AI走進(jìn)醫(yī)療，幫助醫(yī)生決策

人工智能（AI）技術(shù)已經(jīng)深入到我們的生活中，出行、消費(fèi)、娛樂(lè)、科研都離不開(kāi)它。你或許沒(méi)有注意到，AI技術(shù)也走進(jìn)了醫(yī)療，它可以幫助醫(yī)生快速?zèng)Q策，甚至可以讓新藥研發(fā)的速度提升一倍。首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京天壇醫(yī)院院長(zhǎng)王擁軍詳細(xì)介紹了AI技術(shù)在臨床的應(yīng)用。

AI與醫(yī)學(xué)的淵源

1956年，在美國(guó)達(dá)特茅斯學(xué)院由約翰· 麥卡錫、馬文·李閔斯基、克勞德·艾爾伍德·香農(nóng)、納撒尼爾·羅徹斯特4位學(xué)者發(fā)起舉行的“AI夏季研討會(huì)”，指出AI研究目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)能模擬人類(lèi)的機(jī)器，該機(jī)器能使用語(yǔ)言，有理解能力，能夠完成人類(lèi)才能完成的任務(wù)，并不斷提高機(jī)器自身。這一概念發(fā)展至今已有65年的時(shí)間。

“看到對(duì)AI的定義就不難發(fā)現(xiàn)，AI與腦科學(xué)、臨床神經(jīng)科學(xué)是緊密聯(lián)系在一起的，AI網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)也在模仿人類(lèi)的大腦，終極AI是實(shí)現(xiàn)類(lèi)腦計(jì)算?！蓖鯎碥娬f(shuō)。

在AI剛剛出現(xiàn)時(shí)，它就已經(jīng)被應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，最早的應(yīng)用方式是電子病歷。到2010年后，AI被用來(lái)處理基因組大數(shù)據(jù)，并能夠在電子病歷上實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言識(shí)別。

王擁軍介紹，從2019年開(kāi)始，AI技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用更上一層樓，用來(lái)尋找新藥靶點(diǎn)和藥物研發(fā)。

2020年，Nature Medicine雜志發(fā)表了兩個(gè)重要指南，旨在讓AI進(jìn)入臨床應(yīng)用有依據(jù)，是推動(dòng)AI應(yīng)用于臨床的兩個(gè)重要的綱領(lǐng)性文件。

AI讓腦卒中病人不再受搶救黃金期限制

AI是醫(yī)生的好幫手，它的出現(xiàn)，改變了腦卒中患者的救助模式。

眾所周知，腦卒中發(fā)生時(shí)，需在黃金時(shí)間內(nèi)實(shí)施救助——4.5小時(shí)內(nèi)靜脈溶栓和6小時(shí)內(nèi)機(jī)械取栓，一旦超過(guò)這個(gè)時(shí)間，很容易發(fā)生致殘甚至死亡。

王擁軍說(shuō)：“腦卒中發(fā)生之后，大腦中動(dòng)脈主干閉塞后中間有個(gè)核心壞死區(qū)，外面有一圈缺血，但是還沒(méi)有壞死，這個(gè)時(shí)候是醫(yī)生救治的窗口期。正常情況下，每100克腦組織每分鐘流經(jīng)血液約100毫升，當(dāng)降到20毫升時(shí)，細(xì)胞膜里鈉鉀離子的內(nèi)外交換就會(huì)停止，低于10毫升時(shí)細(xì)胞膜開(kāi)始破裂，我們將10至20毫升血流量期稱(chēng)為半暗帶，為醫(yī)生施救提供了窗口。”

早在20世紀(jì)80年代，識(shí)別半暗帶是個(gè)難題，沒(méi)有智能手段，只能靠醫(yī)生看片子識(shí)別，影響了急救的速度。有了AI技術(shù)，徹底改變了這種傳統(tǒng)方式，不僅能更好識(shí)別半暗帶，也無(wú)需考慮搶救時(shí)間窗口了。

“現(xiàn)在有了智能識(shí)別方式，無(wú)論發(fā)病多長(zhǎng)時(shí)間，只要發(fā)現(xiàn)有半暗帶，都是可以治療的，所以說(shuō)，AI改變了臨床的決策方式。”王擁軍說(shuō)，“目前，這些設(shè)備大多是國(guó)外的技術(shù)，考慮到數(shù)據(jù)安全問(wèn)題，我們?nèi)ツ晖瓿闪酥袊?guó)原創(chuàng)的開(kāi)發(fā)iStroke CTP，將這套設(shè)備安裝在CT機(jī)器上，使其擁有了AI末端。有了它，不僅改變了整個(gè)醫(yī)療流程，也不用一定要搞清楚病人的發(fā)病時(shí)間了。”

藥物研發(fā)從知識(shí)驅(qū)動(dòng)走向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

藥物研發(fā)是一項(xiàng)難度系數(shù)非常高的科研攻關(guān)，每個(gè)新藥從開(kāi)始研發(fā)到上市應(yīng)用都要?dú)v經(jīng)十幾年甚至幾十年的歷程，而AI的出現(xiàn)加快了這一進(jìn)程。

“2015年之前，我們的藥物研發(fā)模式是傳統(tǒng)模式，大致流程是識(shí)別疾病靶點(diǎn)之后再在動(dòng)物的細(xì)胞模型、器官模型、動(dòng)物模型上展開(kāi)實(shí)驗(yàn)，進(jìn)而開(kāi)展臨床試驗(yàn)，這個(gè)過(guò)程要經(jīng)歷十幾年的時(shí)間。2015年后，AI開(kāi)始應(yīng)用到藥物研發(fā)，顛覆了整個(gè)研發(fā)流程。我們將影像數(shù)據(jù)、組學(xué)數(shù)據(jù)、臨床數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)交互在一起，形成大數(shù)據(jù)，利用AI來(lái)尋找這些數(shù)據(jù)之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，進(jìn)而來(lái)制造創(chuàng)新藥物、創(chuàng)新試劑?！?/p>

這一流程的轉(zhuǎn)變，也說(shuō)明了藥物研發(fā)模式從知識(shí)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)換成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。王擁軍說(shuō)：“臨床大數(shù)據(jù)和多組學(xué)的逆向藥物研發(fā)模式簡(jiǎn)稱(chēng)BBB模式，其將知識(shí)驅(qū)動(dòng)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)結(jié)合在一起，成藥性能提高100倍，研發(fā)時(shí)間將縮短一半，這就是AI帶給我們的新變化?！?/p>

除此之外，AI還被應(yīng)用在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的多個(gè)方面，比如達(dá)芬奇手術(shù)機(jī)器人的使用，在日本還有AI陪護(hù)設(shè)備、查房機(jī)器人等，通過(guò)機(jī)器工作提高效率，減少對(duì)醫(yī)生的潛在依賴(lài)。

王擁軍說(shuō)：“AI在臨床神經(jīng)科學(xué)方面發(fā)展很快，原因之一就是我們把AI做成了我們的伙伴，讓臨床醫(yī)生能更早、更順利地使用AI技術(shù)，也為病人帶來(lái)利好?！?/p>