人工智能正在使手术变得更安全、更快捷、更精确——这是在迪拜举办的WHX科技峰会上顶级专家达成的共识。
伦敦国王学院医院阿联酋分部首席数字与创新官桑迪普·库马尔（Sandip Kumar）向《海湾商业》透露，AI模块已被应用于内窥镜检查等手术中。当摄像机插入人体时，AI系统能实时检测癌症或异常组织。15分钟的内镜视频可在数秒内被扫描分析，AI会自动标记潜在病灶区域，帮助外科团队快速定位问题并集中注意力。
在机器人辅助手术中，AI系统持续监控手术进程，检测异常情况并确保医疗质量。"这就像给外科团队配备第二双眼睛，"库马尔解释说。在澳大利亚，AI已成为中风护理的标准配置，能快速识别脑出血位置，甚至指导机器人平台实施精准手术干预。库马尔在澳大利亚中风中心工作期间，就广泛应用此类技术实现快速救治。
简单工具，重大影响
AI技术不仅应用于复杂手术，还解决了手术室基础难题。全球普遍存在手术开始时缺少专用器械的问题，通用手术包常导致手术中途器械遗失。通过计算机视觉系统进行术前器械核验，能确保无菌环境，验证器械种类并匹配特定手术需求。"这看似基础，却对减少延误和改善患者预后至关重要，"库马尔强调。
阿联酋的数字基建：迎接AI浪潮
阿联酋已建成坚实医疗创新基础，从阿布扎比健康信息交换平台（马拉菲）到统一电子病历法规，数字基础设施日趋完善。库马尔指出下一步应从基础设施建设转向实际应用："现在需要通过数据创新创造真正的患者中心化医疗。"
迪拜国王学院医院正在实践这一理念，已启动15个AI项目直接影响患者诊疗。在乳腺影像科，每位接受钼靶检查的患者都会同时接受放射科专家和Lunit AI系统的双重评估。该系统作为诊断助手，可识别人眼难以察觉的影像特征。类似技术也被应用于病理学分析，通过AI检测血液检查和病史中的疾病预测模式。
从实验室到患者：AI优化医患沟通
环境感知技术正在革新医患沟通方式。这些AI系统能实时总结诊疗过程，为医生和患者生成摘要。"患者往往在离开停车场前就忘记了一半医嘱，"库马尔指出。该技术不仅填补记忆鸿沟，还将专业术语转化为通俗语言。例如患者可能收到这样的摘要："您今日就诊Dr.A，建议包含A/B/C三项，具体解释如下......"
AI偏见：全球问题的本地化解决方案
新加坡政府医疗AI顾问哈维·卡斯特罗医生（Dr Harvey Castro）警示："若在特定人群训练的AI模型应用于其他群体，必然导致误诊风险。"他主张按区域、社区和医院对AI进行本地化训练。这一需求在阿联酋等多元文化国家尤为迫切，缺乏本地训练可能造成诊断偏差。
机器人与人性：增强而非取代
卡斯特罗强调机器人与人文关怀的协同效应："我们不是用机器人取代医生，而是增强其能力。"智能眼镜可为医生提供实时提示（如"检查患者左耳"），将重复性工作（记录、测量、物流）交给机器，让医务人员专注于人文关怀和复杂决策。新加坡已实现无人药房自动配药，但复杂病例仍需医生主导。
监管需求：AI的"营养成分表"
随着AI融入临床流程，监管成为关键问题。卡斯特罗建议建立类似食品营养标签的AI透明化体系："需明确AI训练数据构成、适用场景及风险区域。"他强调各国应基于本土数据训练专属模型，尽管成本高昂但能确保安全性和公平性。
阿联酋医疗保健革命的核心在于构建人机协同的医疗体系。从迪拜手术室到新加坡远程医疗站，AI的价值不在于替代医生，而在于赋予其更强能力。正如库马尔所言："现在是时候将基础设施建设转化为真正的患者中心化创新，工具已经就位，关键在于正确使用方式。"
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