人工智能：撬动智慧医疗

人工智能：撬动智慧医疗

1.走向智慧医疗

医疗承载了保障人类社会行进发展的重任。自人类诞生于世，知识的总结、保存和传承是人类社会不断前进的车轮，而这一切有赖于人类寿命的延续。社会中的年长者将积累的对外部世界的认识，灌输给下一代，并推动他们领会、升华和再造知识，逐步形成了人类社会价值生产、传递和创新的进步机制。近几十年，信息化浪潮推动医疗领域经历了数字医疗、互联网医疗两个阶段，目前正向智慧医疗阶段迈进。数字医疗是医院内部将依赖于纸、胶片等介质的业务和管理信息电子化的过程；互联网医疗是医院通过把部分业务流程以互联网为媒质对外开放，形成医疗资源供给和病患需求的即时对接。

智慧医疗是以人工智能技术为工具，取代人工基因测序、诊断治疗、手术操作等的部分工作环节，提供基于大数据的系统化精准精细医疗服务。人工智能（Artificial Intelligence）是一项为机器赋予人类行为能力、思考能力、情感能力的科学技术，将人类从繁琐的脑力劳动中解放出来，代替人类挖掘发现自然智能，辅助人类开展经济社会各领域的研判与决策。人工智能对医疗领域的影响是开创性的、变革性的、颠覆性的。智慧医疗利用人工智能技术将数字化人体和数字化医疗等高度智慧化，部分代替了以往由人力完成的医疗工作，构建了从底层基因、中层病症数据，到上层诊断和手术的上下一体的，人与机器互联、协作、共进的新医疗体系。

2.基于人工智能的智慧医疗的主要有四个发展方向：

第一个发展方向是基因测序。通过搭建基因数据库、处理基因数据、可视化表达基因，基因测序可实现基因组与表型组/疾病组有机关联。碳云智能公司发布了觅我平台，可以将人体各器官、生命体征和社会行为数据全局数字化，进而建立起人体基因数据与身体运转数据的量化关联。金准基因公司打造了遗传病智能化解读系统—明鉴系统，首先提取和处理DNA数据，然后进行测序分析，最后根据数据分析的结果完成对疾病的关联分析。

第二个发展方向是辅助诊断。辅助诊断的底层核心是知识图谱，通过把病症描述置于知识图谱中，机器智能通过知识关联的映射进行病情的推理和确诊。由于知识图谱构建的工程量和难度，辅助诊断现在发展较为缓慢。百度公司发布了其“百度医疗大脑”产品，通过让机器学习海量医疗数据、专业文献、医学教材，模拟医生问诊流程，采集、汇总和整理病人症状描述，与用户进行反复交流和多重验证，最终给出治疗建议。

第三个发展方向是医学影像。机器可根据病人拍摄的医学影像资料，对病人病情进行确认诊断。医学影像领域发展较早，已涌现出以汇医慧影、医众影像、医渡云等为代表的影像云服务公司，同时还出现了DeepCare、推想科技、图玛深维、雅森科技等提供智能影像分析与诊断服务的公司。医学影像发展相对其它领域较为超前，但存在大批量数据标注困难和标注质量控制的问题。DeepCare公司专注于研发影像识别技术，通过对医疗影像进行检测、识别、筛查和分析，寻找新录入病例与已确诊病症的匹配性，为医生诊疗提供辅助支持；雅森科技则利用数学模型和人工智能技术定量分析医疗影像，提高了诊断的精确性。

第四个发展方向是药物研发。人工智能技术可以帮助医药企业更加快速准确地开展药物临床筛选和分析，加快了新药研发迭代效率。Atomwise公司依托智能分析技术，可以在分子结构数据库中评估出820万种候选化合物，减少了研发成本，并缩短了研发周期。

3.产业链初步形成

智慧医疗产业链主要由智能硬件、诊断工具、医联平台、自诊平台、健康管理、医药电商等环节构成。目前，人工智能技术从用户C端和医院B端，以及家庭、医院两个场景着手，初步渗透进入智能硬件、诊断工具、健康管理等三个领域，开展基于用户健康监测大数据、病症描述大数据、医学知识大数据等的智慧医疗服务。

在智能硬件方面，医疗智能硬件主要有手环、手表、智能鞋等运动健康类监控设备，以及血压、血糖、脑电等病患监测设备。爽乐健康推出了HeHa Qi应用，利用干性电极技术追踪用户心脏跳动、睡眠质量和运动步数，为相应用户提供综合性健康解决方案。科瓴医疗发布了用于智能医疗的血压计和血糖仪、肺功能仪、体脂仪、血脂仪、糖化血红蛋白检测仪等智能硬件，打造紧密联通用户、云平台、医护人员的健康管理生态系统。Ginger公司通过观测用户的手机使用习惯，判断用户心理状态及异常，从而实现心理疾病的在线监控管理。

在诊断工具方面，IBM公司开发的沃森（Waston）医疗平台，通过学习超过300份医学期刊、200本教科书及近1500万份文献进行，能够为肺癌、乳腺癌、直肠癌、结肠癌等肿瘤患者制定个性化治疗方案。2016年8月，沃森医疗已入驻中国21家医院。2015年，Waston仅用了10分钟时间就为一名60岁女患者准确诊断出白血病，并向东京医科大学提出适当康复方案。医疗人工智能分诊工具Airdoc，融合数学、医学、人工智能等多学科知识和技术，在心血管、肿瘤、神经内科、五官等多领域构建了医学辅助诊断模型，可根据患者症状、既往病史、所在空间、发病情况等信息，准确判断出病患潜在疾病并推荐诊疗方案。需要特别指出的是，Airdoc利用患者眼底数据，建立起能够检测糖尿病视网膜病变的深度神经网络，诊断效果达到专业眼科医生水平。日本国立癌症研究中心利用多年积累的患者基因组、血液检查和图像诊断等数据，开发基于人工智能技术的在线诊疗平台，向癌症患者提供治疗方案。

在健康管理方面，WellTok公司与IBM公司联合打造智慧医疗平台，以数据分析服务加强个人健康管理和改善生活习惯，还融合了医疗硬件、医疗保险、健康内容、健康应用等，丰富了平台生态。AiCure公司利用手机终端为患者提供按时用药的健康提醒服务。

4.智慧医疗迎来新机遇

未来，人工智能技术与智慧医疗产业的融合力度将不断加大，同时将进一步促进智慧医疗产业的整合提升，催生出一批提供集智能硬件、诊断工具、医联平台等于一体的智能云平台企业。云平台企业打造的智能医疗助手将为用户提供无处不在的贴身健康服务，也将成为一系列医疗软硬件和综合服务的一站式获取出口。用户可通过语音识别技术与智能医疗助手进行实时沟通，获取健康诊断、养生知识、保健建议等信息，并能从智能医疗助手所整合的设备、医药、医生等资源中得到整体解决方案。

同时，人工智能技术将促使医疗行业出现更加专业化、精细化的分工，将出现线上人工、线下人工、线上机器和线上机器等四种类型。医务工作者将从大量的诊疗业务中被解放出来，将走向复杂度更高、服务更细致的岗位，诸如，不规则疑难病症的诊断和高端上门服务；而一批规则度高、判别难度不大的诊断都将由相应机器实施。

总之，人工智能为智慧医疗产业带来足够的惊喜，让医疗产业链得以进一步优化，并让医疗行业走向更高效率与更高层次，未来更加值得期待。

本文转自HC3i中国数字医疗网