近年来人工智能技术取得巨大突破，随着图像识别、深度学习、神经网络等关键技术的突破，使得以数据密集、知识密集、脑力劳动密集为特征的医疗健康与人工智能迎来了更加密切的深度融合。
依托人工智能技术构成的深度神经网络，能模拟人脑的工作机制可以在提升早期检测准确度、加强诊断和风险控制、降低治疗费用、辅助病人自我健康管理、提升治疗效果等方面给予医疗工作者充分支持。特别是随着语音识别、图像识别、自然语言处理、医学知识图谱、传感技术和算法、智能机器人等分支方向的技术进步，人工智能将为医疗卫生领域众多环节带来新的价值。新技术的出现驱动医疗服务流程由传统的“诊前、诊中、诊后”向两端延伸成为闭环，实现医疗模式重构。
人工智能将如何改变医疗健康行业
目前人工智能在医疗卫生领域广泛应用正形成全球共识。国际电信联盟（ITU）和世界卫生组织（WHO）正通过“ITU人工智能与健康焦点小组”（ITU Focus Group on AI for Health）机制开展工作，制定全球范围内医疗卫生领域使用人工智能的标准化框架，共同推进相关国际标准、开源工具、模型测试、效果评估、应用示范、个人隐私保护等工作。
AI+医疗的新趋势
人工智能不仅在诊疗与手术、就医管理、疾病与药物研究、公共卫生、保险等医疗卫生领域的各个环节中能够得到广泛应用，最终还将在“以患者为中心”的医疗模式中发挥重要价值。
01 AI辅助诊疗、手术逐步进入临床应用阶段
人工智能在辅助医生进行外科手术方面，已经形成了实质性的医学应用。机器人辅助医生开展外科手术已有30年发展历史，在前列腺、妇科、胃肠、癌症、心外科等外科手术中得到越来越多的渗透。达芬奇手术机器人目前已被FDA批准用于泌尿外科、妇科、心胸外科、腹部外科手术，该机器人在美国医院体系中渗透率达到60%。据统计，全球达芬奇手术机器人完成手术753，000台。手术机器人通过高分辨率3D立体视觉以及直器械自由度，在狭小的手术空间内提供超越人类的视觉系统、操作的多自由度和灵活性。手术机器人集合计算机传感、人工智能、器械运动控制等技术，能够提供更加精密的操作，拓展了腹腔镜手术的适应症，提高了手术精准度。
人工智能在辅助医生进行疾病检测和诊断方面的应用也正在快速发展中。通过海量医疗影像数据训练人工智能算法，近年来医学影像识别取得了令人惊喜的突破，另一方面，基于病历的临床辅助决策系统蓬勃发展。作为人工智能技术的重要分支，自然语言处理、知识图谱等技术与医学诊疗路径深度整合，使算法经过海量医学文献、顶级医院病历等相关知识的学习，具备了辅助医生决策的能力。
未来，随着计算机辅助手术导航等新技术的进步，手术机器人的操作难度将大大降低；同时，随着可视化触觉传感技术的发展，使得未来的手术机器人将通过传感器获得感知能力，将能够参与到更加广泛和复杂的手术中。越来越多的疾病能在早期被发现，同时帮助医生提高效率和准确性。
02 AI将改变医疗服务的提供和组织方式
人工智能可以用于医疗卫生资源的优化分配。使用人工智能管理软件能对医院患者流量分析预测，优化运营。英国国家医疗服务体系（NHS）认为，人工智能技术有望缓解医生资源紧张、卫生支出增长的压力，帮助节省医疗开支。英国布拉德福德皇家医院与GE医疗合作，通过人工智能技术监测英国800张病床以上的医院实时情况概览，实现医疗资源的最优分配。Qventus公司为医院提供管理软件分析病人流量等数据，利用人工智能进行预测并对提高设备和病床的利用率给出建议。
人工智能的应用也将会改变医院的运营模式和诊疗服务模式。除了应用智能客服安排预约和登记住院时间，随着语音识别、自然语言处理、医疗专业知识图谱等技术的发展，未来对话式虚拟助手将优化医生工作流程、提高医院管理效率甚至完全重构医院的服务模式。
03 AI帮助人类应对公共卫生领域重大挑战
机器学习算法结合大数据能够成为公共卫生管理工具，帮助公共卫生决策者预防、发现和应对传染病暴发。微软基于AI算法，对霍乱病情的暴发进行预测性建模，以便对饮用水和疫苗等关键资源合理配置。，Atomwise公司利用AI技术寻找埃博拉病毒治疗方案，仅用一个星期便找到抗击埃博拉病毒的药物，成本不超过1000美元。，瑞典公共卫生学院和新加坡国家环境局（NEA）环境卫生研究所的研究人员共同开发了一种预测登革热暴发的算法，该算法将历史气候信息与之前的登革热季节模式结合起来，使NEA可以提前4个月预测疫情。
04 AI帮助人类探索疾病研究和药物领域的未知世界
新药研发是耗时耗资且失败率高的工程，近几年全球制药巨头在陆续使用人工智能技术加速药物研发进程,通常创新药物从实验室走向临床应用，通常需要之久。AI在新药研发领域的应用，包括靶点发现、化合物合成、化合物筛选、晶型预测、患者招募、优化临床试验设计和药物重定向等。通过人工智能技术寻找疾病、基因和药物之间的深层次联系，可以降低高昂的研发费用和失败率。
基于疾病代谢数据、大规模基因组识别、蛋白组学、代谢组学，AI可以对候选化合物进行虚拟高通量筛选，寻找药物与疾病、疾病与基因的链接关系，提升药物开发效率，提高药物开发的成功率。通过人工智能技术有望将药物开发成本降低50％并将识别目标疾病到寻找到有效的分子的时间从平均5.5年减少到1年。制药公司Astellas与NuMedii公司合作使用基于神经网络的算法寻找新的候选药物、预测疾病的生物标志物。
05 AI将提高患者对健康维护的参与程度
人类疾病谱从传染病时代转向慢性病的迁移导致医学理念和诊疗方案将发生根本性变革，患者将承担自身绝大部分健康维护工作，医生将作为慢病管理的支持者、专业咨询和指导者。现阶段大部分监测工作靠患者定期去医院完成。未来，随着人工智能与物联网技术的结合，患者自己进行健康监测、疾病预测、在线问诊甚至简单的医学干预成为可能。
人工智能分析引擎可以从医疗可穿戴设备、家庭健康监控设备中提取数据并进行预测预警。随着机器学习技术将手机、可穿戴设备变为强大的家用诊断工具，诊断将更便捷和便宜。疾病监测、预警的技术手段将有望大规模地下沉到患者的日常生活中。医疗服务流程由传统的“诊前、诊中、诊后”向两端延伸，转变为全周期的健康服务。医患互动关系从“主动”和“被动”转变成“合作伙伴关系”，“以患者为中心”的理念有望真正实现。
全球范围内很多企业也观察到这个趋势，并投入到这场创造性的医学革命中。苹果公司设计的ResearchKit和CareKit开发框架，能够帮助临床试验项目招募患者并远程监控他们的健康状况，通过追踪移动监控设备和健康软件的数据进行个人健康数据管理，并通过人工智能技术处理数据；美国创业公司SkinVsion利用相似的原理用手机摄像头评估用户患皮肤癌的风险。
供稿：信息管理科
编辑：健康教育与传媒科
（图片来源于网络）
