人工智能在临床医学中的应用与思考
发达国家已将人工智能（artificialintelligence，AI）上升为国家战略。世界各国均意识到AI是未来科技发展的战略制高点，谁掌握了AI，谁就将成为未来核心技术的掌控者。我国亦充分意识到这一点，早在2015年5月即提出《中国制造2025》，2016年5月又提出《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，2017年11月在北京召开“新一代人工智能发展规划暨重大科技项目”启动会，这些都标志着新一代AI发展规划和重大科技项目进入了全面启动实施阶段。2017年12月我国工业和信息化部提出了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018―2020年）》，明确指出对医疗影像辅助诊断系统的具体要求。AI时代已经到来，其发展关系到国家现代化建设的重大任务，也关系民众的切身利益。
AI已深入到医疗健康领域的各个环节，如虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学、医院管理、健康管理、精神疾病、可穿戴设备、风险管理、病理学和临床诊疗活动等[1]。目前医疗活动中比较成功的AI包括影像AI、药物研发AI、医疗机器人和IBMWaston等。由于医学影像的二维属性，AI在医学影像中取得了较好的应用成果，受试者工作特征（receiveroperatingcharacteristic，ROC）曲线下面积（areaundercurve，AUC）可达到0.9以上，如基于钼靶影像的乳腺病变检测、基于皮肤照片的皮肤癌分类诊断、基于数字病理切片的乳腺癌淋巴结转移检测、基于眼底照片的糖尿病性视网膜病变检测，以及基于胸部X线片的肺部炎性疾病。借助深度学习，药物研发AI在心血管药、抗肿瘤药、孤儿药和常见传染病治疗药等领域取得了新突破，缩短了药物研发时间、提高了研发效率且控制了研发成本。医疗机器人中的达芬奇机器人早已在各大医院推广应用，其他类型的机器人也随着AI的发展逐步进入医疗市场。在智能诊疗领域，IBMWaston展示了AI诊断和治疗人类疾病的可行性。目前，我国科学工作者也积极参与到医疗AI的研发中，包括病理辅助诊断、眼部疾病、皮肤疾病、医学影像、中医药、心电监测、手术机器人、肿瘤治疗和医学科学研究等领域，本文将对上述研究进展逐一综述。
1AI在临床医学中的应用1.1AI与病理诊断近年来AI在病理学中的应用突飞猛进，于观贞等[2]就AI在肿瘤病理诊断和评估中的应用作了全面综述，阐述了AI应用的具体病理场景，肯定了病理AI的应用前景，并首次提出肿瘤细胞的标注流程和标准。奠定病理AI的研究是生物医学成像国际研讨会（InternationalSymposiumonBiomedicalImaging，ISBI）于2015年11月至2016年11月举办的研究者挑战赛（CAMELYON16），研究评估了深度学习在检测乳腺癌患者淋巴结转移病理切片中的转移灶的潜力，并与病理医师的评估进行比较。两家荷兰医学中心提供了270例全切片数字图像（有转移110例和无转移160例）作为训练集供参赛者构建算法，另有129例（有转移49例和无转移80例）作为验证集对算法进行评定，11位来自荷兰的病理医师对上述切片进行评估，结果显示AI算法的AUC为0.556~0.994、病理医师得出的AUC为0.724（95%CI：0.643~0.804），且AI最佳算法在诊断模拟中的表现优于病理医师[0.994（95%CI：0.983~0.999）vs0.810（95%CI：0.738~0.884），P＜0.001][3]。这些结果表明深度学习算法用于病理诊断具有较大的潜力，但其是否能应用于临床还需进一步评估。一项研究纳入了癌症和肿瘤基因图谱（CancerGenomeAtlas，TCGA）数据库中的2186例肺腺癌和肺鳞状细胞癌组织切片的数字图像和294例组织芯片（tissuemicroarray，TMA）数据库的图像，从这些图像中抽取了9879个定量特征，随后用机器学习算法选取排名靠前的特征，发现这些特征能较好地预测肺腺癌和肺鳞状细胞癌患者的生存时间，评估肺癌患者预后[4]。
鉴于AI在肿瘤细胞识别中的可行性，后续大量研究集中于各类型肿瘤的病理诊断，包括宫颈癌、胃癌、肠癌、肺癌、胆管癌等[4-9]。宫颈癌筛查是基于细胞学的病理诊断，细胞学识别可操作性强、假阴性率低，通过AI筛选出异型或疑似细胞，然后由病理医师最终诊断，这样能显著提高诊断效率、减少误诊率、降低人力成本，有望广泛用于宫颈癌的筛查。上海大数据联盟举办的胃癌病理切片AI大赛中，第1名诊断的AUC为0.9109；大赛病理切片标注方于观贞团队也参与了这项工作（图1），同时在标注过程中发现了我国病理AI中应注意的问题，并撰写了肿瘤细胞标注的流程和注意事项[2]。
图1胃癌病理切片识别流程及示例Fig1ProceduresandexamplesofpathologicalsectionofgastriccancerrecognizedbyAIA:Identificationprocessandpresentationofpathologicalsectionofgastriccancer;B:RepresentativeimagesofasameslidebyH-Estaining,labelingandAIrecognition.AI:Artificialintelligence基于病理AI的治疗和预后评估也大有作为。肿瘤间质比（tumor-stromaratio，TSR）是评估乳腺癌、宫颈癌及食管癌等多种恶性肿瘤的独立预后预测因子，但不同经验的病理医师的TSR评估结果存在较大差异，精确度欠佳，而基于AI的TSR可以精确到小数。淋巴细胞在肿瘤中的分布及其与肿瘤细胞的距离与肿瘤患者的免疫状态和免疫治疗密切相关，肉眼难以评估，而AI能轻易显示淋巴细胞在肿瘤中的空间分布状态。此外，AI还有助于评估免疫组织化学指标，而后者主要用于肿瘤鉴别诊断和靶向治疗。人表皮生长因子受体2（humanepidermalgrowthfactorreceptor2，HER2）是胃癌和乳腺癌的重要靶点之一，准确评估HER2水平有助于肿瘤患者的治疗，而基于AI的HER2自动评分系统已初步显示出其优越性[6]。
1.2AI与眼部疾病眼部疾病的检查多依赖光学设备对眼表和眼底影像的抓取，在眼底病方面，青光眼、黄斑变性和糖尿病性视网膜病变是最常见的不可逆致盲眼底病。2016年，谷歌DeepMind团队发表了糖尿病性视网膜病变的AI筛查研究，基于谷歌TensorFlow和InceptionV3模型进行训练，最终AI诊断准确率超过了眼科专家[10]。先天性白内障是罕见的眼部疾病，中山大学眼科中心林浩添和西安电子科技大学刘西洋团队在仅使用少量样本的情况下，对图像使用霍夫变换等方法进行预处理，提取感兴趣区域，然后采用迁移学习的方法基于Caffe和AlexNet模型进行训练，最终诊断准确率达到专家水平，并且建立了云筛查诊断平台CC-Cruiser（图2），提高了优质医疗资源的覆盖率[11]，该系统于2017年4月已投入临床试验。此后，关于眼部疾病自动诊断的AI成果不断涌现[12]。2017年，全球多人种、多中心的三大眼底病自动筛查平台出炉，从此形成了眼底病诊断的闭合回路，并且达到了临床应用标准[13]。2018年，张康团队运用谷歌TensorFlow和InceptionV3模型，从4686例患者的眼部光学相干断层扫描（opticalcoherencetomography，OCT）数据中选取108312张二维断层图像进行模型训练，结果显示可有效诊断黄斑变性和糖尿病性视网膜病变，也达到了专家水平[14]。深度学习技术改变了医学研究人员处理分析图像的方式，甚至有助于他们发现从未触及的现象[15]。2018年，谷歌DeepMind团队使用眼底照片配合深度学习技术预测心脏病的危险因素，预测效果优异[16]。同时，美国IDx公司的AI糖尿病性视网膜病变临床诊断系统已接受美国食品药品监督管理局（FoodandDrugAdministration，FDA）的审查[17]，离正式进入临床应用更进一步。
图2基于云的多医院AI平台[12]Fig2Acloud-basedAIplatformofmulti-hospital[12]AI:Artificialintelligence;CCPMOH:ChildhoodcataractprogramoftheChineseMinistryofHealth1.3AI与皮肤疾病由于皮肤的外露特性，皮肤疾病的影像资料大多相对容易获取，这为皮肤病的AI自动诊断提供了便利。美国斯坦福大学Esteva团队[18]使用包含2032种不同皮肤病的129450张临床图像数据集（图3A），基于谷歌TensorFlow和InceptionV3模型进行迁移学习，其工作中对皮肤癌、黑素瘤的诊断准确率均达到90%以上。为了最终验证该算法，研究人员还使用病理检查证实的1942张皮肤图片，比较算法和皮肤科医师在区分表皮恶性病变（角质细胞癌）与良性病变（良性脂溢性角化病）或黑素细胞病变（恶性黑素瘤与良性痣）方面的一致性。图3B显示了一些示例图像，可见具有许多视觉特征的恶性和良性病变难以区分。研究人员从斯坦福大学医学院请来21位皮肤病专家进行测试，结果显示AI取得了与皮肤病专家同等的成绩[18]。该研究成果已经可以作为智能手机应用，即仅通过手机就能有效检测是否患有皮肤癌，大大节省了医疗检测成本。
图3皮肤病树状结构分类的顶部子集和典型病例[18]Fig3Topsubsetofclassificationofdermatologicaltreestructuresandrepresentativeimages[18]A:Completeclassificationcontains2032diseases;B:Malignantandbenignsampleimagesfromtwodiseases1.4AI与医学影像自医学影像数字化以来，研究人员一直致力于计算机辅助诊断系统（computer-aideddiagnosis，CAD）的研究。从基于规则的专家系统到手工特征，再到如今火热的深度学习，已有许多方法被成功运用于多种医学影像，其中CT、MRI是关注度最高的图像类型[19]。Brosch和Tam[20]利用受限玻尔兹曼机来判断患者是否患有阿尔茨海默病。在深度学习的推动下，基于脑部MRI的阿尔茨海默病分类准确度已达到91.67%[21]。在诊断结果可解释性方面，Zintgraf等[22]提出了预测差异响应分析的方法，对MRI图像诊断人类免疫缺陷病毒（humanimmunodeficiencyvirus，HIV）的输出结果进行了可视化解释。
2017年上半年，Kaggle社区举办数据碗竞赛，推动了AI在肺部CT图像方面的研究[23]。2017年，美国Arterys公司的AI辅助心脏MRI成像系统成为首个通过美国FDA认证的AI辅助诊断系统[24]；2018年，该公司的AI辅助实体肿瘤影像筛查平台通过美国FDA认证，可帮助临床医师快速测量和追踪MRI和CT图像中的肝脏和肺的病灶及结节[25]。
超声图像也是AI的研究热点之一，其操作安全、快速、实时、价格低廉，广泛应用于乳腺癌等疾病筛查。2016年美国QViewMedical公司的基于神经网络的3D自动乳房超声筛查CAD系统通过美国FDA认证，该系统可缩短医师的读片时间，同时保持诊断的准确性[26]。
尽管基于AI的图像处理系统取得了许多令人兴奋的结果，但这些系统仍有改进空间，如何提高系统的效率、可解释性和安全性尚需要进一步研究。
1.5AI与中医药传统中医邂逅AI，从传统中医针灸、推拿等行业O2O（onlinetooffline）平台的兴起，到普通病、常见病的中医在线咨询和问诊服务，再到互联网中医馆，中医的智能化传承和发展模式正如雨后春笋般出现[27]。
传统中医存在传承、发展和推广3个比较大的痛点。名老中医的传承主要通过设立流派传承基地或名老中医工作室以“人传人”的方式进行，人才成长周期长、人为因素大、无法复制；中医缺乏足够的临床数据，只能停留在“传承不易、发展更难”的阶段。AI的发展有望成为剔除传统中医传承痛点的“手术刀”。AI驱动传统中医传承具备两大优势：（1）中医一般被认为是一种经验医学，而经验在AI中的实质是一种知识，可以作为机器学习的训练数据；（2）中医的核心哲学是辨证论治[28]，这一思想恰好契合了机器学习的基本规则，即在训练模型基础上通过输入集给出目标值。
具体来说，可以将中医临床处方、古代方剂、名医医案和中医古籍等知识整合、预处理后作为机器学习的训练数据集，构建类似IBMWatson的医疗健康认知平台[29]。认知平台集合了中医的海量知识，使每位中医师可以学习、应用包括名老中医知识在内的中医知识，辅助经验缺乏的中医师进行临床决策，提升服务能力。复旦大学张彦春课题组[30]构建了THCluster模型，将收集整理的古代医案、专家临床处方和中医药典通过中文自然语言技术处理，利用异构信息网络将非结构化文本数据转化为结构化图结构。然后利用受限的随机游走思想计算节点间的连接概率，利用已知连接概率构建节点的后验概率，并使用最大期望算法估计参数得到后验概率。最终通过概率值得到中药、症状和疾病间的多元关系。模型具体技术框架图如图4所示，构建的原型系统可为医师提供辅助诊断服务。
图4THCluster技术框架图[30]Fig4TechnicalframeofTHCluster[30]TCM:TraditionalChinesemedicine;NLP:Neuro-linguisticprogramming;EM:Expectationmaximization1.6AI与心电监测心电图数据是临床和日常护理中常见的生物医学数据，对于心脏健康相关的临床诊断、监护、手术和日常保健有着重要意义。目前，心电数据分析领域也朝着智能化的方向大步迈进。
AI技术可用于各类心脏疾病的临床辅助诊断和健康风险评估。例如特征波形挖掘技术不仅可诊断各类心脏疾病，也可同时检测出作为诊断依据的特征波形（图5），从而方便医学专家对诊断结果进行核实和进一步分析[31]；通过分析心电图中噪声蕴含的特征，可以对患者在未来数月内发生严重心脏异常的风险进行评估[32]。AI算法可以自动、高效地发现医师难以发现的特征，与医师的专业知识优势互补，从而实现更有效的临床诊断与评估。
图5特征波形挖掘技术在心电分析中的应用Fig5ApplicationofsignaturewaveformmininginelectrocardiogramanalysisThethreeelectrocardiocycles(left)aredividedintotwocategories,andthedifferencebetweenthetwotypesofwaveformsisclearlyvisiblebysignaturewaveformminingandmappingittothethreeelectrocardiograms(right)在重症监护和手术室等场景中，AI技术可用于检测心电波形、周期性等的异常，从而早期发现患者的心脏异常，实现监测预警。例如，根据心电数据周期性地建模，建好的AI模型能提前检测心电图的异常[33-34]，利用概率图模型可提早发现心电信号中的异常值[35]，深度神经网络可对多达10余种心脏异常进行专家级的检测[36]。高精度AI算法有望在保持高检出率的前提下，解决传统异常监测中高误警率的弊端，实现心脏异常监测预警技术的新突破。
近年来，基于智能手机、手表等便携式设备的心电监测方兴未艾。轻量化的AI算法可充分利用便携式设备有限的存储与计算能力，实现心电数据的简易分析，对用户健康状况进行实时评估，为其日常保健提供参考建议，并在必要时提醒其及时就医。
1.7AI与手术机器人AI手术机器人包括机器人技术、可视化技术、仪器仪表、数据分析4大技术。未来AI手术机器人还需实现自主学习，根据3D视觉对病变区点云图像进行三维重建，采用卷积神经网络对大量三维点云图像进行训练，机器人通过图像特征匹配和多传感器数据融合综合技术对患者进行手术。
美国IntuitiveSurgical公司开发的达芬奇手术机器人辅助系统是最具代表性的视觉导航系统，其广泛应用于泌尿、心血管外科等领域[37]。医师可通过系统操作携带有双目内镜系统手术臂，通过双眼不同的视差图像和真实的三维立体感，更好地感知腔内组织的三维分布，使手术视野更清晰、手术效率更高。
虚拟现实（virtualreality，VR）技术和增强现实技术的发展可将CT、MRI、超声等不同成像系统采集的图像渲染在术中的视觉影像中。针对颅内病变穿刺手术，采用MRI技术可在术前获得人脑解剖、功能和代谢图像，进行术前模拟穿刺，实现术前VR。手术当天将VR信息与患者面部标志进行匹配，将术前重建的病变、功能区等虚拟信息叠加到实际头颅和脑表面，实现术中VR显示，医师可佩戴眼镜获取真实手术场景视觉信息和虚拟图像信息。
1.8AI与肿瘤治疗IBMWatson是肿瘤治疗领域较为知名的诊疗系统，该系统的知识库中包含300多种医学期刊、250多种医学书籍和1500万页论文数据研究，数据定时更新。在系统中输入肿瘤患者的相关信息，该系统就可以给出基于海量数据分析得出的治疗方案。该数据集是基于美国MDAnderson癌症中心的数据，不符合中国人群特征。未来的医学AI还会整合患者的病理样本特征提取和基因组测序数据。AI技术能够根据中国人群肿瘤疾病特点，结合临床指南和循证医学证据，发展出一套适合中国肿瘤患者的标准治疗和咨询系统，该系统将会针对肿瘤患者制定个体化、权威的诊疗方案，有助于改善各级医疗机构诊治水平的差异。
1.9AI与医学科学研究医学科学研究是促进医学发展的重要手段，对于基础理论的理解以及新技术和新方法的引进与应用具有重要作用。近期来自全球100多个实验室的近150位科学家联合在Nature发表的研究分析了近3000份肿瘤样本的甲基化数据，用AI系统总结出对中枢神经系统肿瘤的甲基化认识，得出了82个中枢神经系统甲基化特征，以及9个对照样本的甲基化特征，并将这些类型交给随机森林机器学习算法开发出AI决策系统；随后利用该系统对1104份样本进行传统病理分析和AI系统诊断比较，结果显示有60.4%的样本两者诊断完全一致；15.5%的样本两者诊断一致，但AI认为它们应该属于更小的亚型；12.6%的样本两者诊断不一致，深度分析发现其中92.8%的样本AI诊断正确[38]。该研究表明AI与技术研究结合可使肿瘤分类更完善，有助于实施更准确的、针对性的治疗方案。
此外，基于动物模型的药效评估和基于人体病理样本的免疫组织化学分析也需要AI的参与。目前对于科研中病理切片的评估主要依靠病理医师的光镜下描述和判断，具有很强的主观性和偏向性，采用深度学习算法获取动物模型疾病特点或免疫组织化学特点，必将颠覆科学研究领域的评判标准。
2问题与展望目前医疗领域AI的应用存在两大问题：（1）样本数量少、标记质量差。目前用于AI算法训练的数据量不够多，也缺乏大量资深医师参与样本的标注，这种没有大数量、高质量的训练集直接导致AI算法的准确率和实用性无法满足临床应用的需求。（2）与医疗实际需求和应用场景脱节。由于缺乏大数量、高质量的训练集，AI企业一般只能根据现有样本开展具体算法和应用，而无法落地医院，不能满足实际临床和科研需求。
随着AI技术的发展及其与医疗需求、医疗场景更紧密的结合，AI有望承担部分枯燥重复工作，提升医师的工作效率，有望缓解医师短缺的困境；提升诊断与治疗准确率，促进优质医疗资源的优化配置和推动三级分诊、医联体的高效运转；提供大规模定量分析，推动医疗诊断进入量化分析的新高度，并催生出新的诊断方法与治疗方案。
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phpCAS1.3.1usingserverhttps://www.medlive.cn/auth/(CAS2.0)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。
解读：智能化手术室建设与未来发展趋势！
解读：智能化手术室建设与未来发展趋势！2019-03-0510:32:42来源：洁净园
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医疗数字化智能化手术室随着人们医疗需求的日益提高，各级医院也越来越重视技术与设备的引进、更新，特别是手术室，已逐渐成为高投入的医疗环境，是技术与装备更新最快的场所之一。因此，为满足群众日益增长的医疗需求，打造智能化手术室是医院建设中尤为重要的一个环节。
那么，智能化手术室有哪些功能呢?应该如何建设?其发展趋势又是怎么样呢?
一．智能化手术室实现五大功能
1、影音信息数字化
手术医生可以获得更全面的决策依据，更流畅的工作配合，信息共享、科学决策可以让手术更精准、患者更安全。
音视频辅导系统可为麻醉医生提供规范化操作证据，推动规范化操作，以进行医疗质量控制。麻醉科主任可同时监控多台手术，通过语音对讲实时指导。另外，影音传输、音视频多方对讲，家属会谈，一键呼叫等功能，让对外联络变得更简单。
手术示教管理系统，药品、耗材智能化管理系统，术中标本观看系统，医护患协同管理系统，手术器械包追溯管理系统，科主任、护士长管理系统，护理管理系统，辅助人员管理系统、医务人员行为管理系统和麻醉管理工作站……实现多系统集成，可以让手术医生、麻醉医生、手术室护士、患者及家属、管理者和协同人员等角色，在围手术期协同配合工作。
2、物资管理信息化
系统可自动记录手术药品/耗材的取用和消耗信息，简化手术医护物品取用工作流程，医护人员可按需领取药品，无需手工记录和人工核对;同时还具有药剂科、器材处的管理效能。
在术中标本管理方面，手术中切下的病理组织可通过物流系统，快速、及时传送至病理科进行检验。手术室利用专用镜头将切除的病理组织通过谈话室内的电子屏幕显示，可避免对家属造成过于直观的感官刺激，也免去患者家属往返病理监测的奔波。
在输血管理方面，物流系统可以提交用血申请，血液制品通过智能物流系统可直接送到手术室，保障病患的输血需求。高清摄像头跟踪记录血液配送全过程，确保临床用血信息客观、真实、完整可追溯，使手术医护人员专注于临床诊疗工作同时，保障医患双方的权益。
3、物流输送自动化
可利用智能医流机器人进行手术室洁净物资、手术用药的自动配送。护士在系统中下单后，供应科室接收订单并准备物资，机器人就会自动配送。
智能医流机器人的使用，可减少临床医师术前等待时间;避免患者的烦躁情绪;减轻护理人员体力劳动强度，使其专心护理工作;规范物资管理，让管理者合理安排人员。
4、行为管理规范化
安装智能手术衣收发系统。医护人员刷身份卡从智能鞋柜取洁净鞋，然后在智能发衣机前刷卡取衣服，完成更衣后进入手术室。做完一天的手术，医生再通过刷卡在智能回收机前归还手术衣。
通过信息化手段对医护人员行为进行管理后，可有效控制手术室人员的进出，手术区域更加洁净;通过时间管理、绩效管理，有效控制医护人员到达手术室的时间，提高准点开台率;大大减少手术衣损耗，降低医院的运营成本。
5、科室管理精细化
手术室综合信息管理系统(OICMS)集成多个系统，从屏幕繁杂、电线交错的简单数字化状态升级为信息化高度整合，实现对人流、物流、信息流和资金流的有效管理，使多部门多任务协同工作，可大大提升运营效率。
此外，还能实现围手术期的质控管理。从预约安排/术前准备、麻醉诱导、手术实施、麻醉复苏到麻醉总结/术后随访，实现围手术期的过程控制和质量监测。
二．智能化手术室如何建设
1、室内布局
手术室的布局，首先应固定手术床的位置，然后再设计护士站、储物柜等其他设施。许多手术室在辅助用房设计时没有预留库房位置，一些手术耗材以及辅助设备只能放置在走廊或更衣室内，显得杂乱无章，所以手术室规划时一定要充分考虑库房数量、规模和位置。
许多医院手术室在初步设计时，规划不全面，后期增加医疗设备时，室内空间不够用，而且很容易造成二次污染。通过智能化手段整合和普及信息平台，对环境灯光、机器人使用、物流系统、智能化情景模式以及手术室管理提出了更高的要求。运用模块化设计、凹槽装饰设计、可装配设计，将手术室内包括装饰材料、空调选择、电器安全、医疗气体、智能控制、医疗设备等进行整合，建立数字化、标准化体系。
不同医院的手术室风格各不相同，手术室的设计应考虑患者的舒适度，不同的科室运用不同的空间元素，为患者营造舒心的环境。
比如手术室墙面可使用绿色和蓝色，可消除工作人员的视觉疲劳，还能舒缓患者情绪，使其心情平静。一些儿童医院的手术室走廊添加许多卡通元素，设计方案以欢快为主题，显得十分可爱，能够激发儿童的兴趣，同时能够缓解医护人员的紧张心情。手术室地面设计成弧形，能够让复合型设备旋转范围更大。通过LED光源调节手术室气氛和舒适度，能够消除患者的不安情绪。
2、手术室管理
通过智能终端对手术室内所有数据进行整合，对医疗行为、麻醉药品、物品运输等进行管理，能够时刻了解患者术中、术后情况，方便医护人员根据患者的不同状态调整治疗方案。比如，麻醉科人员运用智能终端随时了解麻醉病人的情况，可以随时与上级医生进行沟通，这样，既能及时对患者进行麻醉分析，又能节省时间。
目前，手术需求的增长速度已经远远超过手术室的承受能力，而且还面临着麻醉医师、手术室护士短缺的状况，使得手术室的管理捉襟见肘。手术室的规模一直是管理者头疼的问题之一，在建设之初，设计师会对手术室的规模进行科学测算，但是在投入运行后，实际数据与测算数据相差很大，主要原因是先进设备以及手术量的增加使得手术室规模不断减小。
所以，在手术室设计时应预留相应空间，便于日后增加设备。手术室的建设需充分考虑运行流程，一是医务人员的工作流程与患者就医流程应相对分离，尽量不要产生交叉，二是洁污物品流向一定要符合相关规定，二者的通道尽量简单布局减少污染。
临床科研数据采集也是智能化手术室建设的重要组成部分，利用AI配置产品自主拍摄，将所拍摄到的内容实时上传，这样能够随时了解科研进度，根据情景模式改善手术室内环境，调节净化级别。通过AI技术对手术过程进行录制，可作为重要的教学课件进行演示。
在此基础上建立智能物资管理系统，例如，手术衣收发系统、高值耗材管理系统、常规耗材管理系统、麻醉药品管理系统等。利用机器人和智能柜的互通互联技术代替人工，将手术所需的药品、耗材以及特殊物品通过机器人运送，这样既能够保证手术正常有序进行，还能够节约成本，减少污染。
3、走向灵活性
随着医疗技术的发展，手术室内引进各式各样的新设备，内装系统材料也发生了巨大的变化，但是由于手术室自身的环境未能适应手术的发展变化，出现了地面狭窄、洁净度下降、安全风险上升等问题，为了解决这些问题，多地开始普及灵活性手术室，充分利用墙面空间，扩大使用面积。
传统式手术室必须在施工前做好所有设计，后期的改动非常困难，灵活性手术室在墙面设计大面积凹槽，将器材固定在凹槽内，然后根据后期实际操作进行调整和变化，这样不仅最大限度地利用地板面积，也合理利用了墙面空间。与传统手术室相比，灵活性手术室能够最大化利用室内空间、保持室内洁净、提高手术室的医疗功能。
灵活性手术室空调系统的目的主要有三个，第一是洁净度管理;第二是热环境管理;第三是湿度管理。手术室的温、湿度一般可以根据患者及医护人员的需求进行调控，但在北方城市医院往往不允许增加除湿功能，原因是北方天气干燥，潮湿天气较少，如果增加除湿功能会增加成本，但北方的夏季会出现“桑拿天”，如果手术室内空气湿度在60%左右，会严重影响工作。所以在医院空调设计时，应独立设计手术室空调系统，保证手术室恒温、恒湿。
三．手术室发展趋势
◆1、数字化一体手术室。
◆2、内联网云平台智慧网手术室。
◆3、手术室信息化管理平台，兼容HIS、PACS等各系统。
◆4、云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能。
◆5、专业化、多元化、集成化、智能化、可视化、虚拟化、移动化、标准化。
可见，信息化、智能化手术室是未来医院建设新方向，其不仅能为医患提供一个安全高效、舒适便捷的工作和手术环境，还能提高医院的医疗技术水平和核心竞争力。
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