李江涛观点，当前AI诊断查体到底进展到什么程度？

百科大全 2025年08月08日 12:15 1 admin

人工智能近年来发展比较快。在人工智能领域，主要存在三种发展模式：多模态模式、垂直模式以及专业模式。例如，当前的大模型就属于多模态模式。如今，人工智能又涌现出一个新的应用方向——利用AI技术进行体检和疾病诊断，这种模式可称为垂直领域的专业模式。首先，它属于专业模式，因为涉及疾病诊断这一专业领域；同时，它也是一个垂直领域，专注于医疗健康这一特定行业。这一领域涉及的内容非常广泛，因此自然引发出一些关键问题：AI究竟如何进行诊断？其诊断效果如何？

本文的核心研究问题正是探讨AI在疾病诊断方面的发展潜力、准确率以及未来前景。具体而言，我们将重点研究以下几个问题：第一，AI诊断疾病的逻辑是什么？第二，AI诊断的准确率如何？这是一个结果问题。第三，在AI诊断过程中还存在哪些问题？第四，该技术未来的发展前景怎样？第五，结论与建议。

一、目前AI诊病的逻辑

AI，顾名思义，是通过大模型进行对话交互，并结合对人体特征的观察分析，识别潜在的疾病。为什么现在要讨论AI诊病模式呢？因为近期阿里研发了一种新型的AI诊病技术，该技术利用AI构建技术了一个诊病机器人，并将其诊断结果与医学专家的诊断进行对比，以评估AI的诊病效果。

AI诊病的具体逻辑是什么呢？其实，它的诊断思路与人类医生类似，但结合了AI技术的辅助。例如，AI可以通过工具人（如医疗设备或辅助机器人）帮助完成身体检查，包括西医的检测手段，如验血、X光扫描等，同时也融合了中医的诊疗方法，比如望、闻、问、切的数据化分析。因此，AI诊病实际上整合了西医的检测技术（如血液分析、影像学检查）和中医的诊断逻辑，形成了一套完整的AI辅助诊断体系。

阿里在开发出这项技术后，邀请了北医三院等北京知名医院的专家参与测试，让AI与医生进行1:1的诊断对比，以验证AI的准确性和可靠性。基于这一实验，我们可以初步得出结论：AI诊病的模式已经基本成熟，具备实际应用的可行性，甚至可以称之为“AI医生”。这是第一个问题的核心结论。

二、AI诊病的实际效果如何？

提到AI诊病，就涉及到机器诊断和人工诊断的对比。从目前的情况来看，在普通疾病诊断方面，AI的表现和人类医生差不多，甚至比普通医生更强。但通过与北医三院等顶级专家的对比测试发现，AI的诊断准确率大约是大专家的70%左右，这说明AI目前还无法完全超越顶尖的医疗专家。

同时我们可以看到，阿里在AI诊病领域其实已经做了很多尝试。比如阿里曾经投资过美年大健康，通过这次投资获得了美年大健康内部的大量医疗数据资源，包括血压数据和其他健康指标。基于这些数据资源，阿里开发出了针对胰腺炎和胰腺癌的筛查技术。这套技术通过对历史血样数据和诊断结果进行大数据分析，最终研发出两套专用设备。据悉，这两套设备在胰腺疾病诊断方面表现非常出色，曾在联合国进行过测试并获得高度评价，连李嘉诚都在香港购买了两台。这说明以AI技术为基础的诊断方法是经过实践验证的，前期的研究成果非常成功。

而这次阿里推出的是一款全方位的AI诊断机器人，它的诊断范围不仅限于胰腺疾病，还包括感冒发烧等常见病以及其他各类疾病。在实际应用中，它的治疗效果确实优于普通医生。而且我们必须承认，发展到今天的AI技术，在观察和检测能力上可以比人眼和手，比普通工具获得更多东西。举个例子来说，AI诊断实际上是对人体各项数据进行全面采集和分析的过程，它需要获取血液指标、身体各项参数等数据，从而构建出完整的人体健康模型。在这个基础上，再结合个人的病史数据，就能形成对健康状况的评估。

所以我们可以很明确地得出结论：AI诊断的效果确实优于普通医生，能达到名医70%以上的水平，在某些特定领域甚至可能超过名医的诊断效果。因为这一切都有实实在在的数据作为支撑，这就是我们对AI诊病技术的客观评价。

三、AI诊病还存在哪些问题？

AI诊病作为新兴技术，虽然已经开始应用于临床，但面临一个关键问题：医生需要持证上岗，而AI目前还不具备医疗资质。因此在实际操作中，AI主要扮演辅助角色——提供检测工具、采集数据、生成初步诊断报告，但最终必须由医生进行复核确认，才能形成正式的医疗诊断结论，用于开药或手术方案制定。

现阶段AI虽然能参与诊断，但在具体治疗环节，比如手术实施或医疗决策时，仍需要医生主导。有些情况下可以实现人机协同操作，但整体来看，AI的作用还局限在特定环节。这就引出一个重要问题：为什么AI需要向多模态方向发展？举个例子就很容易理解，现在有款叫"萝卜快炒"的炒菜机器人，它能精准控制火候，做出美味菜肴，但买菜、存储、备菜这些前期工作还得靠人工完成。同样道理，AI在医疗领域目前也只能完成某些环节的工作。

从长远来看，AI要实现从诊断到治疗再到康复的全流程医疗服务还有很长的路要走。不过在中医领域，AI可能更容易突破——比如根据病症开方、配药、煎药这一套流程相对容易实现标准化。但在西医领域，涉及用药观察、手术方案制定等复杂环节，AI要完全独立运作还需要更长时间的技术积累。特别是将手术机器人与AI深度结合，实现智能化医疗操作，这更需要一个循序渐进的发展过程。这就是当前AI在医疗领域面临的主要挑战。

四、AI未来的发展方向

从我们刚才分析的阿里AI诊病与医生结合的模式来看，AI现在已经能够超越普通医生，在疾病诊断、数据提供、药方开具和治疗方案制定等方面发挥重要作用，成为医生的得力助手。有了AI的辅助，医生的诊疗效率得到了显著提升。目前通过AI实现的网络门诊量正在快速增长，医生的接诊能力也在不断提高。

我记得曾经给京东健康授课时了解到，京东健康单日线上门诊量达到44万人次。要知道，我国最好的实体医院一天的门诊量也就是44万左右。这意味着仅京东健康一个平台的线上接诊量，就已经超过了全国顶尖医院的门诊规模，这充分说明线上诊疗正在发挥越来越重要的作用，这是个令人振奋的发展趋势。

展望未来，AI在医疗领域的发展可能会经历几个阶段：首先是AI与医生的协同配合阶段；接着是AI作为独立诊断医生进行检查的阶段；最终可能会发展到以AI为基础诊疗系统为主，医生主要负责抽检和远程监控的阶段。这个渐进式的发展路径，很可能就是医疗AI未来的演进方向。基于当前的发展态势，我比较看好AI在医疗领域的前景。

五、结论和建议

通过对AI诊病技术的深入分析，特别是对阿里案例的研究，我们得出两个主要结论：

第一，AI诊病时代已经来临，它作为医生的辅助工具能够发挥重要作用；

第二，AI要完全替代医生独立行医还需要较长时间的发展过程，但随着技术进步，这一天早晚会到来。

基于这些结论，我们提出两点建议：

首先，建议各级医院积极引入AI诊病系统，通过AI来分担普通医生的常规工作，让优质医疗资源能够更专注于疑难病例的诊断和治疗，这样既能提高整体医疗效率，又能让更多患者受益。医院管理层应该高度重视并推进这项工作。

其次，建议在AI发展过程中要持续完善医疗数据库建设。像阿里这样的科技企业应该向全国医疗机构开放数据资源，促进医疗大数据的共享与应用。通过构建更丰富的AI应用场景，实现人机协同发展，这样才能真正推动我国AI医疗技术的进步。总有一天AI会赋能我们，我们国家也会走在世界AI的前列。