李丹
摘要:隨著人工智能技術的廣泛應用,以醫院為主的醫療機構已經成為前沿人工智能技術的重要應用場景。人工智能醫療的應用以其精準性、高效性、便捷性以及彌補人工的不可及性等眾多優點,在院前診斷、院中治療、護理康復、臨床科研等醫療核心領域盡顯其能。人工智能醫療技術在醫學臨床上的應用,將推動醫學臨床生產力的解放。但在人工智能給人類帶來更優質和高效的醫療服務的同時,也帶來了許多法律上的問題,這給現行法律規制提出了一系列挑戰,亟待解決。要實現人工智能醫療的健康理性發展,未來應當對其進行更深層和廣泛的法律規制。加強法治化建設,才能盡可能地規避法律風險,讓人工智能醫療真正造福國民健康。
關鍵詞:人工智能技術;醫療領域;應用
引言
互聯網相關技術在人們的日常生活中已經發揮了重要的作用,但是隨之而來的網絡安全問題也引起人們的廣泛關注。雖然人工智能技術還沒有發展成熟,但是其在安全領域上的應用也已經獲得了出色的表現,相關技術人員應針對發展中的問題進行深入研究與探索,提高人工智能技術在安全領域中的實效性,進而保障廣大民眾的隱私與財產安全。
1當前人工智能技術對醫療領域的影響
人工智能技術在醫療領域的應用有著很長的歷史,提供了從大量醫療樣本中自動提取統計特征、基于規則驅動和數據驅動的分析研判等能力。早期,以專家系統為代表,通過構建機器學習系統所需要的領域專業知識和通過人類工程來設計特征,將輸入的原始數據轉換成學習算法,從而實現針對特種疾病模式識別的合適表征;現今,基于深度學習的人工智能技術成為主流,輸入原始數據后可以“自學習”得到模式識別所需的多層次表征,這些層次包含大量非線性運算并按順序排列,實現處理結果的逐層傳遞(一個層次的表征輸出傳遞到下一個層次作為輸入),最終轉換生成更加抽象的表征。此外,深度學習算法能夠靈活地接受異構數據形式輸入,貼合醫療數據特性,因此成為當前醫療人工智能技術點的主流方法。當前,人工智能技術在醫療領域的影響可以從人工智能技術對臨床醫生的影響、人工智能技術對病患的影響、人工智能技術對醫療信息系統的影響這三個維度考慮。
1.1對臨床醫生的影響
人工智能技術對臨床醫生在執行疾病研判和醫療方案生成過程中的輔助決策作用,突出體現在對醫療影像(如醫療掃描結果、視網膜圖像、內窺鏡成像、面部/體貌特征表等)的準確快速解讀與研判方面,其次體現在面向文本(如電子病歷和醫療知識圖譜等)的醫療知識管理與推理方面,這一現象符合深度學習技術在視頻圖像處理領域和文本處理領域中不同成熟度的客觀規律。
1.2對病患的影響
通過智能可穿戴設備(如生物傳感器等)、智能手機應用以及遠程即時醫養模式,病患能夠及時感知自身多模態健康狀況并與醫生實現互動(如遠程病例分析等),進而提高健康管理水平以及健康狀況異常情況下的應激彈性,讓患者將自身的醫療保障管理主動權“掌握在自己手中”。
1.3對醫療信息系統的影響
這里所指的醫療信息系統既包括傳統醫院出/就診管理信息系統、病患信息管理系統、藥物管理系統、醫用物資管理系統等,也包括新近研發的基于人工智能技術的智能電子病歷系統以及智能移動終端APP等。一方面通過改善工作流提升了工作速率,另一方面通過這些系統內嵌的統計分析與自動歸類功能模塊,可以及時提供不易觀察到的規律性信息,很大程度上降低了發生醫學錯誤的幾率。
3人工智能在醫療領域中的應用
3.1人工智能醫療在院前管理中的應用
人工智能運用于院前管理的主要目的是提高國民的整體健康水平和社會公共衛生安全,避免大病或大規模疾病的發生,達到對個人或某一群體健康行業的精準把握,即通過采取院前管理來達到“治未病”的目的。目前,互聯網技術和人工智能應用的快速發展,運用搜索大數據已經能夠做出非常準確的流感預測。
3.2人工智能醫療在院中診斷治療中的應用
“看病難、看病貴”問題是目前國家醫療體制的最大弊病,也是全球范圍內的民生問題。根據世界衛生組織估計數據,全球約有430萬醫生和護士的缺口。這種欠缺在發展中國家表現得尤為明顯,發達國家也面臨醫療費用日益高昂的挑戰。醫療資源缺乏帶來的最直接影響體現在患者可以得到的診療時間。目前,沃森的腫瘤解決方案已經進入中國30余家醫院,運用于臨床診斷過程。為外科手術領域帶來巨大突破的達芬奇機器人手術系統融合了先進的太空遙控機器手臂技術,外科醫生可以遠離手術臺實施微創心臟搭橋手術和前列腺癌的治療手術。除了達芬奇系統之外,許多人工智能醫療公司在各個方面推出了手術機器人,例如,在手術中進行輔助麻醉管理,包括方案選擇和術中評估等方面。
2.3人工智能醫療在院后護理康復中的應用
隨著國家老齡化問題的加重和慢性病患者的劇增,失能老人和殘疾人的護理存在巨大的市場需求。人工智能在護理康復方面的運用對于提高病患的基本生活水平、減輕病患家屬和醫護人員的工作強度有著巨大幫助。現代新興的智能傳感技術、云計算技術、人機交互技術的發展給護理康復產業帶來了革命性的契機。
2.4人工智能醫療在臨床科研中的應用
臨床醫學科研是指在專業理論的指導下,以診斷、治療、預后、病因和預防為主要研究內容,圍繞人類身心健康對尚未研究或尚未深入研究的事物進行探討,目的在于揭示事物矛盾的內部聯系與客觀規律,比較正確地回答和解決所提出的新觀點、新技術,進而達到保障人類健康和促進社會整體進步的目的。臨床科研的研究對象復雜、專業性較強、內容廣泛、涉及學科眾多,造成臨床試驗和藥物研發的項目回報周期較長、投資巨大,科研成果成功率低。海量數據、復雜數據結構和人工專家處理的有限精力是產生上述問題的最主要原因。通過人工智能,運用大數據和云計算等技術,利用數據分析手段幫助醫學研究者在臨床科研上更加高效地處理數據整理和建模分析等,從而增加臨床試驗成功的概率,降低臨床科研的成本。
結語
人工智能發揮了巨大的作用,也使我們進一步認識到了人工智能技術對智慧醫療不可或缺的作用。人工智能技術將快速、準確和低成本地治理和處理大規模數據,機器將有能力實現人類無法看到或做到的事情。毫無疑問,這將成為未來基于數據驅動、基于人工智能加持的高性能醫學的基礎。由此次新冠肺炎疫情診療過程對人工智能技術的需求不難看出,輔助診斷、快速測試、智能化設備、精準測溫與目標識別等均是未來人工智能賦能智慧醫療的優先發展方向。參考文獻
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