文/ 巫景飛 方金武

一、現(xiàn)狀背景

隨著人口不斷增長(zhǎng)，我國(guó)人口結(jié)構(gòu)趨于老齡化，醫(yī)療資源的分布不均以及醫(yī)護(hù)人員短缺給現(xiàn)如今的醫(yī)療體系帶來(lái)了新的壓力。與此同時(shí)，人工智能在醫(yī)療臨床和科研引起人們的高度關(guān)注。大量真實(shí)的結(jié)構(gòu)化醫(yī)療數(shù)據(jù)的采集，賦予人工智能評(píng)估復(fù)雜的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，人工智能通過反復(fù)測(cè)試從而減小誤差，獲得得出近似結(jié)論的能力。基于復(fù)雜的算法與早期優(yōu)質(zhì)標(biāo)注數(shù)據(jù)，人工智能已經(jīng)正在被更廣泛地開發(fā)運(yùn)用到醫(yī)療行業(yè)中，為醫(yī)療賦能?！?030健康中國(guó)》以及《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2018-2020年）》等一系列政策的出臺(tái)，給企業(yè)在“AI+醫(yī)療”的創(chuàng)新注入一劑強(qiáng)心劑，資本的大量涌入，使“AI+醫(yī)療”的發(fā)展進(jìn)入了快速通道。

二、趨勢(shì)與機(jī)遇

AI將成為推動(dòng)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的“新引擎”。當(dāng)前以機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘?yàn)閮纱蠹夹g(shù)核心的人工智能，向醫(yī)療產(chǎn)業(yè)賦能，使醫(yī)療相關(guān)的生產(chǎn)活動(dòng)表現(xiàn)出降本增效的效果，并對(duì)醫(yī)療相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈整體產(chǎn)生影響。我國(guó)醫(yī)院、醫(yī)藥以及保險(xiǎn)公司等企業(yè)積極的探索并產(chǎn)生AI在醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的新服務(wù)工具和相關(guān)解決方案，特別是AI在虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、輔助診療、疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、藥物挖掘、健康管理、醫(yī)院管理、輔助醫(yī)學(xué)研究平臺(tái)等應(yīng)用場(chǎng)景的使用不斷成熟，使得“AI+醫(yī)療”成為推動(dòng)醫(yī)療技術(shù)創(chuàng)新蓬勃發(fā)展的“新引擎”。

（一） AI助力醫(yī)藥企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新升級(jí)

人工智能將在新藥物帶來(lái)技術(shù)創(chuàng)新大突破，幫助藥企做出更好的決策，提高藥物臨床和研究試驗(yàn)的效率。根據(jù)麥肯錫的報(bào)告，人工智能在制藥領(lǐng)域可以每年產(chǎn)生高達(dá)100億美元的價(jià)值。

人工智能利用已知的藥物研發(fā)過程中的數(shù)據(jù)，快速預(yù)測(cè)候選藥物的藥理學(xué)特性等，從而提高研發(fā)效率加速新藥上市。例如，ProteinQure利用AI技術(shù)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)如何折疊，從而為特異性疾病尋找更多的靶向結(jié)合位點(diǎn)，從而更快地輔助設(shè)計(jì)與合成蛋白質(zhì)藥物。

人工智能在個(gè)性化藥物治療中也有不俗的表現(xiàn)。比如機(jī)器學(xué)習(xí)模型通過匹配患者的病史和相關(guān)治療藥物數(shù)據(jù)，推斷患者對(duì)某藥物治療的反應(yīng)，輔佐專業(yè)人員采用正確的治療方案，盡快讓患者走上健康的道路，從而達(dá)到個(gè)性化治療的結(jié)果。與此同時(shí)，類似小糖倌開發(fā)的測(cè)血糖和提醒用藥的智能藥盒，通過與智能手機(jī)結(jié)合提醒人們服藥，后臺(tái)將用戶服藥情況實(shí)時(shí)發(fā)送至醫(yī)患交流平臺(tái)，供醫(yī)護(hù)人員、制藥企業(yè)等查閱與分析。

因此，人工智能在醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛。AI+醫(yī)藥不僅有助于制藥公司降低新藥開發(fā)成本，增加銷售額，還有望通過識(shí)別患者早期病史與既往服用藥物癥狀，降低患者服用特定藥物產(chǎn)生副作用的風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，人工智能還能讓制藥公司更快的接收客戶用藥的真實(shí)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，從而開展有針對(duì)性的活動(dòng)來(lái)推廣藥物和治療手段，指導(dǎo)地方藥物采購(gòu)與供應(yīng)鏈問題。

（二） AI為醫(yī)療診斷創(chuàng)新注入新活力

醫(yī)療診斷是一類旨在檢測(cè)感染病癥和疾病的醫(yī)學(xué)檢查。美國(guó)國(guó)家科學(xué)、工程和醫(yī)學(xué)院的醫(yī)學(xué)研究所報(bào)告顯示：約10%的患者死亡由診斷錯(cuò)誤導(dǎo)致。為了更充分的支持醫(yī)療診斷過程，越來(lái)越多的醫(yī)療AI SaaS公司正在關(guān)注醫(yī)療診斷，“AI+醫(yī)療診斷”也成為新興創(chuàng)業(yè)公司和大型科技公司的最大聚集領(lǐng)域之一。

機(jī)器視覺正在成為醫(yī)療診斷應(yīng)用程序中的共同主題，AI輔助影像診療系統(tǒng)能夠有效地輔助醫(yī)生相關(guān)醫(yī)學(xué)影像讀片任務(wù)。通常，影像讀片任務(wù)具有明確定義的輸入和易于驗(yàn)證的二進(jìn)制輸出。在對(duì)可疑病灶病變進(jìn)行分類時(shí)，輸入是數(shù)字照片，輸出是簡(jiǎn)單的二元分類：良性或惡性。在這些條件下，研究人員只需證明AI在分類以前看不見的活檢驗(yàn)證病灶照片時(shí)，即可做出有效判斷，比醫(yī)生具有更高的敏感性和特異性。深睿醫(yī)療作為國(guó)內(nèi)AI輔助影像診療的領(lǐng)先公司，已有包括Dr.WiseTM在內(nèi)的多款A(yù)I輔助診斷系統(tǒng)，并已經(jīng)實(shí)際應(yīng)用于北京大學(xué)第一醫(yī)院、中國(guó)人民解放軍北京總醫(yī)院和上海胸科醫(yī)院等多家醫(yī)院。

AI運(yùn)用于疾病治療的研究與應(yīng)用越來(lái)越多，當(dāng)下主要還是集中在幾種疾病類型：癌癥，神經(jīng)系統(tǒng)疾病和心血管疾病。例如，虛擬機(jī)器人基于計(jì)算精神病學(xué)結(jié)合AI和VR技術(shù)，檢測(cè)各種精神疾病的早期癥狀，尋找潛在治愈方法，從而有望改善目前4.5億人的精神或神經(jīng)系統(tǒng)疾病的情況。Ellie虛擬治療人由南加州大學(xué)研發(fā)用于治療患有創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙的退伍軍人，它可以分析面部表情，頭部姿勢(shì)，眼睛注視方向和語(yǔ)音質(zhì)量，以識(shí)別與抑郁和創(chuàng)傷后壓力相關(guān)的行為指標(biāo)。Quartet Health公司創(chuàng)建了可以與患者實(shí)時(shí)互動(dòng)的虛擬治療師，通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)功能來(lái)識(shí)別患有精神健康狀況的患者，并根據(jù)他們的病史和行為模式提供定制的治療計(jì)劃。但是機(jī)器人缺乏價(jià)值觀和同情心，在應(yīng)用于實(shí)際醫(yī)療診斷時(shí)仍然需要醫(yī)生的援助與干預(yù)。

相對(duì)而言，在醫(yī)療診斷領(lǐng)域，應(yīng)用人工智能有幾個(gè)主要優(yōu)點(diǎn)：1. AI具有更快速診斷的能力，可以使用病理學(xué)推理，快速創(chuàng)建特定患者疾病的模型；2. AI有潛能捕捉由相互作用的幾種疾病所產(chǎn)生的復(fù)雜性的狀態(tài)；3. AI能倒推給出特定結(jié)論的詳細(xì)解釋路徑。

（三）AI將成為醫(yī)療器械行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新新高地

醫(yī)療機(jī)器人不再被視為未來(lái)的技術(shù)，它是當(dāng)今活躍有效的技術(shù)。醫(yī)療機(jī)器人基于人工智能技術(shù)可實(shí)現(xiàn)某些垂直領(lǐng)域疾病的診斷與手術(shù)治療，如可以使用機(jī)器視覺引導(dǎo)機(jī)器人到疾病病灶區(qū)域并使其意識(shí)到患者身體反應(yīng)，從而進(jìn)行相應(yīng)作業(yè)。去年，全球超過100萬(wàn)個(gè)手術(shù)共使用了5,000多臺(tái)手術(shù)機(jī)器人，其中Intuitive Surgical的達(dá)芬奇機(jī)器人仍然在商業(yè)和技術(shù)領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位，同時(shí)國(guó)內(nèi)自主研發(fā)的手術(shù)機(jī)器人也在積極創(chuàng)新?lián)屨际袌?chǎng)。

天智航開發(fā)的天璣手術(shù)機(jī)器人在骨科、脊柱外科手術(shù)上表現(xiàn)不俗，其精準(zhǔn)性與"遙規(guī)劃"技術(shù)為骨科醫(yī)生提供更加安全，更高效的手術(shù)導(dǎo)航定位輔助，并已在全國(guó)18省裝機(jī)近40臺(tái)，完成超4000余例機(jī)器人輔助骨科手術(shù)，臨床效果顯著，深受患者和醫(yī)生好評(píng)。

醫(yī)療機(jī)器設(shè)備和人工智能的結(jié)合，不僅是輔助外科醫(yī)生手術(shù)和提高患者治愈率的下一代儀器和工具，更是有望成為指導(dǎo)外科醫(yī)生在手術(shù)時(shí)采取正確治療方案的參考書。

（四）AI將賦能健康管理智能化創(chuàng)新

人工智能潛移默化的改變?nèi)藗兘】倒芾淼姆绞剑瑫r(shí)也是目前“AI+醫(yī)療”結(jié)合實(shí)現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)回報(bào)最有效的方式之一。人工智能與可穿戴設(shè)備結(jié)合應(yīng)用非常廣泛，其通過監(jiān)測(cè)并實(shí)時(shí)上傳人體數(shù)據(jù)至云端，由云端人工智能芯片進(jìn)行分析，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可預(yù)測(cè)的健康情報(bào)，以此幫助醫(yī)護(hù)人員以及客戶本身追蹤了解其健康狀況。例如iphone智能手表率先為世界帶來(lái)了個(gè)人心電圖，通過測(cè)量心臟的電活動(dòng)，發(fā)出健康提醒與警報(bào)，這對(duì)于挽救生命有不可估量的價(jià)值與作用。

通過醫(yī)學(xué)傳感技術(shù)和計(jì)算機(jī)通信技術(shù)的深入結(jié)合，大量的醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)被建立與完善，結(jié)合人工智能技術(shù)可將醫(yī)療健康數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有意義的信息，從而達(dá)到更多輸出應(yīng)用如常見疾病自動(dòng)診斷的功能。

妙健康搭建了可穿戴設(shè)備的健康數(shù)據(jù)的開放式上傳平臺(tái)，打通了不同品牌設(shè)備的數(shù)據(jù)孤島。若類似醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)未來(lái)與人工智能更深入結(jié)合，有望開發(fā)出一套打通用戶的病史、日常健康數(shù)據(jù)以及常識(shí)性醫(yī)學(xué)資料等的系統(tǒng)，接入在線語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，打造成更專業(yè)的人工在線問診產(chǎn)品，從而有望將病人導(dǎo)診與就診的時(shí)間縮短數(shù)倍，改善醫(yī)患資源配置。

三、潛在問題

警惕“AI+醫(yī)療”產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)過程中存在的“陷阱”，雖然機(jī)器能夠在有效的時(shí)間內(nèi)通過學(xué)習(xí)，解決一些醫(yī)療相關(guān)的問題，但真正無(wú)所不能的解決每一項(xiàng)醫(yī)療挑戰(zhàn)認(rèn)知的機(jī)器還不存在。李開復(fù)曾表示人工智能將成為醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)航者，很可能替代未來(lái)十年50%的醫(yī)療相關(guān)工作崗位。但是由于機(jī)器缺乏情感理解，AI永遠(yuǎn)無(wú)法替代醫(yī)護(hù)人員，故在開發(fā)AI醫(yī)療相關(guān)新產(chǎn)品中，出發(fā)的場(chǎng)景應(yīng)該是AI支持醫(yī)生工作，而不是取代他們。

首先，當(dāng)AI與醫(yī)療的結(jié)合時(shí)，進(jìn)行開發(fā)ML模型需要結(jié)構(gòu)良好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以保持隨時(shí)間相對(duì)穩(wěn)定的現(xiàn)象。因此進(jìn)行新產(chǎn)品的開發(fā)之前，需要考慮到其底層數(shù)據(jù)樣本的結(jié)構(gòu)化程度以及總體數(shù)據(jù)量大小，如果無(wú)法獲得多樣化，跨學(xué)科，高質(zhì)量和高維度的大數(shù)據(jù)，人工智能技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的變革就無(wú)法完全實(shí)現(xiàn)。

其次，人工智能能讓制藥公司更快的接收客戶用藥的真實(shí)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，從而開展有針對(duì)性的活動(dòng)來(lái)推廣藥物和治療手段，指導(dǎo)地方藥物采購(gòu)與供應(yīng)鏈問題。然而這些研究的局限性仍然至少存在于三個(gè)方面。第一，使用的藥物臨床數(shù)據(jù)往往來(lái)自高度發(fā)達(dá)的地區(qū)，包含其特殊性，或者算法概念化的框架本身包含了工作團(tuán)隊(duì)的主觀假設(shè)，最終系統(tǒng)是否能夠客觀評(píng)價(jià)存在質(zhì)疑。第二，智能算法的預(yù)測(cè)能力和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性需要不停的在以前的真實(shí)案例中得到訓(xùn)練。第三，在新型藥物的治療中或未知副作用研究中，人工智能的作用價(jià)值可能會(huì)急速下降。

再次，迄今為止，AI在醫(yī)療診斷領(lǐng)域的研發(fā)考慮策略更多的是基于患者只罹患一種疾病，幾種疾病醫(yī)療診斷的重疊將現(xiàn)有的人工智能程序推向了概念和計(jì)算限制承載極限。并且AI應(yīng)用于醫(yī)學(xué)診斷仍然是一種相對(duì)較新的方法，許多臨床醫(yī)生與患者仍然不相信其可靠性與敏感性，因此如何在不破壞臨床專業(yè)知識(shí)的情況下將人工智能實(shí)際整合到臨床實(shí)踐中仍然值得思考。

最后，AI醫(yī)療政策整體雖然持續(xù)利好，但其受國(guó)家監(jiān)管力度會(huì)進(jìn)一步加大，為保護(hù)患者醫(yī)療健康相關(guān)隱私并確保法規(guī)遵從性，并考慮到AI結(jié)合醫(yī)療產(chǎn)生的技術(shù)可靠性、質(zhì)量的可靠性、社會(huì)的倫理等情況，在醫(yī)療健康數(shù)據(jù)共享以及AI+醫(yī)療的實(shí)際臨床使用就變得更為復(fù)雜和存在更大的障礙。

四、結(jié)論與建議

“AI+醫(yī)療”真正潛力遠(yuǎn)超科幻小說(shuō)的描述，在過去的十年中，政府與企業(yè)投入相當(dāng)多的資源探索人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用，也取得了一些重大成果。未來(lái)，“AI+醫(yī)療”將進(jìn)一步細(xì)分賽道，在政府日漸完善監(jiān)管制度、政策法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)下，醫(yī)療產(chǎn)業(yè)將面臨新一輪的洗牌與升級(jí)。與此同時(shí)，在探索AI+醫(yī)療的整個(gè)過程中，需確保人工智能不會(huì)掩蓋醫(yī)學(xué)的人性面貌，AI結(jié)合醫(yī)療的技術(shù)可靠性、質(zhì)量的可靠性、社會(huì)的倫理等問題也需要加以重視，避免醫(yī)療人工智能產(chǎn)業(yè)化過程中國(guó)存在的陷阱。綜上有如下幾點(diǎn)建議：

首先，應(yīng)以打造“智能+場(chǎng)景+產(chǎn)品”為組合的“AI+醫(yī)療”應(yīng)用落地戰(zhàn)略。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，打造智能應(yīng)用應(yīng)該聚焦在高度垂直的場(chǎng)景，為癥前、癥中、癥后管理等不同環(huán)節(jié)提供綜合服務(wù)。

其次，打造“AI+醫(yī)療”產(chǎn)業(yè)生態(tài)，加速醫(yī)療人工智能成果轉(zhuǎn)化。打造醫(yī)療人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)，需要政府牽頭，企業(yè)和行業(yè)配合，形成合力，政府可以打造國(guó)家級(jí)的醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，逐步落實(shí)醫(yī)療數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)指南及配套條例，確立醫(yī)療健康數(shù)據(jù)共享流通標(biāo)準(zhǔn)，建立醫(yī)療人工智能標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)，確立完備的醫(yī)療人工智能產(chǎn)品試用及審核標(biāo)準(zhǔn)。

最后，培養(yǎng)跨界復(fù)合型人才，彌補(bǔ)醫(yī)療人工智能的人才缺口。首先，結(jié)合各高校人工智能學(xué)院和相關(guān)研究機(jī)構(gòu)為主體，完善“AI+醫(yī)療”的復(fù)合型人才培養(yǎng)體系，加快相關(guān)專業(yè)人才培養(yǎng)；其次，鼓勵(lì)相關(guān)企業(yè)建立醫(yī)療人工智能人才培養(yǎng)計(jì)劃，通過短期訓(xùn)練、具體項(xiàng)目實(shí)踐等多種路徑，培養(yǎng)復(fù)合型、跨界專業(yè)性人才；最后，規(guī)劃推動(dòng)醫(yī)療人工智能行業(yè)論壇會(huì)議，加強(qiáng)人工智能領(lǐng)域和醫(yī)療行業(yè)人才的合作交流。