人工智能在醫療產業中的應用

志剛

隨著圖像識別、深度學習、神經網絡等關鍵技術的突破，人工智能技術也得到了新一輪的發展，這使得以數據密集、知識密集、腦力勞動密集為特征的醫療產業與人工智能迎來了更加密切的深度融合。而另一方面，隨著社會的進步和人們健康意識的覺醒，人口老齡化問題的不斷加劇，人們對于提升醫療技術、延長人類壽命、增強健康的需求也更加急迫。而現實社會中卻存在著醫療資源分配不均，藥物研制周期長、費用高，以及醫務人員培養成本過高等問題。對于醫療進步的現實需求極大地刺激了以人工智能技術推動醫療產業變革升級浪潮的興起。

從全球創業公司實踐的情況來看，智能醫療的具體應用包括洞察與風險管理、醫學研究、醫學影像與診斷、生活方式管理與監督、精神健康、護理、急救室與醫院管理、藥物挖掘、虛擬助理、可穿戴設備以及其他。總結來看，目前人工智能技術在醫療領域的應用主要集中在以下五個領域：

醫療機器人

機器人技術在醫療領域的應用并不少見，比如智能假肢、外骨骼和輔助設備等技術修復人類受損身體，醫療保健機器人輔助醫護人員的工作等。目前實踐中的醫療機器人主要有兩種：

一是能夠讀取人體神經信號的可穿戴型機器人，也成為“智能外骨骼”；二是能夠承擔手術或醫療保健功能的機器人，以IBM開發的達·芬奇手術系統為典型代表。

智能藥物研發

智能藥物研發是指將人工智能中的深度學習技術應用于藥物研究，通過大數據分析等技術手段快速、準確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物，達到縮短新藥研發周期、降低新藥研發成本、提高新藥研發成功率的目的。

人工智能通過計算機模擬，可以對藥物活性、安全性和副作用進行預測。借助深度學習，人工智能已在心血管藥、抗腫瘤藥和常見傳染病治療藥等多領域取得了新突破。在抗擊埃博拉病毒中智能藥物研發也發揮了重要的作用。

智能診療

智能診療就是將人工智能技術用于輔助診療中，讓計算機“學習”專家醫生的醫療知識，模擬醫生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。智能診療場景是人工智能在醫療領域最重要、也最核心的應用場景。

智能影像識別

智能醫學影像是將人工智能技術應用在醫學影像的診斷上。人工智能在醫學影像應用主要分為兩部分：一是圖像識別，應用于感知環節，其主要目的是將影像進行分析，獲取一些有意義的信息；二是深度學習，應用于學習和分析環節，通過大量的影像數據和診斷數據，不斷對神經元網絡進行深度學習訓練，促使其掌握診斷能力。

智能健康管理

智能健康管理是將人工智能技術應用到健康管理的具體場景中。目前主要集中在風險識別、虛擬護士、精神健康、在線問診、健康干預以及基于精準醫學的健康管理。

風險識別：通過獲取信息并運用人工智能技術進行分析，識別疾病發生的風險及提供降低風險的措施。

虛擬護士：收集病人的飲食習慣、鍛煉周期、服藥習慣等個人生活習慣信息，運用人工智能技術進行數據分析并評估病人整體狀態，協助規劃日常生活。

精神健康：運用人工智能技術從語言、表情、聲音等數據進行情感識別。

移動醫療：結合人工智能技術提供遠程醫療服務。

健康干預：運用AI對用戶體征數據進行分析，定制健康管理計劃。（編輯/高緯時）