導讀

如何利用AI、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術，提升醫(yī)療水平、優(yōu)化公衛(wèi)體系的精細化管理能力，將成為地方政府與科技公司共同面對的一場決定命運的“大考”。

《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》明確將發(fā)展健康產(chǎn)業(yè)作為“健康中國”建設五大任務之一，并提出將健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展成為國民經(jīng)濟支柱性產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略目標：2020年健康服務業(yè)總規(guī)模達到8萬億，到2030年達到16萬億，全年GDP占比超過10%。

在新基建的七大領域中，作為城市底層基礎設施和數(shù)字經(jīng)濟的底座，大數(shù)據(jù)中心的平臺化水平和運營能力，將直接決定新基建的整體成效。而醫(yī)療，將是驗證大數(shù)據(jù)中心建設成色的一把“放大鏡”。

今天，強國融媒智庫就來盤點一下大數(shù)據(jù)醫(yī)療的應用、痛點和未來……

5大應用

醫(yī)生往往都希望盡可能多地收集病人信息，盡早發(fā)現(xiàn)疾病，對于患者來說，不但降低了身體健康受損的風險，同時也能夠減少醫(yī)療支出。而通過對醫(yī)療大數(shù)據(jù)的分析，人類不但能夠預測流行疾病的爆發(fā)趨勢、避免感染、降低醫(yī)療成本等，還能讓患者享受到更加便利的服務。

一、電子病歷

到目前為止，大數(shù)據(jù)最強大的應用就是電子醫(yī)療記錄的收集。每一個病人都有自己的電子記錄，包括個人病史、家族病史、過敏癥以及所有醫(yī)療檢測結果等。

這些記錄通過安全的信息系統(tǒng)(究竟是否安全值得商榷)在不同的醫(yī)療機構之間共享。每一個醫(yī)生都能夠在系統(tǒng)中添加或變更記錄，而無需再通過耗時的紙質工作來完成。這些記錄同時也能幫助病人掌握自己的用藥情況，同時也是醫(yī)學研究的重要數(shù)據(jù)參考。

二、健康監(jiān)控

醫(yī)療業(yè)的另一個創(chuàng)新是“可穿戴設備”的應用，這些設備能夠實時匯報病人的健康狀況。

和醫(yī)院內部分析醫(yī)療數(shù)據(jù)的軟件類似，這些新的分析設備具備同樣的功能，但能在醫(yī)療機構之外的場所使用，降低了醫(yī)療成本，病人在家就能獲知自己的健康狀況，同時還獲得智能設備所提供的治療建議。

這些可穿戴設備持續(xù)不斷地收集健康數(shù)據(jù)并存儲在云端。

除了為個體患者提供實時信息以外，這些信息的收集也能被用于分析某個群體的健康狀況，并根據(jù)地理位置、人口或社會經(jīng)濟水平的不同用于醫(yī)療研究。最后在這些前期研究的基礎上制定并調整疾病的預防與治療方案。

裝有GPS定位的哮喘吸入器就是一個典型的例子，它觀察的不僅是單個患者的哮喘，還能從同一區(qū)域、多名患者的哮喘規(guī)律中找到更好的適合該地區(qū)的治療方案。

可穿戴設備在我們的日常生活中隨處可見，計步器、體重跟蹤器、睡眠監(jiān)測儀、家用血壓計等都為醫(yī)療數(shù)據(jù)庫提供著關鍵數(shù)據(jù)。

三、醫(yī)護資源配置

這個看似不可能完成的任務，已經(jīng)在大數(shù)據(jù)的幫助幫助下在一些“試點”單位實現(xiàn)。在法國巴黎，有四家醫(yī)院通過多個來源的數(shù)據(jù)預測每家醫(yī)院每天和每小時的患者數(shù)量。

他們采用一種被稱為“時間序列分析”的技術，分析過去10年的患者入院記錄。這項研究能夠幫助研究人員發(fā)現(xiàn)患者入院的規(guī)律并利用機器學習，找到能夠預測未來入院規(guī)律的算法。

這項數(shù)據(jù)最終會提供給醫(yī)院的管理人員，幫助他們預測接下來15天中所需要的醫(yī)護人員“陣容”，為患者提供更加“對口”的服務，縮短他們的等待時間，同時也有利于為醫(yī)護人員盡可能合理地安排工作量。

四、大數(shù)據(jù)與人工智能

人工智能技術通過算法和軟件，分析復雜的醫(yī)療數(shù)據(jù)，達到近似人類認知的目的。因此AI使得計算機算法能夠在沒有直接人為輸入的情況下預估結論成為可能。

由AI支持的腦機接口可以幫助恢復基本的人類體驗，例如因神經(jīng)系統(tǒng)疾病和神經(jīng)系統(tǒng)創(chuàng)傷而喪失的說話和溝通功能。

在不使用鍵盤、顯示器或鼠標的情況下，在人類大腦和計算機之間創(chuàng)建直接接口，將大幅提高肌萎縮側索硬化或中風損傷患者的生活質量。

AI還是新一代放射工具的重要組成部分，通過“虛擬活檢”幫助分析整個腫瘤情況，而不再通過一個小小的侵入性活檢樣本。AI在放射醫(yī)療領域的應用能夠利用基于圖像的算法來表現(xiàn)腫瘤的特性。

在發(fā)展中國家，精通放射學、超聲波等領域的醫(yī)護人員非常匱乏。AI能夠在一定程度上完成原本需要人類參與的診斷行為，降低實際操作中對一個專業(yè)放射科醫(yī)師的需求。

五、醫(yī)學影像

醫(yī)學影像包括X射線、核磁共振成像、超聲波等，這些都是醫(yī)療過程中的關鍵環(huán)節(jié)。

放射科醫(yī)生往往需要單獨查看每一個檢查結果，不但產(chǎn)生了巨大的工作量，同時也有可能耽誤患者的最佳治療時間。但是大數(shù)據(jù)卻可以有效解決這一問題。

算法所能夠研究的圖像數(shù)量遠遠超出人類大腦，任何一個放射科醫(yī)師窮盡一生也不可能與機器的運行速度和強度匹敵。通過構建識別圖像中模型的算法，使這些模型能夠形成編號系統(tǒng)，幫助醫(yī)生做出診斷。

圖片來源：圖蟲創(chuàng)意

5個痛點

一、數(shù)據(jù)安全

醫(yī)療數(shù)據(jù)涉及個人數(shù)據(jù)隱私方面的問題，因此要特別注意個人數(shù)據(jù)隱私保護，中國《網(wǎng)絡安全法》規(guī)定“網(wǎng)絡運營者不得泄露、篡改、毀損其收集的個人信息；未經(jīng)被收集者同意，不得向他人提供個人信息。但是經(jīng)過處理無法識別特定個人且不能復原的除外”

雖然AI醫(yī)療公司在使用數(shù)據(jù)時要進行數(shù)據(jù)的無法識別特定個人處理，這在一定程度上能夠幫助AI醫(yī)療公司規(guī)避數(shù)據(jù)安全問題，但仍舊無法完全避免數(shù)據(jù)安全問題的產(chǎn)生。

目前，我國沒有明確的法律規(guī)定數(shù)據(jù)歸屬問題，醫(yī)療數(shù)據(jù)使用權到底是患者個人、醫(yī)療機構、還是參與建設的企業(yè)？

醫(yī)療行業(yè)內的共識是：數(shù)據(jù)是患者、醫(yī)生、醫(yī)院三方共同的資源，且不能直接用作盈利，一般來說數(shù)據(jù)可以找科研項目合作中使用，使用前必須經(jīng)過患者同意、醫(yī)生必須得到醫(yī)院科研項目申請批復。

因此，大多數(shù)AI醫(yī)療公司仍是通過與醫(yī)療機構合作科研項目，獲取數(shù)據(jù)訓練模型。

二、數(shù)據(jù)開放受限

中國的醫(yī)療數(shù)據(jù)開放程度有限，主要體現(xiàn)兩個方面：一是境內與境外的流通限制，二是醫(yī)院與醫(yī)院或醫(yī)院與公司之間流通的限制。

境內與境外的限制其實很簡單，這個各個國家都有相關規(guī)定，而且有的國家規(guī)定的更加嚴格，比如美國和歐洲。在醫(yī)院與醫(yī)院的流通限制方面，我國大部分的醫(yī)院數(shù)據(jù)都是獨立存在的，流通起來相對困難，更談不上共享和數(shù)據(jù)交叉應用及數(shù)據(jù)變現(xiàn)。

2017年以來，國家通過立法逐步規(guī)范和開放數(shù)據(jù)的使用，同時陸續(xù)建立各類數(shù)據(jù)應用平臺，通過國家力量和產(chǎn)業(yè)資本的結合，加快醫(yī)療數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)共享機制，為醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應用帶來福音。

三、數(shù)據(jù)標準差異

我國人口眾多，醫(yī)療數(shù)據(jù)豐富，但”數(shù)據(jù)大“不等于 “大數(shù)據(jù)“，臨床數(shù)據(jù)不夠統(tǒng)一和規(guī)范，不同地區(qū)、不同醫(yī)院之間的數(shù)據(jù)沒有建立起聯(lián)系，也沒有統(tǒng)一的標準，因此價值也得不到體現(xiàn)。

比如影像系統(tǒng)的數(shù)據(jù)標準問題，超過80%的醫(yī)療大數(shù)據(jù)為影像形式，但PACS系統(tǒng)的生產(chǎn)設備和數(shù)據(jù)標準是不一致的，數(shù)據(jù)交流存在諸多障礙。

四、倫理爭議

盡管AI在醫(yī)療行業(yè)取得了令人矚目的進展，但不可否認的是，AI的應用依然存在一系列的倫理問題，比如：AI造成了個人信息泄露，導致醫(yī)療事故，責任方是誰？AI的使用造成了醫(yī)療人員的失業(yè)，引發(fā)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)結構的轉型，社會應該如何應對？諸如此類的問題很多，都需要行業(yè)從業(yè)者去面對和解決。

五、數(shù)據(jù)成本高

所有基于AI的醫(yī)療技術，都是以”數(shù)據(jù)“為基礎的，目前AI醫(yī)療公司獲得數(shù)據(jù)的渠道分為三種：第一，與醫(yī)院合作科研項目；第二，從公開數(shù)據(jù)集下載數(shù)據(jù)；第三，購買數(shù)據(jù)。

總體來說，獲取數(shù)據(jù)的成本主要在數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)標注上，而隨著模型訓練的逐步深入，數(shù)據(jù)吞吐量可能會是幾何級數(shù)增長，代價也會水漲船高，這無形中為實現(xiàn)大數(shù)據(jù)醫(yī)療增加了負擔。

圖片來源：圖蟲創(chuàng)意

5種趨勢

一、影像識別智能化

2018年6月，由國家神經(jīng)系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學研究中心、首都醫(yī)科大學人腦保護高精尖創(chuàng)新中心和中國卒中學會聯(lián)合主辦的“Chain”杯全球首場神經(jīng)影像人工智能人機大賽全球總決賽上，一方是全球首款CT、MRI神經(jīng)影像AI輔助診斷系統(tǒng)，一方是25名全球神經(jīng)影像領域頂尖專家。

AI分別以87%、83%的準確率，戰(zhàn)勝醫(yī)生66%、63%的準確率，而且在速度上基于大數(shù)據(jù)的人工智能也占盡優(yōu)勢。

醫(yī)療數(shù)據(jù)中有超過90%來自于醫(yī)學影像，但是影像診斷過于依賴人的主觀意識，容易發(fā)生誤判。中國臨床醫(yī)療每年的誤診人數(shù)約為5700萬人。AI通過大量學習醫(yī)學影像，可以幫助醫(yī)生進行病灶區(qū)域定位，減少漏診誤診問題。

二、智能診療通用化

智能診療是人工智能在醫(yī)療領域最重要、也最核心的應用場景。

智能診療就是將人工智能技術應用于疾病診療中，計算機可以幫助醫(yī)生進行病理，體檢報告等的統(tǒng)計，通過大數(shù)據(jù)和深度挖掘等技術，對病人的醫(yī)療數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，自動識別病人的臨床變量和指標。計算機通過“學習”相關的專業(yè)知識，模擬醫(yī)生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。

IBM研發(fā)的沃森機器人可以在17秒內閱讀 3469本醫(yī)學專著，248000篇論文，69種治療方案，61540次試驗數(shù)據(jù)，106000份臨床報告。通過海量讀取醫(yī)學知識，沃森機器人在短時間內迅速成為腫瘤專家。

2012年沃森機器人通過了美國職業(yè)醫(yī)師資格考試，并部署在美國多家醫(yī)院提供輔助輔助診療的服務。目前沃森機器人提供診治服務的病種包括乳腺癌、肺癌、結腸癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宮癌等多種癌癥。

三、藥物研發(fā)提速

依托大數(shù)據(jù)，人工智能系統(tǒng)可以快速、準確的挖掘和篩選出適合的藥物。通過計算機模擬，人工智能可以對藥物活性、安全性和副作用進行預測，找出與疾病匹配的最佳藥物。這一技術將會大大縮短藥物研發(fā)周期、降低新藥成本并且提高新藥的研發(fā)成功率。

例如，當某人被診斷為癌癥時，智能藥物研發(fā)系統(tǒng)會利用病人的正常細胞和腫瘤來將它的模型實例化，并嘗試所有可能的藥物，直到找到一種能殺死癌細胞又不傷害正常細胞的藥物。如果它找不到有效藥物或者有效藥物組合，那么它就會著手研發(fā)一種能治愈癌癥的新藥。如果藥物醫(yī)治了疾病但仍有副作用，系統(tǒng)則會嘗試通過相應調整擺脫副作用。

四、醫(yī)療機器人廣泛應用

機器人在醫(yī)療領域的應用范圍很廣泛，比如智能假肢、外骨骼和輔助設備等技術修復人類受損身體，醫(yī)療保健機器人輔助醫(yī)護人員的工作等。

目前，關于機器人在醫(yī)療界中的應用的研究主要集中在外科手術機器人、康復機器人、護理機器人和服務機器人方面。國內醫(yī)療機器人領域也經(jīng)歷了快速發(fā)展，進入了市場應用。

天智航的“天璣”第三代機器人可以輔助醫(yī)生開展四肢、骨盆骨折以及脊柱全節(jié)段手術，讓患者的軟組織損傷更小、出血量更少、恢復更快，并減輕醫(yī)生疲勞。

在醫(yī)院門診部，科大訊飛的“曉醫(yī)”在全國近100家醫(yī)院“上崗”，為患者提供預約掛號、問詢服務、智能導診、路徑指引、報告查詢等多種功能，為醫(yī)院分攤導診工作。讓很多人感到痛苦和恐懼的胃鏡檢查，現(xiàn)在患者只需吞下一粒膠囊，在胃里變成“機器人”進行螺旋式掃描，將圖像實時傳輸至醫(yī)生電腦，便可快速完成。

五、健康管理實時追蹤

根據(jù)人工智能而建造的智能設備可以監(jiān)測到人們的一些基本身體特征，如飲食、身體健康指數(shù)、睡眠等。對身體素質進行簡單的評估，提供個性的健康管理方案，及時識別疾病發(fā)生的風險，提醒用戶注意自己的身體健康安全。目前人工智能在健康管理方面的應用主要在風險識別、虛擬護士、精神健康、在線問診、健康干預以及基于精準醫(yī)學的健康管理。

目前研究人員正在努力使智能穿戴設備，通過和智能手機連接，將電子病歷等多渠道的數(shù)據(jù)進行整合，人工智能系統(tǒng)可以為病人提供個性化的健康管理方案，幫助病人規(guī)劃日常健康安排。

同時，通過手機或者家庭智能終端，用戶可以隨時聯(lián)系智能健康咨詢服務平臺，獲得專業(yè)的病情分析咨詢。還提供專屬的健康管理人員，提供上門理療，上門送藥等多種服務。

后記

相關數(shù)據(jù)顯示，2020年我國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)行業(yè)規(guī)模將突破800億人民幣。

新冠疫情讓醫(yī)療行業(yè)更清楚的認識到醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究與應用的重要性。電子病歷、智慧醫(yī)院、醫(yī)療AI、DRG等投入將進一步加大，醫(yī)聯(lián)體、基層醫(yī)療衛(wèi)生服務體系等新模式建設也將成為建設重點。

如何利用AI、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術，提升醫(yī)療機構診治水平、優(yōu)化城市公衛(wèi)體系的精細化管理能力，將成為地方政府與科技公司共同面對的一場決定命運的“大考”。

注：本文數(shù)據(jù)內容來”聞?！按髷?shù)據(jù)平臺，”聞?！笆腔谌斯ぶ悄芘c認知計算的核心技術，提供覆蓋全球多維深度分析的媒體大數(shù)據(jù)服務平臺。文中結論均基于新聞大數(shù)據(jù)分析得出，不代表任何個人或組織的政治觀點，僅供學術交流。

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