人工智能在醫療領域的應用

周起如 熊俊杰 徐本安 彭超

摘要：如今我國醫療資源不足的問題也日益突出，人工智能近年來發展迅速，將人工智能應用于醫療領域，將大大改善我國的醫療供給情況，本文分析了人工智能在虛擬助理、醫療影像、輔助診斷、疾病風險預測、藥物挖掘、健康管理、醫院管理、輔助醫療平臺共8大醫療相關領域的應用。

關鍵詞：人工智能;醫療;應用

中圖分類號：TP18;R319? 文獻標識碼：A? 文章編號：1672-9129（2020）02-0025-01

Abstract：now the problem of insufficient medical resources in our country is increasingly outstanding， artificial intelligence has developed rapidly in recent years， the artificial intelligence application in the medical field， will greatly improve the medical supply situation of our country， this paper analyses the artificial intelligence in the virtual assistant， medical imaging， auxiliary diagnosis， disease risk prediction， drug mining， health management， hospital management， auxiliary medical platform 8 big medical related field application.

Key words：artificial intelligence; Medical treatment; application

1? 引言

人工智能簡單來說就是在各種環境中模擬人的機器，我國《人工智能辭典》將人工智能定義為“使計算機系統模擬人類的智能活動，完成人用智能才能完成的任務”。人工智能將實現從計算智能、感知智能向認知智能的跨越。人工智能技術的三大主要分支——專家系統、人工神經網絡、數據深度挖掘，在醫療領域所起到的作用越來越大。

醫療領域最突出的問題就是優質的醫療資源不足，隨著中國進入老齡化社會，對醫生的需求量更是有增不減，于是人們將目光投向用機器。一旦實現機器看病，醫療資源的供給量將會大量增加。所以人工智能與醫療的結合，成為人工智能最重要的落地場景之一。近年來，社會上出現了“大健康”、“醫療大數據”等概念，國家也把民生大健康至于戰略性地位，國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》，提出推廣人工智能治療新模式新手段，建立智能醫療體系;研發智能診療方案，實現智能影像識別;用人工智能開展大規模基因組識別、蛋白組學、代謝組學等研究和新藥研發。隨著人工智能與醫療的深度結合，人工智能將源源不斷的為醫療領域賦能，成為推動醫療變革的重要引擎。人工智能對于醫療健康領域中的應用已經非常廣泛，從應用場景來看主要分成了虛擬助理、醫療影像、輔助診斷、疾病風險預測、藥物挖掘、健康管理、醫院管理、輔助醫療平臺共8大領域。

2? 虛擬助理領域應用

虛擬助理主要是人工智能在主要語音電子病歷，智能導診，推薦用藥等功能上的運用。語音電子病歷通過語音識別技術無縫接入醫生診療過程中，不僅提高了填寫病歷的效率，也給了醫生更為充足的經力和時間投入到與患者的交流和疾病診斷當中。智能導診主要基于人臉識別、語音識別、遠場識別等技術，通過人機交互，執行包括掛號、科室分布和就醫流程引導、身份識別、數據分析、知識普及等功能。推薦用藥一般是使用自測用藥系統，根據患者或負責醫師提供的癥狀和程度通過后臺算法系統給出中藥西用建議。

3? 醫學影像領域應用

醫學影像，是目前人工智能在醫療領域最熱門的應用場景之一。主要運用是計算機視覺技術解決病灶識別與標注、靶區自動勾畫與自適應放療、影像三維重建等需求。人工智能與醫學影像的結合，能夠為醫生閱片和勾畫提供輔助和參考，大大節約醫生時間，提高診斷，放療以及手術的精準度。解決我國影像科/放療科醫生供給不足、誤診/漏診率較高的問題。

4? 輔助診療領域應用

凡是為醫生疾病診斷與制定治療方案提供輔助的產品，都可以是輔助診療產品。首先是醫療大數據輔助診療，基于認知計算協助醫生進行診療，比如以IBM Wastson for oncology為代表的輔助診療解決方案。其次是醫療機器人，國內目前的醫療機器人主要包括手術機器人（包括骨科手術機器人、神經外科手術機器人等）、腸胃檢查與診斷機器人（包括膠囊內窺鏡、胃鏡診斷治療輔助機器人等）、康復機器人（針對部分喪失運動能力的患者）。

5 ?疾病風險預測領域應用

疾病風險預測，主要指通過基因測序與檢測，解讀其中所包含的遺傳信息包括遺傳病信息和易感疾病信息，了解身體內部性狀，提前預測疾病發生的風險。智能疾病風險預測系統基于大數據及人工智能機器學習技術而建成。該系統從大量的特征中挖掘疾病風險因子，覆蓋了心腦血管、糖尿病、呼吸系統疾病等多種慢性病及其并發癥的預測模型，從大量體檢及電子病歷數據中自動篩選疾病風險因素，采用機器學習方法建立智能疾病預測模型。

6? 藥物挖掘領域應用

人工智能技術在藥物挖掘方面的應用主要是在藥物篩選環節，將深度學習技術應用于藥物臨床前研究，達到快速、準確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，有效解決一些藥物研發周期長，研發成本高，研發成功率低等痛點。目前主要成果體現于腫瘤藥、心血管藥、孤兒藥以及經濟欠發達地區常見傳染病藥。其中抗癌藥占到 1/3。

7? 健康管理領域應用

健康管理主要分為營養學健康管理，身體健康管理，精神健康管理三大類。營養學健康管理利用人工智能技術對食物進行識別和檢測，從而為用戶提供均衡營養，合理膳食的方案。身體健康管理利用 AI 技術分析用戶的各類身體數據，為用戶適配的健康生活建議，并通過行為干預，幫助用戶養成良好的生活習慣。精神管理主要是通過人臉識別來獲取用戶情緒，以聊天、推送音樂和視頻等多種交互方式幫助用戶調節心情。

8? 輔助醫學研究平臺領域應用

輔助醫學研究平臺是利用人工智能技術輔助科研人員進行醫學研究的技術平臺。臨床科研一般需要處理大量數據，但是我國現狀是結構化的醫療數據較少、同時醫療科研人員數據統計與分析能力有限，這時便需要一個智能平臺幫助醫生對醫療數據進行統計收集和處理分析。隨著近年來基因測序的興起，也有不少針對基因數據進行分析的輔助醫療平臺得以創立。

結語：因為有著巨大的市場需求與多元化的業務方向，醫療人工智能有著很豐富的發展機會，未來也將會形成一個圍繞著人工智能+醫療的新生的產業生態。醫療人工智能的出現開創了與醫療相關產業鏈的新模式，除了從根本上解決醫療產業供給側短缺這一大痛點，也創造并延伸出新的市場需求，在新的醫療產業鏈模式之上必將為更多的企業帶來突破點和新機遇。

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作者簡介：周起如（1989.10-），女，漢，安徽，碩士，無，深圳市賽為智能股份有限公司，人工智能。