颅内动脉瘤（IA）因其高发病率与高致死致残率，一直是医学界亟待攻克的难题。
在诊疗过程中，颅内动脉瘤的检测和治疗很大程度上依赖医生的经验，缺乏统一且标准的诊疗模式。近年来，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）方法与多学科结合的研究迅猛发展，为颅内动脉瘤患者的临床检测以及个性化精准治疗开辟了全新的路径。动脉瘤介入手术进入新时代。
4月上旬，上海举办的中国国际医疗器械博览会（CMEF）上，首都医科大学宣武医院神经外科主任张鸿祺表示，AI辅助动脉瘤介入手术被写入最新的临床指南，实际上，AI在神经介入和脑疾病治疗领域已经展现出显著的应用价值。
例如，在动脉瘤治疗方面，宣武医院联合华山医院、天坛医院和强联智创所研发的动脉瘤稳定性自动化评估工具，以及手术中导管自动塑形设备，都是AI应用的成功案例。当然，AI的应用不应仅限于此。未来，随着技术的发展，AI有望将众多医生的经验集中于机械臂或机器人上，从而实现更高效、更精准的治疗。此外，AI还可以通过物理设备辅助教育培训，帮助没有经验或年轻的医生更快地掌握技术，纠正错误，并预防并发症的发生，这同样具有极其重要的意义。
以下为访谈实录（整理版）：
Q：作为中国神经介入领域的领军者，您如何评价AI手术系统在复杂动脉瘤治疗中的价值，能否分享一个AI辅助突破传统技术瓶颈的案例？
张鸿祺：AI辅助动脉瘤治疗具有重要的意义。
对于经验丰富的医生而言，由于其经过多年的经验积累，对各种形态、部位和特殊状态的动脉瘤较为熟悉，因此在许多情况下并不需要AI辅助。然而，并非所有人都能够找到经验丰富的医生进行治疗。例如，年轻医生或经验不丰富的医生遇到从未遇到过的复杂问题时，就需要其他辅助手段。
过去，医生通常会向更有经验的同行求助，如今，AI技术则显得更为便捷和实用。AI能够在短时间内学习全球范围内的海量知识，这些知识是任何个人都无法完全掌握的。此外，AI还能从众多专家的经验中提取有用信息，这也不是个体医生能够做到的。它将所有发表的知识和医生的经验，以及涉及物理、数学等多学科的知识汇聚在一起，形成一个智能化的知识库。这种智能化的发展对医生的帮助很大，能够成为医生的得力助手。
动脉瘤是一种常见疾病，如果治疗不当，可能造成的损害甚至比不治疗还要大。而破裂动脉瘤极为险急，需要及时治疗，否则可能导致严重后果。因此，动脉瘤治疗需要安全、有效、及时且精准，而AI有望帮助医生实现这些要求。
Q：AI辅助动脉瘤介入手术被写入最新的临床指南，您认为AI技术标准化对神经介入学科发展的意义是什么？
张鸿祺：实际上，AI在神经介入和脑疾病治疗领域已经展现出显著的应用价值。例如，在动脉瘤治疗方面，宣武医院联合华山医院、天坛医院和强联智创所研发的动脉瘤稳定性自动化评估工具，以及手术中导管自动塑形设备，都是AI应用的成功案例。当然，AI的应用不应仅限于此。未来，随着技术的发展，AI有望将众多医生的经验集中于机械臂或机器人上，从而实现更高效、更精准的治疗。此外，AI还可以通过物理设备辅助教育培训，帮助没有经验或年轻的医生更快地掌握技术，纠正错误，并预防并发症的发生，这同样具有极其重要的意义。
Q：您提到了年轻医生学习AI，其实是缩短了他们的学习曲线，但有人也会担忧说今后是不是会弱化他们的临床经验，您如何看待这样的说法？目前其实已经能自动规划手术路径了吗？未来是否可能出现AI主刀医生？人类医生和AI医生未来在手术场景中，您觉得是怎样的合作方式？
张鸿祺：AI不仅在动脉瘤治疗领域，甚至在医学乃至其他各个行业中，都带来了巨大的冲击。尽管许多人对AI的发展感到威胁，甚至对其提出质疑，但却忽视了从AI技术中获得的诸多益处。以动脉瘤治疗为例，其主要治疗方式包括手术夹闭和介入治疗。这两种方式从20世纪50、60年代开始，经历了半个多世纪的发展，医生和患者都从科技进步中获益匪浅。
在20世纪70、80年代，医生在治疗动脉瘤时，并发症发生率高达30%至50%以上，治疗过程极为艰难。当时医生只能依靠裸眼进行手术，通过一个小孔观察动脉瘤的形态，且照明条件有限，助手也很难看清动脉瘤的具体情况，更无法评价术者的表现。随着显微镜技术的出现，术者能够更清晰地观察手术部位，从而更好地完成手术操作。助手也能通过显微镜快速学习动脉瘤手术技巧。因此，从20世纪90年代开始，动脉瘤治疗专家的数量显著增加，学习曲线也缩短，手术并发症的发生率也从30%至50%降低到5%。这充分说明技术进步极大地推动了医学的发展，使医生和患者都从中受益。
我还记得刚毕业时，动脉瘤介入治疗主要依靠二维血管造影，需要技师或医生凭借经验从多个角度寻找动脉瘤的工作角度。当时，技师和上级医生以能够快速准确地找到显示动脉瘤的最佳位置为荣。然而，当3D血管造影技术出现后，只需DSA机器转动一圈，就可以在屏幕上清晰地显示出动脉瘤立体结构，降低了诊断的复杂性，提高了治疗的准确性。虽然一些技师和医生可能会因此感到恐慌，担心自己的地位被取代，但实际上，这种技术进步使更多年轻医生能够在二三十岁时就成功开展动脉瘤介入治疗，患者的治疗风险也从10%至15%降低到3%以下。
这些技术进步中已经包含了原始的AI元素。如今，我们应以开放的心态积极拥抱AI技术。我们感到恐惧，往往是因为AI比我们更强大。然而，我们应利用AI的优势来改进我们的不足之处，而不是担心失业。AI的发展将使我们的工作更加高效，更好地服务于患者。无论在中国还是世界其他地区，许多患者分布在偏远地区，不可能培养出足够多的经验丰富的医生。因此，AI设备和方法的普及将使更多患者获得优质的治疗。
在具体应用场景方面，AI的前景十分广阔。例如，未来可能会出现通过综合信息识别病情的AI设备，甚至手术操作也可能不再需要人来操刀，而是由机器完成。在手术过程中，AI还可以提醒医生如何避免并发症。此外，AI在医学培训领域也将发挥重要作用。总之，AI在医学领域具有非常广阔的发展前景。
Q：关于Deepseek这些通用大模型出现之后，您的团队是否有尝试去将其和专科的AI工具，比如说像动脉瘤评估系统去进行结合，在科研临床等方面，您认为有哪些潜在的价值吗？
张鸿祺：这一话题极具探讨价值。在大模型出现之前，我们已经开始尝试使用一些模型对医学领域进行专门的训练和改造。尽管这些大模型基于语义，具有自身的思维方式，但它们的逻辑基础仍然是由人类赋予的。医学的逻辑与其他领域（例如讲故事、询问事情、分析政治时事或人际关系等）有所不同，它有其独特的逻辑体系，尤其是在疾病诊断方面。因此，让大模型学习并运用这种独特的逻辑来处理医学知识是第一步。
第二步，大模型实际学习的内容主要是已经发表的文献、发生的案例，以及相关的指南等。这些输入内容都是已经发生过的，而发表的文献往往存在一定的滞后性。此外，医生的许多经验是难以用语言完全表达出来的，这也是为什么人们更愿意找经验丰富的医生看病。这些经验是医生通过案例积累和分析得来的。我们希望通过大模型能够学习到这些经验，并实现个性化应用。例如，一年多前，我们尝试用大模型对动脉瘤进行分析，我将自己治疗四五十个动脉瘤的案例输入其中，包括为什么这样操作、术中如何考虑以及最终结果等内容。经过两周的学习，大模型在具备医学模型的基础之上加入了我提供的这部分内容后，我们用一个未治疗的病例进行验证，结果发现其表现确实比没有经过具体实际案例训练时要好很多。我们从这一尝试中看到未来更好的前景。
展望未来，随着大模型的开源以及更多人对大模型的熟悉，特别是像三甲医院的医生等专业人员在不同专科进行布局和训练，我相信医学大模型将很快成为乡村医生、家庭医生不可或缺的助手。AI大模型将能够替代许多基础工作，而人类医生则可以专注于更高级的任务，比如承担责任、具体问题具体分析、应对突变情况以及分析以前未遇到的问题等。
Q：您作为WFITN执行委员和AAFITN的秘书长，您觉得中国AI医疗技术在国际竞争中处于什么位置？未来如何去推动这种技术出海？中国在脑血病AI领域，如果要去主导国际的标准制定，急需在哪些环节去突破？
张鸿祺：中国人通常比较谦虚，当我们展示一个产品、方法或成果时，往往会将其与国外的顶尖水平进行比较。实际上，国外的范围很广，包括欧洲、美洲、亚洲等众多国家和地区。我们在交流时，总是关注其他国家的顶尖成果，看到我们的差距。
以强联智创导管塑形或评估软件为例，我们的技术在世界上已经达到了顶尖水平，甚至在某些方面是独一无二的。例如，我尚未见到任何其他国家在微导管塑形方面有类似的创新。去年10月在纽约的世界神经介入大会上，我们展示了相关技术，许多欧美专家表现出了浓厚的兴趣，询问是否可以购买，以及生产厂家和联系方式。尽管医疗产品出口面临诸多关税壁垒和地方政府要求，但专家们的兴趣表明这项技术具有很高的实用性。
美国的专家们虽然经验丰富，但他们不像中国有大量的支持。在美国，手术室中一般只有主诊医生独自面对患者，一旦遇到困难，患者可能会面临风险。而在中国，手术通常由团队完成，如果下级医生遇到问题，上级医生可以提供帮助，甚至可以迅速召集其他医生协助。然而，在一些基层地区，情况可能与美国类似，例如在一个人口达100万的区域，可能只有一位专家负责所有脑血管病患者的治疗。因此，这种高效的技术在全球范围内都有很大的需求。
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