“互联网+人工智能”在医疗领域中应用及发展趋势

王冰丽，蔡 娜

随着信息技术持续发展，科技创新能力不断提高，“互联网+人工智能”模式已广泛应用于各行业。2018年4月，国务院办公厅印发《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》(国办发[2018] 26号)，明确要求推进和完善“互联网+人工智能”应用服务体系[1]。2020年初新冠疫情爆发，给互联网和智能技术在医疗领域中运用带来了新机遇和挑战，在国家一系列优惠政策扶持下，两者加速发展，拥有了更多的市场份额和赋能更多的细分领域。“互联网+人工智能”这一新模式、新变革在受市场高度关注的同时，也引起了一系列讨论和思考。

一、 “互联网+人工智能”模式

2015年两会期间，李克强总理在政府工作报告中提出“互联网+”的行动计划，借助网络平台和计算机技术，将传统行业与互联网相融合，形成的新经济运行形态[2]。2017年7月国务院印发《新一代人工智能发展规划》[3]，提出到2030年我国人工智能理论、技术和应用将达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。

当前，人工智能技术被广泛应用，特别是人工智能产品的应用，如苹果公司推出的Siri、微软的小冰、谷歌的Duplex聊天机器人等。疫情防控期间，加速了“互联网+人工智能”模式服务需求，推进大部分传统企业向数字化转型，加快线下服务向线上迁移，让企业、政府等摆脱了传统工作和服务限制，提高了对交通、人员、物资等管控限制能力。如在线办公、网上服务、仓储机器人、远程医疗、红外测温系统以及数字化接触者追踪APP等等，这使经济社会对大数据、云计算等“互联网+人工智能”相关应用服务需求猛增，更好地应对疫情常态化所带来的影响和变革。

二、 医疗领域中“互联网+人工智能”应用

在互联网背景下，人工智能在医疗服务平台和医学影像、疾病辅助、药物研发和科研等方面应用已初步开展。

(一) 互联网医疗服务平台应用

在新冠疫情催化下，“互联网+”应用模式井喷式发展。2020年2月国家卫健委发布《关于加强信息化支撑新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控工作的通知》和《关于在疫情防控中做好互联网诊疗咨询服务工作的通知》明确指出，支持“互联网+医疗”等服务模式的创新发展，利用“互联网+医疗”的优势作用，为人民群众提供优质、便捷的诊疗咨询服务。

1. 医疗诊治。互联网改变了传统就医模式，并通过医疗服务平台延伸线下诊疗活动，如利用微信、相关App等移动端应用程序，实现线上预约挂号，线上复诊，在线阅读患者病例、检查结果，为患者提供线上病情咨询和用药指导等。疫情期间，为避免交叉性接触感染，上海某专科医院互联网医院上线，可为日常诊疗和慢性病复诊等患者线上开具电子处方，为患者解决燃眉之急，同时提高了服务效率，满足医疗卫生健康需求。

2. 医药配送。对于线上开具的常见病、慢性病处方药，通过符合条件的第三方进行药品配送。将传统医药零售行业与互联网相结合。如智慧医院、智慧药店等，很大程度上解决了特殊患者购药难的问题，特别是在疫情期间，线上医药的便捷性、安全性等特点更为突出。

3. 医保服务。2020年11月国家医保委印发《关于积极推进“互联网+”医疗服务医保支付工作的指导意见》明确“互联网+”医疗服务费用纳入医保支付范围，实行线上线下公平医保支付政策[4]。目前医疗保险在“互联网+”的应用范围包括线上参保缴费、信息查询服务以及医保卡和待遇资格认证服务等方面。通过医保平台，将地属和跨地域医保服务连接起来，有效解决跨地转诊医保难的问题，为基础性的信息查询、修改、缴费等服务提供便利。

(二) “互联网+人工智能”的应用

“互联网+”模式解决了患者的后顾之忧，但并没有从根本上解决医疗资源供给不足、成本高、专业人才培养周期长，以及随着人口老龄化加剧的医疗服务需求增加等问题。而利用互联网平台和数据为基础而形成的“互联网+人工智能”恰好填补了这一技术空缺。目前，“互联网+人工智能”被广泛应用于我国各个医疗细分领域，包括医疗影像和诊断、药物研发、急救手术、医学研究、医院管理以及健康管理等。在疫情期间，它的高效性、标准化、时效性特点凸显出来。目前，医疗活动中常接触的人工智能应用有以下方面。

1. 疾病预测干预。根据临床分析发现，多数疾病发病初期特异性症状、体征并不明显，患者本身难以察觉，导致疾病确诊时已发展到晚期的现象越来越多，因此借助有关健康监测AI产品可提高疾病监控、预防和干预的能力。如新加坡全国眼科中心的科学家们研发了一种心血管预测干预系统，利用视网膜血管扫描作为深度学习系统的数据源，教会系统如何识别人群患心血管疾病的迹象，从而预测个体患心血管疾病的风险，及早干预减缓患者疾病进展，改善其生活质量[5]。再如我们常见的智能可穿戴设备和家庭智能检测设备，都可以实时、动态监测个人健康体征，利用人工智能技术对个体数据进行综合分析，可以对个人健康进行精准把握[6]。这对于节约医疗成本，提高慢性病等疾病管理具有重要意义。

2. 临床疾病诊疗。从患者诊断数据来看，大部分以病例、影像、体液样本检测作为初步诊断结果。人工智能则是将检查数据通过信息化整合储存，将诊断结果输送到医生端。传统医疗上有超过90%的诊断数据来自医疗影像，在医生大量诊断工作过程中极其易出现误诊、错诊、漏诊等问题，因此人工智能医学影像可以在一定程度上缓解这一问题，并作为辅助工具节约医生时间。在细胞病理分析中，病理医生要从上千个细胞图片中筛选异常细胞，超负荷工作量容易影响对病例的判断，通过人工智能辅助阅片系统则可以减少人为因素的影响，对细胞图片精准有效的进行筛查，提高病理医生的诊断效率[7]。

3. 临床药物研发。人工智能新药研发上的应用主要有两个阶段：新药研发阶段和临床试验阶段。可见AI新药研发不仅能最大程度缩短研发周期，还可以减少各个环节的不确定性，降低试错成本，提高成功率，也可根据个体情况定向研发适用于特定人群药物。除此之外，人工智能从大量的科学论文、专利、临床试验和非结构化信息中提取并生成有用信息，通过NLP技术对历史病例识别出指标信息，进行归一化处理，再利用计算机学习分析建立诊断建议模型，为临床决策提供建议支持。

4.医院运营管理。利用“互联网+人工智能”协助人力提升效率和精准化水平，形成“患者(就医体验)—医院(管理体系)—生态(服务体系)”为闭环的医疗核心应用价值链，从“诊疗、科研、管理”三方面实现科学化、规范化、精细化和可持续化发展。如导诊机器人、电子病历、医疗数据平台等。从目前应用来看，人工智能医院管理不仅弥补医疗资源和技术的不足，改善了医患关系；增强医保控费功能，完善了医保服务环节；而且提高分级诊疗精细化管理，引导患者选择最优医疗卫生机构就诊，改善医疗资源地域公平。同时在整合患者病史资料的规范执业行医等管理方面，都体现出重要的应用价值。

三、 影响“互联网+人工智能”未来发展的阻力

“互联网+人工智能”技术的应用是一把双刃剑，在带来便捷的同时，也会给我们带来诸多问题，阻碍其发展。

(一)科研及临床医疗的健康数据质量

大数据作为人工智能三大基石之一，数据质量直接影响人工智能的发展。如果没有数据支持，“互联网+人工智能”就无法真正突显其核心价值。所以，人工智能对医学科研和临床研究数据的真实性、时效性和范围性要求尤为严苛，它可以直观反映出疾病传播、地域性流行病发病、区域人口健康等情况。目前我国对医疗数据还存在归属不明确、数据标准不统一，以及安全性导致的数据共享受局限等问题，这些都会导致人工智能发展受到制约。

(二) 人才队伍建设欠缺

我国人工智能起步较晚。根据《人工智能发展报告2020》有关数据显示，全球人工智能领域高层次人才155 408位，我国有17 368位；从高层次学者国家分布看，美国人工智能高层次学者数量最多，有1 244人次，占比62.2%，中国位列第二，有196人次，占比9.8%，人才需求缺口大。人工智能领域本身面临着很大的人才匮乏问题，而智能互联网医疗健康又是两个专业融合性极强的技术领域，由此可见，培养复合型人才，建立人才培养长效机制，是一项艰巨而急需突破的任务。

(三)应用伦理问题隐患

目前，“互联网+人工智能”技术在医疗领域快速发展也引发一系列伦理问题，如技术安全、隐私保护以及责任主体划分等伦理问题逐渐被人们所关注。首先，对于技术的安全性，更多体现在信息处理和计算能力方面。如早期著名的IBM Watson辅助诊疗在治疗应用中，因有缺陷的计算机算法带来的错误建议，给有严重出血症状的癌症患者使用导致出血的抗癌药物，增加了患者致命风险机率。可见，对于成为医疗器械的AI产品来说，现有的监管、审批规范以及可靠的测评环境，未能全面覆盖医疗全领域[8]。其次，对于个人及机构隐私保护问题，特别是互联网时代对数据要求尤为严格的医学领域中，隐私信息被有意或无意泄露，都将会对数据主体和患者家庭带来严重伤害，甚至危害国家和社会安全。再次，在医患关系中，传统的医患关系是医生与患者面对面沟通交流，法律关系主体是医生和患者；而人工智能到来，使原有的医患关系发生了改变，法律关系主体增加，因此会出现许多无法预测的问题。不仅如此，在医疗资源方面，人工智能是否会导致大量医务人员面临就业和失业等一系列伦理问题也越来越多。

四、 “互联网+人工智能”在医疗领域中的发展建议

在良好的社会和经济大环境下，“互联网+人工智能”在医疗领域中有广阔的发展空间，通过上述对发展阻力的分析，我们不难看出在未来该模式也面临着众多挑战，为此提出以下发展建议。

(一) 加强医疗数据采集平台建设，完善共享体系

数据是人工智能技术与应用不断迭代提升的重要基础，技术的升级和算法的更新都离不开数据收集。因此，推动“互联网+人工智能”技术的发展和应用：首先，要解决数据来源和完整性问题。针对数据进行统一标准化，提高数据质量；其次，建立完善数据平台，加强平台维护管理，提高平台安全性；最后，利用数据平台与大数据处理技术，开发和完善医疗信息数据库共享系统，让医疗资源真正服务于大众。

(二) 加快复合型人才培养，建设专业人才队伍

“互联网+人工智能”与医疗领域的结合提升了对复合型人才的需求，但高校相关人才培养与市场需求有很大差距，专业性也难以满足复合性的要求。为此，在高校学科建设中要不断探索新兴复合学科，如医工融合，以“人工智能+医疗”为主要学科方向，培养医学与工科相结合的复合型创新人才。长期开展创新型医疗专题讲座、研讨会和报告会，组建专业性强的复合型人才队伍。除我国自行培养外，有关部门应积极出台技术性稀缺人才引进政策和专业人才优惠政策。

(三) 加强人工智能应用监管，明确主体地位

人工智能应用的初衷是作为辅助性技术应用于医疗领域中，解决医疗资源不足、提高医疗服务效率、减轻人员重复劳动带来的疲劳等实际问题。新技术的产生没有人的参与，只能是空谈，所以要明确在医疗领域中占主体地位的还是医师，这就对医生专业知识的广度和深度提出更高的标准和要求，要积极学习新技术、新方法，适应新趋势。在新技术研发应用方面，不仅需要投入大量的科研人才组织攻关，还需要加快研究制定人工智能技术相关应用和安全标准，建立应用及安全测评标准，提高技术的应用质量，强化安全管理。此外，还需加强政府等相关部门对技术和质量从“研发—生产—应用”三个阶段进行严格的审查、监管和跟踪。

(四) 提高安全意识，加强个人隐私保护

信息化给大众带来便捷的同时，信息的安全性成为人们考虑的首要问题。要加强互联网信息安全法律监管，提高医生和患者数据监控平台安全监控，建全安全管理框架。原始数据收集时，用技术手段加强平台信息传递过程中的安全性，如提高密码算法强度，在信息输入时进行加密保护。为公民普及网络安全相关知识，实际案例与模拟相结合，提高公民个人隐私安全意识。完善医疗网络安全法律法规建设，从合规化向实战化方向转变。

五、结语

不容置疑，随着5G技术的普及，国家在人工智能政策的展开、相关技术的推广、人才建设等方面给予很大支持。就目前“互联网+人工智能”在医疗领域中的发展现状看，我国已初步走向实用化，尽管距离大规模临床应用还有一段距离，相信在高质量数据库建立、算法迭代升级和计算机学习等技术不断革新，以及国家政策等积极引导下，智能医疗将会实现。