劉鵬宇
中國電子信息産業發展研究院信息化研究中心
走向智慧醫療
醫療承載了保障人類社會行進發展的重任。自人類誕生于世，知識的總結、保存和傳承是人類社會不斷前進的車輪，而這一切有賴于人類壽命的延續。社會中的年長者将積累的對外部世界的認識，灌輸給下一代，并推動他們領會、升華和再造知識，逐步形成了人類社會價值生産、傳遞和創新的進步機制。近幾十年，信息化浪潮推動醫療領域經曆了數字醫療、互聯網醫療兩個階段，目前正向智慧醫療階段邁進。數字醫療是醫院内部将依賴于紙、膠片等介質的業務和管理信息電子化的過程；互聯網醫療是醫院通過把部分業務流程以互聯網為媒質對外開放，形成醫療資源供給和病患需求的即時對接。
智慧醫療是以人工智能技術為工具，取代人工基因測序、診斷治療、手術操作等的部分工作環節，提供基于大數據的系統化精準精細醫療服務。人工智能（ArtificialIntelligence）是一項為機器賦予人類行為能力、思考能力、情感能力的科學技術，将人類從繁瑣的腦力勞動中解放出來，代替人類挖掘發現自然智能，輔助人類開展經濟社會各領域的研判與決策。人工智能對醫療領域的影響是開創性的、變革性的、颠覆性的。智慧醫療利用人工智能技術将數字化人體和數字化醫療等高度智慧化，部分代替了以往由人力完成的醫療工作，構建了從底層基因、中層病症數據，到上層診斷和手術的上下一體的，人與機器互聯、協作、共進的新醫療體系。
基于人工智能的智慧醫療的主要有四個發展方向：
第一個發展方向是基因測序。通過搭建基因數據庫、處理基因數據、可視化表達基因，基因測序可實現基因組與表型組/疾病組有機關聯。碳雲智能公司發布了覓我平台，可以将人體各器官、生命體征和社會行為數據全局數字化，進而建立起人體基因數據與身體運轉數據的量化關聯。金準基因公司打造了遺傳病智能化解讀系統—明鑒系統，首先提取和處理DNA數據，然後進行測序分析，最後根據數據分析的結果完成對疾病的關聯分析。
第二個發展方向是輔助診斷。輔助診斷的底層核心是知識圖譜，通過把病症描述置于知識圖譜中，機器智能通過知識關聯的映射進行病情的推理和确診。由于知識圖譜構建的工程量和難度，輔助診斷現在發展較為緩慢。百度公司發布了其“百度醫療大腦”産品，通過讓機器學習海量醫療數據、專業文獻、醫學教材，模拟醫生問診流程，采集、彙總和整理病人症狀描述，與用戶進行反複交流和多重驗證，最終給出治療建議。
第三個發展方向是醫學影像。機器可根據病人拍攝的醫學影像資料，對病人病情進行确認診斷。醫學影像領域發展較早，已湧現出以彙醫慧影、醫衆影像、醫渡雲等為代表的影像雲服務公司，同時還出現了DeepCare、推想科技、圖瑪深維、雅森科技等提供智能影像分析與診斷服務的公司。醫學影像發展相對其它領域較為超前，但存在大批量數據标注困難和标注質量控制的問題。DeepCare公司專注于研發影像識别技術，通過對醫療影像進行檢測、識别、篩查和分析，尋找新錄入病例與已确診病症的匹配性，為醫生診療提供輔助支持；雅森科技則利用數學模型和人工智能技術定量分析醫療影像，提高了診斷的精确性。
第四個發展方向是藥物研發。人工智能技術可以幫助醫藥企業更加快速準确地開展藥物臨床篩選和分析，提升了新藥研發疊代效率。Atomwise公司依托智能分析技術，可以在分子結構數據庫中評估出820萬種候選化合物，減少了研發成本，并縮短了研發周期。圖基于人工智能的智慧醫療所涉及的領域産業鍊初步形成
智慧醫療産業鍊主要由智能硬件、診斷工具、醫聯平台、自診平台、健康管理、醫藥電商等環節構成。目前，人工智能技術從用戶C端和醫院B端，以及家庭、醫院兩個場景着手，初步滲透進入智能硬件、診斷工具、健康管理等三個領域，開展基于用戶健康監測大數據、病症描述大數據、醫學知識大數據等的智慧醫療服務。
在智能硬件方面，醫療智能硬件主要有手環、手表、智能鞋等運動健康類監控設備，以及血壓、血糖、腦電等病患監測設備。爽樂健康推出了HeHaQi應用，利用幹性電極技術追蹤用戶心髒跳動、睡眠質量和運動步數，為相應用戶提供綜合性健康解決方案。科瓴醫療發布了用于智能醫療的血壓計和血糖儀、肺功能儀、體脂儀、血脂儀、糖化血紅蛋白檢測儀等智能硬件，打造緊密聯通用戶、雲平台、醫護人員的健康管理生态系統。Ginger公司通過觀測用戶的手機使用習慣，判斷用戶心理狀态及異常，從而實現心理疾病的在線監控管理。
在診斷工具方面，IBM公司開發的沃森（Waston）醫療平台，通過學習超過300份醫學期刊、200本教科書及近1500萬份文獻進行，能夠為肺癌、乳腺癌、直腸癌、結腸癌等腫瘤患者制定個性化治療方案。2016年8月，沃森醫療已入駐中國21家醫院。2015年，Waston僅用了10分鐘時間就為一名60歲女患者準确診斷出白血病，并向東京醫科大學提出适當康複方案。醫療人工智能分診工具Airdoc，融合數學、醫學、人工智能等多學科知識和技術，在心血管、腫瘤、神經内科、五官等多領域構建了醫學輔助診斷模型，可根據患者症狀、既往病史、所在空間、發病情況等信息，準确判斷出病患潛在疾病并推薦診療方案。需要特别指出的是，Airdoc利用患者眼底數據，建立起能夠檢測糖尿病視網膜病變的深度神經網絡，診斷效果達到專業眼科醫生水平。日本國立癌症研究中心利用多年積累的患者基因組、血液檢查和圖像診斷等數據，開發基于人工智能技術的在線診療平台，向癌症患者提供治療方案。
在健康管理方面，WellTok公司與IBM公司聯合打造智慧醫療平台，以數據分析服務加強個人健康管理和改善生活習慣，還融合了醫療硬件、醫療保險、健康内容、健康應用等，豐富了平台生态。AiCure公司利用手機終端為患者提供按時用藥的健康提醒服務。
智慧醫療迎來新機遇
未來，人工智能技術與智慧醫療産業的融合力度将不斷加大，同時将進一步促進智慧醫療産業的整合提升，催生出一批提供集智能硬件、診斷工具、醫聯平台等于一體的智能雲平台企業。雲平台企業打造的智能醫療助手将為用戶提供無處不在的貼身健康服務，也将成為一系列醫療軟硬件和綜合服務的一站式獲取出口。用戶可通過語音識别技術與智能醫療助手進行實時溝通，獲取健康診斷、養生知識、保健建議等信息，并能從智能醫療助手所整合的設備、醫藥、醫生等資源中得到整體解決方案。一些公司已經做出了先行探索。英國BabylonHealth平台計劃整合Deepmind公司的人工智能技術，幫助患者在同醫生進行文字、電話或視頻交談前，就提前預知自身健康狀況。目前，BabylonHealth平台上約有100名醫生，25萬用戶可通過月付或醫療保健的方式獲取服務。
同時，人工智能技術将促使醫療行業出現更加專業化、精細化的分工，将出現線上人工、線下人工、線上機器和線上機器等四種類型。醫務工作者将從大量的診療業務中被解放出來，将走向複雜度更高、服務更細緻的崗位，諸如，不規則疑難病症的診斷和高端上門服務；而一批規則度高、判别難度不大的診斷都将由相應機器實施。
總之，人工智能為智慧醫療産業帶來足夠的驚喜，讓醫療産業鍊得以進一步優化，并讓醫療行業走向更高效率與更高層次，未來更加值得期待。
責任編輯：衛麗紅