楊江海

摘要：現(xiàn)代化發(fā)展浪潮下，人工智能已經(jīng)被世界各國政府確立為獨立性的研究項目。人工智能在經(jīng)歷了三個發(fā)展階段的演變后，已經(jīng)從最初的理論逐漸上升到了實際的場景運用當中，并且在各個領域的實踐工程中發(fā)揮出卓越的功效。到目前為止，人工智能在醫(yī)療領域中的發(fā)展主要涵蓋了輔助診療、虛擬助手、醫(yī)療影像、藥物研發(fā)、醫(yī)療知識及病理分析等，智能化技術影響的范圍在逐漸深入和擴展。但是人工智能在我國醫(yī)療領域的應用也引發(fā)了諸如患者隱私、信息數(shù)據(jù)風險、責任風險、法律監(jiān)管缺失等方面的問題。鑒于人工智能在醫(yī)療領域的深入應用可以解決我國醫(yī)療人力資源的不足、提升醫(yī)療效率和準確性等方面的優(yōu)點，政府部門應該逐步完善在法規(guī)監(jiān)管、技術標準、應用規(guī)范等方面的措施條例。

關鍵詞：人工智能;醫(yī)療領域;醫(yī)療器械

人工智能已經(jīng)在軍事、語言、文化、醫(yī)療、機器人等多領域進行了深入化應用，并且效用發(fā)揮極為顯著。尤其在醫(yī)療領域范圍內，由于我國人口眾多，但醫(yī)療衛(wèi)生資源數(shù)量不足，供需關系失衡等問題一直較為突出，而人工智能的及時引入，可以幫助醫(yī)務人員更加準確高效的診斷病情，緩解了部分問題，也極大程度的促進了我國醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的變革發(fā)展。

1.人工智能概念

人工智能作為當今信息化時代下誕生的產(chǎn)物，也是一門興起不久的技術科學，但由于各界領域的重點關注，近些年其發(fā)展速度逐漸加快。而主要的開發(fā)研究領域在于模擬和延伸人類的智能化思維、技術、理論方法以及應用系統(tǒng)，本質上人工智能還是屬于計算機科學范疇，但由于計算機信息技術的廣泛滲透，人工智能也被逐漸應用到多個領域當中。

2.人工智能在醫(yī)療器械領域的應用現(xiàn)狀及問題

2.1發(fā)展現(xiàn)狀

科技和信息化技術的高速發(fā)展，人工智能也逐漸被應用到醫(yī)療器械領域。人工智能在醫(yī)療應用中較為常見的領域，現(xiàn)階段主要分布在醫(yī)學影像、輔助診療、藥物功能發(fā)掘、醫(yī)療管理、急救室、可穿戴設備、營養(yǎng)管理等方面。由于人工智能的發(fā)展前景較為廣闊，高新科技領域類的企業(yè)、機構都開始加大了人工智能在醫(yī)療器械領域中的研究探索力度。2016年，谷歌公司就與英國國家健康體系進行合作，開始協(xié)同研究各類先進的醫(yī)療軟件;同年，微軟公司也開始著手研究人工智能在醫(yī)療領域中的應用。從各個企業(yè)的案例中可以發(fā)現(xiàn)，人工智能在醫(yī)療器械中的研究速度與應用范圍都在逐步擴展加快。

2.2輔助診療方面

輔助診療原理是利用計算機模擬醫(yī)生思維完成診斷推理，最終得出診斷結果。人工智能進行輔助診療的前提是需要獲得病人的具體信息，并且在數(shù)據(jù)庫中整合了相關的醫(yī)療知識，才能夠對病人的癥狀原因做出一定程度的分析。人工智能大致的輔助診療過程為：第一步，上傳病人病情信息和化驗結果;第二，人工智能通過已經(jīng)建立起的醫(yī)療數(shù)據(jù)信息庫，再結合病情信息，得出診斷結果;第三，篩選治療方案，人工智能在學習掌握相關的醫(yī)學知識和經(jīng)驗后，通過對相關治療方法和藥物的療效、副作用進行分析判斷，得出最適合的治療方案。

2.3醫(yī)學影像方面

人工智能在醫(yī)療影像中的作用主要體現(xiàn)在閱片上，相關的病理醫(yī)生閱片經(jīng)驗和能力會直接影響對病情的準確判斷。而人工智能可以通過對醫(yī)生的閱片方式進行模擬，利用大量的數(shù)據(jù)分析學習不斷對智能算法進行完善，以保證對影像做出準確有效的分析判斷。利用人工智能對醫(yī)療影像的分析流程大致是對上傳的數(shù)據(jù)影像進行預處理，然后進行圖像化的分割和病情特征的提取，再通過數(shù)據(jù)庫中大量信息的比對完成病情匹配診斷。如果在大量標準、規(guī)范的醫(yī)療信息數(shù)據(jù)庫加持下，人工智能的閱片速度和準確度相較于醫(yī)生的人工判斷，都會有很大程度提升。

2.4藥物功能發(fā)掘方面

將人工智能應用到藥物功能的開發(fā)檢測上，可以極大程度的減少藥物的研發(fā)周期，利用計算機的實時模擬，可以預先判斷藥物的安全性、副作用，提高藥物研發(fā)的成功率。如Atomwise是全球知名的藥物研發(fā)企業(yè)，在醫(yī)藥人工智能領域中進行了大量深入研究，同時利用IBM超級計算機整合了超過820萬種的醫(yī)藥化合物，極大程度的縮減了藥物的研發(fā)周期和研發(fā)成本[1]。2015年該公司利用人工智能算法，在一天內就篩選出了控制埃博拉病毒的候選藥物，而如果僅靠以前的 人工判斷和研究，單就候選藥物的篩選過程就可能需要花費數(shù)月甚至更久的時間。

3.人工智能在醫(yī)療器械領域運用中存在問題

現(xiàn)階段人工智能在醫(yī)療器械領域中的應用雖然取得了一定成果，但總體而言，研究和應用技術尚未成熟，其中還有許多問題有待解決。從醫(yī)療人工智能的發(fā)展歷程來看，大致可以分為三個階段：初期階段為數(shù)據(jù)整合階段，醫(yī)療數(shù)據(jù)標準化較低，無法高效的進行數(shù)據(jù)共享，人工智能在醫(yī)療領域的應用效果和范圍比較有限;而進入第二階段后，逐漸可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享以及智能感知。信息技術的廣泛滲透也推進了醫(yī)療數(shù)據(jù)的傳播融合，輔助診療、影像識別等領域逐漸出現(xiàn)了商用化產(chǎn)品;第三階段表現(xiàn)為健康大數(shù)據(jù)和認知智能化的階段。健康大數(shù)據(jù)的整合分析可以讓人類進入更加針對性的診療時代[2]。目前我國尚處于第一階段，醫(yī)療數(shù)據(jù)的共享機制不完善，標準化程度較低。而且在對于醫(yī)療信息方面的安全隱私保護機制還未健全。

在拋開各項醫(yī)療信息數(shù)據(jù)的共享化、電子化、標準化以及隱私保護機制問題外，就涉及到醫(yī)療方面自身的問題上。因為從醫(yī)學臨床表現(xiàn)來看，同一癥狀所對應的疾病可能并不相同，許多疾病會呈現(xiàn)相同的臨產(chǎn)表現(xiàn)，所以臨床診斷的復雜程度也加大了人工智能的準確性。同時，在對于人類尚未突破的醫(yī)學病癥面前，人工智能也無法提供相關的診療建議。

同時對于我國各個醫(yī)療機構而言，是否有必要花費大量的資金技術引入人工智能的問題尚不明確。如在2017年長江產(chǎn)業(yè)論壇中對于人工智能和健康大數(shù)據(jù)的探究大會中，很多醫(yī)院領導表示在醫(yī)療器械領域引入人工智能需要花費大量成本，而且考慮到所能取得的效益尚不顯著，所以實際中缺乏引入人工智能的動力。同時與責任風險有關的技術準入和管理問題上，我國還缺少有效的法律監(jiān)管。

4.醫(yī)療領域人工智能化發(fā)展的建議

4.1改善數(shù)據(jù)管理

在我國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展道路上，民眾和國家都開始重視個人隱私、信息數(shù)據(jù)的安全問題。在歐美一些國家，政府建立起對個人敏感隱私等相關醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的保護法規(guī)。但按照目前各國的法律體系來看，尚不能清晰界定健康醫(yī)療數(shù)據(jù)的權屬問題，特別是對于病人醫(yī)療數(shù)據(jù)的所有權，尚未有國家能明確劃分權限，這也就致使醫(yī)療數(shù)據(jù)難以真正做到共享化，信息孤島效應始終存在于各個醫(yī)療機構當中。而人工智能在醫(yī)療領域中的應用需要廣泛的大數(shù)據(jù)分析作為戰(zhàn)略基礎資源，缺乏信息資源的加持，人工智能就無法在醫(yī)療領域深入性的開展研究和推廣。雖然我國人口眾多，醫(yī)療數(shù)據(jù)的體量較大，但是目前我國并沒有一套標準化、規(guī)范化的數(shù)據(jù)處理流程，導致諸多的醫(yī)療數(shù)據(jù)質量較差，難以被真正利用到醫(yī)療中。因此，基于信息數(shù)據(jù)建設一套高質量的人工智能和健康大數(shù)據(jù)分析資源庫，進行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準化處理[3]。建立起一整套滿足智能計算需求的基礎資源服務平臺，包括云儲存智能分析平臺、新型計算集群共享平臺等，使得人工智能在醫(yī)療領域獲得更好的發(fā)展環(huán)境。

4.2健全法規(guī)體系

人工智能技術的運用逐步向著成熟階段邁進，并且運用到全球范圍內的醫(yī)療領域當中。但是人工智能這種新興技術在誘發(fā)歷史性巨變的同時也會帶來法律和倫理上的問題，如果人工智能運用不得當，可能會隨時逾越法律邊界。人類在推動技術創(chuàng)新，但是技術的創(chuàng)新發(fā)展也需要遵守法律底線。所以在保證人工智能和醫(yī)療融合發(fā)展的情況下，還要加強相關的立法、未來社會問題以及倫理方面的問題研究。另外，國家還需要開展人工智能和醫(yī)療應用的法律責任確立、公民個人信息隱私等法律問題的研究，明確追責問責制度以及相關權利義務的承擔。加深國際化的共性問題研究和國際合作，共同應對人工智能和醫(yī)療領域的發(fā)展挑戰(zhàn)。

4.3重視復合型人才培養(yǎng)

人工智能和醫(yī)療的結合發(fā)展需要具備兩個領域知識的復合型人才，許多人工智能的研發(fā)技術人員也需要相關醫(yī)學領域的知識，而目前國內擁有雙重領域知識的人才還較為匱乏。生物醫(yī)藥學在我國的發(fā)展趨勢較為良好，但與醫(yī)學技術工程脫節(jié)，無法高效達成人才的跨界培養(yǎng)。另外，教育培訓體系也需要進一步完善，以此來創(chuàng)新人才的培養(yǎng)。重視貫通培養(yǎng)人工智能與醫(yī)療健康的理論技術應用的縱向復合型人才，還有掌握二者在法律、管理上的橫向復合型人才，建立多層次的人才培養(yǎng)體系。完善學科布局和人工智能與醫(yī)療的融合發(fā)展，并引進高端人才和建設高水準的人才隊伍。

5.人工智能在未來醫(yī)療領域的發(fā)展展望

或許在不遠將來，人工智能會成為醫(yī)療改革深化的助推器。國際范圍內，高速發(fā)展的智能醫(yī)療已經(jīng)開始在藥物研發(fā)、輔助診療、智能影像等多領域進行了廣泛的研究實踐。隨著未來技術的發(fā)展，人工智能也會加深在醫(yī)療領域中的應用，并且可能會催生出各類新型的產(chǎn)業(yè)模式或技術，深化醫(yī)療領域結構的革新，完善現(xiàn)有的醫(yī)療服務模式，推進基礎醫(yī)療的建設，從而實現(xiàn)整體化醫(yī)療水平技術的提升。信息技術+人工智能可能會促成醫(yī)療資源和產(chǎn)業(yè)結構的升級轉型，未來的醫(yī)療事業(yè)可能會逐步向著互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)+人工智能的方向邁進。

5.結語

人工智能技術作為當今國際計算機領域重點研究的領域之一，其中的理論研究和實際應用也已經(jīng)在醫(yī)療衛(wèi)生領域發(fā)揮了一定的成效。本文從人工智能當前的發(fā)展現(xiàn)狀入手，闡述了人工智能在醫(yī)療領域中的應用范疇，并對其應用優(yōu)勢和產(chǎn)生的問題進行分析，并提出了相關的改進建議。而從國際化的發(fā)展應用趨勢來看，人工智能在醫(yī)療領域的應用有非常好的發(fā)展前景，尤其在我國醫(yī)療資源較為緊缺的情況下，如果能將醫(yī)療人工智能成熟化的應用，就可以利用我國信息化的優(yōu)勢以較少的成本在全國鋪散開來，緩解我國醫(yī)療人力資源不足的問題。當然，人工智能可以為人類醫(yī)療事業(yè)帶來進步的同時，其潛在風險也時刻存在著，為此，國家需要在法律法規(guī)、技術標準等方面做好規(guī)范措施。

參考文獻：

[1]張光華，潘婧.人工智能技術在醫(yī)療領域中的應用[J]. 電子技術與軟件工程， 2019.

[2]王海星，田雪晴，游茂，等.人工智能在醫(yī)療領域應用現(xiàn)狀、問題及建議[J].衛(wèi)生軟科學，2018，032（005）：3-5，9.

[3]曾一昕.基于人工智能的醫(yī)療數(shù)據(jù)分析及預測研究[J]. 中國科技縱橫，2018.