呂宏堯，易旻晗，尹宏鵬，朱彩蓉△

(1.四川大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院，成都 610041；2.重慶大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院 400044)

近40年來(lái)，我國(guó)經(jīng)歷了工業(yè)化、城市化、老齡化等社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速轉(zhuǎn)型，慢性病(簡(jiǎn)稱慢病)患者不斷增加，目前確診的非傳染性疾病患者已超過(guò)2.6億[1-2]。慢病已成為影響我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重大公共衛(wèi)生問(wèn)題，預(yù)計(jì)到2030年，非傳染性疾病將成為所有低、中收入國(guó)家中最大的發(fā)展障礙[3]，并且是世界上引起死亡最廣泛的因素[4]。根據(jù)國(guó)務(wù)院發(fā)布的《中國(guó)居民營(yíng)養(yǎng)與慢性病狀況報(bào)告(2015年)》，慢病導(dǎo)致的死亡占總死亡人數(shù)的86.6%。更為嚴(yán)峻的是，由于疾病譜的變化和人口老齡化的快速發(fā)展，預(yù)計(jì)未來(lái)10～15年，我國(guó)慢病仍呈快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)[5]。我國(guó)因基層人力資源缺乏、相關(guān)專業(yè)人員不足、管理手段落后等問(wèn)題，造成在基層的慢病防控上仍然存在諸多欠缺。近年來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能(AI)和社區(qū)服務(wù)體系的不斷完善，慢病防控取得長(zhǎng)足的進(jìn)步，特別是AI技術(shù)，有可能成為基層慢病防控的重要手段。

1 目前慢病防控中存在的主要問(wèn)題

目前，我國(guó)慢病防治領(lǐng)域存在的主要問(wèn)題是“重治療、輕預(yù)防”，我國(guó)慢病防控體系仍處于初級(jí)階段，缺乏健全的綜合管理[2，6]。

1.1 慢病防控意識(shí)不足

我國(guó)基層疾病控制中心工作人員對(duì)慢病的快速發(fā)病趨勢(shì)及其嚴(yán)重的危害性認(rèn)識(shí)不足，防治重視不夠，甚至認(rèn)為慢病只影響富裕人口和老年人，其發(fā)生完全是由自身相關(guān)因素引起的，它們的控制是無(wú)效的或過(guò)于昂貴的[4]。此外社會(huì)人群對(duì)慢病認(rèn)識(shí)不足、缺乏應(yīng)有的慢病防控意識(shí)，往往等到慢病急性發(fā)作、疾病進(jìn)展才進(jìn)入醫(yī)院就醫(yī)，這在一定程度上影響了療效[2，7]。

1.2 經(jīng)濟(jì)制約因素

基層財(cái)政財(cái)力不足，缺乏財(cái)政支持阻礙了大多數(shù)基層地區(qū)預(yù)防、治療和研究的能力發(fā)展，并且近年全球經(jīng)濟(jì)因素對(duì)慢病風(fēng)險(xiǎn)的影響阻礙了慢病防治進(jìn)展。衛(wèi)生政策與醫(yī)療資源向急癥救護(hù)的方向傾斜，一定程度上限制了慢病防控體系的發(fā)展[4]。我國(guó)基層社區(qū)醫(yī)療資源缺乏、交通不便，加上我國(guó)幅員遼闊，全國(guó)各地發(fā)展不均衡，在防控中更注重經(jīng)濟(jì)效益,而忽略了社會(huì)效益，一定程度上限制了慢病防控的發(fā)展。

1.3 人力影響因素

基層防病機(jī)構(gòu)人力資源短缺，人才斷檔問(wèn)題嚴(yán)重，人員知識(shí)結(jié)構(gòu)欠合理、專業(yè)化水準(zhǔn)不高、更新不及時(shí)等，也制約了慢病防控的發(fā)展[7]。

2 利用AI技術(shù)解決當(dāng)前難題

AI技術(shù)和方法使計(jì)算機(jī)能夠模擬人類(lèi)的思維過(guò)程，完成學(xué)習(xí)、規(guī)劃等任務(wù)，解決相對(duì)獨(dú)立的智能問(wèn)題，代替人員更快速更精確地進(jìn)行繁重的科學(xué)和工程計(jì)算[8-9]。

慢病防控良好的高收入國(guó)家經(jīng)驗(yàn)表明：應(yīng)對(duì)措施必須是全面和多部門(mén)的，整合健康促進(jìn)、預(yù)防和治療戰(zhàn)略，并讓社區(qū)和衛(wèi)生部門(mén)參與進(jìn)來(lái)。這種多維度聯(lián)合防控手段的實(shí)施需要運(yùn)作良好的衛(wèi)生系統(tǒng)來(lái)保障[3]。但我國(guó)基層人力資源缺乏、相關(guān)專業(yè)人員不足、管理手段落后等問(wèn)題，限制了衛(wèi)生系統(tǒng)的高速、高效運(yùn)作。近30年AI技術(shù)逐漸發(fā)展成熟，為解決基層人力資源和專業(yè)化不足等矛盾起到了非常重要的作用。

當(dāng)前AI已在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域得到重要的應(yīng)用。AI已經(jīng)成功應(yīng)用于放射醫(yī)學(xué)、病理學(xué)和皮膚病學(xué)等圖像分析，并且在未來(lái)的其他醫(yī)療實(shí)踐中也有更廣泛的應(yīng)用前景[10]。利用AI可以讓有限的醫(yī)療資源得到充分利用，解決人力資源不足和數(shù)據(jù)分析煩瑣等缺陷，提高慢病防控的管理質(zhì)效。因此，利用AI技術(shù)助力慢病防控是解決基層慢病防控問(wèn)題的重要思路，對(duì)保障人民生命健康意義重大，當(dāng)前AI助力慢病防控成為新的重要方向。

3 AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用現(xiàn)狀

AI在復(fù)雜圖像識(shí)別與處理、深度學(xué)習(xí)、專家決策與咨詢、大數(shù)據(jù)分析等方面具有人類(lèi)無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì)，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域已得到廣泛應(yīng)用。

3.1 遠(yuǎn)程會(huì)診

遠(yuǎn)程會(huì)診技術(shù)已相當(dāng)成熟且初具規(guī)模。全國(guó)已有多家醫(yī)院與第三方平臺(tái)合作搭建遠(yuǎn)程醫(yī)療平臺(tái)，借助AI不僅可以為患者提供遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)，會(huì)診時(shí)醫(yī)生在遠(yuǎn)程醫(yī)療平臺(tái)獲取患者的疾病相關(guān)資料、診療經(jīng)過(guò)等數(shù)據(jù)，而且系統(tǒng)還能參考目前最前沿的國(guó)際診療方案及臨床試驗(yàn)項(xiàng)目情況，為患者規(guī)劃個(gè)體化的治療方案或建議[11]。

3.2 輔助影像診斷技術(shù)

醫(yī)學(xué)影像學(xué)、醫(yī)學(xué)檢測(cè)與AI相結(jié)合的AI輔助影像診斷技術(shù)發(fā)展前景良好、成果豐碩，大大緩解了影像學(xué)從業(yè)人員短缺、診斷速度慢、圖像分析精準(zhǔn)度不高等缺點(diǎn)。利用AI輔助影像診斷技術(shù)可以分析臨床病理特征與檢驗(yàn)結(jié)果，依靠卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、物體分割和圖像生成，為臨床診療提供高效服務(wù)[12]。

3.3 智慧醫(yī)療

融合物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)，以患者數(shù)據(jù)為中心的智慧醫(yī)療結(jié)合新型傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、通信等技術(shù)，構(gòu)建出以電子健康檔案為中心的區(qū)域醫(yī)療信息平臺(tái)，整合各醫(yī)院業(yè)務(wù)流程，優(yōu)化區(qū)域醫(yī)療資源，實(shí)現(xiàn)跨醫(yī)療機(jī)構(gòu)的在線預(yù)約和雙向轉(zhuǎn)診，縮短病患就診流程、縮減相關(guān)手續(xù)、合理化分配醫(yī)療資源。

3.4 慢病防控

目前我國(guó)較多地區(qū)已經(jīng)以AI技術(shù)為基礎(chǔ)，搭建了眾多慢病管理平臺(tái)，應(yīng)用效果良好。傳統(tǒng)的慢病管理主要是患者自我管理和醫(yī)生定期管理，而患者自我管理的效果并不理想，醫(yī)生因?yàn)楣ぷ鞣泵Γ袝r(shí)對(duì)于患者的管理也不夠細(xì)致、到位。而AI可在監(jiān)測(cè)血壓、血糖管理、用藥提醒等方面給予指導(dǎo)，督促患者謹(jǐn)遵醫(yī)囑，保持健康的行為習(xí)慣，以控制心血管病。帥仁俊等[13]研究設(shè)計(jì)了一種基于AI的慢病高危管理及管理效果自動(dòng)評(píng)估系統(tǒng)。該系統(tǒng)以患者病歷、個(gè)人信息等建立健康檔案，并用AI技術(shù)對(duì)此類(lèi)患者進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，從而進(jìn)行監(jiān)控和跟蹤，取得了很好的效果。LABOVITZ等[14]研究表明,依托AI的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)有可能增加患者的依從性并糾正不當(dāng)行為。陳瑤等[15]指出AI在腫瘤篩查過(guò)程中大大減輕了人工負(fù)擔(dān)，提高了準(zhǔn)確率，有利于早期診斷、早期治療，提高了腫瘤的預(yù)防和控制效果；而基于數(shù)字病理學(xué)的乳腺癌診斷則擁有海量數(shù)據(jù)信息，數(shù)據(jù)量化分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，能顯著提高病理醫(yī)生的診斷時(shí)效與準(zhǔn)確率，為后期精準(zhǔn)治療提供科學(xué)依據(jù)。

我國(guó)城鄉(xiāng)發(fā)展不均衡、醫(yī)療資源分配不合理的特點(diǎn)，決定了解決基層慢病防控存在問(wèn)題具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。相較于傳統(tǒng)方式,AI與慢病管理的融合提高了患者的依從性和慢病管理的效率,節(jié)約了寶貴的醫(yī)療資源和成本。當(dāng)前，遠(yuǎn)程會(huì)診、AI輔助診斷和智慧醫(yī)療、醫(yī)學(xué)繼續(xù)教育方面已經(jīng)取得了一些重要的經(jīng)驗(yàn)，可在基層社區(qū)和醫(yī)療衛(wèi)生部門(mén)推廣應(yīng)用，助力慢病防控。

4 AI在基層社區(qū)糖尿病防控中的應(yīng)用

調(diào)查顯示，目前我國(guó)18歲以上Ⅱ型糖尿病和糖尿病前期患病率分別高達(dá)11.6%和50.1%，且仍呈上升趨勢(shì)，目前我國(guó)糖尿病的知曉率、治療率及控制率均未超過(guò)50%，在糖尿病的預(yù)防和管理中仍需面對(duì)醫(yī)療資源短缺的難題[16]。改變生活方式、控制危險(xiǎn)因素是主要的預(yù)防手段，而定期監(jiān)測(cè)血糖水平、隨訪調(diào)整藥物劑量是主要的治療方式。如何有效地、個(gè)體化地實(shí)現(xiàn)糖尿病預(yù)防及治療是領(lǐng)域內(nèi)研究的熱點(diǎn)。

近年來(lái)，AI技術(shù)不斷涌入糖尿病防治領(lǐng)域[17]。國(guó)家代謝性疾病臨床醫(yī)學(xué)研究中心主任寧光院士團(tuán)隊(duì)，與阿里健康A(chǔ)I實(shí)驗(yàn)室共同研發(fā)的“瑞寧知糖”，就是通過(guò)結(jié)合大量的臨床數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立模型，從而預(yù)測(cè)出個(gè)體3年后患糖尿病的概率，這種智能糖尿病篩查手段具有創(chuàng)傷較小、可及性高的特點(diǎn)[18]。在此基礎(chǔ)上，該合作團(tuán)隊(duì)還在積極探索糖尿病及其并發(fā)癥的預(yù)測(cè)、預(yù)測(cè)后干預(yù)、糖尿病知識(shí)智能問(wèn)答等領(lǐng)域，并拓展到其他疾病的預(yù)測(cè)與診療中?；诖?，利用AI助力糖尿病綜合防控平臺(tái)的建立可能是未來(lái)研究的重點(diǎn)。

在預(yù)防方面，通過(guò)AI綜合防控平臺(tái)分析出個(gè)體的危險(xiǎn)因素，預(yù)測(cè)出糖尿病患病風(fēng)險(xiǎn)，提出個(gè)體化的生活方式干預(yù)及危險(xiǎn)因素防控策略，提高個(gè)人的健康意識(shí)，降低糖尿病的發(fā)病率[19]。

在治療方面，對(duì)于使用胰島素降糖的患者，結(jié)合目前已有的“閉環(huán)式人工胰島”的模式，通過(guò)AI給出個(gè)體化的血糖監(jiān)測(cè)方案，以及相應(yīng)的胰島素劑量調(diào)整方案，自動(dòng)完成血糖-胰島素劑量閉環(huán)調(diào)整過(guò)程[20]。對(duì)于口服藥物的患者，可通過(guò)AI分析出適合個(gè)體生活方式的最優(yōu)血糖監(jiān)測(cè)方案，患者完成血糖監(jiān)測(cè)后，根據(jù)血糖數(shù)據(jù)指導(dǎo)調(diào)整藥物劑量，最終實(shí)現(xiàn)智能化、個(gè)體化的血糖調(diào)控[21]。

在并發(fā)癥防治方面，借助AI眼底圖像識(shí)別技術(shù)、免散瞳眼底照相機(jī)及互聯(lián)網(wǎng)組成的篩查單元，可以幫助非眼科專業(yè)的基層醫(yī)生初步完成糖尿病眼底病變的篩查與診療服務(wù)[22]。

AI綜合防控平臺(tái)在基層的應(yīng)用，隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、超限學(xué)習(xí)機(jī)方法、支持向量機(jī)方法及自然語(yǔ)言處理等技術(shù)的發(fā)展，AI技術(shù)正在逐漸適應(yīng)臨床日常實(shí)踐，有助于糖尿病患者自我管理和高效診療。因此，這些方法為提高患者的生活質(zhì)量提供了強(qiáng)有力的工具[23-24]。

而針對(duì)基層醫(yī)療資源缺乏的問(wèn)題，基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)可以為社區(qū)居民(或患者)提供監(jiān)測(cè)血糖的設(shè)備，該設(shè)備在進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集之后，會(huì)立即將數(shù)據(jù)傳回慢病管理平臺(tái)[25]；同時(shí)慢病管理平臺(tái)會(huì)與基層衛(wèi)生系統(tǒng)相連接，這有利于醫(yī)生了解其血糖情況，減少了醫(yī)生的隨訪壓力，緩解了基層人力資源不足的現(xiàn)狀；并且利用AI技術(shù)對(duì)血糖數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析，可以及時(shí)將血糖異常情況反饋給患者本人或醫(yī)生，通過(guò)及時(shí)用藥調(diào)節(jié)血糖至正常范圍，這也改變了往常固定時(shí)間給藥的模式，對(duì)于個(gè)體化血糖控制和并發(fā)癥預(yù)防至關(guān)重要。在分級(jí)診療方面，利用AI根據(jù)患者身體狀況為患者智能化推薦醫(yī)院，這樣不僅有利于醫(yī)院盡早地全方位了解患者病情，進(jìn)行針對(duì)性的有效救治；其次促進(jìn)、完善分級(jí)診療的發(fā)展，避免“小病大治”，緩解綜合性醫(yī)院看病難的矛盾；同時(shí)也為患者節(jié)省了時(shí)間，節(jié)約醫(yī)療費(fèi)用，提高經(jīng)濟(jì)效益。若患者出現(xiàn)急性并發(fā)癥等，需要立刻搶救，而基層醫(yī)療救助能力有限，慢病管理平臺(tái)可以利用AI技術(shù)進(jìn)行智能分析，輔助醫(yī)生進(jìn)行救治；當(dāng)AI技術(shù)難以處理時(shí)將自動(dòng)發(fā)起遠(yuǎn)程會(huì)診，由上級(jí)醫(yī)院醫(yī)生指導(dǎo)基層醫(yī)生進(jìn)行救治；當(dāng)基層的醫(yī)療條件不能夠滿足治療患者的需求時(shí)，還可使用智能救護(hù)車(chē)向上級(jí)醫(yī)院轉(zhuǎn)診，這些AI手段已在糖尿病防治領(lǐng)域得到推廣應(yīng)用[17]。

近年來(lái)在糖尿病患者緊急救治方面，AI的作用也越顯突出。DANANJAYAN等[26]報(bào)道了5G技術(shù)可以運(yùn)用于救護(hù)車(chē)提供緊急救護(hù)服務(wù)，配備在救護(hù)車(chē)上的5G傳感器和移動(dòng)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)將患者的生命體征實(shí)時(shí)傳遞給醫(yī)生，且不會(huì)出現(xiàn)任何網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題，在隨車(chē)救護(hù)人員的幫助下，為急送途中患者提供必要緊急救治，為后續(xù)救護(hù)服務(wù)提供了寶貴的時(shí)間。智能救護(hù)車(chē)不僅能更好地保障患者的生命健康，在運(yùn)送患者的過(guò)程中，還能夠更平穩(wěn)、更安全，這樣提高了救治效率，使得患者存活的概率也大大地提高了。

此外，當(dāng)患者遇上突發(fā)情況無(wú)法及時(shí)就醫(yī)，而且身邊也沒(méi)有藥物時(shí)，可以使用無(wú)人機(jī)進(jìn)行藥物運(yùn)輸。THIELS等[27]報(bào)道了利用無(wú)人機(jī)進(jìn)行醫(yī)療物資運(yùn)輸，探討了使用無(wú)人機(jī)運(yùn)送醫(yī)療產(chǎn)品 (包括血液衍生物和藥品) 的優(yōu)點(diǎn)、可行性及應(yīng)用前景。在患者得到良好的救治，順利地恢復(fù)了健康以后，AI系統(tǒng)還可以根據(jù)每個(gè)患者不同的身體狀態(tài)進(jìn)行不同的智能推薦和健康教育指導(dǎo)[28]。患者在了解、學(xué)習(xí)慢病有關(guān)知識(shí)后，個(gè)人健康意識(shí)會(huì)有所增強(qiáng)，這也有利于慢病的防控。

5 未來(lái)與展望

AI慢病防控領(lǐng)域近年來(lái)發(fā)展良好，但仍然存在相關(guān)知識(shí)水平不夠、專業(yè)性不夠強(qiáng)、應(yīng)用效率低下、效果不佳的矛盾，諸多方面的問(wèn)題需盡快提出優(yōu)質(zhì)的辦法進(jìn)行解決，并且高端智慧醫(yī)療模式面對(duì)資源互通、數(shù)據(jù)共享和系統(tǒng)鏈接方面和政策力度方面仍面臨諸多挑戰(zhàn)[23]。為解決這些問(wèn)題，可使用優(yōu)化的AI技術(shù)。機(jī)器(計(jì)算機(jī))通過(guò)分層數(shù)學(xué)模型(算法)處理海量數(shù)據(jù)集(大數(shù)據(jù))來(lái)學(xué)習(xí)使用生物統(tǒng)計(jì)學(xué)檢測(cè)無(wú)法破譯的模式，糾正算法錯(cuò)誤(培訓(xùn))增加了AI預(yù)測(cè)模型的信心等方法進(jìn)行解決，提高AI在慢病防控領(lǐng)域中的效能；此外，通過(guò)AI可以優(yōu)化慢病患者的護(hù)理軌跡，實(shí)施復(fù)雜疾病的精確治療，減少醫(yī)療錯(cuò)誤[10]。這些AI技術(shù)不僅可以用在糖尿病上，也能推廣到心腦血管病、腫瘤等其他慢病上。

在我國(guó)提出“中國(guó)制造2025”規(guī)劃的今天，AI作為最新一輪科技產(chǎn)業(yè)革命的產(chǎn)物，已經(jīng)到達(dá)國(guó)家戰(zhàn)略的高度，兼具醫(yī)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、物理等領(lǐng)域技術(shù)，本文列舉的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域相關(guān)應(yīng)用技術(shù)只是其中一部分，相信AI能夠改進(jìn)現(xiàn)有技術(shù)的不足，探索更多先進(jìn)的技術(shù)解決方案，加速醫(yī)學(xué)發(fā)展進(jìn)程，創(chuàng)造更加先進(jìn)的醫(yī)療體系，造福人類(lèi)。

志謝：陸軍軍醫(yī)大學(xué)附屬第二醫(yī)院神經(jīng)外科張作鑫博士、曹勇勇碩士在文獻(xiàn)整理和分析方面的幫助。