人工智能在醫(yī)療產(chǎn)業(yè)中的應用

志剛

隨著圖像識別、深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡等關鍵技術的突破，人工智能技術也得到了新一輪的發(fā)展，這使得以數(shù)據(jù)密集、知識密集、腦力勞動密集為特征的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)與人工智能迎來了更加密切的深度融合。而另一方面，隨著社會的進步和人們健康意識的覺醒，人口老齡化問題的不斷加劇，人們對于提升醫(yī)療技術、延長人類壽命、增強健康的需求也更加急迫。而現(xiàn)實社會中卻存在著醫(yī)療資源分配不均，藥物研制周期長、費用高，以及醫(yī)務人員培養(yǎng)成本過高等問題。對于醫(yī)療進步的現(xiàn)實需求極大地刺激了以人工智能技術推動醫(yī)療產(chǎn)業(yè)變革升級浪潮的興起。

從全球創(chuàng)業(yè)公司實踐的情況來看，智能醫(yī)療的具體應用包括洞察與風險管理、醫(yī)學研究、醫(yī)學影像與診斷、生活方式管理與監(jiān)督、精神健康、護理、急救室與醫(yī)院管理、藥物挖掘、虛擬助理、可穿戴設備以及其他?？偨Y來看，目前人工智能技術在醫(yī)療領域的應用主要集中在以下五個領域：

醫(yī)療機器人

機器人技術在醫(yī)療領域的應用并不少見，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。目前實踐中的醫(yī)療機器人主要有兩種：

一是能夠讀取人體神經(jīng)信號的可穿戴型機器人，也成為“智能外骨骼”；二是能夠承擔手術或醫(yī)療保健功能的機器人，以IBM開發(fā)的達·芬奇手術系統(tǒng)為典型代表。

智能藥物研發(fā)

智能藥物研發(fā)是指將人工智能中的深度學習技術應用于藥物研究，通過大數(shù)據(jù)分析等技術手段快速、準確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物，達到縮短新藥研發(fā)周期、降低新藥研發(fā)成本、提高新藥研發(fā)成功率的目的。

人工智能通過計算機模擬，可以對藥物活性、安全性和副作用進行預測。借助深度學習，人工智能已在心血管藥、抗腫瘤藥和常見傳染病治療藥等多領域取得了新突破。在抗擊埃博拉病毒中智能藥物研發(fā)也發(fā)揮了重要的作用。

智能診療

智能診療就是將人工智能技術用于輔助診療中，讓計算機“學習”專家醫(yī)生的醫(yī)療知識，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。智能診療場景是人工智能在醫(yī)療領域最重要、也最核心的應用場景。

智能影像識別

智能醫(yī)學影像是將人工智能技術應用在醫(yī)學影像的診斷上。人工智能在醫(yī)學影像應用主要分為兩部分：一是圖像識別，應用于感知環(huán)節(jié)，其主要目的是將影像進行分析，獲取一些有意義的信息；二是深度學習，應用于學習和分析環(huán)節(jié)，通過大量的影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù)，不斷對神經(jīng)元網(wǎng)絡進行深度學習訓練，促使其掌握診斷能力。

智能健康管理

智能健康管理是將人工智能技術應用到健康管理的具體場景中。目前主要集中在風險識別、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。

風險識別：通過獲取信息并運用人工智能技術進行分析，識別疾病發(fā)生的風險及提供降低風險的措施。

虛擬護士：收集病人的飲食習慣、鍛煉周期、服藥習慣等個人生活習慣信息，運用人工智能技術進行數(shù)據(jù)分析并評估病人整體狀態(tài)，協(xié)助規(guī)劃日常生活。

精神健康：運用人工智能技術從語言、表情、聲音等數(shù)據(jù)進行情感識別。

移動醫(yī)療：結合人工智能技術提供遠程醫(yī)療服務。

健康干預：運用AI對用戶體征數(shù)據(jù)進行分析，定制健康管理計劃。（編輯/高緯時）