基于人工智能医疗就诊的虚拟医师的诞生

郭馨湘 向丹丹 许珂 罗沛 石州桂 陶静柔

关键词 医疗人工智能 大数据 线上医疗 虚拟医师

1引言

（1）背景

随着科技的发展以及互联网的普及，全球都逐步进入数据化时代，数据化也将遍布生活中的方方面面。线上医疗的发展也在疫情暴发后进入了高速发展时期，各种有关医疗的APP 和小程序等如雨后春笋般纷纷探出头。而人工智能就诊属于线上医疗过程中的一个创新型环节，目前还处在萌芽阶段。

健康医疗方面的问题早已上升到了国家战略的层面。早在2017 年，国家卫健委就出台了《“十三五”卫生与健康科技创新专项规划》，推动医学大数据分析与智慧医疗的发展。2019 年，相关部门出台了《国家新一代人工智能开放创新平台建设工作指引》，鼓励中小微企业搭建开源、开放平台，推动人工智能技术的发展，给人工智能提供了一个良好的发展环境。

（2）小型疾病的定位

虚拟医师对小型疾病的定义与医学中不同，医学中对疾病的大小是没有明确定义的，但有多种分类，除了世界卫生组织制定的标准以外，各国及各个地区对疾病都有各自的分类方法。其中，医院中的各个科室则是根据疾病与状况进行分类，如呼吸内科、神经内科、心胸外科和普外科等。

虚拟医师对小型疾病的定位是针对医学中各科常见而不太严重的疾病，患者根据身体不适的部位找到相应的病症，从而进行有效治疗，如发烧、咳嗽则对应呼吸内科中的感冒咳嗽;消化不良、胃胀气等则对应消化内科中的胃病;皮肤红肿、瘙痒和有水泡的形成对应皮肤科中的皮炎等，一些患者可以根据身体症状简单判断出疾病。人工智能就诊和传统就诊方式之间的不同，也在于其治疗手段以及所需要的流程，患者可以通过虚拟医师诊断病情，了解治疗方案，在药店购买药物进行治疗，或者通过饮食、运动等生活习惯的改变进行调理，简化了就诊过程，实现家庭诊疗和护理的一体化。

2大数据问诊原理

医疗海量数据不断产生和硬件算力的提升，使得基于数据驱动的深度学习体系在疾病的早期筛查、精确诊断、疗效预测和预后评估等方面逼近甚至超过临床专家。大数据问诊就是将医疗信息归纳存储、分析管理、高效搜索的过程。医疗问诊需要医生具备丰富的经验和强大的判断能力，而大数据技术就能恰好弥补医生这方面的不足。

（1）数据存储技术为了提高医疗数据库的容量和存储效率，将采用当下最先进的存储技术。现有已知的大数据存储引擎主要有HDFS（OLAP 在线数据分析的底层存储技术）、HBASE（分布式OLTP 线，使用LSM 技术，让写数据性能大大提高）、KUDU（OLTP 和OLAP 技术的集成）以及TIDB（同时支持OLTP 和OLAP）。在此简述比较常用的HBASE 技术。HBASE 适用于大规模分布式OLTP， 可以无感知平行扩展， 没有固定的方案， 让HBASE 增、删列非常灵活。既可以通过主键查询， 也可以通过key 范围扫描。由于写是顺序写， 非常适合写多读少的场景。这就非常适合医疗问诊过程，由于问诊人群的病因呈现正态分布，大部分人群的病症较为常见，因此在存储和查找上效率更高。

（2）数据管理系统医疗数据系统中需要对数据库进行分类整合。以大数据问诊为例，当我们把无数的医学专业知识存储到数据库中，下一步就是对其进行分类。按照科室、部位、疼痛程度、持续时间等对所有数据划上标签。和人的学习类似，机器学习也是按照分类记忆的方式，是一种将不同的、相似的以及微小的变化区分开的技术。不仅如此，我们还将同步管理用户的个人信息，保障用户的隐私安全。

（3）数据搜索算法在医疗问诊中，算法可以预处理用户的搜索以快速实现对患者搜索内容进行识别查找的工作，可以较快呈现所需结果。搜索是一项非常复杂且困难的工作，涉及大量的数据结构与算法。其中，包括A?搜索算法（图形搜索算法）、集束搜索（定向搜索）、二分查找、Dijkstra 算法、动态规划算法、哈希算法以及数据压缩等方法。以A?搜索算法为例，其是一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序访问这些节点。因此，A?搜索算法是最佳优先搜索的范例。

（4）医疗图像识别在问诊过程中，系统会根据患者提供的症状信息，通过大数据搜索技术进行匹配查找，而图像识别技术应用在进一步核对确认患者症状的过程中。将搜索匹配出的图片与患者提供的症状图进行比对。首先进行特征提取过程，根据图片的光感、颜色、3 维效果、局部特征等组成数据集利用神经网络、决策树等算法进行收集[1] 。再进一步进行对比识别工作，将图片化的信息转化为数据对比工作，完成识别技术的实现。

3虚拟医师问诊

虚拟医师问诊是“相医为民”公众号平台提供的主要功能，以大数据及人工智能等技术为支撑，为患者提供全面快捷的问诊服务。

患者进入虚拟医师问诊后，选择相应科室，描述病症特征或是根据提供的关键词描述做出选择，虚拟医师利用大数据技术向患者发送筛选出的疑似病症高清图片，供患者进行下一步选择，从而进行确诊。相关病症的高清图片更加直观快捷，可以提高确诊效率与准确性。虚拟医师问诊功能也将复诊、回诊等流程包含其中，在使用虚拟医师进行初诊之后，患者还会受到虚拟医师的后续诊断[2] ，患者在初次问诊结束后，平台会更新患者信息，在理论痊愈期，虚拟医师将通过询问患者近期身体情况，或者让患者提供相关照片对患者的情况是否好转痊愈进行分析，使问诊步骤更加详细化、全面化，打消患者关于线上问诊形式、机械、效率低的顾虑。

相较于线上医院或是医生线上问诊，虚拟医师利用计算机相关技术真正地做到了减轻医院及医生压力，简化问诊流程。许多互联网医院的线上问诊，看似省去了线下问诊烦琐的流程，实际上进行问诊的仍是医生，并未缓和医患关系、减轻医生压力。而虚拟医师则以技术为支撑，技术作为医生的角色，在做到和醫生问诊精准度相同的情况下，节省医生问诊的时间与精力。

3.1智慧医嘱

智慧医嘱是平台提供的一项问诊结束后缓解与改善患者病况的功能，具有及时性、针对性。

（1）日常医嘱患者可以根据平台的日常推文，或者“养生攻略”菜单进行医学常识的学习，当使用虚拟医师问诊之后，本平台将会提供智慧医嘱功能，在菜单栏“我的问诊”中会更新患者相关病症的文章以及注意事项消息提醒，及时向患者对病况的处理进行提醒，直至病症消失。智慧医嘱具有追踪过往使用虚拟医师问诊的功能（患者病情的同步情况不会有隐私信息泄露的隐患问题），并不会机械地向患者发送某种病症的普通医嘱，而是根据患者实际情况，结合以往病情，提供对患者病症具有针对性的医嘱[3] 。

（2）专属计划智慧医嘱还会为患者提供从用药、饮食、运动、注意事项等多方面制定的疗愈方案，根据虚拟医师的问诊，利用数据分析得出患者病症的主要功能障碍，然后利用计算机技术智能得出疗愈方案中的具体步骤措施（包含治疗部位、疗愈方法、时间、频度等）。疗愈方案的制定还会参考数据库中患者的问诊信息，使方案更具针对性。结合已给出的智慧医嘱，进行科学分析后，将疗愈方案发送给用户。在用户根据疗愈方案进行恢复期间，本平台会向患者询问痊愈情况，根据患者的实际体验做出调整。

3.2智慧购药

患者可以在虚拟医师提供诊断结果、医嘱后，在平台首页点击购药模块，平台将根据距离、销量、评价等利用大数据为患者推荐线下购药商店或者线上购药平台，患者可以自行去线下购药，也可以点击线上购药商店浏览药品的详情介绍、说明后自行选择药品的数量和规格，在网上直接购买。购药后，虚拟医师还会为患者提供用药指导以及注意事项，患者也可以随时与虚拟医师进行沟通交流，正确使用药品。

智慧购药功能將患者购药变得更加便捷，提高患者购药体验，也利用大数据分析患者过往病情精确提供购药建议、用药注意事项并对患者进行用药科普，让患者安心用药。

3.3综合案例

根据平台提供的虚拟医师问诊、智慧医嘱、智慧购药等功能，下文以患者患有皮囊炎为例。首先，患者与虚拟医师语音或文字沟通交流，说明症状，如红肿、轻微瘙痒、红色丘疹，有时破裂结痂等，如果文字描述不清楚，患者可以给虚拟医师发送图片进行判断或者以视频的形式通过大数据判断病情，虚拟医师会在大数据库中搜索相关资料、数据，逐步对比确诊病情，确诊病情后虚拟医师会及时提供医嘱，如居家清洁处理，注意休息，饮食清淡，加强运动，严重者需要用药物进行治疗，被感染处需要保持清洁、避免与他人密切接触减少复发风险。让患者能够拥有最优的治疗方法达到最好的效果，药物与食疗相结合进行治疗。

4应用影响

人工智能医疗的发展在线上医疗的基础上将更进一步，而虚拟医师的诞生也会进一步地推动线上医疗的发展，同时也将推动社会的发展，对人们的生活和健康意识带来一定的影响。

4.1功能实用性

虚拟医师利用大数据进行快速就诊，提高了就诊效率。解决了传统医疗中就诊等候时间长、就诊步骤烦琐的问题。降低了人们对于就医耗时长而产生的抗拒意识的和心理忧虑。与时代的快节奏生活相适应。

智慧医嘱等功能提供了个性化的医疗健康方案，针对患者的病情特征，量身定制专属疗愈方案，有利于缩短患者的病情康复时间。同时，病人能够通过智慧医嘱了解病情的产生原因避免复发，了解相关健康知识后，对于以后碰到的病情也能够从容应对，提高了人们的健康意识。

4.2社会影响力

以人工智能的形式代替真人医生就诊，在医疗压力逐渐增加的疫情期间，切实减轻了医生的就诊压力。与此同时，线上就诊的方式避免了线下就诊的交叉感染风险，解决了疫情期间人们小病讳医的问题。

在职业伦理方面，人工智能就诊适用的范围较小，无法撼动医生的医疗主体地位，相对而言，人工智能就诊只能作为医疗辅助手段。对于需要潜伏期较长的疾病、需要进行手术治疗的疾病人工智能线上就诊并不适用。因此，虚拟医师的诞生主要作用在于缓解医疗压力，提高就诊效率，而不会取代线下的就诊形式。

4.3发展与挑战

总体来说，医疗人工智能的发展前景十分可观，作为科技强国的一个重要部分，顺应了时代的发展。就我国目前的线上医疗而言，人工智能就诊的相关领域的发展尚不全面，有着许多值得开拓和探索的空间。

（1）完善线上就诊平台建设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。而虚拟医师的基本运行的核心技术支持便是大数据匹配技术，在建立完整数据库的基础上才能进行检索匹配。因此，发展人工智能就诊的核心建设便是完善数据收集工作，搭建好数据平台。

（2）研究数据保护的安全技术在人工智能大数据时代，寻求更好的技术方法保护数据隐私是人工智能专家不断攻克的技术难题。而在医疗就诊的过程中会应用数据库中大量患者的隐私信息，如基本信息、影像资料、诊断结果和治疗方法等，因此应加强数据保护技术，保证数据库中的信息不被泄露。在患者进行平台就诊的过程中也会录入基本信息和疾病信息，保证交流平台的私密性也极为重要。