AI醫(yī)療加速度

陳浩杰

從“會看片”到“能診斷”的這一步躍升，是AI醫(yī)療從前沿技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實應(yīng)用的一大步。

想象一下這樣看病——“讀圖”識別影像、“認(rèn)字”讀懂病歷、出具診斷報告、給出治療建議的，不是醫(yī)生，而是你看不見的一套AI系統(tǒng)……你會不會心有疑慮，這些“醫(yī)生”能靠譜嗎？

如果看到這樣一項利用AI診斷兒科疾病的科研成果，或許會讓你放心許多：在學(xué)習(xí)了136萬份電子文本病歷中的診斷邏輯后，AI針對55種常見兒科疾病和部分危急重癥的診斷準(zhǔn)確率，已經(jīng)超過一般年輕醫(yī)生。

今年2月份，這項成果以《使用人工智能評估和準(zhǔn)確診斷兒科疾病》為題在國際醫(yī)學(xué)雜志《Nature Medicine》上在線發(fā)布。該成果由廣州市婦女兒童醫(yī)療中心與依圖科技等企業(yè)和科研機構(gòu)共同完成。這是全球首次在頂級醫(yī)學(xué)雜志發(fā)表有關(guān)自然語言處理（NLP）技術(shù)基于中文文本型電子病歷做臨床智能診斷的研究成果。

在研究項目發(fā)起人、廣州市婦女兒童醫(yī)療中心夏慧敏教授看來，“這篇文章的啟示意義在于，通過系統(tǒng)學(xué)習(xí)文本病歷，人工智能或?qū)⒖梢栽\斷更多疾病。”

文章第一作者之一、依圖醫(yī)療總裁倪浩表示：“人工智能輔助診斷能夠在一定程度上解決醫(yī)療服務(wù)能力不足的問題，輔助基層和年輕醫(yī)生提高診斷質(zhì)量，降低誤診、漏診率，并診斷出可能威脅生命的重大疾病、罕見病。”

政策全力驅(qū)動，AI醫(yī)療正當(dāng)時

人工智能已經(jīng)成為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力。去年10月31日，中共中央政治局就人工智能發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢舉行第九次集體學(xué)習(xí)，習(xí)近平總書記強調(diào)指出，要抓住民生領(lǐng)域的突出矛盾和難點，加強人工智能在教育、醫(yī)療衛(wèi)生、體育、住房、交通、助殘養(yǎng)老、家政服務(wù)等領(lǐng)域的深度應(yīng)用，創(chuàng)新智能服務(wù)體系。

具體到醫(yī)療領(lǐng)域，2016年3月，國務(wù)院辦公廳發(fā)布《關(guān)于促進(jìn)醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的指導(dǎo)意見》，明確提出開展智能醫(yī)療服務(wù)。去年4月，國務(wù)院辦公廳印發(fā)《關(guān)于促進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展的意見》，明確鼓勵“互聯(lián)網(wǎng)+”醫(yī)療服務(wù)和人工智能等技術(shù)應(yīng)用。

在國家政策的大力支持下，人工智能醫(yī)療影像產(chǎn)品一度成為國內(nèi)外AI醫(yī)療企業(yè)競爭的主戰(zhàn)場，也成為國內(nèi)企業(yè)實現(xiàn)全球技術(shù)追趕和領(lǐng)跑的突破口。

然而，目前不得不面對的一個現(xiàn)實是，盡管影像輔助類產(chǎn)品快速涌現(xiàn)，但在市場需求更大的臨床科室，其所需要的輔助診斷產(chǎn)品構(gòu)建依然不夠清晰。相較于影像科，臨床科室面臨的數(shù)據(jù)更多是自然語言，依賴患者主訴、癥狀、個人疾病史、體格檢查、實驗室檢驗結(jié)果等做綜合判斷。相比單純影像，臨床診斷無疑對人工智能技術(shù)提出了更高級別的要求。

去年11月，工業(yè)和信息化部發(fā)布《新一代人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新重點任務(wù)揭榜工作方案》，該榜單將人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展到2020年的17個方向的任務(wù)一字排開，向全社會開展“揭榜掛帥”工作。“醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)”是一大重點方向，在其預(yù)期中，逐步擴(kuò)大臨床輔助應(yīng)用正是重點目標(biāo)之一。

進(jìn)入臨床診斷，AI醫(yī)療一大步

如果說圖像識別是人工智能在醫(yī)療行業(yè)技術(shù)落地的第一站，那么從“會看片”到“能診斷”，無疑是AI醫(yī)療發(fā)展進(jìn)程中的重大突破。這一步躍升，是AI醫(yī)療從前沿技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實應(yīng)用的一大步。

數(shù)量巨大、多種多樣的文本病歷，如何看得懂、學(xué)得會，一直是AI醫(yī)療的巨大挑戰(zhàn)。

依圖與廣州市婦女兒童醫(yī)療中心進(jìn)行合作，診斷結(jié)果智能推薦系統(tǒng)率先在該醫(yī)院進(jìn)入臨床應(yīng)用。

依圖與廣州市婦女兒童醫(yī)療中心進(jìn)行合作，收集了該中心在2016年1月至2017年7月間的近60萬名患兒、超過130萬門診人次的電子病歷，針對電子病歷中醫(yī)生記錄的診斷文本，研究人員建立了一套自然語言處理模型進(jìn)行信息提取。在這一階段，醫(yī)生和科學(xué)家通力合作，由高級主治醫(yī)師和信息學(xué)研究人員組成專家團(tuán)隊，手動給電子病歷上的6000多張圖表進(jìn)行注釋，對模型進(jìn)行訓(xùn)練和檢驗。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)輸入成為這套系統(tǒng)的關(guān)鍵優(yōu)勢。

“實際上就是通過深度學(xué)習(xí)，系統(tǒng)構(gòu)建了一個高質(zhì)量的智能病種庫，有了它，研究人員可以利用智能病種庫建立診斷模型。”倪浩表示，通過自動學(xué)習(xí)病歷文本數(shù)據(jù)（醫(yī)生的知識和語言）中的診斷邏輯，AI系統(tǒng)逐步具備了一定的病情分析推理能力，能讀懂并分析復(fù)雜病例，智能給出診斷意見。

研究團(tuán)隊還開發(fā)了一套診斷結(jié)果智能推薦系統(tǒng)，模擬人類醫(yī)生的診療路徑，把目標(biāo)患兒進(jìn)行逐級判定。廣州市婦兒中心醫(yī)務(wù)部主任孫新認(rèn)為，專業(yè)兒科醫(yī)生高質(zhì)量的先驗醫(yī)學(xué)知識輸入成為這套系統(tǒng)的關(guān)鍵優(yōu)勢。具體來看，這套系統(tǒng)會對疾病進(jìn)行分組分類細(xì)分。比如在最常見的呼吸系統(tǒng)疾病中，這個系統(tǒng)會先按上呼吸道和下呼吸道進(jìn)行區(qū)分，再按喉炎、氣管炎、支氣管炎、肺炎細(xì)分，比較科學(xué)。

2019年1月1日，該系統(tǒng)正式在廣州市婦兒中心進(jìn)入臨床應(yīng)用。從1月1日至1月21日的短短20天內(nèi)，該院醫(yī)生已實際調(diào)用它開展輔助診斷30276次，診斷與臨床符合率達(dá)到87.4%。

該系統(tǒng)的治療結(jié)果顯示，在常見兒童疾病方面的綜合診斷準(zhǔn)確率媲美醫(yī)生，甚至優(yōu)于相對低年資兒科醫(yī)生（3年以內(nèi)主治經(jīng)驗）。以呼吸系統(tǒng)疾病為例，對上呼吸道疾病和下呼吸道疾病的診斷準(zhǔn)確率分別為89%和87%，而在上呼吸道疾病診斷中，急性喉炎和鼻竇炎的準(zhǔn)確率分別高達(dá)86%和96%，對不同類型哮喘的診斷準(zhǔn)確率從83%到97%。同時對普通系統(tǒng)性疾病以及危險程度更高的疾病也有很高的診斷準(zhǔn)確率，例如流感（94%）、手足口病（97%）和細(xì)菌性腦膜炎（93%）。

據(jù)研究團(tuán)隊介紹，此項研究之所以得到《Nature Medicine》雜志的認(rèn)可，其重要原因還在于該項研究呈現(xiàn)出的AI極強的多場景應(yīng)用能力。倪浩認(rèn)為，人工智能技術(shù)是在技術(shù)層實現(xiàn)分級診療的最大助力。借助高水平醫(yī)生的經(jīng)驗和頂級醫(yī)院的數(shù)據(jù)來完善人工智能系統(tǒng)，就能夠輔助醫(yī)療水平不太高的地區(qū)，以及基層和經(jīng)驗不足的年輕醫(yī)生，提高診斷質(zhì)量，降低漏診、誤診率，提升復(fù)雜或罕見病癥的診療能力，并進(jìn)一步提高診斷效率。

更重要的是，此次科研成果清晰地表明了自然語言處理技術(shù)是輔助診斷臨床科室的產(chǎn)品構(gòu)建的關(guān)鍵，能夠成功打開AI應(yīng)用于臨床科室的市場大門，實現(xiàn)AI技術(shù)在自然語言領(lǐng)域的飛躍性突破，打破AI無法代替人類進(jìn)行醫(yī)療診斷的壁壘，驅(qū)動AI醫(yī)療進(jìn)入新的發(fā)展階段。

引領(lǐng)醫(yī)療變革，AI醫(yī)療三階段

在依圖目前的規(guī)劃中，AI醫(yī)療的發(fā)展可分為三個階段。

首先，是“智能應(yīng)用”階段。時間從2016年到2018年，是AI醫(yī)療發(fā)展的第一階段。這個階段的主要特征是做單科室的單任務(wù)，用人工智能去解決重復(fù)繁雜的任務(wù)，提升單點任務(wù)的效率和質(zhì)量，例如肺癌、乳腺癌、骨齡的影像輔助診斷。該階段可稱作以任務(wù)為中心的“智能應(yīng)用”階段。

其次，進(jìn)入“智能單病種”階段，預(yù)計時間跨度為2019年到2022年。這一階段的特點是基于臨床、放射、病歷、基因等多科室的數(shù)據(jù)來做綜合的診斷，實現(xiàn)多學(xué)科的綜合診療，輔助醫(yī)生提高診斷質(zhì)量。這一階段需要自然語言處理、影像識別等多模態(tài)數(shù)據(jù)處理技術(shù)來做支撐，對技術(shù)的要求更高。該階段可稱作以疾病為中心的“智能單病種”階段。

最終，實現(xiàn)以患者為中心的“智能診療”階段，預(yù)計從2023年延續(xù)到2025年。這一階段主要研發(fā)的是針對個體的醫(yī)學(xué)診療技術(shù)，未來有很多可靠的醫(yī)用設(shè)備能夠被患者穿戴。這些可穿戴的設(shè)備能夠?qū)崟r監(jiān)控患者的心率、血糖、血壓等實時數(shù)據(jù)，用來作為醫(yī)學(xué)證據(jù)。這一階段早被業(yè)界提及，但真正實現(xiàn)還需要經(jīng)過一定的時間考驗。

依圖的發(fā)展，是AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)突飛猛進(jìn)的縮影。

去年6 月，依圖宣布與華西醫(yī)院在肺癌研究方面展開合作。

近年來，在AI醫(yī)療這條熱門賽道上，百度、阿里、騰訊、科大訊飛等紛紛布局AI+醫(yī)療，落地多項AI醫(yī)療“黑科技”，驅(qū)動醫(yī)療智能化再提速。一份數(shù)據(jù)顯示，自2014年以來，國內(nèi)醫(yī)療AI企業(yè)數(shù)量進(jìn)入高速增長期，2016年達(dá)36家之多，到2018年這個數(shù)字已經(jīng)超過50家。2018年上半年，中國超過英國成為全球醫(yī)療AI交易活躍度第二高的國家。

臨床診斷非終點，目標(biāo)實現(xiàn)全流程

這家在外界眼中“干一行、成一行”的公司，自2016年開始布局醫(yī)療業(yè)務(wù)版圖后，依圖即致力于憑借在深度學(xué)習(xí)、計算機視覺、自然語言處理等領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)以及在醫(yī)療行業(yè)的深厚累積，面向多科室提供臨床智能診斷和智能管理，不僅提供醫(yī)療智能全棧式產(chǎn)品解決方案，還與頂級三甲醫(yī)院、國內(nèi)外頂尖高校形成深入科研合作，共同申請多項“十三五”重大課題與國家自然科學(xué)基金項目。

去年6月，依圖宣布與華西醫(yī)院在肺癌研究方面展開合作，后者擁有全球同類研究中最大的數(shù)據(jù)庫，通過合作，依圖能接觸到約2.8萬例真實世界病例，用于人工智能診斷研究。這是人工智能技術(shù)在全球范圍內(nèi)第一次基于大樣本人口進(jìn)行的重疾篩查。

去年11月9日，依圖在北京啟動了“AI防癌地圖”項目，計劃在未來5年內(nèi)投入1億元項目資金，聯(lián)合數(shù)百家醫(yī)療機構(gòu)，覆蓋19個省區(qū)市，以AI應(yīng)用提升醫(yī)療機構(gòu)服務(wù)供給能力，助力實現(xiàn)癌癥的早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療。

去年11月底，依圖在2018北美放射學(xué)年會（RSNA）上正式發(fā)布全球首個基于醫(yī)療人工智能技術(shù)的癌癥篩查智能診療平臺及care.aiTM胸部CT智能4D影像系統(tǒng)，在全球范圍內(nèi)首次突破單一肺結(jié)節(jié)檢出。

截止到目前，依圖的AI醫(yī)療影像系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用于全國200多家三甲醫(yī)院，覆蓋肺癌、乳腺癌、宮頸癌、胃腸疾病等眾多病種。

目前，依圖依然是唯一跳出人臉識別和“讀圖”醫(yī)療局限的AI企業(yè)。倪浩表示，從最初針對全球“癌癥殺手”推出人工智能肺癌輔助診斷，再到攻克兒童疾病輔助診斷，依圖扎根在醫(yī)療領(lǐng)域，就是希望能夠?qū)⑷蜃詈玫娜斯ぶ悄芗夹g(shù)服務(wù)國人健康，為“健康中國”出把力。