劉軍

人工智能（AI）技術的不斷革新引發了臨床醫學領域的諸多技術創新，并徹底改變了傳統醫學模式。AI在臨床醫學領域的應用主要體現于智能篩查、智能診斷、風險預測和輔助治療等方面，并在其他應用領域展現了廣闊的發展前景。AI臨床醫學是指通過將AI技術應用于臨床醫學領域，AI可以提供適當的診斷、預后和治療決策，并滿足4P醫學原則的要求：預測性、預防性、個性化和參與性。本文回顧整理了國內外AI應用于臨床醫學領域的相關經驗，旨在為國內臨床醫師全面介紹相關領域的概念與現狀，并為AI未來在臨床醫學領域中的發展作出參考。

▋AI在內科學領域的研究

AI在心血管疾病領域通過優化診斷、預后、藥物研發、精準治療和臨床試驗，全面提升醫療精度與效率，推動個性化治療的發展。

AI在呼吸疾病領域的應用，通過專家系統與深度學習技術，全面提升疾病診斷、慢病管理、精準影像分析和預后預測的效率與準確性，為呼吸疾病診治提供智能化和精準化支持。

AI在消化疾病領域通過提升內鏡圖像識別、影像學診斷和疾病風險預測的精準性和效率，推動了早期篩查、個體化治療和遠程醫療的發展。

AI在內分泌代謝領域應用于糖尿病精準分型、并發癥預測及個性化治療方案制定，肥胖癥病因分析及術后預后評估，骨質疏松和骨折風險預測，以及骨齡評估和其他內分泌代謝疾病的早期篩查與診斷，為精準醫療和高效臨床決策提供了全新路徑。

AI在血液系統疾病診斷中，通過形態學分析、免疫表型檢測、細胞遺傳學與分子生物學解析等技術，實現血細胞分類、流式細胞數據分析、染色體核型及熒光原位雜交實驗圖像處理、高通量分子數據解析，顯著提高診斷效率和準確性。

AI在神經系統疾病領域通過推動精準診斷、個性化治療、康復輔助、健康管理和新藥研發，廣泛應用于影像分析、疾病分類、藥物靶點識別及康復設備創新等方面，為神經系統疾病的早期預警、治療優化及健康干預提供了突破性解決方案。

▋AI在外科學領域的研究

通過深度學習、三維成像等技術助力精準診斷、手術規劃、風險評估及術后管理，顯著提升肝膽胰、胃腸、乳腺及甲狀腺外科的效率與安全性，同時可以解釋AI增強診斷透明度，為外科實踐提供個性化、高效解決方案。AI在骨科的應用涵蓋智能影像解析（如骨折檢測與分類、CT/MRI輔助診斷、骨齡評估）、手術輔助（機器人手術助理、手術規劃與模擬、術中實時監控、術后并發癥預測）及康復支持（個性化康復、遠程康復、智能評估與優化），通過深度學習、虛擬現實、物聯網等技術顯著提升診斷效率、手術精確性及康復效果。

▋AI在口腔醫學的研究

AI在口腔的應用涉及疾病診斷、治療規劃和預后預測，通過機器學習和深度學習技術，顯著提升了多個亞專業領域的診療效率和精準性。在疾病診斷方面，利用AI算法識別口腔腫瘤、齲病、牙周病及顳下頜關節紊亂等疾病，對根尖囊腫、牙源性角化囊性瘤、侵襲性牙周炎等復雜病癥實現高靈敏度和高準確率的分類與分級。在治療規劃中，AI結合計算機輔助設計與制造技術用于個性化口腔修復體設計，利用自動分割和預測算法優化牙髓治療、牙周治療及顳下頜關節紊亂的干預策略，并在口腔種植學中通過人工神經網絡和支持向量機構建預測模型，提高種植體設計及植入成功率。在預后預測中，AI通過分析患者人口統計學、臨床信息及生活方式等數據，預測口腔疾病的復發風險、治療效果和修復體壽命，為患者提供精準的維護計劃，全面推動口腔醫學的數字化轉型與個性化發展。

▋AI在其他學科的研究

婦產科學：AI通過多模態數據分析精準診斷與管理婦科腫瘤，優化產科超聲評估胎兒發育及妊娠風險，提升生殖醫學中胚胎選擇與個性化治療方案的效率與標準化。此外，AI在助產方面主要應用于母胎監測、疾病預測與預警、產科疾病預后預測及診療決策支持，通過智能分析胎心率模式、遠程母胎監護、早產預測預警、巨大兒與妊娠期糖尿病等疾病的精準預測，助力實現個性化干預與優化醫療資源配置，并通過基于機器學習的臨床決策支持系統提升診療效率，改善妊娠結局，降低圍產兒及孕產婦不良事件發生率。

兒科學：AI通過提供家庭場景的個性化兒科服務、賦能基層醫生提升診療能力、助力專家強化疑難和罕見病處理，以及實現疾病篩查、診斷、隨訪和預后管理自動化，全面優化兒童健康管理體系。

眼科學：AI可精準識別視力威脅性眼底疾病并預測糖尿病視網膜病變的進展，通過高效篩查和優化試驗設計，提升眼科診斷和研究效率，釋放資源推動創新與技術發展。

精神病學：AI廣泛應用于情感障礙、精神分裂、自閉癥譜系障礙、注意力缺陷多動障礙、成癮和睡眠障礙的診斷與治療，通過處理多維數據、預測藥物反應、優化治療方案以及自動分析醫療數據，顯著提升了疾病的早期檢測、個性化干預和治療效果。

麻醉學：AI主要應用于智能術前訪視與評估、個性化麻醉方案設計、智能監測與預警、麻醉藥品智能管理及患者自控鎮痛管理等方面。通過整合患者數據和預測風險，AI提高了麻醉決策的精準性、醫療效率與安全性，有效減少了并發癥和藥物不良反應，促進了麻醉學向圍術期醫學的轉型。

急診醫學：AI在急診中的應用涵蓋院前急救、院內急診和急診ICU，通過機器學習模型識別重癥患者、優化分診流程、實時評估病情及預測預后，顯著提升急診效率和診治水平。

護理學：AI應用于慢性傷口護理（提供精準評估和風險預測）、護理管理（優化記錄、診斷、計劃制定和人員調度）、臨床護理（實時監測、輔助診斷、個性化護理）、智能護理機器人（提升護理質量和效率）、以及基于大數據的護理質量管理（實時監控與評估），有效提升護理效率、準確性和患者安全性。

影像醫學與核醫學：AI在醫學影像領域，通過優化成像質量、智能化工作流、圖像處理與分析、影像組學以及自然語言處理，顯著提高了診斷效率和準確性，推動了影像系統的智能化、自動化和精準化發展。AI在核醫學中通過圖像增強、疾病預測和靶向治療優化診斷精度，尤其在PET/CT成像、腫瘤檢測及放射性藥物優化方面展現出巨大潛力。

康復醫學：AI通過智能算法和機器學習技術分析患者康復數據，提供個性化治療方案并優化康復進程，并能精準評估患者的康復進展，制定針對性訓練計劃，利用自然語言處理與患者交互，為康復指導和心理支持提供創新手段。

皮膚病學：AI應用于腫瘤檢測、炎癥評估、感染識別、色素分型以及特殊疾病的診斷和治療優化，顯著提高了診斷精準度、效率及個性化治療水平。

▋展望

AI技術的迅速發展為臨床醫學帶來了深遠的影響，將推動中國醫療體系向智能化、精準化和個性化方向邁進。未來，AI在腫瘤、神經、心血管等重點領域將實現診療流程的全方位智能化，智能醫療設備、手術機器人及個性化康復技術將不斷優化。此外，AI將進一步賦能基層醫療，解決醫療資源分布不均問題，通過遠程醫療和智能輔助診療提升醫療服務的普惠性。中國在AI技術應用方面處于全球領先地位，特別是在臨床醫學領域的研究與應用中展現了卓越的創新能力和鮮明的特色。