人工智能在医疗领域的应用实例及解决方案
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2023年人工智能在医疗领域的十大应用场景
什么是医疗人工智能?医疗人工智能是指人工智能在医疗服务和医疗服务管理或交付中的应用。机器学习、非结构化的大型数据集、高级传感器、自然语言处理和机器人技术都被用于越来越多的医疗部门中。除了广阔的应用前景，人工智能技术也带来了重大的潜在问题——例如可能来自患者数据的集中化和数字化的滥用，以及可能与纳米医学或通用生物识别ID的联系。在一些早期的人工智能应用中，公平和偏见也都是人们关注的问题，但该技术或许也能够提高医疗公平性。尽管人工智能在医疗保健领域的部署才刚刚开始，但它正变得越来越普遍。调研机构Gartner公司预测，2021年全球医疗保健IT支出达到1400亿美元，企业将人工智能和机器人流程自动化(RPA)列为主要支出。2020年，医疗成本接近美国经济总量的20)(19.7%)(约为4.1万亿美元)。而针对政府的欺诈行为尤其严重。因此，从行政管理到医疗人工智能，医疗人工智能的潜在价值是巨大的。2022年人工智能在医疗保健领域的十大应用场景以下是目前正在开发和部署医疗保健人工智能用例的10个主要领域。(1)医疗管理行政费用估计占医疗总费用的15%至25%。改进和简化管理的工具对保险公司、支付者和提供者都很有价值。然而，识别和减少欺诈可能提供最直接的回报，因为医疗保健欺诈可能发生在许多层面，由各方实施。在一些最糟糕的情况下，欺诈可能导致保险公司为没有提供的服务收取费用，或导致外科医生进行不必要的手术以赔付更高的保险金。保险公司也可能因为有缺陷的设备或检测套件而赔偿更多的费用。人工智能可以成为防止欺诈发生的有用工具。就像银行通常使用算法来检测异常交易一样，医疗保险公司也可以这样做。•麦肯锡公司的研究发现，通过算法驱动的保险索赔“智能审计”可以节省开支。•美国政府的医疗保险和医疗补助服务中心成立了一个医疗欺诈和预防伙伴关系组织，以识别集合数据库中的模式。(2)公共卫生人工智能已经应用于整个公共卫生部门。其中包括：•机器学习算法正被应用于大型公共卫生数据集，美国疾病控制与预防中心(CDC)汇编了人工智能在分析新冠疫情及其公共卫生等方面的许多应用方法。•自然语言处理正在公共卫生领域应用。•越来越多的诊断成像数据被用于人群的分析和预测。•将消费者数据科学和行为“推送”技术应用于创建“精确”或个性化推送，以促进医疗就诊、医疗合规性等。(3)医学研究•寻找治疗疾病的新药可能非常复杂。而计算机辅助药物设计是一个非常复杂的领域。•在某些情况下，其目标是重新利用现有药物。最近的一个例子是，人工智能通过分析细胞图像来观察哪些药物对神经退行性疾病患者最有效。当对这些治疗产生积极反应时，神经元将会改变形状。然而，传统的计算机速度太慢，无法发现这些差异。•制药供应商拜耳公司认为，通过使用医疗数据库信息创建虚拟控制组，人工智能可以增强临床试验。他们也在探索其他人工智能临床试验应用，使这些研究更安全、更有效。(4)医疗培训人工智能还可能改变医学院学生接受部分教育的方式。其中包括以下情况:•一个例子是，在医学生学习切除脑肿瘤时，人工智能导师给他们提供了帮助。该系统采用机器学习算法，教授学生安全而有效的技术，然后评估他们的学习表现。采用人工智能系统学习技能的人员的速度比那些没有使用人工智能的人员快2.6倍，学习表现要好36%。•美国和英国的医疗机构也部署了基于人工智能的患者服务，以促进虚拟和远程培训。当新冠疫情抑制群体聚集时，这种方法尤其有用。人工智能支持练习多种技能，例如安慰痛苦的患者服务或传递消息。(5)医学专业支持人工智能还用于支持临床环境中的医疗专业人员，其中包括：•人工智能应用于支持医疗设施接收专业人员。斯坦福大学的一个试点项目使用算法来确定患者的风险是否高到需要ICU护理，或是否经历与代码相关的事件，或是否需要快速反应团队。他们在6到18个小时内评估这些事件发生的可能性，帮助医生做出更自信的决定。•正在开发基于人工智能的应用程序，以支持护士，提供决策支持、传感器通知他们患者的需求，以及在所述领域的挑战或危险情况下提供机器人协助。(6)为患者提供直接支持人工智能也被用于为患者提供直接支持:•医院使用人工智能聊天机器人与患者进行检查，帮助他们更快地获得必要的信息。当NorthwellHealth人工智能系统与患者聊天时，使用肿瘤服务的患者的参与率为94%。试用过该工具的临床医生一致认为，它延长了他们所提供的护理。聊天机器人能够检查病人的症状、恢复情况等。许多人习惯采用短信聊天，这提高了患者的接受度。聊天机器人还减少了患者在寻求治疗时可能遇到的挑战。人们可以使用它们查找医院或诊所，预约和描述需求。•据估计，多达一半的患者没有按照处方服药。然而，人工智能可以增加患者按时服药的机会。一些平台使用智能算法来建议医疗专业人员何时应与患者就依从性问题进行沟通，以及通过何种渠道进行沟通。甚至也有了药物提醒聊天机器人。在最近的一个例子中，研究人员合作并使用人工智能来帮助为Ⅱ型糖尿病患者寻找最佳药物。这些算法帮助83%以上的患者选择了正确的治疗方案，甚至在患者需要同时服用多种药物的情况下也是如此。(7)远程医学自从发生新冠疫情导致出行限制以来，虚拟医生就诊形式的远程医疗已变得越来越普遍。除此之外，人工智能还支持其他形式的远程医疗，其中包括:•VirtuSense应用预测人工智能远程监控和提醒供应商可能导致患者跌倒的高风险变化。•目前使用人工智能进行监测的一些设施依赖它来检测从心脏病到糖尿病等各种疾病。医院还使用这种技术来监督新冠患者，从而更容易决定哪些患者可以接受家庭护理，哪些患者需要住院治疗。(8)诊断人工智能还用于医疗保健中心的诊断，其中包括:•一个用于发现乳腺癌的人工智能系统可以检测出当前的问题和患者在未来几年内发展该疾病的可能性。•人工智能在医疗保健领域的一些应用还可以检测精神疾病。研究人员使用训练过的算法，通过倾听他们的声音或扫描他们的社交媒体信息来识别抑郁症患者。(9)手术人工智能并不能消除手术问题，但它有可能减少这些问题，同时提高患者和外科医生的治疗效果。以下示例对此进行了说明：•一家名为theatre的初创公司最近在A轮融资中筹集了3950万美元。该公司有一个人工智能视频解决方案，旨在帮助外科医生了解手术过程中的错误和正确之处。然后，他们可以研究这些视频，并在未来做出改进。•人工智能在医疗保健领域的应用包括手术机器人，它们在手术室中越来越常见。许多是微创的，往往取得优于非机器人干预的结果。人工智能的这些应用不会取代人类的外科专业知识。不过，它们可以作为外科医生的搭档，提高手术成功的可能性。(10)医院护理除了上述描述的诊断用例之外，临床医生还必须满足患者的护理需求，并且储备医学用品和运送货物。人工智能驱动的协作机器人正开始减轻这种负担。根据Gartner公司的预计，到2023年，50%的美国供应商将投资于机器人流程自动化。医院中机器人流程自动化的一些例子包括:•一家医院最近部署了五台名为Moxie的机器人。这些机器将主动确定护士何时需要用品或协助实验室检测后勤。然后，它们会在提供者的工作负载变得过于密集之前做出响应。Atheon提供的机器人不仅支持医疗功能，还可以完成除草和垃圾清除等任务。人工智能在医疗产业的五大应用场景及典型案例
近年来，智能医疗在国内外的发展热度不断提升。有人提出，“尽管安防和智能投顾最为火热，但AI在医疗领域可能会率先落地。”一方面，图像识别、深度学习、神经网络等关键技术的突破带来了人工智能技术新一轮的发展。大大推动了以数据密集、知识密集、脑力劳动密集为特征的医疗产业与人工智能的深度融合。
另一方面，随着社会进步和人们健康意识的觉醒，人口老龄化问题的不断加剧，人们对于提升医疗技术、延长人类寿命、增强健康的需求也更加急迫。而实践中却存在着医疗资源分配不均，药物研制周期长、费用高，以及医务人员培养成本过高等问题。对于医疗进步的现实需求极大地刺激了以人工智能技术推动医疗产业变革升级浪潮的兴起。
智能医疗的主要应用场景从全球创业公司实践的情况来看，智能医疗的具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管理、药物挖掘、虚拟助理、可穿戴设备以及其他。总结来看，目前人工智能技术在医疗领域的应用主要集中于以下五个领域：
(一)医疗机器人机器人技术在医疗领域的应用并不少见，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等。目前实践中的医疗机器人主要有两种：
一是，能够读取人体神经信号的可穿戴型机器人，也成为“智能外骨骼”;二是，能够承担手术或医疗保健功能的机器人，以IBM开发的达·芬奇手术系统为典型代表。
(二)智能药物研发智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。
人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。借助深度学习，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破。在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。
(三)智能诊疗
智能诊疗就是将人工智能技术用于辅助诊疗中，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。
(四)智能影像识别
智能医学影像是将人工智能技术应用在医学影像的诊断上。人工智能在医学影像应用主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息;二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。
(五)智能健康管理
智能健康管理是将人工智能技术应用到健康管理的具体场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。
风险识别：通过获取信息并运用人工智能技术进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。虚拟护士：收集病人的饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习惯信息，运用人工智能技术进行数据分析并评估病人整体状态，协助规划日常生活。精神健康：运用人工智能技术从语言、表情、声音等数据进行情感识别。移动医疗：结合人工智能技术提供远程医疗服务。健康干预：运用AI对用户体征数据进行分析，定制健康管理计划。智能医疗产业应用典型案例(一)医疗机器人1、智能外骨骼俄罗斯ExoAtlet公司生产了两款“智能外骨骼”产品：ExoAtletⅠ和ExoAtletPro。前者适用于家庭，后者适用于医院。ExoAtletⅠ适用于下半身瘫痪的患者，只要上肢功能基本完整，它能帮助患者完成基本的行走、爬楼梯及一些特殊的训练动作。ExoAtletPro在ExoAtletⅠ的基础上包括了更多功能，如测量脉搏、电刺激、设定既定的行走模式等。
日本厚生劳动省已经正式将“机器人服”和“医疗用混合型辅助肢”列为医疗器械在日本国内销售，主要用于改善肌萎缩侧索硬化症、肌肉萎缩症等疾病患者的步行机能。
2、手术机器人世界上最有代表性的做手术的机器人就是达·芬奇手术系统。“达·芬奇手术系统分为两部分：手术室的手术台和医生可以在远程操控的终端。手术台是一个有三个机械手臂的机器人，它负责对病人进行手术，每一个机械手臂的灵活性都远远超过人，而且带有摄像机可以进入人体内的手术，因此不仅手术的创口非常小，而且能够实施一些人类一生很难完成的手术。在控制终端上，计算机可以通过几台摄像机拍摄的二维图像还原出人体内的高清晰度的三维图像，以便监控整个手术过程。目前全世界共装配了3000多台达·芬奇机器人，完成了300万例手术。”
(二)智能药物研发美国硅谷公司Atomwise通过IBM超级计算机，在分子结构数据库中筛选治疗方法，评估出820万种药物研发的候选化合物。2015年，Atomwise基于现有的候选药物，应用人工智能算法，在不到一天时间内就成功地寻找出能控制埃博拉病毒的两种候选药物。
除挖掘化合物研制新药外，美国Berg生物医药公司通过研究生物数据研发新型药物。“Berg通过其开发的InterrogativeBiology人工智能平台，研究人体健康组织，探究人体分子和细胞自身防御组织以及发病原理机制，利用人工智能和大数据来推算人体自身分子潜在的药物化合物。这种利用人体自身的分子来医治类似于糖尿病和癌症等疑难杂症，要比研究新药的时间成本与资金少一半。”
(三)智能诊疗国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成‘关幼波肝炎医疗专家系统’，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
在智能诊疗的应用中，IBMWatson是目前最成熟的案例。IBMWatson可以在17秒内阅读3469本医学专著、248000篇论文、69种治疗方案、61540次试验数据、106000份临床报告。2012年Watson通过了美国职业医师资格考试，并部署在美国多家医院提供辅助诊疗的服务。目前Watson提供诊治服务的病种包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。Watson实质是融合了自然语言处理、认知技术、自动推理、机器学习、信息检索等技术，并给予假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价的人工智能系统。
(四)智能影像识别贝斯以色列女执事医学中心(BIDMC)与哈佛医学院合作研发的人工智能系统，对乳腺癌病理图片中癌细胞的识别准确率能达到92%。
美国企业Enlitic将深度学习运用到了癌症等恶性肿瘤的检测中，该公司开发的系统的癌症检出率超越了4位顶级的放射科医生，诊断出了人类医生无法诊断出的7%的癌症。
(五)智能健康管理1、风险识别风险预测分析公司Lumiata，通过其核心产品——风险矩阵(RiskMatrix)，在获取大量的健康计划成员或患者电子病历和病理生理学等数据的基础上，为用户绘制患病风险随时间变化的轨迹。利用MedicalGraph图谱分析对病人做出迅速、有针对性的诊断，从而对病人分诊时间缩短30%-40%。
2、虚拟护士NextIT开发的一款APP慢性病患者虚拟助理(AlmeHealthCoach)，“AlmeHealthCoach是专为特定疾病、药物和治疗设计配置。它可以与用户的闹钟同步，来触发例如‘睡得怎么样’的问题，还可以提示用户按时服药。这种思路是收集医生可用的可行动化数据，来更好的与病人对接。”该款APP主要服务于患有慢性疾病的病人，其基于可穿戴设备、智能手机、电子病历等多渠道数据的整合，综合评估病人的病情，提供个性化健康管理方案。
美国国立卫生研究院(NIH)投资了一款名为AiCure的App。这款App通过将手机摄像头和人工智能相结合，自动监控病人服药情况。
3、精神健康2011年，美国Ginger.IO公司开发了一个分析平台，通过挖掘用户智能手机数据来发现用户精神健康的微弱波动，推测用户生活习惯是否发生了变化，根据用户习惯来主动对用户提问。当情况变化时，会推送报告给身边的亲友甚至医生。
Affectiva公司开发的情绪识别技术，通过网络摄像头来捕捉记录人们的表情，并能分析判断出人的情绪是喜悦，厌恶还是困惑等。
4、移动医疗Babylon开发的在线就诊系统，能够基于用户既往病史与用户和在线人工智能系统对话时所列举的症状，给出初步诊断结果和具体应对措施。
AiCure是一家提醒用户按时用药的智能健康服务公司，“其利用移动技术和面部识别技术来判断患者是否按时服药，再通过APP来获取患者数据，用自动算法来识别药物和药物摄取。”
5、健康干预Welltok通过旗下的CaféWellHealth健康优化平台，运用人工智能技术分析来源于可穿戴设备的MapMyFitness和FitBit等合作方的用户体征数据，提供个性化的生活习惯干预和预防性健康管理计划。
6、国内智能医疗根据方正证券发布的互联网医疗深度报告，“中国互联网医疗发展经历了三个阶段：信息服务阶段，实现人和信息的连接;咨询服务阶段，实现人和医生连接;诊疗服务阶段，实现人和医疗机构的连接。”在实际的产业发展中，中国智能医疗仍处于起步阶段，但赖于资本的追捧，多家智能医疗创业公司已顺利获得融资。在未来的发展中，国内公司应当加强数据库、算法、通用技术等基础层面的研发与投资力度，在牢固基础的同时进一步拓展智能医疗的应用领域。
人工智能在医疗健康领域的应用及挑战
一、人工智能概述
1.人工智能发展历程
人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是对人的意识和思维过程进行模拟并系统应用的一门新兴科学，其发展经历了三次浪潮。1956年，美国Dartmouth大学举行的聚会是人工智能正式诞生的标志，这一时期使用机械化思考方式和逻辑学知识来解决问题，但对复杂的问题束手无策；20世纪80年代，Hopfield神经网络和BT训练算法的提出，使AI再次兴起，出现了语音识别、翻译等计划，但迟迟未进入人们的生活之中；2006年，Hinton提出深度学习技术，并随着互联网的普及和应用，AI在各个领域迅速得到发展和应用。
2.人工智能的基础和要求
人工智能的核心是算法，基础条件是数据及计算能力。因此，可以认为医疗与人工智能结合的关键要素是“算法+有效数据+计算能力”。先进算法能提升数据使用效率。在医疗领域，有效的医疗大数据是人工智能应用的基础，医疗数据的有效性包括三个方面：电子化程度、标准化程度以及共享机制。电子化程度强调数据和病历的供给量；标准化程度强调数据之间的可比性和通用型；共享机制强调数据获取渠道的便利性和合法性。随着互联网的普及，我国各级医疗机构、健康管理机构、行政机构、居民都已普遍了解互联网并链接互联网，给大数据的实现奠定了基础。
3.医疗健康领域对人工智能的需求
近年来，借助人工智能技术，开展智慧医疗成为医疗领域的热点。2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出，要建立新一代人工智能基础理论体系和关键共性技术体系，加快培养聚集人工智能高端人才。同年12月，工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》，对医疗人工智能的发展做出了详细的规划，提出要着重在医疗影像辅助诊断系统等领域率先取得突破。2018年，国务院办公厅印发《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，明确支持“互联网+医疗保健”的发展，允许依托医疗机构发展互联网医院。事实上，除了医疗影像辅助诊断对AI具有巨大的需求外，辅助诊断、辅助手术、辅助护理、辅助检查、辅助医院管理、辅助挂号、辅助减少计量误差、健康管理、药品研发等医疗健康领域对AI技术都有强大需求。
随着我国人口老龄化程度不断加深，慢性病、癌症发病率逐年上升，以人力为主的各类卫生资源配置不足、分布不均的困境越发突显，AI作为一门综合性极强的交叉学科，将在医疗领域内得到越来越多的应用，并将成为影响医疗行业发展的重要科技手段。
二、医疗人工智能应用现状
目前，人工智能在医疗健康领域已得到了初步的应用，主要集中在辅助影像和病理诊断、辅助护理、辅助随访、基层医生助手、医院智能管理及辅助健康管理等方面。
1.辅助影像和病理诊断
医学影像及病理切片作为结构化数据，是AI应用的绝佳场所。2015年起举办的CAMELYON16挑战赛，比较AI和病理医生在检测乳腺癌患者淋巴结转移病理切片中转移灶的潜力，结果显示AI在诊断模拟中的表现优于病理医师。目前，人工智能辅助影像和病理诊断在国内发展迅速，2006年我国首家独立临床病理诊断专业机构——上海复旦临床病理诊断中心成立，启用数字病理远程会诊平台，免去患者来回奔波。2015年沸腾医疗有限公司以“E诊断医学影像服务平台”为核心，通过“E诊断”医学影像技术专业输出及专业精准的远程医学影像诊疗合作，实现了远程医学影像信息交互的目标。
2.辅助护理
我国台湾医院应用AI产生护理诊断，AI建议的诊断与护士建议的诊断一致百分比高达87％。国外AI已普遍运用于人们的日常生活护理中，日本研究机构Riken开发的机器人Robear，能将病人从床上抬起，帮助行动不便的病人行走、站立等；应用AI开发的机器人能为老年及瘫痪患者提供喂饭、日常照护等服务。澳大利亚养老院用机器人做护工，通过给机器人输入程序，使其可以与老年人一对一交流，消减老年人的苦闷。AI在护理领域的应用，极大减轻了护理人员负担，为患者提供了温暖且有力的服务，是应对老龄化社会的有力帮助。
3.辅助随访
随访是医院常规工作的重要组成部分，然而目前的卫生人力无法满足所有患者的随访需求。AI的发展打破了长期随访在时间和空间上的限制。2017年，海宁市中心医院首次应用AI智能随访助手，采用声纹预测思维算法，语言识别准确率高达97.5%。2018年，上海交通大学医学院附属仁济医院东院日间手术病房正式上线AI随访助手，随访助手可以根据问题模板模拟医生进行电话随访，主要询问患者出院后是否发生呕吐、疼痛、发热、伤口渗血感染等不良情况。随访助手的上线不仅大大提高了随访效率，还确保了随访信息采集的全覆盖及准确性。同时，随访助手可以根据不同的手术种类，制订个性化随访计划，通过终端自动拨打患者电话，模拟人声与患者进行术后随访沟通，并有效采集患者回答的信息。随访结束后，医务人员能清楚地了解每位患者的术后情况。
4.基层医生助手
基层医院在实现“健康中国”战略中有着举足轻重的作用，但目前其服务能力难以满足广大群众的基本需求。AI通过学习海量的专家经验和医学知识，建立深度神经网络，并在临床中不断完善，协助基层医生给群众提供高质量的服务。2017年，科大讯飞和清华大学联合研发的“智医助理”以超过合格线96分的成绩成为全球第一个通过国家执业医师资格考试综合笔试测评的AI机器人，可以辅助基层医生提升诊疗质量和效率。2017年9月，国家在安徽省旌德县首次开展全科医生机器人辅助基层医疗试点，深受基层群众欢迎。
5.医院智能管理
人工智能技术在医院的应用，能提高医院为患者提供正确治疗方案的精准性，减少了患者的不必要支出，并且能合理地为患者安排治疗计划。澳门仁伯爵综合医院应用AI技术，在电子处方系统内设置安全警示，确保用药规范，防止滥用抗生素等药物。美国IBM公司应用机器学习方法，自动读取患者电子病历相关信息，得出辅助诊断信息，实现医疗辅助诊断。
6.辅助健康管理
传统的健康管理技术在信息的获取、处理和应用上相对落后，将AI应用于健康管理，通过对健康数据实时采集、分析和处理，评估疾病风险，给出个性化、精准化的基本管理方案和后续治疗方案，能有效降低疾病发病率和患病率。健康管理机构可以通过手机APP或智能可穿戴设备，检测用户的血压、血糖、心率等指标，进行慢性病管理。国外Welltok公司利用“CaféWell健康优化平台”，管理用户健康，包括压力管理、营养控制以及糖尿病护理等，并在用户保持健康生活习惯时给予奖励。同时，为用户提供更灵活、全方位的健康促进方案，包括阶段性临床护理、长期保持最佳健康状态等多个方面。
三、人工智能存在的问题和挑战
目前，人工智能+健康医疗正在起步阶段，要保证AI在医疗健康领域应用的深入发展，仍有许多亟需解决的问题和挑战。
1.监管缺失
目前，国内尚未出台相关法律法规对AI进行监管，而作为AI的基础医疗大数据也没有完善的法律条文来规范，对数据的隐私保护、责任规范、安全性等没有明确的法律指示。AI在医疗健康领域应用的质量标准、准入体系、评估体系尚是空白，无法对AI数据和算法进行有效验证和评价，不利于监管，阻碍了AI产品在医疗健康领域的应用和发展。
2.数据质量
高质量的医疗数据对提升AI在医疗健康领域应用的准确性有着至关重要的作用，尽管我国医院的数据庞大，但大部分是非结构化数据，不能发挥出“大数据”挖掘的价值。由于疾病的复杂性，数据维度、特性各不相同，质量参差不齐，如将数据细分到每种疾病，可利用的样本量很少。同时， AI的深度学习需要使用大规模规范化数据进行训练，细微的数据误差会对AI发展产生负面影响。我国当前医院与医院、院内科系互不相连，没有统一标准的临床结构化病历报告，医生手写病历不规范，临床用药、检查等细节缺失，患者离开医院后失访率较高等各种原因，造成医疗数据错漏、数据质量低下。
3.伦理问题
AI产品做出的医疗决策是通过机器学习大量的医疗数据模拟医生做出的，大规模医疗数据在使用过程中会有泄露的风险，对个人隐私造成影响。决策是基于算法，而算法在分析数据过程中也会获得类似于人类偏见的思想，导致出现算法歧视的不良后果。算法歧视将带来一系列伦理问题，是AI不可回避的挑战。
4.医保支付
AI应用于医疗健康领域，最核心的问题是谁来买单，因此医保覆盖是一个绕不开的话题。如果由患者自费，那么市场就会缩小，AI产业无法向前发展，也很难证明AI在医疗领域的有效价值。目前，公立医院医保报销压力较大，将AI产品纳入医保，医保报销的资金压力将会激增。同时，互联网医疗由于其特殊的属性，还面临异地结算的难题。
5.人才匮乏
目前，既懂医疗又懂AI技术的复合型、战略型人才极其短缺，其中10年以上资深人才尤为缺乏。同时，医务人员对AI的接纳度不足，部分医务人员甚至对AI抱有抵触心理。AI技术的使用需要对医务人员进行专业化规范培训，在此背景下，建立完善的人才培养和人才引进机制是重中之重。
四、讨论与建议
1.加强行业指导和监管
政府部门应尽快出台人工智能相关法律法规，加强对人工智能的监管，通过强化监管，加强对数据的保护，防止数据泄露导致居民隐私受损，甚至危害国家安全。同时，还应建立AI在医疗健康领域应用的标准规范，保障AI产品的质量。此外，政府部门应明确AI在医疗健康领域的定位，明确医生不会被AI取代，AI只是帮助医生进行临床诊疗，方便患者获得高质量的医疗服务，医生仍对诊断结果负主要责任。政府部门应理性看待新一轮的AI浪潮，提升居民对AI的接纳度，积极引导居民、资本和相关机构按更加合理的速度和方向发展医疗AI。
2.加强核心技术人才培养
面对AI人才匮乏的严峻形势，政府要加强人工智能领域专业建设，培养AI算法和技术方面的优秀人才。推进“新工科”建设，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，推动AI领域国家级精品在线课程建设。同时，建立人工智能学院、研究院或交叉研究中心，引导高校通过增量支持和存量调整，加大对人工智能领域核心人才的培养力度。在职业院校大数据、信息管理相关专业中增加人工智能相关内容，培养人工智能应用领域技术人才。另外，要加强对医务人员使用AI的技能培训，保证AI产品能更好地服务于临床实践。
3.夯实数据基础
IBM公司用于辅助医生设计癌症治疗方案的AI产品沃森，由于使用的不是真实患者的数据训练沃森，沃森开出了不合适且危险的治疗方案。可见，数据的质量和数量是AI竞争的核心所在，目前互联网的基础体系已初步健全，但仍存在许多虚假数据，这与脱离统计模型的桎梏、用全数据即真实数据直接分析的大数据初衷相悖。因此，应打破医疗机构、政府部门的数据壁垒，建立数据共享机制，促进不同机构之间、地区之间的数据联网，形成真正的大数据。由于医疗健康数据种类繁多、标准不统一，应加快医疗数据电子化、标准化的进程，形成规范化AI数据集，夯实AI应用的数据基础。同时，加强信息隐私保护建设，研究数据脱敏技术，保障医疗数据可以实时、准确地进行流通，避免数据泄露的风险。
4.深度推进互联网应用
目前，我国东部地区医疗健康机构已具备互联网基础，但部分中西部地区尚有欠缺，而这些地区由于经济水平较低、医疗水平较差，对远程医疗、人工诊疗助手等AI需求强烈，建议国家有侧重地对中西部地区互联网建设给予政策倾斜，促进互联网应用的全面发展。加强基层医疗机构互联网应用，引导优质的医疗资源下沉至基层，实现资源共享，提高医疗服务水平，推动分级诊疗制度。
五、小结
人工智能的记忆力和计算能力远优于人脑，且可扩充脑容量、延伸脑功能、增强脑负荷，能够成为基层医生的智囊、三甲医院医生的秘书，弥补卫生人力资源不足。目前，我国人工智能尚处于起步阶段，仅具有计算智能，“人工智能+医疗健康”应用的领域将会越来越广，尤其适合社区，通过早发现、早诊断、早治疗，有针对性地进行人群健康干预，降低后续的医疗成本。在医院管理方面，AI可简化行政管理和临床医疗管理流程；在影像诊断领域，AI可快速阅读成像，进行分析和诊断；在医疗资源方面，AI能解决昂贵的剂量误差问题；在诊疗方面，AI可为特定病种初诊，进行辅助手术。总之，AI将在人类生命健康全周期中发挥更大的作用，但真正用于卫生健康的核心领域可能还需一个漫长的过程。
作者：金春林、何达，上海市卫生和健康发展研究中心（上海市医学科学技术情报研究所）。
人工智能在医疗领域的应用
泉州市鲤城区疾病预防控制中心福建泉州362000 摘要：随着社会进步和人们健康意识的觉醒，人口老龄化问题的不断加剧，人们对于提升医疗技术、延长人类寿命、增强健康的需求也更加急迫。而实践中却存在着医疗资源分配不均，药物研制周期长、费用高，以及医务人员培养成本过高等问题。与此同时，图像识别、深度学习、神经网络等关键技术的突破带来了人工智能（ArtificialIntelligence）技术新一轮的发展。对于医疗进步的现实需求极大地刺激并推动了以数据密集、知识密集、脑力劳动密集为特征的医疗产业与人工智能的深度融合。本文在智能医疗国内外的发展热度不断提升的背景下，主要介绍了智能医疗的应用场景及国内外研究人工智能在医疗领域的应用实例，以期提高人们对人工智能在医疗领域应用的重视和发展投入。 关键词：人工智能，医疗，机器学习（MachineLearning），深度神经网络（DeepNeuralNetworks） 1.介绍 人工智能（AI）诞生于20世纪50年代，图灵发表了一篇划时代的论文，并提出了著名的“图灵测试”，随后，人工智能经历了第一波早期的发展热潮，主要体现在符号主义，早期推理系统，早期神经网络预计专家系统当中，但由于当时逻辑理论占据话语权，并且限于当初的科学技术水平，AI系统被论证为难以工程化，不能带来实际价值。70年代，“AI之冬”之后，语音识别领域统计学派取代了专家系统。人们专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。同时人们开始利用神经网络完成模式识别等任务，AI迎来了近20年的第二次发展热潮。2006年之后，人们发现一种运行深度学习算法的硬件平台——GPU，它强大的并行运算能力缓解了深度学习算法的训练瓶颈，从而释放了人工智能的全新潜力，使之在互联网和移动互联网应用，自动驾驶、智慧交通、物流、共享出行，智能金融，家用机器人和服务机器人，智能制造业，人工智能辅助教育，智慧农业，智能新闻写作，机器翻译，机器防生，智能律师助理，人工智能驱动的娱乐业，人工智能艺术创作，智能客服与及智能医疗等领域得到全面而迅猛的发展。其中由于人们对智能医疗的迫切需求使得AI在医疗领域可能会率先落地。 文章第三节简要介绍了智能医疗的主要应用场景，随后在第四节给出了多个典型的应用实例。最后概述了国内智能医疗的现状，总结了我们进一步的工作。 2.AI技术在医疗领域的主要应用场景 目前，从全球创业公司实践的情况来看，智能医疗的具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管理、药物挖掘、虚拟助理、可穿戴设备以及其他。总结来看，目前人工智能技术在医疗领域的应用主要集中于以下几个领域： 2.1.医疗机器人 机器人技术在医疗领域的应用并不少见，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等。 一是，能够读取人体神经信号的可穿戴型机器人，也成为“智能外骨骼”; 二是，能够承担手术或医疗保健功能的机器人，以IBM开发的达·芬奇手术系统为典型代表。 2.2.智能药物研发 智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。 人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。借助深度学习，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破。在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。 2.3.智能诊疗 智能诊疗就是将人工智能技术用于辅助诊疗中，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。 2.4.智能影像识别 智能医学影像是将人工智能技术应用在医学影像的诊断上。人工智能在医学影像应用主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息;二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。 2.5.智能健康管理 智能健康管理是将人工智能技术应用到健康管理的具体场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。 风险识别：通过获取信息并运用人工智能技术进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。 虚拟护士：收集病人的饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习惯信息，运用人工智能技术进行数据分析并评估病人整体状态，协助规划日常生活。 精神健康：运用人工智能技术从语言、表情、声音等数据进行情感识别。 移动医疗：结合人工智能技术提供远程医疗服务。 健康干预：运用AI对用户体征数据进行分析，定制健康管理计划。 3.AI技术在医疗领域的应用实例 3.1.医疗机器人 3.1.1智能外骨骼 俄罗斯ExoAtlet公司生产了两款“智能外骨骼”产品：ExoAtletⅠ和ExoAtletPro。前者适用于家庭，后者适用于医院。ExoAtletⅠ适用于下半身瘫痪的患者，只要上肢功能基本完整，它能帮助患者完成基本的行走、爬楼梯及一些特殊的训练动作。ExoAtletPro在ExoAtletⅠ的基础上包括了更多功能，如测量脉搏、电刺激、设定既定的行走模式等。 日本厚生劳动省已经正式将“机器人服”和“医疗用混合型辅助肢”列为医疗器械在日本国内销售，主要用于改善肌萎缩侧索硬化症、肌肉萎缩症等疾病患者的步行机能。 3.1.2手术机器人 世界上最有代表性的做手术的机器人就是达·芬奇手术系统。“达·芬奇手术系统分为两部分：手术室的手术台和医生可以在远程操控的终端。手术台是一个有三个机械手臂的机器人，它负责对病人进行手术，每一个机械手臂的灵活性都远远超过人，而且带有摄像机可以进入人体内的手术，因此不仅手术的创口非常小，而且能够实施一些人类一生很难完成的手术。在控制终端上，计算机可以通过几台摄像机拍摄的二维图像还原出人体内的高清晰度的三维图像，以便监控整个手术过程。目前全世界共装配了3000多台达·芬奇机器人，完成了300万例手术。” 3.2.智能药物研发 美国硅谷公司Atomwise通过IBM超级计算机，在分子结构数据库中筛选治疗方法，评估出820万种药物研发的候选化合物。2015年，Atomwise基于现有的候选药物，应用人工智能算法，在不到一天时间内就成功地寻找出能控制埃博拉病毒的两种候选药物。 除挖掘化合物研制新药外，美国Berg生物医药公司通过研究生物数据研发新型药物。“Berg通过其开发的InterrogativeBiology人工智能平台，研究人体健康组织，探究人体分子和细胞自身防御组织以及发病原理机制，利用人工智能和大数据来推算人体自身分子潜在的药物化合物。这种利用人体自身的分子来医治类似于糖尿病和癌症等疑难杂症，要比研究新药的时间成本与资金少一半。” 3.3.智能诊疗 国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成‘关幼波肝炎医疗专家系统’，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。 在智能诊疗的应用中，IBMWatson是目前最成熟的案例。IBMWatson可以在17秒内阅读3469本医学专著、248000篇论文、69种治疗方案、61540次试验数据、106000份临床报告。2012年Watson通过了美国职业医师资格考试，并部署在美国多家医院提供辅助诊疗的服务。目前Watson提供诊治服务的病种包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。Watson实质是融合了自然语言处理、认知技术、自动推理、机器学习、信息检索等技术，并给予假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价的人工智能系统。 3.4.智能影像识别 美国企业Enlitic将深度学习运用到了癌症等恶性肿瘤的检测中，该公司开发的系统的癌症检出率超越了4位顶级的放射科医生，诊断出了人类医生无法诊断出的7%的癌症。 3.4.1.赋能细胞3D建模 从英伟达NVIDIA企业解决方案中，我们了解到在西雅图艾伦细胞科学研究所（AllenInstituteforCellScience）,研究人员创建了第一个针对人类活细胞的可预测3D模型。借助此模型，科学家可以在计算机屏幕上以数字化的方式呈现，甚至控制细胞行为。
Figure1AllenIntegratedCell 此模型名为“艾伦集成细胞”（AllenIntegratedCell），是利用数万张搞清细胞图像进行深度学习训练的结果。它能够识别亚细胞结构并投射细胞的3D多层图像，显示其所有组成部分是如何同时相互作用的，此种呈现方式前所未有。 相对于以往观察细胞内部结构的荧光显微镜，新模型克服了成本高昂，缓慢并具有破坏性的缺点，开启了观察人类活细胞内部结构的全新方法，将影响药物发现、疾病研究以及我们进行人体细胞基础研究的方式。 3.4.2.AI和深度学习助力超声成像癌症诊断 机械工程专业学生ViksitKumar在得知自己的母亲患上卵巢癌时，癌症已经发展到了第三期，这时候再采取化疗已经无力回天。“如果癌症早一点发现，她可能再多活几年”的想法促使他转而主攻医疗领域。现在他是明尼苏达州罗切斯特梅奥医院的高级研究员。 过去数年间，Kumar一直致力于基于GPU的深度学习研究，力图利用超声图像实现更准确的癌症诊断。乳腺癌比卵巢癌更为常见，且能吸引到更多的研发资金，因此他把工作重点首先放在了乳腺癌上，希望让早期诊断在乳房X光检查稀缺的发展中国家得以实现。
Figure2TumorBoundary,redcircleissplitmanually,whilethebluecircle,greencircleandcyancircleispredictedbyDeepLearning Kumar的团队使用深度学习工具，用为数众多的超声波成像作为训练输入，希冀可以做出癌症的早期判断。在本地，他使用由NVIDIAGPUCloud（NGC）提供的TensorFlow深度学习框架容器进行处理。对于最为繁重的任务，其工作被转移到了AmazonWebSevices上的NVIDIATeslaV100GPU,并使用同一个NGC容器。 3.5.智能健康管理 3.5.1.风险识别 风险预测分析公司Lumiata，通过其核心产品——风险矩阵(RiskMatrix)，在获取大量的健康计划成员或患者电子病历和病理生理学等数据的基础上，为用户绘制患病风险随时间变化的轨迹。利用MedicalGraph图谱分析对病人做出迅速、有针对性的诊断，从而对病人分诊时间缩短30%-40%。 3.5.2.虚拟护士 NextIT开发的一款APP慢性病患者虚拟助理(AlmeHealthCoach)，“AlmeHealthCoach是专为特定疾病、药物和治疗设计配置。它可以与用户的闹钟同步，来触发例如‘睡得怎么样’的问题，还可以提示用户按时服药。这种思路是收集医生可用的可行动化数据，来更好的与病人对接。”该款APP主要服务于患有慢性疾病的病人，其基于可穿戴设备、智能手机、电子病历等多渠道数据的整合，综合评估病人的病情，提供个性化健康管理方案。 美国国立卫生研究院(NIH)投资了一款名为AiCure的App。这款App通过将手机摄像头和人工智能相结合，自动监控病人服药情况。 3.5.3.精神健康 2011年，美国Ginger.IO公司开发了一个分析平台，通过挖掘用户智能手机数据来发现用户精神健康的微弱波动，推测用户生活习惯是否发生了变化，根据用户习惯来主动对用户提问。当情况变化时，会推送报告给身边的亲友甚至医生。 Affectiva公司开发的情绪识别技术，通过网络摄像头来捕捉记录人们的表情，并能分析判断出人的情绪是喜悦，厌恶还是困惑等。 3.5.4.移动医疗 Babylon开发的在线就诊系统，能够基于用户既往病史与用户和在线人工智能系统对话时所列举的症状，给出初步诊断结果和具体应对措施。 AiCure是一家提醒用户按时用药的智能健康服务公司，“其利用移动技术和面部识别技术来判断患者是否按时服药，再通过APP来获取患者数据，用自动算法来识别药物和药物摄取。” 3.5.5.健康干预 Welltok通过旗下的CaféWellHealth健康优化平台，运用人工智能技术分析来源于可穿戴设备的MapMyFitness和FitBit等合作方的用户体征数据，提供个性化的生活习惯干预和预防性健康管理计划。 4.结论 本文简要介绍了人工智能的发展情况，结合人们对于提升医疗技术、延长人类寿命、增强健康的需强烈需求，列举了两个国内外研究人工智能在医疗领域的应用实例，给出了一种将人工智能应用到医疗领域的有效的方法和步骤。从而使人们更加重视以深度学习为主的人工智能技术在医疗领域的应用，加大研发和投资力度，加速智能医疗的进展，造福人类。 5.国内现状 根据方正证券发布的互联网医疗深度报告，“中国互联网医疗发展经历了三个阶段：信息服务阶段，实现人和信息的连接;咨询服务阶段，实现人和医生连接;诊疗服务阶段，实现人和医疗机构的连接。”在实际的产业发展中，中国智能医疗仍处于起步阶段，但赖于资本的追捧，多家智能医疗创业公司已顺利获得融资。在未来的发展中，国内公司应当加强数据库、算法、通用技术等基础层面的研发与投资力度，在牢固基础的同时进一步拓展智能医疗的应用领域。索引