□ 华中科技大学同济医学院附属协和医院 叶哲伟
武汉智能医学研究院 向李智
人工智能是由计算机科学、数学、哲学、心理学、控制论、决定论等多学科交叉融合而产生的一项前沿技术，被誉为21世纪新型尖端技术之一。
随着技术的革新与突破，近年来人工智能开始逐渐融入各项传统行业。在人工智能技术的帮助下，医学仿佛拥有了一支“神笔马良”的画笔，它以数据为墨，借助算法的魔力，为医疗领域勾勒出智能化、精准化的未来。
医学领域开启新时代
人工智能凭借其强大的创造力，正引领医疗领域的变革。它通过学习海量医学数据，已在医学影像、药物研发和手术规划等领域展现出广泛的应用前景。
在医学影像领域，人工智能帮助医生突破视界的极限，使复杂病灶清晰可见。它能生成高分辨率的三维影像模型，为识别病灶提供立体的视觉参考。借助它，医生宛如拥有了一双“透视眼”，能够清晰地观察到肿瘤的形状、大小和位置。例如，在脑部肿瘤的诊断中，人工智能生成的模型可以帮助医生更精确地判断肿瘤与周围神经和血管的关系，从而明确更精准的手术方案。此外，人工智能还能模拟疾病的发展过程，例如肿瘤的生长和扩散，帮助医生预判病情变化，给出个性化的治疗方案。
影像转换技术则如同具有“乾坤大挪移”功能的魔法，将不同类型的医学影像，例如CT与磁共振成像的影像互相转化，从而提供更全面的信息，辅助医生进行更精准的诊断。
药物研发领域同样因人工智能技术的加持迎来创新突破。人工智能如炼丹炉前的“炼丹师”，通过生成分子结构图并预测药效，大幅缩短药物研发周期，仿佛拥有“点石成金”的魔法。人工智能可以快速生成数百万个潜在的药物分子结构，并预测它们与靶点的结合能力，从而加快了先导化合物的筛选进程。人工智能还能挖掘现有药物的新用途，例如，发现抗疟疾药物可用于治疗癌症。这种“跨界”发现不仅提高了医疗资源利用效率，还为疑难杂症提供了全新治疗途径。
在手术规划中，人工智能是医生的好助手。通过学习患者的影像数据，人工智能可生成复杂手术的优化方案，包括确定切口位置、手术路径、器械选择等，为医生提供详细的“作战地图”。在术中实时导航方面，人工智能则如精准的GPS（全球定位系统），根据术中图像和患者生理数据，提供实时导航信息，协助医生规避潜在风险，提升手术安全性与成功率。这项技术已在复杂骨折修复、神经外科手术等领域取得显著成果，减少手术时间及术后并发症的发生，如同为医生提供了一种“化险为夷”的超能力。
医学教育迎来新方向
在学科交叉融合发展的背景下，人工智能等新技术的加入，也催生了智能医学这一医学教育新方向的产生。
智能医学的“智能”包含人类智能和人工智能两个方面，这两种智能在可预期的一段时间内，尚无法互相替代。智能医学已经开始为医生进行全方位赋能，成为医学创新和发展的重要支撑。以外科手术为例，历经传统的开放性手术、使用内镜或腔镜完成微创手术、借助手术机器人完成手术，现在已经开始全程智能化、数字化支撑的外科手术探索。在智能医学时代，医生将基于海量信息与数据，运用新一代手术工具和智能化数据分析管理平台，通过全程质量控制提升外科手术的精准性和安全性。
2003年，我们团队在国家自然科学基金的资助下，开始了一系列探索。20年来，我们联合多家科技企业和理工领域研究团队，以医学需求为导向，以共同设计申报医工交叉项目为基础，合力开展科技研发和攻关，完成了很多传统观念认为“不可能完成的任务”。
同时，我们也深刻体会了医工交叉各阶段的痛点：在教育培养阶段，医学交叉创新人才的培养不足，医学生的跨学科视野和创新思维方式培养非常有限；在基础研究阶段，医、理、工融合不充分，在应用研究阶段缺乏真正的需求导向；在科研成果转化阶段，转化难、转化效率低；在产学研链条中，医、理、工交叉很难融会贯通。
2013年，我们萌生了编写《智能医学》教材的想法。引入智能医学的概念，一方面旨在开阔年轻医学人才的视野，让他们了解智能医学的最新研究成果和方向；另一方面是为了培养他们的跨学科创新思维方式，以及跨平台、跨学科解决问题的能力，培养更多的医工交叉人才，让更多的医科和理工科学生及工作者进入这个领域，携手推动医学发展。
2025年1月，《智能医学》“十四五”普通高等教育本科规划教材正式出版发行。内容涉及脑机接口、人工智能技术及其医学应用、扩展现实的医学应用、计算机辅助手术导航、3D打印、医学机器人、可穿戴医疗设备、医学云平台、远程医疗、5G医疗、医疗大数据、区块链、医用高新生物材料、数字孪生与元宇宙、智能医学在中医药领域的应用、物联网、医疗信息及网络安全等。
教材以创新实践为导向，聚焦“医科﹢工科﹢理科”的多元复合型模式。我们希望能激发出年轻人的自信和跨学科跨平台的交叉创新能力，以医学需求为导向，实施科技研发和攻关，为医学全方位赋能，也为医学创新创造无限可能。
医学﹢人工智能未来可期
未来，人工智能将进一步融合基因组学、生物技术、纳米技术等前沿领域，为医学发展描绘出更宏伟的蓝图。通过整合影像、基因组、病历和生活习惯等多维数据，医生将为患者勾勒全面的健康画像，推动实现个性化医疗真正落地。人工智能辅助的精准靶向药物研发也有望将治疗水平提升至全新高度。
然而，我们需要注意的是：人工智能的应用也面临挑战。医疗数据的采集与使用需要严格遵循隐私保护原则，确保数据安全应当如对待珍宝般小心；人工智能的决策过程需更加透明和可解释，以增进医生与患者的信任；此外，如何在患者知情同意的基础上合理使用数据，以及建立完善的伦理框架，是人工智能医疗化的重要前提。这些挑战如同航海中使用的罗盘与航线图，指引着未来发展的方向。
人工智能正在推动医学实现从量变到质变的飞跃。尽管挑战犹存，但随着技术进步与规范完善，人工智能这支“神笔”必将为医学绘制出更加智能化和人性化的蓝图，为患者带来更多福祉。