人工智能與物聯網對醫療產業的影響

盧松齡

(澳門科技大學醫學院，澳門 999078)

2019年末，我國醫療衛生產業在全國GDP指標中的占比約為5%，較發達國家仍有很大的上升空間。人們生活水平持續提升，但老齡化問題日益突出，人口患病率持續增長，至居民保健意識也迅速增強，醫療衛生需求正在快速擴大。應加強醫療領域體制的深化改革，重視醫療行業企業技術開發與應用，積極推動現代醫療邁向智能化。人工智能與物聯網技術是近年來的前沿科技成果，相關技術問世后迅速在不同領域不同行業實現了快速推廣。醫療衛生領域同樣加快了應用人工智能與物聯網技術的轉型升級，探究人工智能與物聯網技術對醫療產業的影響，具有積極的應用意義。

1 人工智能與物聯網技術

1.1 人工智能

人工智能簡稱為AI，是計算機學科的一個重要分支，其通過科學技術催化了人類智能在機械層面的延伸。隨著計算機軟硬件技術、大數據及云計算等先進技術的發展，AI在機器人作業、語言或圖像識別、自然語言處理或專家系統賦能等方面的研究與實踐應用取得了顯著成就。基于AI技術的機械系統可以模擬人類思考，發揮出超越人類的智能水平，因此獲得了廣泛的推廣與應用。AI研究和應用的重點是機器學習，即利用算法讓機器解析數據并完成對真實事件的預測或決策。AI技術的未來發展應關注其底層技術優化，進一步提升關鍵技術功能。目前，可將AI關鍵技術分為7類，如表1所示。

1.2 物聯網

物聯網簡稱為IOT，也被稱為Web of Things，主要是利用有效的科學技術或裝置在連接目標對象后對全部對象信息進行采集，并與互聯網融合形成新的大型復雜網絡。物聯網主要包括傳感器及傳感技術、紅外感應器、氣體感應器、激光掃描器、RFID技術、GPS技術等具有信息感應或傳輸的技術或裝置。主要技術如圖1所示。

表1 AI關鍵技術描述Tab.1 Description of key AI technology

圖1 物聯網的主要技術Fig.1 Main technology of internet of things

物聯網可對任何一項實現互連的對象或監控過程執行數據采集功能，所采集的數據包含但不限于聲、光、電、力、熱、化學、生物、位置坐標等信息。物聯網的誕生與發展滿足了人類與物品及網絡之間的多維度互連，增強了識別和管控效果。物聯網和互聯網并不矛盾，它們是相互依存的，若離開了后者，則前者無法實現。物聯網需要建立在互聯網之上，將互聯網的用戶端進行延伸，擴展為所有物品，從而在所有物品之間打造信息交換渠道。

1.3 人工智能與物聯網的關聯性

物聯網可分成感知、網絡和應用三個層次，并在應用中體現全息感知、穩定運輸、智慧處理等特點。因此，物聯網與人工智能有一定的相通之處，兩者具有一定的關聯性。

物聯網感知層。一般是在技術應用中引入RFID技術、傳感器、GPS、二維碼、攝像頭等來感知目標對象信息，借助M2M終端設施與網絡層實現通信連接。其中，RFID技術最為常見，其基于空間耦合原理可以實現隔空信息傳輸。RIFD系統主要包括傳送裝置、接收裝置、微型處理器、天線及標簽等。人工智能的機器學習、知識獲取、自動推理、方法搜索等內容可與物聯網感知層特點相匹配，提升數據感知和搜集效率。

物聯網網絡層。該層對感知層收集識別的信息進行處理和傳遞，可形成關于物品或傳感器的龐大數據庫。網絡層使用無線通信基站進行信號傳輸，從2G到5G網絡，網絡帶寬持續增大，網絡傳輸速率也在飛速提升，大大增加了物聯網網絡層的技術優勢。在該層的體系架構中不能缺少區域性的物聯網管理中心及物聯網信息中心，其中，管理中心主要負責編碼、認證、計算等，物聯網信息中心則進一步加強信息數據庫建設，提升計算能力集的載入運行能力。該層的數據處理與傳遞與人工智能領域中的數據計算、知識處理、人工神經網絡、專家系統等技術實現了應用關聯。

物聯網應用層。該層著重考量物聯網應用的實際需求，加強物聯網的智能化應用，可持續擴大物聯網在公共安全、三農建設、城市管理、工業監測、環境監測、遠程醫療、智能交通、智慧家居等場景的智能化傳感功能的發揮。通過對不同目標對象的信息分析和處理，可針對物品功能、變化需求等制定新的服務模式，為智能化決策和控制提供技術支撐。人工智能中有關計算機視覺、語言或圖像識別等技術的研究，同樣通過算法的合理性來解析數據并對事件制定決策，因此兩者在智能化應用中都可發揮可靠的作用。

可以將人工智能與物聯網兩個領域的相關技術關聯性建立關系圖，如圖2所示。

圖2 人工智能與物聯網技術的關聯性示意圖Fig.2 Schematic diagram of the relationship between artificial intelligence and internet of things technology

2 人工智能與物聯網對醫療產業的影響

以人工智能為主導的醫療智能化應用領域不斷細分，加快了其在醫學機器人、醫用虛擬助理、醫療病理診斷、遠程輔助診療、醫學影像識別、生物醫藥智能研發、健康管理評估、疫情大數據監測等方面的智能化升級。以物聯網技術為主導的智能社區醫療服務、社區健康管理等項目正在不斷發揮社會價值，在藥品生產、藥品溯源、藥品配送、家庭醫療保障、遠程疫情監測等方面都發揮了積極作用。其中，智能社區醫療服務系統已得到開發建設，實現了成果應用，其技術框架如圖3所示。

圖3 基于物聯網技術的智能社區醫療服務應用系統技術框架Fig.3 Technical framework of intelligent community medical service application system based on internet of things technology

2.1 有效促進醫療就診流程的智能化

人工智能與物聯網技術的應用可以為居民就診帶來更多的實惠和便利。特別是針對居民就診流程，先進技術的引入將化解看病流程復雜等難題。居民通過手機等智能終端進入預約掛號流程后，可直接出現導診機器人和患者進行溝通互動，掌握患者病情后，及時結合數據庫內的醫療信息準確預判患者需要的科室并完成預約掛號。若居民要在門診就醫，醫生可借助語音識別技術與患者交流，及時錄入病歷，降低醫生的工作量，使其更專注地為患者服務。可見，AI與物聯網技術的應用使遠程醫療變得更加暢通便利，使醫患關系更加親密，大大提升了居民看病就醫效率，克服了醫療資源配置不均的難題。

2.2 科學推進現代醫學診斷的智能化

AI與物聯網技術的應用可為醫生臨床診斷提供更多的科學數據，針對性地提供可靠技術與工具支撐。如國外某醫療研究機構開發應用的智能機器人，可向臨床醫生出具有關放射學的專業建議，機器人通過機器學習及RFID等技術，根據臨床醫生需求，提供大量醫學案例，整合數據指標及臨床研究，大幅度提升了醫療質量。AI特有的智能算法若結合配置高精度傳感功能的物聯網絡，還可大大降低某些特殊病癥的誤診率。

2.3 合理驅動醫療藥物研發的智能化

醫療藥物的研發需要不斷對各種小分子化合物進行篩選、重組、分析、排除，這個過程若應用AI與物聯網技術，可大大提升各種數據的處理效率和分析準確度，增強藥物研發的智能化。如IBM的Waston機構與輝瑞藥業共同開展的新抗癌藥物研發工作，大量使用了AI機器學習、自然語言處理和認知推理等技術，在藥物生產線上使用各種傳感器及無線射頻技術，增加了物聯網應用滲透，不斷壓縮藥物臨床試驗周期，控制研發成本，提升了藥物研發的智能化。

2.4 全面發展醫療服務模式的個性化

AI與物聯網技術的應用進一步推動了個性化醫療服務模式的形成。如在物聯網智能社會醫療衛生服務中，大數據可分析總結出患者對個性化醫療護理的需求，基于AI技術和物聯網技術研究了護理機器人，彌補了個性化醫療護理的不足。社區居民病情診斷方面，AI與物聯網技術的聯合應用可幫助患者在家中自行完成身體指標數據采集，并由計算機完成健康檔案登記和整理，整理過程中，AI會對出現異常的特殊指標進行預警提示，讓醫生可以針對性地為患者提供個性化、人性化的專項治療。

3 結語

隨著人工智能與物聯網技術的不斷成熟，其對醫療產業的發展將產生積極影響。應進一步加強技術創新，避免出現醫療數據泄露等安全問題，全面提升醫療產業的核心競爭力。