李丹

摘要：隨著人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，以醫(yī)院為主的醫(yī)療機(jī)構(gòu)已經(jīng)成為前沿人工智能技術(shù)的重要應(yīng)用場景。人工智能醫(yī)療的應(yīng)用以其精準(zhǔn)性、高效性、便捷性以及彌補(bǔ)人工的不可及性等眾多優(yōu)點(diǎn)，在院前診斷、院中治療、護(hù)理康復(fù)、臨床科研等醫(yī)療核心領(lǐng)域盡顯其能。人工智能醫(yī)療技術(shù)在醫(yī)學(xué)臨床上的應(yīng)用，將推動(dòng)醫(yī)學(xué)臨床生產(chǎn)力的解放。但在人工智能給人類帶來更優(yōu)質(zhì)和高效的醫(yī)療服務(wù)的同時(shí)，也帶來了許多法律上的問題，這給現(xiàn)行法律規(guī)制提出了一系列挑戰(zhàn)，亟待解決。要實(shí)現(xiàn)人工智能醫(yī)療的健康理性發(fā)展，未來應(yīng)當(dāng)對(duì)其進(jìn)行更深層和廣泛的法律規(guī)制。加強(qiáng)法治化建設(shè)，才能盡可能地規(guī)避法律風(fēng)險(xiǎn)，讓人工智能醫(yī)療真正造福國民健康。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù);醫(yī)療領(lǐng)域;應(yīng)用

引言

互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)在人們的日常生活中已經(jīng)發(fā)揮了重要的作用，但是隨之而來的網(wǎng)絡(luò)安全問題也引起人們的廣泛關(guān)注。雖然人工智能技術(shù)還沒有發(fā)展成熟，但是其在安全領(lǐng)域上的應(yīng)用也已經(jīng)獲得了出色的表現(xiàn)，相關(guān)技術(shù)人員應(yīng)針對(duì)發(fā)展中的問題進(jìn)行深入研究與探索，提高人工智能技術(shù)在安全領(lǐng)域中的實(shí)效性，進(jìn)而保障廣大民眾的隱私與財(cái)產(chǎn)安全。

1當(dāng)前人工智能技術(shù)對(duì)醫(yī)療領(lǐng)域的影響

人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用有著很長的歷史，提供了從大量醫(yī)療樣本中自動(dòng)提取統(tǒng)計(jì)特征、基于規(guī)則驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析研判等能力。早期，以專家系統(tǒng)為代表，通過構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)所需要的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)和通過人類工程來設(shè)計(jì)特征，將輸入的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成學(xué)習(xí)算法，從而實(shí)現(xiàn)針對(duì)特種疾病模式識(shí)別的合適表征;現(xiàn)今，基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)成為主流，輸入原始數(shù)據(jù)后可以“自學(xué)習(xí)”得到模式識(shí)別所需的多層次表征，這些層次包含大量非線性運(yùn)算并按順序排列，實(shí)現(xiàn)處理結(jié)果的逐層傳遞（一個(gè)層次的表征輸出傳遞到下一個(gè)層次作為輸入），最終轉(zhuǎn)換生成更加抽象的表征。此外，深度學(xué)習(xí)算法能夠靈活地接受異構(gòu)數(shù)據(jù)形式輸入，貼合醫(yī)療數(shù)據(jù)特性，因此成為當(dāng)前醫(yī)療人工智能技術(shù)點(diǎn)的主流方法。當(dāng)前，人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的影響可以從人工智能技術(shù)對(duì)臨床醫(yī)生的影響、人工智能技術(shù)對(duì)病患的影響、人工智能技術(shù)對(duì)醫(yī)療信息系統(tǒng)的影響這三個(gè)維度考慮。

1.1對(duì)臨床醫(yī)生的影響

人工智能技術(shù)對(duì)臨床醫(yī)生在執(zhí)行疾病研判和醫(yī)療方案生成過程中的輔助決策作用，突出體現(xiàn)在對(duì)醫(yī)療影像（如醫(yī)療掃描結(jié)果、視網(wǎng)膜圖像、內(nèi)窺鏡成像、面部/體貌特征表等）的準(zhǔn)確快速解讀與研判方面，其次體現(xiàn)在面向文本（如電子病歷和醫(yī)療知識(shí)圖譜等）的醫(yī)療知識(shí)管理與推理方面，這一現(xiàn)象符合深度學(xué)習(xí)技術(shù)在視頻圖像處理領(lǐng)域和文本處理領(lǐng)域中不同成熟度的客觀規(guī)律。

1.2對(duì)病患的影響

通過智能可穿戴設(shè)備（如生物傳感器等）、智能手機(jī)應(yīng)用以及遠(yuǎn)程即時(shí)醫(yī)養(yǎng)模式，病患能夠及時(shí)感知自身多模態(tài)健康狀況并與醫(yī)生實(shí)現(xiàn)互動(dòng)（如遠(yuǎn)程病例分析等），進(jìn)而提高健康管理水平以及健康狀況異常情況下的應(yīng)激彈性，讓患者將自身的醫(yī)療保障管理主動(dòng)權(quán)“掌握在自己手中”。

1.3對(duì)醫(yī)療信息系統(tǒng)的影響

這里所指的醫(yī)療信息系統(tǒng)既包括傳統(tǒng)醫(yī)院出/就診管理信息系統(tǒng)、病患信息管理系統(tǒng)、藥物管理系統(tǒng)、醫(yī)用物資管理系統(tǒng)等，也包括新近研發(fā)的基于人工智能技術(shù)的智能電子病歷系統(tǒng)以及智能移動(dòng)終端APP等。一方面通過改善工作流提升了工作速率，另一方面通過這些系統(tǒng)內(nèi)嵌的統(tǒng)計(jì)分析與自動(dòng)歸類功能模塊，可以及時(shí)提供不易觀察到的規(guī)律性信息，很大程度上降低了發(fā)生醫(yī)學(xué)錯(cuò)誤的幾率。

3人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用

3.1人工智能醫(yī)療在院前管理中的應(yīng)用

人工智能運(yùn)用于院前管理的主要目的是提高國民的整體健康水平和社會(huì)公共衛(wèi)生安全，避免大病或大規(guī)模疾病的發(fā)生，達(dá)到對(duì)個(gè)人或某一群體健康行業(yè)的精準(zhǔn)把握，即通過采取院前管理來達(dá)到“治未病”的目的。目前，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和人工智能應(yīng)用的快速發(fā)展，運(yùn)用搜索大數(shù)據(jù)已經(jīng)能夠做出非常準(zhǔn)確的流感預(yù)測。

3.2人工智能醫(yī)療在院中診斷治療中的應(yīng)用

“看病難、看病貴”問題是目前國家醫(yī)療體制的最大弊病，也是全球范圍內(nèi)的民生問題。根據(jù)世界衛(wèi)生組織估計(jì)數(shù)據(jù)，全球約有430萬醫(yī)生和護(hù)士的缺口。這種欠缺在發(fā)展中國家表現(xiàn)得尤為明顯，發(fā)達(dá)國家也面臨醫(yī)療費(fèi)用日益高昂的挑戰(zhàn)。醫(yī)療資源缺乏帶來的最直接影響體現(xiàn)在患者可以得到的診療時(shí)間。目前，沃森的腫瘤解決方案已經(jīng)進(jìn)入中國30余家醫(yī)院，運(yùn)用于臨床診斷過程。為外科手術(shù)領(lǐng)域帶來巨大突破的達(dá)芬奇機(jī)器人手術(shù)系統(tǒng)融合了先進(jìn)的太空遙控機(jī)器手臂技術(shù)，外科醫(yī)生可以遠(yuǎn)離手術(shù)臺(tái)實(shí)施微創(chuàng)心臟搭橋手術(shù)和前列腺癌的治療手術(shù)。除了達(dá)芬奇系統(tǒng)之外，許多人工智能醫(yī)療公司在各個(gè)方面推出了手術(shù)機(jī)器人，例如，在手術(shù)中進(jìn)行輔助麻醉管理，包括方案選擇和術(shù)中評(píng)估等方面。

2.3人工智能醫(yī)療在院后護(hù)理康復(fù)中的應(yīng)用

隨著國家老齡化問題的加重和慢性病患者的劇增，失能老人和殘疾人的護(hù)理存在巨大的市場需求。人工智能在護(hù)理康復(fù)方面的運(yùn)用對(duì)于提高病患的基本生活水平、減輕病患家屬和醫(yī)護(hù)人員的工作強(qiáng)度有著巨大幫助?，F(xiàn)代新興的智能傳感技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、人機(jī)交互技術(shù)的發(fā)展給護(hù)理康復(fù)產(chǎn)業(yè)帶來了革命性的契機(jī)。

2.4人工智能醫(yī)療在臨床科研中的應(yīng)用

臨床醫(yī)學(xué)科研是指在專業(yè)理論的指導(dǎo)下，以診斷、治療、預(yù)后、病因和預(yù)防為主要研究內(nèi)容，圍繞人類身心健康對(duì)尚未研究或尚未深入研究的事物進(jìn)行探討，目的在于揭示事物矛盾的內(nèi)部聯(lián)系與客觀規(guī)律，比較正確地回答和解決所提出的新觀點(diǎn)、新技術(shù)，進(jìn)而達(dá)到保障人類健康和促進(jìn)社會(huì)整體進(jìn)步的目的。臨床科研的研究對(duì)象復(fù)雜、專業(yè)性較強(qiáng)、內(nèi)容廣泛、涉及學(xué)科眾多，造成臨床試驗(yàn)和藥物研發(fā)的項(xiàng)目回報(bào)周期較長、投資巨大，科研成果成功率低。海量數(shù)據(jù)、復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和人工專家處理的有限精力是產(chǎn)生上述問題的最主要原因。通過人工智能，運(yùn)用大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等技術(shù)，利用數(shù)據(jù)分析手段幫助醫(yī)學(xué)研究者在臨床科研上更加高效地處理數(shù)據(jù)整理和建模分析等，從而增加臨床試驗(yàn)成功的概率，降低臨床科研的成本。

結(jié)語

人工智能發(fā)揮了巨大的作用，也使我們進(jìn)一步認(rèn)識(shí)到了人工智能技術(shù)對(duì)智慧醫(yī)療不可或缺的作用。人工智能技術(shù)將快速、準(zhǔn)確和低成本地治理和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，機(jī)器將有能力實(shí)現(xiàn)人類無法看到或做到的事情。毫無疑問，這將成為未來基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、基于人工智能加持的高性能醫(yī)學(xué)的基礎(chǔ)。由此次新冠肺炎疫情診療過程對(duì)人工智能技術(shù)的需求不難看出，輔助診斷、快速測試、智能化設(shè)備、精準(zhǔn)測溫與目標(biāo)識(shí)別等均是未來人工智能賦能智慧醫(yī)療的優(yōu)先發(fā)展方向。參考文獻(xiàn)

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