智能医疗装备助力，“十四五”智慧医疗发展有哪些着力点
新华社北京12月28日电题：智能医疗装备助力，“十四五”智慧医疗发展有哪些着力点？
新华社记者张辛欣
工信部联合国家卫生健康委员会、国家发展改革委等部门和单位印发的《“十四五”医疗装备产业发展规划》28日对外公开。其中明确提出，加快智能医疗装备发展。智能医疗装备助力，“十四五”智慧医疗发展有哪些着力点？
医疗装备是智慧医疗的重要支撑。工信部数据显示，“十三五”期间，我国医疗装备产业实现快速发展，2020年市场规模达到8400亿元。市场主体活跃，推动产业创新。天眼查数据显示，自2014年以来，我国医疗装备相关企业注册总量持续上涨。以工商登记为准，2021年已新增74.8万家医疗装备相关企业。
“我们积极加强龙头企业、专精特新‘小巨人’企业和单项冠军企业培育。”工信部装备工业一司司长王卫明说，在珠三角、长三角等地区，形成了一批特色鲜明的产业集群，我国已成为全球重要的医疗装备生产制造基地。
“十四五”时期，信息化与制造业深度融合，加速信息技术融入医疗装备产业，推动医学服务模式发展成为重要方向。
国家卫生健康委员会规划发展与信息化司一级巡视员齐贵新说，面向全人群、全方位、全生命周期的新型医疗装备正成为全球医疗科技创新热点。
在规划中，加快智能医疗装备发展是“十四五”产业发展的重要方向之一。其中，包括支持医疗装备、医疗机构、电子信息、互联网等跨领域、跨行业深度合作，鼓励医疗装备集成5G医疗行业模组，嵌入人工智能、工业互联网、云计算等新技术。
“我们还将鼓励行业企业聚焦智慧医院建设需求，加快研制导诊、门诊筛查、辅助检验、智能无接触式扫描等医疗机器人，着力发展原创性智慧医疗装备。”齐贵新说，“十四五”期间，将推动运用5G改造提升医疗卫生健康网络基础设施，搭建新型数字基础设施和医疗平台，推进“5G+医疗健康”新模式发展，为构建有序有效的分级诊疗格局打好基础、做好支撑。
中国医学装备协会秘书长李志勇认为，规划明确要提升紧急医学救援保障能力，这其中，信息技术同样大有可为。医疗装备行业将支持生产企业推进技术改造，推动生产方式向柔性、智能、精细化转变，提升应急医疗装备智能化水平。
通过信息技术实现智慧诊疗，提升对老年人医疗健康服务保障能力，规划同样作出部署。比如，拓展医疗健康装备服务链，建立健全重点人群健康信息的自动感知、存储传输、智能计算、评估预警等全程管理体系等等。“还将加快研发基于机器人、智能视觉与语音交互等的新型护理康复装备，发展智能康复机器人、智能助行系统等智能化装备，为老年人日常生活提供更好助力。”齐贵新说。
“下一步，还将推进居家社区级新型医疗装备发展，探索在重点人群生活区域，如家庭、公共场所等嵌入医疗健康感知类装备，探索构建防、诊、治、康、护、养一体的医疗健康服务新模式。”王卫明说。
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。