人工智能对医疗服务的机遇与挑战

2018-01-28曹艳林王将军徐海林赵瑞芹

中国医院 2018年6期

■ 曹艳林王将军陈璞贾菲徐海林苏曼赵瑞芹

2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》）指出，人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界，人工智能发展进入新阶段。经过60多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论、新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。《规划》认为，人工智能成为国际竞争的新焦点、经济发展的新引擎、社会建设的新机遇，同时，人工智能发展的不确定性带来新挑战。《规划》提出，到2030年，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元，形成一批全球领先的人工智能科技创新和人才培养基地，建成更加完善的人工智能法律法规、伦理规范和政策体系[1]。《规划》就智能医疗和智能健康提出了明确要求，要求推广应用人工智能治疗新模式、新手段，建立快速精准的智能医疗体系。探索智慧医院建设，开发人机协同的手术机器人、智能诊疗助手，研发柔性可穿戴、生物兼容的生理监测系统，研发人机协同临床智能诊疗方案，实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊。加强群体智能健康管理，突破健康大数据分析、物联网等关键技术，研发健康管理可穿戴设备和家庭智能健康检测监测设备，推动健康管理实现从点状监测向连续监测、从短流程管理向长流程管理转变。医疗与交通、金融、法律等领域一样，一直是人工智能应用的重要领域，人工智能的快速发展，将会对医疗服务产生一系列深远而重大的影响。

1 人工智能发展概况

人工智能（artificial intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学[2]。人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的一门综合性很强的交叉、前沿学科，内容主要包括：知识表示、自然语言理解、机器学习和知识获取、知识处理系统、计算机视觉、自动推理和搜索方法、智能机器人、自动程序设计、专家系统等方面。人工智能的历史早于互联网，与计算机历史相伴[3]。人工智能的历史可以追溯到20世纪50年代。1956年夏季在美国达特茅斯（Dartmouth）大学召开会议，美国计算机科学家约翰·麦卡锡提出，“让机器达到这样的行为，既与人类做同样的行为”可以被称之为人工智能[4]。这次会议首次提出了人工智能的概念，标志着人工智能学科的诞生。在人工智能提出后的60年中，人工智能的发展经历了“三起两落”，三次兴起，又两次陷入谷底。除了技术方向本身不断进化外，人工智能的含义由于解释的灵活性，也出现了多层次的划界[4]。人工智能概念提出后，人工智能发展经历了短暂的春天，该领域的成绩更多地被埋没在计算机发展成果之中。由于没有发明新技术和打通新产业链，也没有研制出令人兴奋的产品和应用，政府投资和商业投资都大幅减少，人工智能在20世纪70年代中期和90年代经历了两次低潮。究其原因，当时的人工智能理想超前，而基础设施尚在襁褓中，超前的人工智能遇到了两个难以克服的瓶颈：一个是算法逻辑自身问题，也就是数学方法的发展还不够；另一个是硬件计算能力的不足[5]。进入21世纪，人工智能领域的快速发展得益于算法的进步、计算能力的快速发展和互联网提供了以前科学家梦寐以求却难以得到的海量数据。互联网诞生的初衷是为了信息沟通方便，结果带来了信息爆炸，信息爆炸产生的海量数据又促进了人工智能技术的发展。如果说工业革命解放了人类的体力，将过去由人类自己完成的搬石头、货物等机械类粗活交由机器来完成，那么智能革命将解放人类的脑力，过去很多需要人类费脑力的事情，现在可以交由机器来完成。人工智能的这种赋能能力，将超过以往任何时代。

进入21世纪第二个十年后，人工智能由弱人工智能向强人工智能，甚至超人工智能发展。欧美等发达国家纷纷从国家层面出台促进人工智能发展的规划，力图抢先占领人工智能发展至高点。2016年美国政府先后发布《国家人工智能研究与发展战略计划》等3份报告。英国也于2016年12月发布关于人工智能的战略报告，主张以发展人工智能来提升企业竞争力、政府治理能力和综合国力。

我国政府于2017年首次将人工智能写入政府工作报告后，2017年7月国务院印发了《新一代人工智能发展规划》。2017年11月15日，科技部在京召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会，宣布成立新一代人工智能发展规划推进办公室，由科技部、发展改革委、财政部、教育部、工业和信息化部、卫生计生委等15个部门构成，负责推进新一代人工智能发展规划和重大科技项目的组织实施。成立国家新一代人工智能战略咨询委员会，由十多名院士和其他专家共同组成，将为规划和重大科技项目实施，以及国家人工智能发展的相关重大部署提供咨询。会议同时宣布了首批国家新一代人工智能开放创新平台名单[6]。不久的将来，人工智能将在交通出行、看病就医、金融服务、教育等方面融入每个人的生活。

2 医疗人工智能发展概况

医疗是人工智能最深入应用的领域之一，它将真正改善人们的生活[7]。20世纪70年代，美国匹兹堡大学研究人员开发了用于诊断普内科复杂病症的软件“快捷医疗参考”。20世纪80年代，美国麻省总医院开始开发和完善DxPlan项目。DxPlan所涵盖的知识领域包括内科各专科多数疾病及临床表征[8]。1990年加州大学圣迭戈分校的急诊科医生威廉巴克斯特在公开发布的学术文章中第一次提出，电脑可能比医生做得更好。这种电脑系统像人类一样从经验中不断学习，从每个成功案例中总结经验，从每个失败案例中吸取教训，进而改变自己的内容程序。瑞典伊登布兰特的教授发起了一个实验，将1万份心电图输入电脑，培养电脑成为心电图专家。该实验邀请瑞典顶尖心脏外科专家沃林参加，从医院病案中挑选2 240份心电图，其中一半是心脏病发作的心电图。1997年发布的结果，沃林挑出了620份，电脑挑出了738份，电脑以20%的优势击败了专家。2011年，IBM研制的以该公司创始人之一的托马斯·沃森名字命名的机器人“沃森”在美国著名电视智力竞赛节目“危险边缘”中战胜了2位人类智力冠军。“沃森”首先被应用到医疗领域，其原因是“沃森”在“危险边缘”一炮而红后，节目的粉丝，同时也是患者，竟然给IBM打电话，询问他们有没有将医疗护理相关的问题“教”给“沃森”，患者觉得“沃森”可以帮到他们[9]。

2014年后，电脑医生“沃森”登上医疗舞台，它既是癌症诊断专家，又是医疗服务利用情况管理专业人士。IBM与美国的安德森癌症中心、斯隆-凯特林医院、克利夫兰诊所等合作打造超级电脑医生“沃森”。作为美国最好的肿瘤专科医院，安德森癌症中心每年有超过10万多名来自世界各地的患者，其累积的肿瘤临床数据和医学知识数以万计，不论深度和广度，都是病人护理和临床试验的宝贵数据。“沃森”的运作模式已经非常类似人脑，自然语言处理能力能全方位地模仿人类的医生。例如，像真人医生一样“当面”听取病人对疾病的叙述，再对病人的问题进行解答，然后做出诊断和开出药方。“沃森”可以双向服务于医患两方。癌症中心的临床医生可通过计算机或移动设备网络调取“沃森”医生存储的数据，再以实际情况为基础，用更安全、更高效的护理标准照顾患者，提高治疗效果；患者也可以在全球范围内访问安德森的汇总报告，在“沃森”医生的指导下得到对病情发展的正确了解。在医疗领域，作为知名的人工智能产品，IBM的“沃森”就是医疗人工智能发展的一个鲜明例子。它可以在17秒内阅读3 469本医学专著、24.8万篇论文、69种治疗方案、61540次试验数据、10.6万份临床报告；通过汲取海量医学知识，包括300多份医学期刊、200多种教科书及近1 000万页文字，其在短时间内迅速成为肿瘤专家[10]。2015年，“沃森”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[11]。2016年8月，“沃森”医疗已入驻中国21所医院。

与“沃森”十年发展轨迹不同，中国在医学人工智能领域的发展属于追赶者。尽管人工智能在我国医疗领域的应用起步较晚，但发展迅速。近两年，智慧医院、智能医疗在我国越来越受关注[12]。浙江大学知名专家与某医疗设备股份有限公司共同投资成立某科技有限公司，利用深度学习处理超声影像，同时加入旋转不变性等现代数学概念，形成了“DE-超声机器人”。该机器人借助计算机视觉技术，可以对甲状腺B超快速扫描分析，已经在浙江大学第一附属医院、中国电子科技集团公司第五十五所职工医院和杭州下城区社区医院临床应用。2017年2月，中山大学中山眼科中心刘奕志教授领衔中山大学联合西安电子科技大学研究团队，利用深度学习算法，建立了“CC-Cruiser先天性白内障人工智能平台”，设立“人工智能应用门诊”，由人工智能云平台辅助临床医师进行诊疗。在人工智能门诊就诊的患者，除接受常规诊疗外，其检查数据即时同步到云平台，同时享受由人工智能机器人提供的“专家级”诊疗，目前已在3所协作医院完成临床试点应用，并取得较好效果。2017年5月，丁香园、中南大学湘雅二医院和大拿科技共同宣布就皮肤病人工智能辅助诊断达成独家战略合作，并发布了国内首个“皮肤病人工智能辅助诊断系统”，目前三方合作研发出的是红斑狼疮人工智能辅助诊断模型，该模型对红斑狼疮各种亚型及其鉴别诊断疾病能进行有效区分，识别准确率超过85%[13]。

3 人工智能对医疗服务的机遇

3.1 帮助病人进行就诊前自我健康状况初步分析评估

现代临床医学的快速发展，医院科室设置越分越细，内科、外科等学科下面分成很多亚专科，病人对各医院的科室具体治什么病，自己该去哪个科室挂号看病很难弄清楚。随着互联网快速发展和普及，已经逐步改变了人们的就医习惯。2017年11月9日，健康报移动健康研究院发布《2017全国医院互联网影响力排行榜》等相关研究报告指出，随着互联网的深入发展，患者就医过程已发生明显变化，有超过6成的患者就诊前进行网上查询，患者求医的第一站是互联网已渐成主流。医疗人工智能的快速发展，将有望实现将所有的医疗知识和经验汇聚在一个超级机器人医生身上，借助移动互联技术，人们生病后，可以通过移动终端访问超级机器人医生，通过视频、语音互动等方式，向机器人医生询问自己可能得了什么病，是否需要到医院就医，该找什么样的医院以及何种类型的医生就诊。随着可穿戴设备的发展，病人也有可能在机器人医生的指导开展相关检查，进一步评估自身的健康状况，以及是否需要做进一个健康检查和医疗处理等。有了超级机器人医生的帮助，人们将能更好地进行自我健康管理。

3.2 帮助医师管理病人信息和提升服务水平

相比人的学习速度和成本，人工智能可以极大地提高人的工作效率，更好地处理数据和文字。现在知道的疾病超过1万种，对这1万多种疾病怎么更标准化、更高效地判断其变化和检查结果，是一个重大问题。但有了人工智能，这些都将成为可能。人工智能可以高效、精准整合医学检验数据，让人人都有自己的电子健康档案，利用标准化、云平台等技术手段形成健康大数据。在此基础上，可以进一步挖掘数据，突破智能感知认知、知识的引擎与知识的服务、机器的学习等技术，从而帮助医师更好地掌握病人个体化、差异化的信息，做好辅助诊疗工作。人工智能在帮助医师管理病人信息的同时，通过智能工具的分析、整理和归纳，能从群体和个体双重角度总结出疾病预防、诊断、治疗和康复的规律，供医师学习和参考，无形中提升医师的业务水平。

3.3 帮助医院引导和管理病人就医

当前，人们就医首诊大部分选择当地的大医院，这给医院管理和引导病人合理就医带来很大困难。随着医疗人工智能的发展，在不改变病人首诊选择大医院习惯的前提下，通过病人提前与医院的医疗机器人或区域内的医疗机器人互动，能使医院对即将到来的就医人员结构和构成有提前的感知，通过人工智能算法优化，能更好地优化就医病人接待和安排。同时，借助人工智能对病人就医大数据分析，可以优化医院的医疗服务结构和流程，更好地引导和管理病人就医，不断提高医疗服务效率和质量。

3.4 缓解医疗人力资源紧张局面

造成当前我国“看病难”、“看病贵”的原因之一是我国医疗卫生人力资源总体上不足，尤其是优质医疗人力资源欠缺。有了医疗人工智能的帮助，能从患者、医院、医师3方面提升医疗服务效率和质量。通过远程人工智能医疗方案，不仅能解决偏远地区看病就医问题，即便是在发达的城市如北京、上海、广州等，通过医疗人工智能系统，当地居民也能预先与医疗机构和医务人员联系和沟通，能大大提高看病就医的效率，提高医疗人力资源的使用效率。在常见病、多发病和慢性疾病复诊、随访等方面，大量的工作可以由医疗机器人协助完成或独自完成。这样既能大大提高现有医疗人力资源的使用效率，也能降低对医疗人力资源的总体需求，将使我国目前面临的医疗人力资源紧张局面得到缓解。

3.5 重构医疗服务模式

传统的医疗服务模式下，一个人如果觉得自己不舒服，感觉自己生病了，会到医疗机构寻求帮助，经过挂号、就诊、检查、取药或住院治疗等，在症状缓解、治愈或不治等情况下才离开医疗机构，重新回归社会和家庭。这种医疗服务模式主要围绕实体性的医疗机构开展，所有的患者信息、医疗服务、药品供应、医疗检查都在某一个特定区域开展，医患双方的交流与互动也是点对点进行，医疗机构和医务人员处于依患者请求而被动开展诊疗行为的状态。随着医疗人工智能技术的发展和相关配套政策的完善，将来的医疗服务模式会发生重大变化。在医疗人工智能技术和平台的支持下，人们可能还没有感觉到不舒服时，通过智能的可移动终端和可穿戴设备等的监测，医疗机构及其医务人员就能主动发现健康状况异常的个体和人群，提前给予健康风险提示和健康改进或医疗措施建议。对于初次发病的患者，首先想到的可能不是到某一地点的某个具体医疗机构寻找某个或某些医务人员的帮助，而是通过智能移动端对医疗人工智能系统或平台进行访问，与医疗人工智能系统的互动对自己的健康状况进行预评估。根据预评估结果自助开展相关检查或到专业检查机构进行相关检查，再决定是自己进行简单处理还是需要到某个特定医疗机构寻求进一步的医疗帮助。这种寻求医疗帮助的行为也会在医疗人工智能系统的引导或参谋下进行，特定医疗机构可能不是一所医疗机构，而是一组或一群相关的医疗机构和医务人员。当然，在不涉及个人隐私侵权的情况下，患者还可能和相关疾病的社会组织和病人群体取得联系，了解相关信息，获得他们信息、技术和心理层面的支持。在这种医疗服务模式下，医疗服务的提供对某一固定区域的实体性医疗机构的依赖程度大大降低，对虚拟的医疗人工智能系统医疗依赖程度会越来越高。在某种程度上，就像今天人们的信息交流主要依赖电子邮件系统或者微信、QQ等工具，而不像以前主要依赖邮局。医疗机构也不再处于被动请求状态，医患之间的沟通和交流也不再局限于在某个固定地点、固定机构点对点进行，可能是随时随地以面对面的方式进行。

4 医疗人工智能面临的挑战

尽管人工智能技术和相关配套政策的快速发展，为人类社会带来了美好的医疗应用前景，但将人工智能技术应用到医疗服务领域，造福人类，仍面临艰巨的挑战。

4.1 公民健康信息和患者隐私保护

在今天和未来，当移动互联网、大数据和机器智能三者叠加后，我们生活在一个“无隐私的社会”。信息技术、人工智能技术的快速发展，给广大患者提供就医便利的同时，也给患者隐私保护带来了巨大的挑战。信息技术的快速发展和应用，每个人在医疗方面的信息或隐私都在虚拟的网络系统中留下痕迹。如果管理不善，就有可能被不法分子所利用。在人工智能技术快速发展及应用的过程中，智能移动终端和可穿戴设备的广泛使用，对收集人们健康相关的信息提供了非常有效的手段，但同时也给不法分子提供了途径。公民健康信息和患者隐私保护是医疗人工智能面临的重大挑战，应对该挑战需从技术、法律制度等多方面着手，需要患者、医疗机构、人工智能公司、政府和社会各界共同努力。

4.2 医务人员接受程度

医疗行业是一个技术和准入门槛很高的行业，医务人员是医疗行业的核心和主体，医疗人工智能能否快速发展和应用，离不开医务人员的支持和推动。如果担心医疗人工智能的发展会抢了医务人员的“饭碗”，使大量医务人员失业，一些医务人员可能会抵制或消极对待医疗人工智能的发展，那将会极大地降低医疗人工智能的发展速度。因此，如何对医疗人工智能进行科学、合理的科普宣传，让医务人员认识到人工智能技术对医疗服务的意义和价值，让医务人员接受并主动应用和推广医疗人工智能技术也是医疗人工智能发展面临的挑战之一。

4.3 经费筹集

医疗人工智能快速发展给人们看病就医带来方便的同时，从长远来看，也会降低总的医疗费用。但医疗人工智能发展离不开大量的前期研发和基础设施建设，这些都需要大量的经费投入。尤其是医疗人工智能系统投入使用后，通过医疗人工智能系统进行看病就诊的相关费用能否得到社会医疗保险还是商业医疗保险的报销，更是影响医疗人工智能发展的重要方面。因此，如何通过科学、合理的途径筹集相应的经费也是制约医疗人工智能发展的重要方面。

4.4 风险责任规制

通过医疗人工智能系统或平台在进行看病就诊过程中，医患关系由原来的患者与医疗机构和医务人员之间的关系变成了患者、医疗人工智能系统或平台、医疗机构、医务人员三方或四方之间关系，法律关系的主体增加了一方。此外，很多看病就医行为是通过虚拟的信息系统或人工智能系统进行，可能发生医疗风险的主体、环节和因素增多了，医疗风险不可控性增强。因此，有必要加强医疗人工智能背景下的风险责任规制，确保患者和公众的健康权益。

4.5 医疗人工智能法律主体地位

医疗人工智能机器人能否获得法律的主体地位是一个极其复杂而深邃的历史命题。随着人工智能技术的快速发展，机器人拥有越来越强大的智能，机器人与人类的差别有可能逐渐缩小。未来出现的机器人将拥有生物大脑，甚至可以与人脑的神经元数量相媲美。是否赋予机器人以虚拟的“法律主体资格”，在过去的一段时期，美英等国的哲学家、科学家包括法学家都开展过激烈的争论。2016年，欧盟委员会法律事务委员会向欧盟委员会提交动议，要求将最先进的自动化机器人的身份定位为“电子人”，除赋予其“特定的权利和义务”外，还建议为智能自动化机器人进行登记，以便为其进行纳税、缴费、领取养老金的资金账号[14]。该项法律动议如获通过，无疑使得传统的民事主体制度产生动摇。2017年10月26日，沙特阿拉伯授予美国“汉森”机器人索菲亚公司生产的“女性”机器人索菲亚公民身份，更是将是否赋予机器人以虚拟的“法律主体资格”的讨论推向高潮。2017年科大讯飞与清华大学联合研发的人工智能“智医助理”机器人在国家医学考试中心监管下参加了临床执业医师综合笔试测试，2017年底，科大讯飞发布公告称，“智医助理”机器人以456分的成绩通过了临床执业医师考试。如果智能机器人能像“公司”一样获得法律拟制的“法人”式的法律人格，那将来也可能有依法执业的“机器人医生”，这将是医疗人工智能发展面临最重大最终极的挑战。

[1]国务院.新一代人工智能发展规划[EB/OL].(2017-07-20)[2018-01-02].http：//www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.

[2]孔祥溢,王任直.人工智能及在医疗领域的应用[J].医学信息学杂志,2016,37(11)：2-5.

[3]李彦宏.智能革命：迎接人工智能时代的社会、经济与文化变革[M].北京：中信出版集团,2017：5.

[4]腾讯研究院,中国信息通信研究院互联网法律研究中心,腾讯 AI Lab,腾讯开放平台.人工智能：国家人工智能战略行动抓手[M].北京：中国人民大学出版社,2017：4.

[5]李彦宏.智能革命：迎接人工智能时代的社会、经济与文化变革[M].北京：中信出版集团,2017：6.

[6]中华人民共和国科技部.科技部召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会[EB/OL].(2017-11-20)[2018-01-02].http：//www.most.gov.cn/kjbgz/201711/t20171120_136303.htm.

[7]杨澜.人工智能真的来了[M].南京：江苏凤凰文艺出版社,2017：9.

[8]涂仕奎,杨杰,连勇,等.关于智能医疗研究与发展的思考[J].科学：上海,2017, 69(3)：9-11.

[9]杨澜.人工智能真的来了[M].南京：江苏凤凰文艺出版社,2017：48.

[10]聂金福.人工智能在生物医疗领域的应用和机遇[J].软件和集成电路,2017(4)：38-41.

[11]刘鹏宇.人工智能：撬动智慧医疗[J].互联网经济,2017(3)：12-15.

[12]崔文彬,唐燕,刘永斌,等.智慧医院建设理论与实践探索[J].中国医院,2017,21(8)：1-4.