一、人工智能概述

1.人工智能發(fā)展歷程

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是對(duì)人的意識(shí)和思維過程進(jìn)行模擬并系統(tǒng)應(yīng)用的一門新興科學(xué)，其發(fā)展經(jīng)歷了三次浪潮。1956年，美國(guó)Dartmouth大學(xué)舉行的聚會(huì)是人工智能正式誕生的標(biāo)志，這一時(shí)期使用機(jī)械化思考方式和邏輯學(xué)知識(shí)來解決問題，但對(duì)復(fù)雜的問題束手無策；20世紀(jì)80年代，Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BT訓(xùn)練算法的提出，使AI再次興起，出現(xiàn)了語音識(shí)別、翻譯等計(jì)劃，但遲遲未進(jìn)入人們的生活之中；2006年，Hinton提出深度學(xué)習(xí)技術(shù)，并隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和應(yīng)用，AI在各個(gè)領(lǐng)域迅速得到發(fā)展和應(yīng)用。

2.人工智能的基礎(chǔ)和要求

人工智能的核心是算法，基礎(chǔ)條件是數(shù)據(jù)及計(jì)算能力。因此，可以認(rèn)為醫(yī)療與人工智能結(jié)合的關(guān)鍵要素是“算法+有效數(shù)據(jù)+計(jì)算能力”。先進(jìn)算法能提升數(shù)據(jù)使用效率。在醫(yī)療領(lǐng)域，有效的醫(yī)療大數(shù)據(jù)是人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ)，醫(yī)療數(shù)據(jù)的有效性包括三個(gè)方面：電子化程度、標(biāo)準(zhǔn)化程度以及共享機(jī)制。電子化程度強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)和病歷的供給量；標(biāo)準(zhǔn)化程度強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)之間的可比性和通用型；共享機(jī)制強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)獲取渠道的便利性和合法性。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，我國(guó)各級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)、健康管理機(jī)構(gòu)、行政機(jī)構(gòu)、居民都已普遍了解互聯(lián)網(wǎng)并鏈接互聯(lián)網(wǎng)，給大數(shù)據(jù)的實(shí)現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。

3.醫(yī)療健康領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄艿男枨?/strong>

近年來，借助人工智能技術(shù)，開展智慧醫(yī)療成為醫(yī)療領(lǐng)域的熱點(diǎn)。2017年7月，國(guó)務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出，要建立新一代人工智能基礎(chǔ)理論體系和關(guān)鍵共性技術(shù)體系，加快培養(yǎng)聚集人工智能高端人才。同年12月，工信部印發(fā)《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2018—2020年）》，對(duì)醫(yī)療人工智能的發(fā)展做出了詳細(xì)的規(guī)劃，提出要著重在醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)等領(lǐng)域率先取得突破。2018年，國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)《關(guān)于促進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展的意見》，明確支持“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療保健”的發(fā)展，允許依托醫(yī)療機(jī)構(gòu)發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院。事實(shí)上，除了醫(yī)療影像輔助診斷對(duì)AI具有巨大的需求外，輔助診斷、輔助手術(shù)、輔助護(hù)理、輔助檢查、輔助醫(yī)院管理、輔助掛號(hào)、輔助減少計(jì)量誤差、健康管理、藥品研發(fā)等醫(yī)療健康領(lǐng)域?qū)I技術(shù)都有強(qiáng)大需求。

隨著我國(guó)人口老齡化程度不斷加深，慢性病、癌癥發(fā)病率逐年上升，以人力為主的各類衛(wèi)生資源配置不足、分布不均的困境越發(fā)突顯，AI作為一門綜合性極強(qiáng)的交叉學(xué)科，將在醫(yī)療領(lǐng)域內(nèi)得到越來越多的應(yīng)用，并將成為影響醫(yī)療行業(yè)發(fā)展的重要科技手段。

二、醫(yī)療人工智能應(yīng)用現(xiàn)狀

目前，人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域已得到了初步的應(yīng)用，主要集中在輔助影像和病理診斷、輔助護(hù)理、輔助隨訪、基層醫(yī)生助手、醫(yī)院智能管理及輔助健康管理等方面。

1.輔助影像和病理診斷

醫(yī)學(xué)影像及病理切片作為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，是AI應(yīng)用的絕佳場(chǎng)所。2015年起舉辦的CAMELYON16挑戰(zhàn)賽，比較AI和病理醫(yī)生在檢測(cè)乳腺癌患者淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移病理切片中轉(zhuǎn)移灶的潛力，結(jié)果顯示AI在診斷模擬中的表現(xiàn)優(yōu)于病理醫(yī)師。目前，人工智能輔助影像和病理診斷在國(guó)內(nèi)發(fā)展迅速，2006年我國(guó)首家獨(dú)立臨床病理診斷專業(yè)機(jī)構(gòu)——上海復(fù)旦臨床病理診斷中心成立，啟用數(shù)字病理遠(yuǎn)程會(huì)診平臺(tái)，免去患者來回奔波。2015年沸騰醫(yī)療有限公司以“E診斷醫(yī)學(xué)影像服務(wù)平臺(tái)”為核心，通過“E診斷”醫(yī)學(xué)影像技術(shù)專業(yè)輸出及專業(yè)精準(zhǔn)的遠(yuǎn)程醫(yī)學(xué)影像診療合作，實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程醫(yī)學(xué)影像信息交互的目標(biāo)。

2.輔助護(hù)理

我國(guó)臺(tái)灣醫(yī)院應(yīng)用AI產(chǎn)生護(hù)理診斷，AI建議的診斷與護(hù)士建議的診斷一致百分比高達(dá)87％。國(guó)外AI已普遍運(yùn)用于人們的日常生活護(hù)理中，日本研究機(jī)構(gòu)Riken開發(fā)的機(jī)器人Robear，能將病人從床上抬起，幫助行動(dòng)不便的病人行走、站立等；應(yīng)用AI開發(fā)的機(jī)器人能為老年及癱瘓患者提供喂飯、日常照護(hù)等服務(wù)。澳大利亞養(yǎng)老院用機(jī)器人做護(hù)工，通過給機(jī)器人輸入程序，使其可以與老年人一對(duì)一交流，消減老年人的苦悶。AI在護(hù)理領(lǐng)域的應(yīng)用，極大減輕了護(hù)理人員負(fù)擔(dān)，為患者提供了溫暖且有力的服務(wù)，是應(yīng)對(duì)老齡化社會(huì)的有力幫助。

3.輔助隨訪

隨訪是醫(yī)院常規(guī)工作的重要組成部分，然而目前的衛(wèi)生人力無法滿足所有患者的隨訪需求。AI的發(fā)展打破了長(zhǎng)期隨訪在時(shí)間和空間上的限制。2017年，海寧市中心醫(yī)院首次應(yīng)用AI智能隨訪助手，采用聲紋預(yù)測(cè)思維算法，語言識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)97.5%。2018年，上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬仁濟(jì)醫(yī)院東院日間手術(shù)病房正式上線AI隨訪助手，隨訪助手可以根據(jù)問題模板模擬醫(yī)生進(jìn)行電話隨訪，主要詢問患者出院后是否發(fā)生嘔吐、疼痛、發(fā)熱、傷口滲血感染等不良情況。隨訪助手的上線不僅大大提高了隨訪效率，還確保了隨訪信息采集的全覆蓋及準(zhǔn)確性。同時(shí)，隨訪助手可以根據(jù)不同的手術(shù)種類，制訂個(gè)性化隨訪計(jì)劃，通過終端自動(dòng)撥打患者電話，模擬人聲與患者進(jìn)行術(shù)后隨訪溝通，并有效采集患者回答的信息。隨訪結(jié)束后，醫(yī)務(wù)人員能清楚地了解每位患者的術(shù)后情況。

4.基層醫(yī)生助手

基層醫(yī)院在實(shí)現(xiàn)“健康中國(guó)”戰(zhàn)略中有著舉足輕重的作用，但目前其服務(wù)能力難以滿足廣大群眾的基本需求。AI通過學(xué)習(xí)海量的專家經(jīng)驗(yàn)和醫(yī)學(xué)知識(shí)，建立深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并在臨床中不斷完善，協(xié)助基層醫(yī)生給群眾提供高質(zhì)量的服務(wù)。2017年，科大訊飛和清華大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的“智醫(yī)助理”以超過合格線96分的成績(jī)成為全球第一個(gè)通過國(guó)家執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試綜合筆試測(cè)評(píng)的AI機(jī)器人，可以輔助基層醫(yī)生提升診療質(zhì)量和效率。2017年9月，國(guó)家在安徽省旌德縣首次開展全科醫(yī)生機(jī)器人輔助基層醫(yī)療試點(diǎn)，深受基層群眾歡迎。

5.醫(yī)院智能管理

人工智能技術(shù)在醫(yī)院的應(yīng)用，能提高醫(yī)院為患者提供正確治療方案的精準(zhǔn)性，減少了患者的不必要支出，并且能合理地為患者安排治療計(jì)劃。澳門仁伯爵綜合醫(yī)院應(yīng)用AI技術(shù)，在電子處方系統(tǒng)內(nèi)設(shè)置安全警示，確保用藥規(guī)范，防止濫用抗生素等藥物。美國(guó)IBM公司應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，自動(dòng)讀取患者電子病歷相關(guān)信息，得出輔助診斷信息，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療輔助診斷。

6.輔助健康管理

傳統(tǒng)的健康管理技術(shù)在信息的獲取、處理和應(yīng)用上相對(duì)落后，將AI應(yīng)用于健康管理，通過對(duì)健康數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集、分析和處理，評(píng)估疾病風(fēng)險(xiǎn)，給出個(gè)性化、精準(zhǔn)化的基本管理方案和后續(xù)治療方案，能有效降低疾病發(fā)病率和患病率。健康管理機(jī)構(gòu)可以通過手機(jī)APP或智能可穿戴設(shè)備，檢測(cè)用戶的血壓、血糖、心率等指標(biāo)，進(jìn)行慢性病管理。國(guó)外Welltok公司利用“CaféWell健康優(yōu)化平臺(tái)”，管理用戶健康，包括壓力管理、營(yíng)養(yǎng)控制以及糖尿病護(hù)理等，并在用戶保持健康生活習(xí)慣時(shí)給予獎(jiǎng)勵(lì)。同時(shí)，為用戶提供更靈活、全方位的健康促進(jìn)方案，包括階段性臨床護(hù)理、長(zhǎng)期保持最佳健康狀態(tài)等多個(gè)方面。

三、人工智能存在的問題和挑戰(zhàn)

目前，人工智能+健康醫(yī)療正在起步階段，要保證AI在醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用的深入發(fā)展，仍有許多亟需解決的問題和挑戰(zhàn)。

1.監(jiān)管缺失

目前，國(guó)內(nèi)尚未出臺(tái)相關(guān)法律法規(guī)對(duì)AI進(jìn)行監(jiān)管，而作為AI的基礎(chǔ)醫(yī)療大數(shù)據(jù)也沒有完善的法律條文來規(guī)范，對(duì)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)、責(zé)任規(guī)范、安全性等沒有明確的法律指示。AI在醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、準(zhǔn)入體系、評(píng)估體系尚是空白，無法對(duì)AI數(shù)據(jù)和算法進(jìn)行有效驗(yàn)證和評(píng)價(jià)，不利于監(jiān)管，阻礙了AI產(chǎn)品在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。

2.數(shù)據(jù)質(zhì)量

高質(zhì)量的醫(yī)療數(shù)據(jù)對(duì)提升AI在醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用的準(zhǔn)確性有著至關(guān)重要的作用，盡管我國(guó)醫(yī)院的數(shù)據(jù)龐大，但大部分是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，不能發(fā)揮出“大數(shù)據(jù)”挖掘的價(jià)值。由于疾病的復(fù)雜性，數(shù)據(jù)維度、特性各不相同，質(zhì)量參差不齊，如將數(shù)據(jù)細(xì)分到每種疾病，可利用的樣本量很少。同時(shí)， AI的深度學(xué)習(xí)需要使用大規(guī)模規(guī)范化數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，細(xì)微的數(shù)據(jù)誤差會(huì)對(duì)AI發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響。我國(guó)當(dāng)前醫(yī)院與醫(yī)院、院內(nèi)科系互不相連，沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的臨床結(jié)構(gòu)化病歷報(bào)告，醫(yī)生手寫病歷不規(guī)范，臨床用藥、檢查等細(xì)節(jié)缺失，患者離開醫(yī)院后失訪率較高等各種原因，造成醫(yī)療數(shù)據(jù)錯(cuò)漏、數(shù)據(jù)質(zhì)量低下。

3.倫理問題

AI產(chǎn)品做出的醫(yī)療決策是通過機(jī)器學(xué)習(xí)大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)模擬醫(yī)生做出的，大規(guī)模醫(yī)療數(shù)據(jù)在使用過程中會(huì)有泄露的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)個(gè)人隱私造成影響。決策是基于算法，而算法在分析數(shù)據(jù)過程中也會(huì)獲得類似于人類偏見的思想，導(dǎo)致出現(xiàn)算法歧視的不良后果。算法歧視將帶來一系列倫理問題，是AI不可回避的挑戰(zhàn)。

4.醫(yī)保支付

AI應(yīng)用于醫(yī)療健康領(lǐng)域，最核心的問題是誰來買單，因此醫(yī)保覆蓋是一個(gè)繞不開的話題。如果由患者自費(fèi)，那么市場(chǎng)就會(huì)縮小，AI產(chǎn)業(yè)無法向前發(fā)展，也很難證明AI在醫(yī)療領(lǐng)域的有效價(jià)值。目前，公立醫(yī)院醫(yī)保報(bào)銷壓力較大，將AI產(chǎn)品納入醫(yī)保，醫(yī)保報(bào)銷的資金壓力將會(huì)激增。同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療由于其特殊的屬性，還面臨異地結(jié)算的難題。

5.人才匱乏

目前，既懂醫(yī)療又懂AI技術(shù)的復(fù)合型、戰(zhàn)略型人才極其短缺，其中10年以上資深人才尤為缺乏。同時(shí)，醫(yī)務(wù)人員對(duì)AI的接納度不足，部分醫(yī)務(wù)人員甚至對(duì)AI抱有抵觸心理。AI技術(shù)的使用需要對(duì)醫(yī)務(wù)人員進(jìn)行專業(yè)化規(guī)范培訓(xùn)，在此背景下，建立完善的人才培養(yǎng)和人才引進(jìn)機(jī)制是重中之重。

四、討論與建議

1.加強(qiáng)行業(yè)指導(dǎo)和監(jiān)管

政府部門應(yīng)盡快出臺(tái)人工智能相關(guān)法律法規(guī)，加強(qiáng)對(duì)人工智能的監(jiān)管，通過強(qiáng)化監(jiān)管，加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)的保護(hù)，防止數(shù)據(jù)泄露導(dǎo)致居民隱私受損，甚至危害國(guó)家安全。同時(shí)，還應(yīng)建立AI在醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，保障AI產(chǎn)品的質(zhì)量。此外，政府部門應(yīng)明確AI在醫(yī)療健康領(lǐng)域的定位，明確醫(yī)生不會(huì)被AI取代，AI只是幫助醫(yī)生進(jìn)行臨床診療，方便患者獲得高質(zhì)量的醫(yī)療服務(wù)，醫(yī)生仍對(duì)診斷結(jié)果負(fù)主要責(zé)任。政府部門應(yīng)理性看待新一輪的AI浪潮，提升居民對(duì)AI的接納度，積極引導(dǎo)居民、資本和相關(guān)機(jī)構(gòu)按更加合理的速度和方向發(fā)展醫(yī)療AI。

2.加強(qiáng)核心技術(shù)人才培養(yǎng)

面對(duì)AI人才匱乏的嚴(yán)峻形勢(shì)，政府要加強(qiáng)人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)建設(shè)，培養(yǎng)AI算法和技術(shù)方面的優(yōu)秀人才。推進(jìn)“新工科”建設(shè)，形成“人工智能+X”復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式，推動(dòng)AI領(lǐng)域國(guó)家級(jí)精品在線課程建設(shè)。同時(shí)，建立人工智能學(xué)院、研究院或交叉研究中心，引導(dǎo)高校通過增量支持和存量調(diào)整，加大對(duì)人工智能領(lǐng)域核心人才的培養(yǎng)力度。在職業(yè)院校大數(shù)據(jù)、信息管理相關(guān)專業(yè)中增加人工智能相關(guān)內(nèi)容，培養(yǎng)人工智能應(yīng)用領(lǐng)域技術(shù)人才。另外，要加強(qiáng)對(duì)醫(yī)務(wù)人員使用AI的技能培訓(xùn)，保證AI產(chǎn)品能更好地服務(wù)于臨床實(shí)踐。

3.夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

IBM公司用于輔助醫(yī)生設(shè)計(jì)癌癥治療方案的AI產(chǎn)品沃森，由于使用的不是真實(shí)患者的數(shù)據(jù)訓(xùn)練沃森，沃森開出了不合適且危險(xiǎn)的治療方案?？梢姡瑪?shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量是AI競(jìng)爭(zhēng)的核心所在，目前互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)體系已初步健全，但仍存在許多虛假數(shù)據(jù)，這與脫離統(tǒng)計(jì)模型的桎梏、用全數(shù)據(jù)即真實(shí)數(shù)據(jù)直接分析的大數(shù)據(jù)初衷相悖。因此，應(yīng)打破醫(yī)療機(jī)構(gòu)、政府部門的數(shù)據(jù)壁壘，建立數(shù)據(jù)共享機(jī)制，促進(jìn)不同機(jī)構(gòu)之間、地區(qū)之間的數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)，形成真正的大數(shù)據(jù)。由于醫(yī)療健康數(shù)據(jù)種類繁多、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，應(yīng)加快醫(yī)療數(shù)據(jù)電子化、標(biāo)準(zhǔn)化的進(jìn)程，形成規(guī)范化AI數(shù)據(jù)集，夯實(shí)AI應(yīng)用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。同時(shí)，加強(qiáng)信息隱私保護(hù)建設(shè)，研究數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)，保障醫(yī)療數(shù)據(jù)可以實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地進(jìn)行流通，避免數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。

4.深度推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用

目前，我國(guó)東部地區(qū)醫(yī)療健康機(jī)構(gòu)已具備互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)，但部分中西部地區(qū)尚有欠缺，而這些地區(qū)由于經(jīng)濟(jì)水平較低、醫(yī)療水平較差，對(duì)遠(yuǎn)程醫(yī)療、人工診療助手等AI需求強(qiáng)烈，建議國(guó)家有側(cè)重地對(duì)中西部地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)給予政策傾斜，促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的全面發(fā)展。加強(qiáng)基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，引導(dǎo)優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療資源下沉至基層，實(shí)現(xiàn)資源共享，提高醫(yī)療服務(wù)水平，推動(dòng)分級(jí)診療制度。

五、小結(jié)

人工智能的記憶力和計(jì)算能力遠(yuǎn)優(yōu)于人腦，且可擴(kuò)充腦容量、延伸腦功能、增強(qiáng)腦負(fù)荷，能夠成為基層醫(yī)生的智囊、三甲醫(yī)院醫(yī)生的秘書，彌補(bǔ)衛(wèi)生人力資源不足。目前，我國(guó)人工智能尚處于起步階段，僅具有計(jì)算智能，“人工智能+醫(yī)療健康”應(yīng)用的領(lǐng)域?qū)?huì)越來越廣，尤其適合社區(qū)，通過早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療，有針對(duì)性地進(jìn)行人群健康干預(yù)，降低后續(xù)的醫(yī)療成本。在醫(yī)院管理方面，AI可簡(jiǎn)化行政管理和臨床醫(yī)療管理流程；在影像診斷領(lǐng)域，AI可快速閱讀成像，進(jìn)行分析和診斷；在醫(yī)療資源方面，AI能解決昂貴的劑量誤差問題；在診療方面，AI可為特定病種初診，進(jìn)行輔助手術(shù)?？傊?，AI將在人類生命健康全周期中發(fā)揮更大的作用，但真正用于衛(wèi)生健康的核心領(lǐng)域可能還需一個(gè)漫長(zhǎng)的過程。

作者：金春林、何達(dá)，上海市衛(wèi)生和健康發(fā)展研究中心（上海市醫(yī)學(xué)科學(xué)技術(shù)情報(bào)研究所）。

相關(guān)知識(shí)

人工智能大模型在醫(yī)療健康領(lǐng)域的深度應(yīng)用
醫(yī)療保健領(lǐng)域的人工智能: 使用案例和技術(shù)
醫(yī)療領(lǐng)域的十大人工智能應(yīng)用場(chǎng)景：重塑醫(yī)療健康的未來
流數(shù)據(jù)可視化在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用.docx
人工智能在老年醫(yī)療中的應(yīng)用探索.pptx
人工智能在減肥中的潛力與應(yīng)用
生物技術(shù)在醫(yī)藥和健康領(lǐng)域的應(yīng)用.pptx
下一個(gè)萬億級(jí)市場(chǎng)，AI在醫(yī)療大健康領(lǐng)域的應(yīng)用
智能科技賦能：可穿戴設(shè)備在醫(yī)療領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用與未來展望
醫(yī)療保健中的人工智能：改變?cè)\斷和治療

網(wǎng)址: 人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用及挑戰(zhàn) http://www.u1s5d6.cn/newsview205100.html