人工智能，推動醫療健康領域發展的明天

侯瑞

2017年，人工智能首次出現在政府工作報告中，可見其已經深入滲透到我們的生產生活中。事實上，人工智能早已強勢融入到我們的醫療健康領域。物聯網、大數據、云計算等技術的迅速融合，讓醫藥產業、健康產業和醫療服務業風起云涌。為此，在2017第三屆西湖論健·浙江國際健康產業高峰論壇暨智慧健康大會上，主辦單位請來了中國工程院院士、原浙江省衛生廳的黨組書記、廳長李蘭娟女士，為大家介紹醫療健康領域，人工智能的技術發展動態和趨勢。

人工智能在醫療領域的進展

隨著我國GDP的不斷發展，人口老齡化、傳染病和慢病等問題也逐漸凸顯。因此如何利用人工智能，將相關醫療服務人員和設備連接起來，提供高效、多元的醫療服務，同時降低醫療費用，提升服務效率，已是迫在眉睫的問題。

近年來，人工智能及相關技術的融合，使醫療衛生服務更加精準化。尤其是在精準的臨床治療方面，醫生根據臨床的歷史經驗，通過大數據的最新研究進展，為病人提供最有效、最先進的治療方案。例如智能感知和智能手術刀可以識別癌癥組織，使手術醫生能更加精準的執行手術。人工智能也可以使醫療質量更標準，效率更高，因為機器不會受到外界情感的影響，讓醫療的各個環節都保證能制定更好的標準化的治療流程，使患者能得到更好的服務。人工智能還能夠促進醫療健康相關產業和經濟的轉型發展。如今，健康產業已經成為我國一個重要的未來產業，人工智能與醫療產業的改革將從根本上改變我國的醫療健康模式，培育更好的人工智能產品和設備，將有助于提高我國醫療衛生服務水平。

人工智能在醫療領域的應用，在國內外已經有了飛速的發展。現在，乳腺癌的識別準確率已經超過醫生診斷的準確率。病理學家要花費130多個小時才能確診乳腺癌，且準確率只有77.3%，而人工智能交出的答卷是88.5%，且其準確率在未來必將提升。IBM的人工智能Watson （“沃森”）可以在17秒里閱讀三千多本醫術，分析6萬多次醫療數據，并擁有自主學習技術和推理能力，基于大量有效數據，對病人進行智能診斷并給出最佳診療方案。

人工智能也已走進了醫院的ICU。在洛杉磯的兒童醫院，評估患者病情的人工智能通過循環的網絡來處理一些紙質的數據，準確率高達93%。此外眼科人工智能可以很好的看到眼底，皮膚癌篩查的準確率達到91%。在浙江的浙一醫院，達芬奇機器人用的很多。這款機器人不光效率很高，利用它做前列腺癌手術還能保全患者的性功能。同時李蘭娟團隊研發的黃疸智能診斷系統，準確率與臨床符合率達到99%。

另外，基于生物組學大數據的智能診療技術的發展，對疾病的預測和健康的管理有非常重要的作用。李蘭娟團隊曾做過數據統計，1992年以前出生的人，肝炎的感染率在10%以上；1992年以后出生的感染率只有1.5%不到。經過分析，發現是乙肝疫苗計劃免疫的明確效果，可見大數據的處理對健康管理非常重要。

人工智能和醫療大數據的關系

如果說大數據是石油，AI就是采油機。隨著大數據呈幾何式的增長，國務院出臺了《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》，建立國家健康醫療大數據中心。目前，我國健康大數據產業實行“1+7+X”模式，其中“1”是指國家醫療健康大數據中心，“7”指七個區域醫療健康大數據中心，“X”每個省和地區的健康醫療大數據應用中心。同時，國家還成立了中國醫療健康產業大數據集團，對我國健康大數據產業進行運行。

人工智能的應用，離不開標準的建立，而醫療信息的標準更應該早些建立起來。在醫療衛生信息化標準方面，浙江省有著很好的基礎。2010年，浙江省研究院已經研發了13大類66個醫療衛生信息化的標準，同時已被采納為國際標準。

標準的制定十分重要。2017年，在浙江成功舉辦的國際標準組織、健康信息標準化建設技術委員會會議，ISO/TC215的會議引領著世界組織參與到中國，也讓我國參與到共同制定工作和國際標準。目前，信息標準協作云服務已經有超過50%的ICD室和各地的代碼都建立起來了。人工智能必須和標準、大數據結合起來，才能有更好的人工智能產品。

中國人工智能2.0計劃

人工智能包含多個方面，包括智能城市、智能農業、智能國防、智能醫療等等，其中智能醫療正是由李蘭娟牽頭制定的。李蘭娟指出，智能醫療重點有四個方向：一是建立智能醫療的標準體系。二是要在智能診斷、智能診療、智能疾病預測干預和智能群體健康管理和智能醫藥監管領域來實現重大的突破。三是智能醫療要通過跨媒體數據的智能，人機吻合智能醫療，和智能手術機器人方面獲得重大的突破。四是建立一批智能醫療國家重點科研基地和團隊，建立一批應用的示范基地。

對于智能醫療發展的思路，李蘭娟說：“要促進智能的感知認知，大數據學習群體智能，推進健康醫療領域人工智能2.0的發展，同時針對我國的人口老齡化、傳染病、慢病、出生缺陷等問題，突破若干個人工智能關鍵的核心技術，增強智能醫療的供給能力。還要加強智能醫療與健康產業鏈的協同發展和培育。”

而對于智能醫療技術則有四個方面的挑戰：一是基于各種設備的集成。現在醫院有很多的設備但是是分割的，需要把它們更好的集成。二是如何讓各種醫療大數據都在各個醫院更好的利用。三是人工智能2.0面臨著數學的問題，需要數學家們共同數據分析，健康大數據人員要加強廣度、深度，突破感知、認知上的難題。四是要推進人工智能在健康管理方面更好的應用。

總之，醫療衛生服務質量和水平的提升，需要人工智能不斷的創新，包括大數據智能、混合智能和跨媒體智能，特別是在智能診斷、智能治療和健康管理方面重點發展。李蘭娟希望，今后在臨床應用使用得好的一系列產品，特別是有關機器人和精準化治療手段方面，應該建立示范工程，以確保能夠更好的發展。endprint