GIE编委会评选出2019年度消化内镜领域十大进展，AI辅助诊断创新研究成果以评委全票通过的优势，获评榜单第二名。编委会表示：“该系统是人工智能作为颠覆性技术的非凡示范，将胶囊内窥镜检查提升到一个新的水平。”?

总结

我国陆续发布了多条全国性政策和医疗人工智能专项政策并上升为国家战略，中国人工智能医疗行业发展有望进一步提速。将人工智能与医生智慧、临床经验有机结合，将帮助中国患者从健康科普、就医决策到医疗服务等方面，建立起完整的一站式健康管理服务，并为医疗机构和医疗从业者提供定制化“数智”解决方案。?

期待在不久的将来，更多的人工智能创新成果可以应用于医学，有效的助力医疗机构降本增效，提升诊疗水平，更好的服务患者，提升全人类的福祉。?

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