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人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域中的應(yīng)用

來(lái)源:泰然健康網(wǎng) 時(shí)間:2024年12月02日 08:19

  隨著漸趨成熟的AI(人工智能)技術(shù)向各行各業(yè)進(jìn)行“AI+”式的轉(zhuǎn)變,“AI+醫(yī)療”作為能夠產(chǎn)生劃時(shí)代變革,且直接關(guān)乎人類(lèi)福祉的領(lǐng)域,自然而然成為許多巨頭的關(guān)注點(diǎn)。雖然談及當(dāng)前“AI+醫(yī)療“的具體應(yīng)用,主要集中在機(jī)器學(xué)習(xí)輔助診療及分析這類(lèi)領(lǐng)域,但相比于受到技術(shù)和法律限制的無(wú)人駕駛汽車(chē)等人工智能產(chǎn)業(yè),智能醫(yī)療顯然更容易落地,也具備成為下一個(gè)“AI藍(lán)?!钡臈l件。

  當(dāng)前,人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域中的應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛,從應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)看,主要分成了虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、藥物挖掘、營(yíng)養(yǎng)學(xué)等四大方面。隨著當(dāng)下語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等技術(shù)的逐漸提升,基于這些基礎(chǔ)技術(shù)的泛人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)也走向成熟,進(jìn)而推動(dòng)了整個(gè)智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈的快速發(fā)展和一大批專(zhuān)業(yè)企業(yè)的誕生。

  一,虛擬助理:人類(lèi)醫(yī)師的得力助手還是替代者?

  在醫(yī)療領(lǐng)域,虛擬助理可以根據(jù)和用戶(hù)的交談,智能化地通過(guò)病情描述判斷病因。因此虛擬助理主要分成兩類(lèi),一類(lèi)是包括Siri等的通用型虛擬助理,另一類(lèi)是專(zhuān)注醫(yī)療健康類(lèi)的專(zhuān)用虛擬助理。通用類(lèi)虛擬助理上市時(shí)間早,資本支持度高,數(shù)據(jù)規(guī)模大。而醫(yī)健類(lèi)虛擬助理的專(zhuān)業(yè)屬性強(qiáng)、監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)高。

  虛擬助理是目前較受資本青睞的人工智能醫(yī)療健康細(xì)分領(lǐng)域,目前在國(guó)外用戶(hù)所熟知的醫(yī)健虛擬助理是BabylonHealth,而國(guó)內(nèi)在虛擬助手上,也有大數(shù)醫(yī)達(dá)和康夫子嶄露頭角。

  目前,監(jiān)管部門(mén)要求虛擬助理在輕疾方面僅僅能夠提供一些咨詢(xún)和建議,不能提供診斷,在重癥方面只能提議立刻前往醫(yī)院或代撥醫(yī)院急救電話(huà)。業(yè)內(nèi)醫(yī)師也同樣對(duì)該應(yīng)用有一定質(zhì)疑,因?yàn)榛颊卟⒉煌耆私馍眢w所出的狀況,表達(dá)的時(shí)候會(huì)漏掉一些關(guān)鍵信息,同時(shí)咨詢(xún)的時(shí)候會(huì)使用大量的非專(zhuān)業(yè)詞匯,虛擬助理可能沒(méi)有辦法去挖掘真正有用的信息作出更準(zhǔn)確的判斷。

  以上是虛擬助理目前的存在的問(wèn)題。雖然如此,虛擬助理的成本更低,有助于控費(fèi),人類(lèi)醫(yī)生無(wú)法窮盡所有的疾病,而理論上人工智能可以,因此完全可以成為人類(lèi)醫(yī)師的得力助手。而對(duì)于未來(lái),隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的迅猛發(fā)展和醫(yī)療檢測(cè)手段的智能化,很多人對(duì)虛擬助理能夠替代人類(lèi)醫(yī)生充滿(mǎn)著希望。

  虛擬助理代表企業(yè):BabylonHealth

  BabylonHealth是一家位于倫敦的初創(chuàng)公司,該公司正研發(fā)一款類(lèi)似Siri的醫(yī)健類(lèi)虛擬助理應(yīng)用。Babylon在過(guò)去兩年建立了一個(gè)龐大的醫(yī)學(xué)癥狀數(shù)據(jù)庫(kù),總共擁有3萬(wàn)6500個(gè)案例,在看醫(yī)生前,利用語(yǔ)音識(shí)別來(lái)詢(xún)問(wèn)用戶(hù)一系列問(wèn)題。相比人工全科醫(yī)生的診療,這種光速般的癥狀診斷和熱情溫柔的聲音,是幫助BabylonHealth降低價(jià)格、保持5英鎊月費(fèi)的最重要方法。

  BabylonHealth的診療主要需要經(jīng)過(guò)兩個(gè)步驟,第一個(gè)步驟是自然語(yǔ)言處理,也就是聽(tīng)懂患者對(duì)癥狀的描述,知道哪里不舒服。然后根據(jù)疾病數(shù)據(jù)庫(kù)里面的內(nèi)容進(jìn)行對(duì)比和深度學(xué)習(xí),對(duì)患者提供醫(yī)療和護(hù)理建議。這個(gè)階段局限于腎臟、肝臟、膽固醇和骨科等較小范圍的領(lǐng)域。在第二個(gè)階段,隨著更大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)的加入和更長(zhǎng)時(shí)間的訓(xùn)練,BabylonHealth將提供更多種類(lèi)的疾病建議。

  二,醫(yī)學(xué)影像:輔助及代替醫(yī)生看膠片

  醫(yī)學(xué)影像與人工智能的結(jié)合,是數(shù)字醫(yī)療領(lǐng)域較新的分支和產(chǎn)業(yè)熱點(diǎn)。醫(yī)學(xué)影像包含了海量數(shù)據(jù),即使有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生有時(shí)也顯得無(wú)所適從。醫(yī)學(xué)影像的解讀需要長(zhǎng)時(shí)間專(zhuān)業(yè)經(jīng)驗(yàn)的積累,醫(yī)生的培養(yǎng)周期相對(duì)較長(zhǎng),而人工智能在對(duì)圖像的檢測(cè)效率和精度兩個(gè)方面,都可以做得比專(zhuān)業(yè)醫(yī)生更快,并可減少人為操作誤判率。

  近年,圖像識(shí)別技術(shù)的性能在“深度學(xué)習(xí)”的幫助下得以迅速提高。在人工智能輔助診斷過(guò)程中,人工智能也會(huì)自己做出深度學(xué)習(xí),在病歷庫(kù)中尋找案例,作為判斷的依據(jù)。

  在醫(yī)學(xué)影像企業(yè)中,人工智能技術(shù)的加入對(duì)創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的核心競(jìng)爭(zhēng)力也有非常大的影響。根據(jù)研究機(jī)構(gòu)對(duì)醫(yī)學(xué)影像初創(chuàng)企業(yè)的調(diào)查,擁有人工智能技術(shù),整個(gè)團(tuán)隊(duì)能顯著減少人力成本,如果沒(méi)有人工智能技術(shù),那么就要組件一支人力成本不菲的客服團(tuán)隊(duì)和醫(yī)師溝通,技術(shù)人員和非技術(shù)人員的比例為1.1:1,規(guī)模也達(dá)到了30至50人。

  在中國(guó),如今分級(jí)診療和遠(yuǎn)程醫(yī)療的大背景,使中國(guó)的醫(yī)學(xué)影像創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)更多地投入資源搭建云平臺(tái),長(zhǎng)期看能否有人工智能的技術(shù)實(shí)力也是核心競(jìng)爭(zhēng)力的一部分。

  醫(yī)學(xué)影像代表企業(yè):Enlitic

  在國(guó)外,該領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)了數(shù)家較為知名的初創(chuàng)企業(yè)。Enlitic就是一家比較知名的人工智能醫(yī)學(xué)影像企業(yè),雖然創(chuàng)立于2014年,但次年就被MITTechnologyReview(《麻省理工科技評(píng)論》)評(píng)為2015全球最智慧的50家公司之一,獲得總計(jì)1500萬(wàn)美元的融資。

  Enlitic開(kāi)發(fā)了從X光照片及CT掃描圖像中找出惡性腫瘤的圖像識(shí)別軟件,利用深度學(xué)習(xí)的方法對(duì)大量醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),自動(dòng)總結(jié)出病癥的“特征”以及“模式”。目前其正在研發(fā)一種小型超聲設(shè)備,這套系統(tǒng)主要依靠軟件來(lái)運(yùn)行,包括用人工智能專(zhuān)家開(kāi)發(fā)的技術(shù)來(lái)梳理一系列圖像,從而提煉出可以自動(dòng)進(jìn)行疾病診斷的功能?;钴S度全球第一和第三的專(zhuān)注人工智能的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu),也紛紛成為該智能醫(yī)學(xué)影像初創(chuàng)企業(yè)的投資人。

  三,藥物挖掘:大幅度降低藥物研發(fā)成本

  一般情況,一種新藥的開(kāi)發(fā)平均需要10年時(shí)間,耗資數(shù)十億甚至上百億美元,而這也是造成藥物費(fèi)用高企的重要原因之一。但是,人工智能為人們提供了一個(gè)更低成本檢測(cè)藥物的安全專(zhuān)家。

  首先,在新藥篩選時(shí),可以獲得安全性較高的幾種備選物。當(dāng)很多種甚至成千上萬(wàn)個(gè)化合物都對(duì)某個(gè)疾病顯示出某種療效,但又難以判斷它們的安全性時(shí),便可以利用人工智能的搜索算法挑選新藥的最佳備選者。

  其次,對(duì)于尚未進(jìn)入動(dòng)物實(shí)驗(yàn)和人體試驗(yàn)階段的新藥,也可以利用人工智能來(lái)檢測(cè)其安全性。人工智能可以通過(guò)對(duì)既有藥物的副作用進(jìn)行篩選搜索,由此選擇那些產(chǎn)生副作用幾率最小和實(shí)際產(chǎn)生副作用危害最小的藥物進(jìn)入動(dòng)物實(shí)驗(yàn)和人體試驗(yàn),節(jié)約時(shí)間和成本。

  藥物挖掘代表企業(yè):Atomwise

  在這一領(lǐng)域,Atomwise是比較有代表性的公司。Atomwise公司用超級(jí)計(jì)算機(jī)分析已有數(shù)據(jù)庫(kù),并用AI和復(fù)雜的算法來(lái)模擬藥品研發(fā)的過(guò)程,在研發(fā)的早期評(píng)估新藥研發(fā)風(fēng)險(xiǎn),讓藥物研究的成本降至數(shù)千美元,并且評(píng)估可以在幾天內(nèi)完成。Atomwise軟件平臺(tái)運(yùn)行在IBM的藍(lán)色基因超級(jí)計(jì)算機(jī)上,其強(qiáng)大的計(jì)算能力使得它們可以完成很多任務(wù)。2015年,公司宣布在尋找埃博拉病毒治療方案方面有一些進(jìn)展,它們用時(shí)一個(gè)星期就找到了這種藥物,并且成本不超過(guò)1000美元。

  Atomwise還為制藥公司、創(chuàng)業(yè)公司和研究機(jī)構(gòu)提供候選藥物預(yù)測(cè)服務(wù)。Atomwise的服務(wù)可以預(yù)測(cè)哪些新藥品有效或無(wú)效。在合作伙伴方面,Atomwise除了與Merck公司和Autodesk進(jìn)行一些保密項(xiàng)目外,也持續(xù)與學(xué)術(shù)界和企業(yè)客戶(hù)開(kāi)展研究工作,通過(guò)輔助制藥企業(yè)、生物科技公司和其他相關(guān)研究機(jī)構(gòu)開(kāi)展藥物挖掘工作獲取收入。

  四,營(yíng)養(yǎng)學(xué):機(jī)器學(xué)習(xí)給你更精準(zhǔn)、個(gè)性化的營(yíng)養(yǎng)學(xué)建議

  醫(yī)學(xué)專(zhuān)家通過(guò)分析標(biāo)準(zhǔn)化飲食的結(jié)果,發(fā)現(xiàn)即便食用同樣的食品,不同人的反應(yīng)依然存在巨大差異。這表明,過(guò)去通過(guò)經(jīng)驗(yàn)得出的“推薦營(yíng)養(yǎng)攝入”從根本上就有漏洞?;谘枪芾硎蔷珳?zhǔn)營(yíng)養(yǎng)的基石,接下來(lái),研究者開(kāi)發(fā)了一套機(jī)器學(xué)習(xí)算法,分析學(xué)習(xí)血樣、腸道菌群特征與餐后血糖水平之間的關(guān)聯(lián),并嘗試用標(biāo)準(zhǔn)化食品進(jìn)行血糖預(yù)測(cè)。

  研究結(jié)果表明,機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以給出更精準(zhǔn)的營(yíng)養(yǎng)學(xué)建議,成功控制餐后血糖水平,結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)專(zhuān)家建議。合理的膳食搭配以及更安全的有機(jī)食品需求成為新的食品產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)點(diǎn),也迅速成為被新技術(shù)推動(dòng)變革的傳統(tǒng)領(lǐng)域。

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