从“一次性体检”迈向“持续性健康管理”
数据偏倚、临床验证局限与敏感信息管理等课题仍待解决
在人工智能（AI）医疗技术的推动下，健康体检有望从“发现疾病”快速转向“个性化健康管理”。但与此同时，有观点指出，必须在实际临床现场提高体检的准确性和有效性，并解决敏感个人信息的安全等问题。
15日，在首尔中区韩国新闻中心举行的“医疗范式大转变 AI健康体检的现在与未来”研讨会上，韩国医学研究所KMI首席常任研究委员 Ahn Jihyun 以“引入AI的健康体检中心发生了怎样的变化”为主题进行发表。记者 Jo Inkyung
View original image15日，在韩国医学生物记者协会主办的“医疗范式大转变 AI健康体检的现在与未来”研讨会上，专家们梳理了AI给体检一线带来的变化，并就韩国式AI体检模式的发展方案等展开讨论。
担任主题演讲的首尔大学医学院预防医学教室教授 Kang Daehee 将未来医疗的核心价值概括为“4P医疗（预防、预测、定制、参与）”，并提出了为实现这一目标而利用AI健康体检的方案。在体检前阶段，可通过受检者筛选和高危人群发掘，用于优化检查项目；体检过程中，结合标准化的影像与病理判读，减少检查者之间的判读差异；体检后，AI则可通过提供具体指引和个性化随访管理发挥作用，这是Kang教授的说明。
Kang教授表示：“AI已经在整个医疗领域得到广泛应用。未来基于AI的健康体检，将从以往的一次性体检转变为持续性的订阅式健康管理体系。”
实际临床现场的具体成果也在会上分享。韩国医学研究所（KMI）首席常任研究委员 An Jihyun 介绍称：“通过大肠内窥镜AI辅助系统减少病变遗漏，仅凭眼底照片就能预测心血管疾病风险等，将AI嫁接到既有检查中，正在创造新的医学价值。”An研究委员指出：“尤其是通过眼底拍摄预测心血管疾病，无需额外的放射线暴露，在最大化‘机会体检’效用方面备受关注。AI与医务人员的协作，将成为预防医务人员职业倦怠并实现精准医疗的共生模式。”
Guardant Health韩国代表 Jeong Myeonghun 则通过被视为下一代体检技术的“液体活检”，展示了癌症早期筛查的可能性。Jeong代表表示：“通过表观基因组学（Epigenomics）分析技术，正在从血液中捕捉极微量的基因变异。借助一次采血即可同时识别多种癌症并预测发生部位的多癌种检测（MCD）等技术，有望弥补既有体检的盲区。”
不过，也有批评观点提醒应警惕对AI体检的“万能主义”。三星首尔医院国际诊疗中心教授 Kim Hyeongjin 警告称：“AI结果更接近于需要进一步确认的‘信号’，而非确诊。如果将其误解为诊断，可能导致不必要的检查和侵入性手术。”他指出，AI会如实反映训练数据的偏倚，大规模数据本身并不保证公平性。Kim教授强调：“没有必要不信任AI健康体检，但必须对其结果进行批判性解读并提出质疑，才能通向安全医疗。”
15日，在首尔中区韩国新闻中心举行的“医疗范式大转变 AI健康体检的现在与未来”研讨会上，Ulsan大学医学院预防医学教室教授 Jo Minu、保健福祉部健康政策局健康增进课长 Jeong Hyeeun、“与消费者同行”代表 Park Myeonghee、Teseo代表 Lee Suhyun 等人正在进行小组讨论。记者 曺仁京
View original image非营利法人“与消费者同行”代表、东国大学名誉教授 Park Myeonghee 表示，从医疗消费者的立场看，AI健康体检就像把一位聪明的主治医生放在身边，但同时也可能出现数据安全性问题，以及对AI预测的未来发病率数字产生过度压力等心理副作用。Park代表还表示：“基因组信息、疾病史等敏感信息的泄露风险，以及采集到的健康数据被滥用于拒保或提高保费的可能性、AI误诊时责任主体不明确等，都是尚待解决的课题。目前阶段，应将AI体检作为医生决策的辅助工具，并优先构建严密的安全体系。”
Tesser代表 Lee Suhyun 指出：“在综合体检一线，医务人员每天要精细判读海量检查结果并撰写意见，时间极度不足。在这种环境下，智能体检AX（人工智能转型）解决方案，能够实现疾病的早期发现，弥补因人力不足导致的随访管理局限，并使大型体检中难以实施的精细判读和系统化健康管理成为可能。”他建议说：“在安全基础设施、AI精度最大化以及与医院工作流程高度匹配的功能模块等基础上，使一线工作人员能够自然地引入AI，这一点至关重要。”
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