人工智能助力人類健康

鄭澤華 譚曉峰

摘 要：病例數字化、智能問診、“刷臉”就醫、醫療影像輔助診斷、疾病風險預測……當前，人工智能已日漸滲透到了問診、分診、支付、影像診斷等醫療服務的多個環節中，醫療已經成為人工智能行業重要的研究和應用領域。

關鍵詞：人工智能;醫療;健康

人工智能前沿技術正在快速融入醫療。大數據與人工智能將被用于精準識別醫學影像中的早期病灶，定位致病基因并開展相應的靶向治療，以及提前預警重大健康風險等。為貫徹落實《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》（國發〔2017〕35號）、《國務院辦公廳關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》（國辦發〔2018〕26號），推動醫學人工智能發展及國際交流合作，探討借助人工智能緩解全球范圍內醫療健康行業發展不充分不均衡的問題，“2019國際醫學人工智能峰會暨ITU與WHO健康醫療人工智能焦點組（AI4H）會議”于2019年4月1-5日在上海世博中心召開。

一、人工智能在醫療上的發展簡介：

從1998年起，醫療信息化建設開始推進，先后經歷了計算機化、數字化階段并逐漸實現了全面普及。目前基于移動的數據消費、物聯網的數據收集，基于大數據的數據分析，基于云計算的數據分享逐步在各個領域展開應用，醫療信息化呈現出新的方向。

互聯網+醫療不僅僅是提現在掛號或者拿藥上，還應該發展到遠程檢驗、遠程診斷、遠程影像中心等在線醫療方面。在線醫療的基礎是大數據，或者在這一領域，國外科技巨頭在這領域的布局可以帶給我們一些思考。

人工智能正在改變醫療保健網絡開展業務的方式，醫生正在執行從醫療轉錄到機器人輔助手術的日常活動。在未來幾年內，醫療保健的AI解決方案將變得越來越專業化。

在AI時代精神的第二階段，醫療保健網絡的領導團隊將熟悉基本的AI概念，他們將能夠與為特定醫療保健問題提供AI解決方案的供應商合作。

我們將研究流行病學的AI狀態，疾病發病率和傳播的研究。用于流行病學的絕大多數AI應用程序都是預測分析應用程序，也許并不令人驚訝。

預測分析涉及使用歷史數據預測未來結果的AI算法。有一些證據表明，他們可以幫助政府機構，社區衛生組織和研究人員，根據這些預測，弄清楚疾病如何來自人群以及疾病如何傳播。

二、人工智能未來對人類健康的幫助：

人工智能或將幫助人類逆轉衰老，實現健康長壽。 2019年12月，據外媒報道，抗衰老產業價值1100億美元，到2025年估計會達到6100億美元，全球科學家正在利用基因組學和人工智能的力量來延年益壽。報道指出，在政府、企業、學者和投資者的支持下，全球科學家正在利用基因組學和人工智能的力量來延年益壽。科學家聲稱，人們可做許多事情以用于延長生命和健康狀態。并表示，當前正在進行的大規模藥物試驗和其他干預措施意味著，曾經猶如神話的健康長壽目標并不遙遠。

紐約愛因斯坦醫學院衰老研究所負責人尼爾？巴爾齊萊博士對二甲雙胍進行了為期五年的臨床試驗，以證明這種藥物能顯著減緩細胞老化，從而使服用者有望在近乎完美的健康狀態下多活幾十年。

據悉，英國政府把人工智能和長壽這兩個領域列為發展重點，將兩者都納入了”大工業戰略嚴峻挑戰”。目前有一些抗衰老藥臨床試驗，其原理是利用分子選擇性地摧毀人體內的老化細胞。

牛津大學教授林恩？考克斯表示，八年前就實驗發現，移除老鼠體內的老化細胞帶來了明顯的返老還童現象，而把老化細胞移植到幼鼠的體內則導致了早衰。目前，這項研究處于初級階段。

三、人工智能在人類健康上應用：

20 世紀醫學的最大進步是器官移植和微創外科的興起。21 世紀將是在分子生物學突破基礎上精準醫學的成熟及人工智能（artificial intelligence）滲透到醫學的各個領域[1]。近幾年來，“人工智能+”應用于醫療研究已經成為現代科技的熱點。整個醫療行業復雜程度高，涉及知識面廣，人工智能可以在多個環節發揮作用，如醫學影像識別、生物技術、輔助診斷、藥物研發、營養學等領域，目前應用最為廣泛的當屬醫學影像識別。如何利用人工智能技術激發和釋放醫療健康行業潛力，縮小“健康鴻溝”，是全球共同關注的問題。

1、人工智能在醫學影像識別方面的應用。

在醫學領域，首先是涉及圖像，如 B 超、CT、病理專業等，其次是內鏡診斷領域已經開始了實踐。醫學影像是疾病診斷的主要路徑之一，因此，通過機器讀取醫學影像成為了一個熱點，無數的科研工作者已經對此展開了廣泛的研究。

2017 年 11 月 24 日，一場人類和人工智能之間的對戰在成都舉行，代表人類出戰的是 463 名超聲醫生，代表人工智能出戰的是名為“安克偵”的甲狀腺腫瘤超聲輔助偵測軟件。雙方比賽誰能更準確地讀出甲狀腺超聲圖像。來自全國各地的 300 余位超聲專家、學者見證了這次人機大戰。最終，這個名為“安克偵”的人工智能與醫生們打成了平手，但其實在效率上，人工智能已經超過了醫生。

最近，人工智能已經在肺結節、乳腺癌、冠狀動脈斑塊、皮膚癌、眼底病、病理等領域取得了諸多成果。

2、人工智能在臨床醫療智能決策方面的應用。

診斷決策支持系統（clinical decision support system）是設計用來輔助醫生在診斷時進行決策的支持系統，這種主動的知識系統通過對病患至少兩種以上的數據進行分析，為醫生給出診斷建議，醫生再結合自己的專業進行判斷，從而使診斷更快、更精準。

中山大學與西安電子科技大學的研究小組合作，開發了一種能診斷先天性白內障的人工智能程序 CC-Cruiser，利用深度學習算法，預測疾病的嚴重程度，并提出治療決策建議。

就目前而言，人工智能診斷決策支持系統在具有“硬”數據的醫學領域（如病理圖像）比具有“軟”數據的領域（諸如來自電子病歷的一般診斷）發展要成熟得多。

3、人工智能在醫療智能語音方面的應用。

美國 Bohannon2015 年在《Science》發表文章，首次報道了使用人機對話進行心理疾病的咨詢和治療取得成功，他通過人工智能的深度學習代替心理醫師對心理障礙的患者進行疏導和治療，由于許多患者顧慮自己的隱私而不愿意對醫師敞開心扉，因而更愿意和機器對話，因此具有更大的應用價值。

4、人工智能在“互聯網+”醫療的應用。

醫療行業一直希望通過互聯網來解決醫療資源過于集中、醫療資源分配不平衡等一系列問題。從 2010 年起，整個醫療市場中便誕生了一大批以互聯網醫療為創業方向的公司，其中細分方向有在線問診、專家掛號、醫藥電商、醫療保險等。

微醫是一個智能醫療服務平臺，為用戶提供預約掛號、在線咨詢、遠程會診、電子處方、慢病管理、健康消費、全科專科診療等線上線下結合的健康醫療服務。近期，微醫發布了面向中醫的人工智能輔助診治系統—懸壺臺，目前該平臺已覆蓋 11 個市、300 家中醫院、累計開方超 160 萬張，已成為中國應用最廣的“智能中醫大腦”。

中國有 14 億人口，但是只有 200 萬基層醫生，對于基層醫生來說，最缺的便是醫療專家的經驗和智慧，而在有了智能醫療的輔助后，其可以把專家的經驗和智慧進行大規模的復制，讓這些成為基層醫生的教練，讓基層醫生的醫術得到提高，通過提高量變引發質變，真正地促進醫療水平的提升。

5、展望。

現在的人工智能尚處于弱人工智能時代，并不具備溝通的功能，因此，現在的人工智能更多地應用在類似圖像識別輔助分析這樣的不需要與患者進行深入溝通的領域，其他領域的發展仍然需要人工智能技術的繼續完善。未來，人工智能將在醫療領域發揮重要作用，將改變醫療手段甚至醫療模式，并將推動醫學發展，重塑醫療產業，同時也必將對部分醫生的未來產生影響。相信人工智能將給未來醫療技術帶來深刻的變化，是未來醫學創新和改革的強大動力。