人工智能走向應用驅動

文/本刊記者 劉文生

人工智能在醫療領域的應用遠比想象中來的更快、更廣泛、更深入。

人們總是高估一項科技對未來兩年的影響，卻又低估它在未來十年對整個社會的影響。

人工智能作為引領未來的戰略性技術和核心驅動力，正釋放出歷次科技革命和產業變革集聚的巨大能量，形成從宏觀到微觀各個領域智能化的新需求，催生出新技術、新產業、新產品、新業態、新模式，引發社會經濟結構的重大變革，深刻改變人類的生產形態、生活方式和思維方式。

谷歌母公司Alphabet董事長Eric Schmidt曾表示，人工智能最大的應用機會在醫療健康，醫療健康最大的應用場景在中國。未來五年，醫療健康是人工智能最重要的應用領域之一。

11月15日，全球矚目的首屆國際智能醫療大會在中國杭州召開，大會邀請了來自中國、俄羅斯、美國、以色列等多國醫學與人工智能領域的十余名院士及100余名專家共同論劍醫學人工智能。研究者、探索者、實踐者、推動者從各自角度對醫學人工智能的發展與應用做了深入解讀。

在國家信息化專家咨詢委員會委員、中國互聯網協會常務副理事長高新民看來，人工智能發展要有三大要素驅動，第一是大數據，目前一些互聯網公司和數據平臺已經具備大數據計算能力，數據空間支持空間和計算能力；第二是算法，機器學習需要算法，算法在不斷發展，這是一個發展迅速的領域；第三個是應用，人工智能不僅僅是能下棋，還要能看病，能夠輔助治療、診斷，只有找到具體的應用才有意義。

實際上，相比遠景，人們更關注人工智能在當下能夠做什么，能夠改變什么。而本次國際智能醫療大會釋放了這樣的信息：人工智能在醫療領域的應用遠比想象中來得更快、更廣泛、更深入。

從技術驅動到應用驅動

在智能醫療領域，行業關注點聚焦在幾個方面。一是精準的健康管理。在覆蓋近14億人口的醫療健康管理中，如何針對性地釋放醫療資源是個難題，有了人工智能，難題將迎刃而解。二是輔助診斷。在人工智能的輔助下，醫生可以高效地綜合分析各種診斷和檢查，以更加符合臨床循證醫學要求的方式做出準確診斷。三是放大專家能力。如何讓短缺的優質專家資源覆蓋更廣人群，人工智能將提供強大引擎。四是優化資源配置能力，減少浪費，實現精準的、有目的性的醫療健康服務。五是輔助藥品研發。人工智能輔助新藥發現，可大幅度節省成本、縮短研發時間。

目前，醫療機構正在人工智能的應用方面邁出關鍵性一步。浙江大學醫學院附屬邵逸夫醫院（以下簡稱“邵逸夫醫院”）從2014年醫療數據處理開始，建設了臨床大數據中心，并在浙江省政府的支持下獲得了“浙江省認知醫療工程技術研究中心”的稱號。邵逸夫醫院黨辦主任林輝稱，這是中國第一個設在醫療機構的醫療人工智能重點實驗室。

醫療實驗室到底做什么？林輝說，主要是解決數據問題，解決如何把醫院連接在一起，把不同醫院的不同系統連接在一起，把不同列別的數據聯合在一起。有了這些數據，還要研究如何整合認知計算，打造醫學界的AlphaGo。

在具體應用中，邵逸夫醫院平臺已經整合了1500家醫療機構，活躍的醫生接近7萬名，遍布浙江省11個地市。在解決醫院連接問題的同時，該平臺還解決醫院之間系統整合問題邵逸夫醫院的智能系統則把目標聚焦在全科醫生或基層醫生，這樣的選擇顯然是基于中國的現實需求。“分級診療格局的形成需要基層衛生服務水平的提升，我們幫助基層醫生提升能力。”林輝說。

通過大量的文獻整合分析，上海市兒童醫院建立了GPS系統，醫生輸入癥狀和體征等表型信息，就可以通過邏輯判斷、規則算法，得到最大可能的疾病類型判斷。醫生還可以據此做相應的遺傳學檢測，目前遺傳病輔助診斷系統已在使用中。

在兒科領域里，上海市兒童醫院瞄準骨齡測試。傳統的骨齡測試方式是由醫生對照圖譜進行判斷，不同的醫生對圖譜的認知和記憶程度不一樣，就會出現差異。該院院長于廣軍表示，通過和微醫等行業巨頭合作，醫院已經找到了應用場景，借助人工智能在影像識別方面的優勢，可以實現高效、精準的骨齡檢測。

人工智能率先在醫學影像領域發力。2017年8月，騰訊發布了“騰訊覓影”，并很快發布了人工智能醫學影像產品，它可以幫助影像科醫生更好地識別影像中的病灶信息和腫瘤信息，目前已經在全國多個三甲醫院臨床試用。騰訊覓影每個月處理上百萬張醫學影像，現已啟動食管癌早篩、肺結節早篩和糖網篩查的臨床預實驗，其中食管癌早篩系統準確率超過90%；肺結節早篩系統準確率超過95%，可檢測3毫米及以上的微小結節；糖網識別準確率更是高達97%。

“微醫云”助力基層醫生

人工智能在醫療領域的開拓和深入離不開技術和資金的支持，和科技企業強強聯合便成為醫療機構的不二選擇。而從另外一個角度講，技術的變革也在助力和倒逼醫療機構把注意力轉向人工智能。

“我是做人工智能的，在早些時候，我做語音識別合成做了將近12年。”微醫創始人廖杰遠如是說。

在此次國際智能醫療大會上，一個格外引人注目的環節是，互聯網醫療“獨角獸”微醫發布了專注于智能醫療的云平臺——“微醫云”，并在會場演示了基于“微醫云”開發的睿醫智能醫生和華佗智能醫生。這是微醫近年發展中的一個標志性事件，這意味著此前一直深耕互聯網醫療的微醫實現戰略轉型，轉戰智能醫療。

與醫療行業緊密接觸、標榜“移動醫療”“智慧醫療”的眾多互聯網醫療企業，此刻正在現有業務與未來大勢之間糾結，而微醫再一次走在了前列——睿醫智能醫生在部分病種上，靈敏度已超過AI巨頭谷歌，對標國際一線醫療AI應用。

睿醫智能醫生是微醫聯合浙大睿醫人工智能研究中心開發的西醫人工智能診療應用。相比IBM的沃森和百度醫療大腦，睿醫智能醫生只能算是一個“入場新生”，但經過一年多對百萬份優質級數據的深度學習，睿醫智能醫生已在肺小結節、糖網病、宮頸癌篩查、骨齡檢測、全科輔助診療等十余個專科領域實現關鍵突破。其中，宮頸癌篩查準確率、敏感度超過臨床醫生；糖尿病視網膜病變2分類的大部分數據集特異性達99%、敏感度達95%。

華佗智能醫生是以中醫辨證論治為核心，將中醫名醫、名方經驗凝聚成的一套中醫人工智能診療應用。目前華佗智能醫生已接入浙江11個地市超過300家中醫館，累計輔助開方量超過160萬張，已成為國際應用范圍最廣的“云端中醫大腦”。日前中央電視臺《經濟半小時》專題報道華佗智能醫生在基層中醫社區的應用價值，稱杭州米市巷社區衛生中心自2016年使用該系統后，中醫藥服務量大幅增長，中藥飲片和非藥物治療的服務占比從最初的不足30%提升到近50%。

從互聯網醫療平臺成長為國際領先的智能醫療平臺，微醫有這樣的自信和資本。“我是做人工智能的，在早些時候，我做語音識別合成做了將近12年。”微醫創始人廖杰遠如是說。以互聯網醫療企業的身份深度布局人工智能，微醫勢必將在行業掀起一場人工智能風暴。

從互聯網醫療到智能醫療，與其說是轉型，不如說是積累。

微醫2010年從預約掛號起步，7年來深度連接了醫院、醫生、患者和醫藥險產業等多類醫療服務供需場景，實現了醫院窗口云化、醫生診室云化、檢查檢驗云化、醫聯體云化、區域居民健康檔案云化、醫保支付結算云化，織就了國際應用規模最大的醫療云。

現在微醫正在著力實現電子病歷云化。據悉，黑龍江3800萬人口的電子病歷云化工作會在2017年年底前全部完成。

先是連接，而后是智能化，7年時間，在點點滴滴的實踐中，微醫一步步打破醫院圍墻，構建了一個智能醫療云。“云是土壤，AI是在土壤上茁壯成長的大樹。”廖杰遠說。“微醫云”的特點非常顯著，一是有數據源，二是智能傳輸。所謂云，實際上就是數據源，沒有數據源云是死的，就像天上的云，如果沒有水分不斷補充進去，云很快就散了。水分補充就是數據源，而數據源取決于數據管道的多少。微醫的數據管道是和2400多家大型公立醫院建立起來的，不僅如此，微醫還受各地政府委托，把全省的數據管道連接到云上。此外，微醫還向下連接了1萬多家基層醫療機構和1億多老百姓，這同樣是管道。數據必須是動態的，隨時變化的，因此能不能夠保證實時、動態的數據歸集是關鍵。智能醫療云平臺的前提是有沒有及時的動態數據源。

所謂智能，就是醫生或者醫院只要連接進去，云上的數據能夠輸送下來“為我所用”。正如馬化騰所說，云像自來水一樣即接即用。今天能不能做到即接即用？答案是“微醫云”可以。“基層醫生通過賬號連接上來就能做診療，就能直接給自己做教練。”廖杰遠說，微醫希望把云打造成公共的智能化引擎，把各醫院和各專科醫生的智慧通過云復制到廣闊的基層醫生身上。

廖杰遠透露，“微醫云”現在服務醫，已經開始服務藥，未來會服務險。

把就醫場景搬到家里

中國醫療保健國際交流促進會會長、中國工程院院士韓德民在會上指出，醫學人工智能最大的價值在于放大和復制專家能力，成為醫生的超級助手，賦予基層醫生“院士級”的診療能力。

“微醫云”的積累其實是兩個過程：一個是物理過程，把供應端的能力跟基層連接起來；第二個是化學過程，通過人工智能把專家的智慧、經驗復制出來，輔助基層醫生。從中可以看出，微醫的重心始終在基層。

微醫的邏輯是，中國醫療體系的升級有兩個核心點，一是要解決供應端的瓶頸，一是要解決服務獲取端、需求端的便捷性難題。云和AI是解決供應端問題的有效手段，而需求端的便捷性則要重新考量看病的場景。大醫院人滿為患，是看病難的主要表象。“如果說未來有一個可能，看病在家里，這就完全不一樣了。”

在此次大會上，微醫發布了積蓄7年之力打造的“微醫家庭醫療服務體系”。該體系以“基地+網點+終端”為架構，將微醫7年積累的線上線下醫療服務能力，利用智能健康終端輸送到個人、家庭、機構等多種醫療健康場景，為中國億萬家庭和用戶提供類似歐美國家便捷、主動、全程的家庭醫生服務。

黨的“十九大”報告提出，要加強基層醫療衛生服務體系和全科醫生隊伍建設，大力推進實施“健康中國”戰略。目前，中國全科醫生占比僅為7%，與發達國家和地區30%～50%相比差距很大。如何提升中國家庭醫生服務效率，完善服務機制，成為解決我國家庭醫療服務難題的關鍵。

作為中國領先的互聯網醫療平臺，截至2017年6月，微醫已與全國30個省份的2400多家重點醫院、26萬名醫生實現連接，建立了包含互聯網醫院、醫聯體、微醫全科中心在內的10多個區域醫療服務基地，搭建了包含社區衛生服務中心和藥診店在內的1.8萬家覆蓋全國的醫療服務網點微醫戰略投資了中國領先的智能健康終端制造商——九愛科技，聯合開發了覆蓋“家庭、移動、機構”多場景的系列智能健康終端產品，在全國率先構建起了“基地＋網點＋終端”的閉環式家庭醫療服務體系。

微醫家庭醫生為用戶建立云化健康檔案，依托可穿戴設備和智能健康終端，持續監測用戶生命體征，主動提供全程健康管理，提升用戶和家庭的健康管理水平。通過微醫健康終端，用戶一鍵即可呼叫專屬家庭醫生，對于常見病，可以直接視頻問診在線購藥、在線刷醫保；對于急重病可由家庭醫生協助預約，在服務基地便捷就診；對于疑難雜癥，還可聯通“北上廣”或海外醫院實現遠程會診一站式滿足用戶在健康管理、醫療服務、健康消費和健康保險在內的全方位服務需求。

未來，智能終端只要按一個鍵就能實現三同步：第一個同步是人同步，三秒鐘之內患者和醫生可以通過終端面對面；第二是數據同步，健康檔案、電子病歷瞬間同步給醫生；第三個是錢同步，患者在家里面就能夠刷醫保，或者使用自己的保險賬戶“它會帶來一個跨越式的改變，就是把日常的就醫和保健場景從醫療機構搬到家里，這對老人、兒童、孕婦等來說，是服務便捷性跨越式的突破。廖杰遠說道。

微醫在將醫療AI能力輸送給家庭醫生的同時，還會將醫療服務能力和醫療AI能力向全行業開放，助力政府開展家庭醫生簽約服務，幫助醫院、醫生提升醫療診治能力，攜手藥企、險企等機構打造醫健產業鏈，聯合各方共建開放的“家庭醫療服務體系”。

微醫家庭醫生為用戶建立云化健康檔案，依托可穿戴設備和智能健康終端，主動提供全程健康管理。

一方面，通過AI解決基層醫療問題，一方面微醫還把很大心血用在全科建設上，全科中心正在全國陸續建設和應用中。微醫全科由邵逸夫醫院原院長何超領銜，由教育部批準、微醫承建的全國唯一一所健康管理大學將在明年招生，該大學將專注于全科醫生的培養和基層醫生的基礎教育。

“在全科醫生體系建設過程之中，我們希望通過創新的科技手段，把家庭醫生服務和專科體系的服務送到家庭，讓老百姓在家里就能獲得必須到醫院才能獲得的常規診療。”廖杰遠說。

數據共享是關鍵

盡管火爆全球，但與會專家卻指出，人工智能在全球范圍內都遇到了一個巨大的挑戰——以大數據為基礎的匯聚問題。“我們經常講的‘大數據’，在客觀上是有的，但大數據在商業環境下很難匯聚起來，算法的對象、計算能力的發揮以及計算都遇到了挑戰。”高新民說。

大多數數據并不是集中在一個地方，比如和臨床有關的數據、研制藥物有關的數據都不能集中，集中的數據必須要解決“三異”（異構、異地、異主）問題。目前，數據都在不同的計算機系統里，這些計算機系統還沒有完全做到互操作，數據互聯互通是做不到的。此外，數據怎么用也是問題，醫療健康數據匯聚起來，不是數據越大越好，無關的數據匯聚之后也是沒有意義的。其次，匯聚起來之后，主人要知道數據到哪里去了，對他來說，數據要安全、可信、可控。第三是數據管理，數據流通之后要反饋到來源地，知道它產生了什么。

廖杰遠也指出，人工智能最大的障礙在數據的共享。政府大量投入用在推動像電子病歷共享、人口健康信息庫的共享方面，是因為必須要用這種數據源，而且是動態數據源。

怎么保證數據共享是微醫要解決的難題。微醫于2015年12月正式創立了烏鎮互聯網醫院，現在烏鎮互聯網醫院日問診量突破6.2萬人次。依托烏鎮互聯網醫院，微醫建立了以院士和各學科帶頭人為首席專家的12個遠程會診中心，同時還和全國19個省建立了互聯網醫院。這些專科聯盟和互聯網醫院，都是“微醫云”大數據。

此外，微醫還和首都醫科大學附屬北京天壇醫院（以下簡稱“天壇醫院”）、復旦大學附屬華山醫院等大型三甲醫院建立了醫聯體。如和天壇醫院合作，通過遠程診療的方式打造了輻射全國的神經學科互聯網醫聯體，目前已連接成員單位79家，遍布31個省市。醫聯體內產生的大量專科診療數據會成為“云平臺”能力的一部分，為人工智能深度學習打下基礎。

值得一提的是，在此次國際智能醫療大會上，浙江大學發起了全國首個智能醫療行業聯盟——醫學人工智能聯盟，浙江大學醫學院附屬第一醫院、浙江大學醫學院附屬第二醫院、浙江大學醫學院附屬邵逸夫醫院、浙江大學醫學院附屬婦產科醫院、浙江大學醫學院附屬兒童醫院、浙江省人民醫院、浙江省腫瘤醫院、浙江省中醫院、上海交通大學附屬兒童醫院、廣東省中醫院以及微醫云共11家單位加入聯盟。

廖杰遠介紹，聯盟由睿醫研究中心提供技術平臺，目的是幫助各大醫院的大專家把其智慧形成人工智能系統，提供給更多專科醫生和基層醫生。