综述：智能医疗：人工智能、机器人和自然语言处理在推进远程医疗和远程患者监护中的作用

《BMC Artificial Intelligence》：Smart healthcare: the role of AI, robotics, and NLP in advancing telemedicine and remote patient monitoring

本综述系统探讨了人工智能（AI）、机器人技术和自然语言处理（NLP）如何协同重塑远程医疗与远程患者监护（RPM）。文章详细分析了AI在提升诊断准确性、NLP在高效处理医疗记录以及机器人在辅助微创手术等领域的具体应用（如心脏病学、糖尿病、皮肤病学等），并指出当前面临的数据隐私、实施成本及伦理挑战是实现其潜力的关键瓶颈。

　　

引言

数字技术深刻重塑了医疗服务供给模式，远程医疗通过音频-视频通信工具提供跨距离的医疗服务，其范畴涵盖远程会诊、更广泛的数字健康服务（远程医疗）以及远程患者监护（RPM）。这些模式显著扩大了医疗服务的可及性，尤其惠及服务不足和偏远地区人群，同时减少了频繁的面对面就诊需求。在此背景下，人工智能（AI）技术，包括机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）和计算机视觉，已成为关键推动力，它们通过提升诊断准确性、支持实时临床决策和促进主动疾病管理，增强了医患之间的连接。结合可穿戴传感器、移动健康平台和物联网（IoT），AI使得连续患者监测和个性化干预成为可能，从而推动医疗模式从以机构为中心向个性化健康管理转变。

AI在健康监测中的应用

人工智能（AI）模拟人类的认知能力，其子领域机器学习（ML）利用算法和数据模仿人类学习过程。在医疗领域，AI和ML通过提高诊断准确性、效率和速度，已成为提升患者护理水平的重要工具。

医学影像分析是AI应用最广泛的领域之一，算法在X射线、MRI、CT扫描和超声波图像上检测异常的表现可媲美甚至超越人类放射科医生，尤其在肿瘤学和心脏病学领域。然而，其性能高度依赖于训练数据集的大小和质量，引发了关于不同人群间泛化能力的担忧。

除影像外，AI能处理多种患者数据，如生物信号（ECG、EEG、EMG）、生命体征、电子健康记录（EHRs）、人口统计学和实验室结果，以支持预测分析和个性化干预。这对于慢性病和心血管疾病尤为重要。例如，在心脏病学领域，AI模型能比传统监测工具更早地预测心律失常或心力衰竭急性加重。但“黑盒”AI模型的可解释性差，限制了临床医生的接受度和监管审批。

AI在远程医疗管理中的整合正在重塑服务供给，尤其是在服务不足地区。其应用需从可扩展性、成本效益和伦理部署角度进行批判性评估。

远程医疗与远程患者监护

远程医疗通过视听通信提供医疗服务，扩大了偏远和服务不足人群的访问机会。远程患者监护（RPM）是其核心组成部分，证据表明RPM可改善临床结果、降低医院再入院率并提高患者和提供者满意度。例如，在COVID-19期间，远程医疗对神经科患者有效，甚至对数字素养有限的群体也是如此。家庭血压监测和报告系统在长期高血压管理方面比常规诊所就诊更有效。

然而，文献并非完全积极。持续采用的障碍包括老年患者的数字素养差距、农村地区宽带接入有限以及对数据隐私和安全的担忧。尽管RPM在疫情期间被广泛用于COVID-19患者出院后管理，但后续研究表明其在可扩展性和可持续性方面面临挑战。

成本效益也存在争议。虽然RPM可能减少医院再入院和急诊就诊，但数字基础设施、培训和设备分发的初始投资可能很高。患者和提供者的看法也影响结果，许多患者报告了更大的便利性和赋权感，但其他人则对非个人化护理和缺乏面对面互动表示担忧。提供者重视改进的监测，但指出系统通知过多导致警报疲劳，并担心在没有足够人员配置的情况下进行连续监测会增加责任。

医学中的大语言模型

大语言模型（LLMs）通过学习海量数据集（包括基于互联网和特定领域的内容）来生成类人语言。这些模型执行广泛的语言相关任务，如摘要、翻译、复述、讲故事和问答。OpenAI的ChatGPT的发布标志着公众参与LLMs的一个重要里程碑，展示了其在医学、教育、研究和临床决策支持中的适用性。

尽管前景广阔，LLMs在问责制、透明度和可靠性方面引发了重大关切。一个关键挑战是“幻觉”现象，即模型生成看似合理但错误或捏造的信息。在临床环境中，此类错误可能导致有害甚至致命的后果。LLMs也容易复制训练数据中存在的社会偏见，这可能加剧跨性别、种族或社会经济群体的诊断差异。虽然已开发出包括模型微调、提示工程和后处理验证在内的安全机制来减轻偏见和幻觉，但其有效性仍不一致。

另一个关键争论围绕LLM在医疗保健中部署的监管和医学法律框架。监管当局日益关注建立模型验证、数据来源、透明度和问责制的指南，尤其是在高风险的临床环境中。缺乏明确的法律和伦理指导引发了关于当AI生成的输出影响患者护理时的责任问题。如果临床医生遵循导致患者伤害的LLM建议，责任方是谁：开发者、医疗保健提供者还是机构？当前文献强调，明确责任、建立强大的监测和整合人类监督是安全采用的先决条件。

在医学和临床数据集上训练的新兴LLMs通过减少幻觉、提高准确性和使输出与既定医学知识保持一致，显示出解决部分挑战的前景。然而，大规模采用需要仔细考虑伦理影响、持续模型审计、遵守监管标准以及稳健集成到现有临床工作流程中，以确保AI增强而非取代人类判断。

机器人技术与医疗保健

机器人技术融入医疗保健正在改变医疗实践，其驱动力来自AI、微型化和计算能力的进步。机器人系统在手术中影响最大，通过微创技术实现器械的精确操控。使用高清3D成像和计算机引导控制，机器人辅助手术与传统方法相比，提高了准确性、减少了失血、最小化了切口并缩短了恢复时间。达芬奇手术系统展示了机器人干预的可扩展性和临床有效性。类似系统已应用于泌尿科、妇科和心胸外科等专业，显示出术后并发症和住院时间的持续减少。

除了手术，机器人技术正在推进诊断和治疗。微型机器人和机器人内窥镜胶囊等创新实现了靶向给药、活检、烧灼和胃肠道监测，提供了传统程序的微创替代方案。机器人还支持常规临床任务，包括患者监测、数据录入、采血和物流管理，这可以提高医院和诊所的效率。能够与特定病原体结合的新兴纳米机器人为靶向感染控制提供了新方法，可能减少对广谱抗生素的依赖。

机器人技术与远程监测和远程医疗的交叉日益相关。触觉技术的进步与低延迟5G网络相结合，使外科医生能够远程执行手术，同时接收实时触觉反馈。这不仅将专业手术专业知识扩展到服务不足或农村地区，还将机器人技术整合到更广泛的远程医疗生态系统中，与远程患者监护（RPM）计划互补。

然而，必须解决几个新出现的挑战才能广泛采用。机器人系统涉及巨大的成本障碍，包括购买、维护和软件更新，这可能限制在资源匮乏环境中的可及性。有效的部署需要对外科医生和临床工作人员进行广泛培训，因为程序复杂性随着自动化而增加。伦理问题也出现了，包括在自主或半自主干预中的人类监督程度、机器人手术的患者同意以及不良事件发生时的问责制。

AI在健康诊断中的案例研究

远程医疗和AI在医疗保健中的案例研究凸显了患者护理和可及性的显著改善。例如，印度的eSanjeevani平台促进了数百万次远程会诊，弥合了农村医疗差距。在美国，梅奥诊所使用AI驱动算法预测患者病情恶化，从而实现早期干预。英国的Babylon Health采用AI聊天机器人进行初步评估，减少了临床医生工作量。另一个案例是斯坦福大学使用深度学习解读胸部X光片，达到了放射科医生水平的准确性。这些例子展示了AI与远程医疗相结合如何提高诊断准确性、简化工作流程并将优质医疗扩展到不同人群。

特定领域的案例研究进一步证实了其影响。在心脏病学中，用于心力衰竭监测的远程医疗通过实时监测实现了失代偿事件的早期检测，减少了医院再入院率并改善了患者自我管理。在糖尿病领域，基于AI的葡萄糖监测（如FreeStyle Libre）通过持续葡萄糖数据解读来指导胰岛素剂量和膳食计划，改善了血糖控制和患者依从性。皮肤病学中的SkinVision应用程序通过移动图像上传检测可疑皮肤病变，提高了黑色素瘤和其他皮肤癌的早期检测率。在妇产科，马拉维产前监测中的AI通过监测胎儿和母亲生命体征帮助早期识别并发症，显著降低了死产和新生儿死亡率。一般的远程监护案例，如印度的云AI集成RPM，实现了对各种慢性疾病的主动干预，减少了紧急事件。

结论

人工智能融入医疗保健正在改变医疗服务的提供、诊断和管理方式。从AI驱动的远程医疗平台和远程健康监测系统，到简化临床文档的自然语言处理工具，以及提高手术精度和患者护理的机器人技术，这些技术共同重塑了医疗格局。它们共同提供了改善患者结果、提高效率并扩大护理可及性（尤其是在服务不足地区）的潜力。随着AI的不断发展，其伦理实施、与临床工作流程的无缝整合以及持续评估对于确保其在医疗保健中的负责任和有效使用至关重要。

展望未来，重点是开发医疗领域可信赖和符合伦理的AI系统。未来的举措旨在建立指南，确保AI工具透明、公平且符合临床需求。同样重要的是解决医疗数据中的偏见，以防止AI驱动护理中的差异。可解释AI模型的整合有望增强临床医生的信任并促进知情决策，为AI在医疗保健中更广泛的采用铺平道路。