人工智能賦能健康養老產業發展探析

胡紅亮，蔡 凱

(1 中國科學技術信息研究所，北京 100038，hhliang@istic.ac.cn；2 科學技術文獻出版社，北京 100038)

2016年3月，在一場特殊的圍棋比賽中，AlphaGo戰勝了世界冠軍圍棋手李世石，“人工智能”成為科技熱詞。近年來，人工智能的研究與應用引領科技發展浪潮，引起全社會廣泛關注。當前人工智能應用主要在大數據、深度學習和計算能的研究與應用力這三個方面有所突破，而大數據正是各方面發展的基石。所以在“互聯網+”促成各個產業的信息化、數據化后，人工智能呈現的不僅是單純的技術飛躍式發展，更重要的是影響日常生活中的很多方面，對某些傳統產業產生巨大的，甚至是顛覆性的影響。

健康是人全面發展的基礎和必要條件。養老問題則是當前我國最重要的社會熱點之一。健康養老產業屬于綜合性產業，為其提供信息、數據、知識、服務、文化、人財物等支持的行業和機構都包括在內?？叼B產業覆蓋面廣、產業鏈長，服務內容多樣化，是現代服務業的重要一環，為社會經濟發展提供巨大動力，一頭連接民生福祉，一頭連接產業發展，是我國新興的戰略性支柱產業。從2013年開始，國務院先后出臺了《關于加快發展養老服務業的若干意見》《關于促進健康服務業發展的若干意見》《關于加快推進健康與養老服務工程建設的通知》和《智慧健康養老產業發展行動計劃(2017-2020年)》等指導性文件，從頂層設計上對健康養老產業進行戰略布局，優化產業發展的政策環境，為產業發展帶來機遇。2016年，國務院提出“健康中國2030”戰略，健康產業提升至國家戰略層面，并且《“健康中國2030”規劃綱要》設立明確目標：到2020年，健康服務業總規模超8萬億，到2030年達16萬億?？叼B產業將迎來空前的發展機遇。

十九大報告提出，中國特色社會主義進入新時代，我國社會主要矛盾已經轉化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾。健康養老產業發展也存在這樣的問題，發展不完備的健康養老產業不能完全滿足人們對于康養產業服務提出的個性化多樣化的需求，健康養老產業急需新理論和新技術支撐，實現新舊動能轉換。本文首先分析人工智能賦能健康養老產業發展過程中將會面臨的挑戰和機遇，對目前已應用的人工智能賦能健康養老產業發展場景進行歸納，并對未來人工智能賦能健康養老產業發展的趨勢進行總結。

1 健康養老產業發展挑戰重重

1.1 中國社會人口老齡化加劇

按照國際通行標準，60歲以上老年人口比例一旦超過10%，就進入老齡化社會。根據國家統計局發布的最新人口數據，截至2018年底，中國60周歲及以上人口規模已達24949萬人，占總人口的17.9%。預計到2050年前后，老年人口占比將達34.9%，占世界老年人口的四分之一，比世界發達國家的老齡人口還要多出約6700萬人。中國已經進入老齡化社會，老年人口是健康養老產業的主要服務人群，日益加重的老齡化負擔對健康養老產業提供的服務水平也提出新的更高要求。

1.2 老年患病人群不斷增加

隨著老齡人口與日俱增，慢性病成為影響老年人群健康的關鍵問題。根據世界衛生組織和國家衛健委等機構共同發布的中國醫改聯合研究報告指出，中國慢性病患者規模已超過2.7億人，血管相關慢性疾病、糖尿病、呼吸系統慢性疾病和癌癥等慢性非傳染性疾病導致的死亡人數接近總死亡人數的90%，導致的疾病負擔占疾病總負擔的七成以上。老年人規模有2.22億，患有慢性病的老年人占68%，而且很多老年人患兩種及以上的慢性病，已故老人中91.2%死于慢性病。老年癡呆患者700多萬，約占全世界總病例的四分之一。失能和部分失能老人近4000萬，完全失能老年人近1000萬人，預計2050年失能老人將達到9750萬。此外，30%以上的老人患有不同程度的心理疾病。老年患病人群的不斷增加同樣也對健康養老產業發展提出巨大挑戰。

1.3 醫療基礎設施供應不足

老年人患心腦血管疾病、癌癥、帕金森等慢性病較多，對康復護理的需求巨大。目前我國康復醫療發展水平低下，康復醫院數量少、康復醫療床位少、用于康復治療的設備很少而且技術較為落后，尚未形成系統化的康復服務體系。根據已公布的相關數據，我國康復醫院大多位于城市，2017年城市康復醫院數量為339個，農村康復醫院數量156個。全國600多個城市中多半沒有康復?？漆t院，而康復科的床位數也存在較大缺口。據民政部統計數據顯示，2017年全國有養老服務機構15.5萬個，同比增長10.7%，登記在冊的養老服務機構2.9萬個。伴隨養老服務機構和軟硬件設施增多，每千名老人擁有的床位數整體有上升趨勢，但仍不能滿足日益增長的養老需求。

1.4 醫療資源供需矛盾加深

根據國家衛健委公布的《2018年我國衛生健康事業發展統計公報》，截至2018年末，全國衛生人員規模為1230萬人，每千人口執業(助理)醫師2.59人，每千人口注冊護士2.94人，每萬人口全科醫生2.22人，每萬人口專業公共衛生機構人員6.34人[1]。但目前大眾對醫療健康相關供給需求與日俱增，醫療資源供給仍然短缺。盡管近些年來政府大力支持基層和社區的衛生服務體系構建，而且大醫院床位數也在不斷增加，但基層和社區服務設施利用率低、效率不高、患者往大醫院扎堆的現象還普遍存在。其實有幾乎一半的患者所患的常見病、慢性病完全可以在基層和社區醫療機構完成康復治療；但患者對基層醫療機構不信任，加上基礎醫學常識欠缺等原因，而且沒有實施嚴格規范的轉診制度，直接增加醫療成本。

1.5 公共健康醫療數據共享不足

當前我國健康醫療數據共享有了初步發展，全國已有近一半省份建成省級區域衛生信息平臺，為居民建立了電子健康檔案。近三分之一城市及區縣也建設了區域衛生信息平臺。各區域衛生信息平臺匯集了大量居民健康檔案數據和臨床診療數據，構成了區域內健康醫療大數據中心，醫療信息系統獨立及信息標準化問題已部分解決，但海量健康醫療大數據仍然沒有得到共享與實際應用，形成數據孤島，沒有大數據分析作為基礎資源庫，就無法保障人工智能在康養產業的深度融合。雖然我國目前醫療健康數據總量已經較大，但大多數缺乏標準化、結構化，質量較差，難以被利用[2]。而且，數據還不能只是在政府公共部門存儲和流動，還應該探索推進更加多元的服務力量接入健康信息平臺。

2 人工智能為健康養老產業發展提供機遇

2.1 政策：從戰略規劃層面提出政策支持和發展要求

十九大報告中提出，人民健康是民族昌盛和國家富強的重要標志，需要從政策頂層設計出發，為人民群眾提供全生命周期健康服務，保障人民群眾健康。在發展過程中注重醫養結合，形成產業集群。國家出臺了一系列健康產業相關政策，如表1所示。這說明健康產業發展已上升至國家戰略層面。人民健康問題成為關注焦點，實施疾病預防和健康促進成為未來一段時間的重點工作，以落實預防為主的人民健康制度體系即將建立，衛生健康工作由以治病為中心向以健康為中心轉變。

表1 國家圍繞“健康中國”出臺的相關政策

在人工智能產業的戰略與政策規劃方面，國家已經越來越重視到人工智能作為一項新興先進技術，能為社會各個領域提供轉型升級動能，助力傳統產業新舊動能轉換，提升產業發展效率，是互聯網時代引領各大產業發展的新標桿。所以將人工智能產業建設紛紛列入各類科技創新發展規劃中，以期實現人工智能與傳統產業相互融合，共同發展，部分政策與相關內容如表2所示。

表2 國家在人工智能發展方面的部分政策

近幾年，國家對于健康與養老領域也提出明確的人工智能發展要求，包括對技術研發的支持政策，提出健康醫療大數據、智能健康管理、智能養老社區等具體應用，部分政策與相關內容如表3所示。

表3 國家在康養產業應用人工智能技術方面的部分政策

2.2 經濟：產業規模不斷擴張，備受資本市場青睞

根據國家衛健委發布的統計數據，2017年我國居民人均預期壽命為76.7歲，2018年已經提高到77.0歲。隨著我國老年人口規模的不斷增加，經濟發展和生活水平的日益提升，老百姓越來越關注身心健康，越來越多的人愿意對自己的健康進行投資?？叼B產業市場潛力巨大，發展前景廣闊，龐大且不斷增長的老年人口規模促成巨大的消費市場。我國老年產業的規模到2020年將達到8萬億，而到2030年將攀升至22萬億，對GDP拉動分別達到6%和8%，將成為名副其實的國家經濟支撐產業。另外，根據中國電子信息產業發展研究院統計數據，2017年我國人工智能市場規模為216.9億元，比2016年增長52.8%，增長速度快于全球平均水平，2020年有望超過700億元[3]。其中在全球人工智能應用最前列的是醫療健康，占比高達40%。在資本投資方面，人工智能康養產業的投資態勢也十分可觀。中國2012年至2018年健康領域人工智能私募股權投資頻數大體呈逐年增加的趨勢，2017年更是多達50次。大健康產業越來越受到資本市場的青睞[4]。

2.3 社會：需求強烈，醫療健康支付水平提高

由于醫療資源供給不足、醫療資源浪費嚴重、產業結構不夠健全、健康大數據利用不足等健康養老社會問題嚴重，人口老齡化所導致的慢病保健、健康管理和老年人群的照看護理需要更多資源和服務，迫切需要發展新興健康管理技術和平臺。一些地方公共基礎設施薄弱，導致良好的康養資源優勢尚未轉化為產品優勢，更未轉化為經濟優勢?？叼B服務產品各個環節并沒有緊扣起來，產業鏈較為松散，上下游產業間未有效銜接，形成產業鏈?？叼B服務急需大數據、人工智能等高新技術為產業增效，健康養老產業對人工智能技術的賦能需求強烈。同時，社會大眾醫療健康支付水平也有所提高。2013年以來，我國城鄉居民人均醫療保健支出逐漸增長。我國居民醫療支付能力不斷提升，為人工智能+健康養老產業發展提供良好的社會生態。

2.4 技術：“互聯網+”奠定大數據基礎，人工智能加速應用成熟

人工智能技術主要基于大數據和機器學習，數據的質量與數量是其發展速度與應用深度的基礎[5]。“互聯網+”潮流推動了傳統產業的信息化和數據化，為人工智能發展積淀大數據基礎。大數據技術伴隨著互聯網的普及、移動互聯網的興起、個性化智能終端的推廣、物聯網的技術升級和應用落地，對人工智能發展的促進作用日益凸顯，極大地提高了人工智能訓練數據集的質量和數量，而且對數據存儲及后續數據管理也起到重要作用。與此同時，云計算技術的興起，大大提高了計算能力，解決了人工智能發展的瓶頸。云計算有虛擬化、動態化、可擴展的優勢，云計算技術的不斷成熟，極大地推動了數據處理規模和運算速度的提高[6]。在大數據技術和計算能力有了很好的發展基礎上，深度學習也迎來發展熱潮，由于深度學習算法顛覆了其他算法的設計思路，在人工智能的算法應用上具有絕對優勢，其受人類大腦神經結構啟發，推動了人工智能技術應用進一步成熟[7]。

3 人工智能賦能健康養老產業發展場景

賦能，從字面理解來看，就是為某一主體賦予某種能力[8]。為某個產業賦能就是對產業鏈供給側進行改革，實現產業降本增效、轉型升級。一方面人工智能賦能就是利用人工智能技術對已有場景的智能化升級與改造，利用人工智能技術實現了“有中生新”，使得原有產業形態向智能化轉變；另一方面則是人工智能技術的進步催生諸多新的應用場景，從而衍生出新的產業形態，實現了“無中生有”[9]。在政策、經濟、社會和技術條件相對成熟的條件下，人工智能賦能健康養老產業是大勢所趨，人工智能在健康養老產業的廣泛應用，將催生出健康養老新技術、新模式、新場景、新業態[10]。在互聯網+健康養老的基礎上實現新一輪產業轉型升級。

從最初的智能可穿戴設備動態監測體征數據，到智能服務機器人等逐漸進入消費市場，運動監測、營養量化、睡眠檢測等生活健康數據已與基因檢測、專業體檢等醫療檢測數據相結合。健康數據采集與智能分析，使得醫療健康主戰場轉移至慢病預防和健康管理問題上，醫療、健康以及養老等需求逐步融合，智能大健康產業雛形初步形成?？v觀人工智能賦能健康養老產業應用場景，主要可分為醫、康、養三個方面。醫療方面的應用主要有虛擬助理、輔助診療等，健康方面的應用主要有健康管理、疾病風險預測等，養護方面的應用主要有護理機器人、智慧康養社區等形態。

3.1 虛擬助理

利用智能語音技術，如語音識別、合成和聲紋識別，通過自然語言處理和深度學習算法，可以實現人機交互，打造健康醫療服務的虛擬助理。例如語音電子病歷是通過語音識別技術、以醫學知識庫作為知識系統支撐的語音對話系統。以脫敏病歷數據為基礎，在臨床使用中不斷訓練模型，優化算法，提供語音電子病歷產品。智能導診助理基于人臉識別、語音識別等技術，通過人機交互的方式，可提供身份識別、在線掛號、科室導覽、就醫引導、數據分析、健康知識科普等服務。智能問診助理通過語音交互獲取患者的基本信息、主訴、既往史、家庭史和過敏史等信息，系統可進行簡單的疾病類型診斷和分診，以減少醫生與患者的詢問內容，縮短問診時間。例如，科大訊飛“智醫助理”是首個通過國家醫師資格考試測評的機器人，能實現全流程服務的智能化就醫。

3.2 輔助診療

當前，人工智能輔助診療主要應用在臨床決策支持系統和醫學影像兩個方面。臨床決策支持系統基于權威醫學知識庫，為醫生診斷提供底層知識支撐，通過詢證醫學原理構建輔助診療決策系統，為臨床診療提供決策支持。醫學影像曾經只是單純的輔助檢查手段，在人工智能的支撐下，已逐漸發展成為最重要，也相對成熟的臨床診斷和鑒別診斷工具。人工智能通過影像分類、目標檢測、圖像分割與檢索等方式，實現病灶識別與標注、靶區自動勾畫與自適應放療和影像三維重建等功能，應用于疾病早期篩查、診斷和輔助治療[11]。通過圖像識別技術將影像結果數據結構化后進行分析，獲取具有特征點的相關標記信息，繼而通過深度學習算法智能分析，通過大量標記完成的影像數據和診斷數據，不斷對算法模型進行訓練，促使其掌握“診斷”的能力。在人工智能的輔助下，相關疾病的早期篩查取得巨大進展。例如，騰訊覓影食管癌早期篩查，發現準確率高達90%，早期肺癌的識別正確率達到85%以上，良性肺結節的識別正確率超過84%，直徑大于3毫米小于10毫米的微小結節識別率超過95%。

3.3 疾病風險預測和健康管理

疾病風險預測和健康管理是以健康數據、醫學知識和信息技術為基礎，建立的全生命周期和個性化的智能服務，通過風險預判、健康干預等方式幫助人群建立健康的生活方式，減少患病風險。對于易患病人群，則通過一系列干預方案恢復健康，多用于慢性病管理。通過匯總醫療數據、體檢數據、基因檢測數據、生活方式數據、可穿戴設備數據等智能評估健康狀態，建立動態健康檔案，評估健康風險，并為干預管理和干預效果評估提供支撐。在日常生活中通常是結合智能穿戴設備等硬件采集數據，利用人工智能技術分析用戶健康水平，并進行干預。如利用動態血糖監測系統(CGM)，應用于遠程云健康服務，可通過手機實時72小時不間斷監護血糖變化，并通過云平臺向用戶提供個性化的血糖管理方案。

3.4 智能護理

居家養老是我國比較普遍的養老方式。人工智能技術可幫助實現居家養老中病情變化預測、運動康復支持、體態檢測等服務。目前已有大量成熟的產品。例如，國內神思電子技術研發團隊利用計算機視覺技術可以監控老人在家的體態，可以判斷老人是否摔倒，是否在行走等。國外研究人員研發了一種可以用表情控制的智能輪椅，通過計算機視覺和深度學習技術，智能識別使用者表情，為行動不方便的老人帶來方便。而對居家養老的患慢性病老人，可以通過遠程監測控制突發事件。國外有學者通過智能硬件和系統收集慢性阻塞性肺疾病患呼吸狀態信息，如呼吸聲音，可以實現遠程監測，在疾病加重期發病前四天進行預測。

3.5 智慧康養社區

社區是介于家庭和機構的場景，社區養老既擁有家庭養老的便捷性，又具有機構養老的專業性。通過建立適合區域的醫養服務標準及評價體系，推進社區建立養老、康復、護理、醫療一體化的智能醫療健康服務體系，形成完整的基于大數據、云計算和人工智能的普惠智能醫療健康服務模式解決方案，進行連續性健康風險因素控制、行為干預、疾病改善與健康服務的產品生態體系。數據驅動的疾病預測預警、慢病管控、健康知識、體能評價、個性化護理、營養平衡方案等服務，可以說，智慧康養社區的建設是人工智能應用在健康養老產業上的集中體現。

4 人工智能賦能健康養老產業的未來

人工智能賦能健康養老產業發展不僅體現在解決了諸多傳統方式不能解決的問題，更重要的是促進健康養老產業向智能大健康產業邁進，智能大健康產業逐步形成，產品形態日益豐富，參與主體更加多元，不僅包含醫院、體檢機構、制藥企業、生物技術企業等傳統醫療服務機構，還包括健康管理、養老機構、保險公司、人工智能技術支持企業、硬件生產商、軟件開發平臺等相關機構。而且，市場需求廣闊，人工智能在健康養老產業應用場景更加多元，產品結構更加豐富，新應用產品數量會爆發式增長。智慧康養綜合平臺建設將是未來人工智能賦能康養產業發展的集中體現。運用大數據、人工智能、移動互聯網、云計算和物聯網等技術，開展智能化居家和社區養老服務，共同推進養老、醫療、健康、生活服務融合發展。但在技術研發和產品論證過程中應注意法律與道德倫理挑戰、公民健康信息和患者隱私保護、健康大數據質量以及新產品新應用的可接受度這些敏感問題，促進健康養老領域的人工智能應用不斷優化與發展。