“在数智医疗蓬勃发展的今天，我们有很多机会，基于数字医疗AI技术的发展，通过生成式AI预问诊、自动生成病历、远程监测预警等，可以创新医疗服务模式，为患者带来更好的服务。”在近日举行的2024京东健康年度医生盛典上，武汉大学人民医院精神卫生中心主任医师、教授王惠玲向21世纪经济报道等媒体表示。

当前，医疗行业仍面临着与过去长期相同的痛点，京东健康技术产品部总经理李欣指出，在医生端，医生每天在出诊、病房、科研等工作中十分忙碌;而在患者端，患者能够接触的医疗资源十分有限，同时，对其诊前和诊后的大量服务关注不够。针对上述痛点，提供远程医疗和互联网医疗是解决方案之一，而互联网医疗平台建设离不开技术发展，其中包括大量工具和平台建设，尤其在人工智能大模型时代，AI更有机会为远程医疗、互联网医疗提供更好的解决方案。

回顾医疗服务模式的发展，王惠玲介绍，近30年来，在数字化驱动下，医疗服务历经从1.0至4.0的发展阶段。在2023年，生成式AI加速医疗服务模式4.0的迈进，有望实现按疗效价值付费和更多居家治疗，数字化和数智化工具也有望大幅提升服务效率。

在面临众多机遇的同时，王惠玲也指出，AI+医疗的发展同样面临诸多挑战，其中包括伦理问题、准确性验证，以及隐私和数据保护，需要避免AI应用中的偏见和歧视，通过研究和临床试验确保应用的有效性，并确保患者信息安全。“数智化应用亟需医学专家和科技专家深度合作，生成有效、有价值的医疗服务模式。”

生成式AI加速医疗服务模式演进2020年以来，数字化技术+生成式AI为医疗赋能带来丰富想象空间。王惠玲指出，数字化技术的进步，包括数字医疗、数字疗法以及AI在医学领域的发展，无疑给人类生命健康的进步提供了更多可能性。

王惠玲分析认为，近30年来，医疗服务历经从1.0至4.0的发展阶段，逐渐走向数字化时代。其中，1990-2007年的1.0时代是传统医疗模式，以医院为主，医生是权威，给患者提供健康指导、诊断治疗的信息。

到2007-2017年，进入2.0的机器时代，这一时代的电子系统可以和不同部门间联网。例如在医保领域，可以收集各个医院信息进行管理;还如医院的内部医疗系统，实现临床科室、机能检查科室、收费系统间部门的互联互通。

从2017年开始，进入3.0的积极互联护理时代，也称为积极主动护理状态，患者可以上网了解各种信息及相关评价，并与医生进行讨论。患者因此能够对自身健康有更多的了解和管理，也能够与医生专业人员进行有效沟通，为精准医疗、数字医疗提供良好准备。

如今，进入4.0时代，AI生成式技术能够对自然语言进行处理。王惠玲认为，在科技进步下，预期数字医疗服务模式4.0可以提供预防性、预测性的护理和诊疗。

关于服务模式4.0的优势，王惠玲介绍，首先是能够按疗效价值付费，DRG临床辅助知识系统与AI相结合，有可能能够根据对患者提供的诊疗、疗效和服务进行付费，实现对医疗服务的更优化的监督管理;同时，患者可能更多进行居家治疗，在家较为方便地进行预约、检查和治疗，尤其是给慢性疾病患者带来更多便利，提高规范诊疗的可及性和依从性，从而改善患者的预后;此外，可以给医生提供更好的数字化、智能化工具，使医生的服务效率大幅提高。

当前，基于GPT的生成式AI技术应用广泛，王惠玲指出，GPT-AI正在成为用户首诊窗口和慢病患者管理平台。例如，梅奥医院正在使用ChatGPT进行预问诊服务，机器人能够跟患者进行聊天并提供情绪支持;同时，数字生物标志物的发展使远程监测成为可能，尤其是可穿戴装备的进步，在精神心理疾病领域，可以通过语言和文本分析，以及日常身体活动、社交活动、在线活动、睡眠、心电等数据的提供，对疾病进行进一步监测和了解;此外，还可以将药物与数字疗法相结合，二者具有协同共生效应，已有研究表明，其比传统药物治疗疗效更佳。

据王惠玲介绍，武汉大学人民医院与京东健康进行合作，通过采集包括影像学数据、基因组学数据等临床异构数据、多维数据，基于多维度、多类型数据，同时针对抑郁症、孤独症、阿尔兹海默病等疾病构建知识图谱。合作各方针对现有疾病数据进行模型的构建与验证，搭建精神疾病专用的PsyGPT，参与到AI技术与精神卫生的结合中。

在未来，科技+医疗专家深度合作，利用数智化应用，推动基于价值的医疗服务新模式。然而，在面临机会的同时，AI+医疗的发展同样也面临诸多挑战，王惠玲指出，首先是可能出现的伦理问题，例如通过ChatGPT技术进行自杀干预辅助系统的构建，其中一旦出现错误，对患者提出不好的假设或建议，患者出现问题如何解决?“这也是在人工智能时代需要控制和尽量避免的问题，在人工智能与医学尤其是精神医学结合的研究中，需要更多考虑伦理方面问题，规避风险。”

其次，是准确性与验证，王惠玲强调，AI+医疗是否有效、是否优于传统，还需要多一些质疑，质疑并非否定AI+医疗的意义，而是为了让其走得更稳更好。“同时，在过程中还要注意患者隐私与数据保护问题，如何让患者信息不被暴露，避免患者受到进一步伤害，也是我们要面临的