人工智能與智慧醫(yī)療

姚東亮 胡靜怡 張婷

摘 要：現(xiàn)如今，隨著人們健康意識的日益提高和人工智能技術(shù)的逐步成熟，人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)在理論和實(shí)踐上取得了諸多成果。無疑，以人工智能技術(shù)為內(nèi)核的智慧醫(yī)療模式將是未來醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)展的大方向。本文基于已有的智慧醫(yī)療研究成果和典型案例，總結(jié)了智慧醫(yī)療發(fā)展的現(xiàn)狀;也對智慧醫(yī)療在發(fā)展過程中遇到的問題進(jìn)行了歸納和總結(jié);同時，針對問題提出了一系列對策性建議。

關(guān)鍵詞：人工智能; 智慧醫(yī)療; 醫(yī)療技術(shù)革新

中圖分類號：R-05;TP18 ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A ? ?文章編號：1006-3315（2020）5-150-002

艾倫·麥席森·圖靈（Alan Turing）早在1950年發(fā)表的《計算機(jī)器與智能》中就表達(dá)了自己對“人工智能”的看法。1956年達(dá)特茅斯會議上首次提出了“人工智能”這一詞匯，標(biāo)志著“人工智能”作為一個獨(dú)立的研究領(lǐng)域首次出現(xiàn)在公眾視野中。

在這次會議后，得益于大數(shù)據(jù)的積聚、理論算法的革新和計算機(jī)計算能力的提升，“人工智能”取得了快速的發(fā)展：2012年，在圖片分類比賽Image Net中，多倫多大學(xué)教員、谷歌大腦研究員杰弗里辛頓的學(xué)生IIya Sutskever和Alex Krizhevsky使用深度學(xué)習(xí)打敗了Google團(tuán)隊(duì);也就是在同一年，斯坦福大學(xué)教授吳恩達(dá)（Andrew Ng）和谷歌首席架構(gòu)師杰夫·迪恩（Jeff Dean）一起開展了“谷歌大腦”項(xiàng)目的研究，將人工智能技術(shù)成功地應(yīng)用于語音和圖像的識別上。

當(dāng)今快速發(fā)展的人工智能技術(shù)逐步進(jìn)入我們的日常生活和生產(chǎn)中，在醫(yī)療、安保、金融等廣大領(lǐng)域發(fā)揮著獨(dú)特的作用。如今造成看病難的一個重要原因便是醫(yī)療資源的供給不足，尤其是在欠發(fā)達(dá)的農(nóng)村和西部地區(qū)，這一問題就更加明顯;另一方面，不同醫(yī)生的專業(yè)素養(yǎng)和診療水平也存在差距，醫(yī)療從業(yè)人員質(zhì)量參差不齊，這也是造成看病難問題的一個原因。在醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能技術(shù)因?yàn)槌杀据^低，同時具有較強(qiáng)的可復(fù)制性和易推廣性，在未來將會成為解決醫(yī)療資源供給不足、分布不均以及醫(yī)生專業(yè)水平參差不齊等問題的有效手段。2017年，國務(wù)院提出要大力推廣人工智能技術(shù)參與治療的新醫(yī)療模式，同時出臺了《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018至2020年）》，加快構(gòu)建智能醫(yī)療體系。

一、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的運(yùn)用

（一）智能數(shù)據(jù)診斷

在傳統(tǒng)醫(yī)療中，在經(jīng)過對患者的問診和一系列醫(yī)學(xué)檢查后，醫(yī)生方可得出最后的診斷結(jié)果，在這一過程中，醫(yī)生無疑居于主導(dǎo)地位。近年來，隨著醫(yī)學(xué)診療技術(shù)的發(fā)展，在診斷中需要醫(yī)生參考和審閱的數(shù)據(jù)越來越多，醫(yī)生想要做出精確的判斷，就必須大量閱讀相關(guān)檢查資料，這無疑增強(qiáng)了醫(yī)生的工作強(qiáng)度，使醫(yī)生很容易出現(xiàn)疲勞和診斷失誤的情況。但是，利用人工智能技術(shù)開發(fā)出的應(yīng)用對海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并在此基礎(chǔ)上做出診斷，這將在很大程度上減輕醫(yī)生的工作強(qiáng)度，并且提升診斷的準(zhǔn)確性。

目前，該項(xiàng)研究已經(jīng)取得了一定的成果。前期，使模型對海量存在明顯異常的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行辨別和記憶，在此基礎(chǔ)上，使模型最終可以實(shí)現(xiàn)對影像數(shù)據(jù)異常點(diǎn)進(jìn)行自動識別和標(biāo)注。智能影像診斷利用其高速性和較高的準(zhǔn)確性來幫助醫(yī)生審閱相關(guān)資料，無疑減少了醫(yī)生大量的無意義勞動，在模型的判斷和篩選下，診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性也得到了不同程度的提高。

但是，前文就已經(jīng)提到過，高準(zhǔn)確度的診斷模型的建立，是需要建立在大量標(biāo)注異常的影像數(shù)據(jù)的記憶和識別的基礎(chǔ)上，大多數(shù)情況下，醫(yī)療數(shù)據(jù)中或多或少都包含著患者的一些隱私信息，在國家和民眾日益關(guān)注個人信息安全的今天，想要獲取足夠多的信息存在一定程度上的困難。

（二）語音電子病歷

患者在正式治療前，醫(yī)生需要詳細(xì)詢問其癥狀、病史和檢查結(jié)果等內(nèi)容，并作為病歷詳細(xì)記錄下來。但在很多情況下，醫(yī)生的雙手因?yàn)楦鞣N原因會被占用而不便進(jìn)行記錄，在后期的補(bǔ)錄中，很可能會出現(xiàn)錯記漏記的情況，也使得醫(yī)生的工作量增加，不利于下一步治療工作的開展。

為了解決這一問題，北京大學(xué)口腔醫(yī)院協(xié)同科大訊飛共同研發(fā)了一套名為“基于語音的門診病歷采集系統(tǒng)”，該系統(tǒng)利用自然語言處理和語音識別技術(shù)，在醫(yī)生與患者的溝通和交流過程中，對談話內(nèi)容進(jìn)行現(xiàn)場錄音，再經(jīng)過系統(tǒng)的進(jìn)一步處理，就會生成結(jié)構(gòu)性的電子病歷，之后，醫(yī)生對系統(tǒng)生成的電子病歷進(jìn)行簡單的檢查和確認(rèn)，病歷的書寫和記錄工作就可以在很短的時間內(nèi)完成。該系統(tǒng)可以以一種更直接的方式記錄醫(yī)生與患者的診療數(shù)據(jù)，大幅度提高醫(yī)生的診斷效率。

（三）智能問診

醫(yī)生在做出診斷和給出治療方案之前，需要深入了解患者的情況，患者在這一過程中，有迫切得到合理治療的愿望，如何提高醫(yī)生診斷效率，切實(shí)保障每名患者得到及時救治的權(quán)利，將是一個十分重要的議題。北京康夫子科技有限公司研發(fā)了一套預(yù)問診系統(tǒng)，系統(tǒng)會從預(yù)約掛號開始，通過模擬醫(yī)生來進(jìn)行一系列先導(dǎo)性的問診，詳細(xì)記錄患者的相關(guān)信息。為了幫助醫(yī)生在正式診斷前提前了解患者情況，該系統(tǒng)還會將患者所回答的問題整理成規(guī)范的病歷形式。該系統(tǒng)主要的優(yōu)勢有以下幾點(diǎn)：①患者由于醫(yī)學(xué)專業(yè)知識有限，在預(yù)問診階段，患者的回應(yīng)大部分是日常生活中的通俗用語，為方便醫(yī)生的進(jìn)一步診斷，系統(tǒng)能夠?qū)⑵浞g為標(biāo)準(zhǔn)的醫(yī)學(xué)用語;②在預(yù)問診時，每則醫(yī)學(xué)術(shù)語都配有易于大眾理解的詳細(xì)解釋，降低了系統(tǒng)使用的門檻，使患者能更加高效準(zhǔn)確地回復(fù)，提高預(yù)問診的效率。

二、人工智能為醫(yī)療技術(shù)革新帶來的機(jī)遇

（一）提升醫(yī)療服務(wù)水平

通過與物聯(lián)網(wǎng)、智能健康設(shè)備等途徑，人工智能對其搜集的用戶健康數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和匯總，建立用戶個人健康檔案。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)行包括個人健康、產(chǎn)后調(diào)理、慢病管理等方面的個性化的用戶健康指導(dǎo)，使用戶更好地進(jìn)行自我健康管理。具體操作是：人們在身體不舒服的情況下，可先通過問診平臺，對自身狀態(tài)有初步了解，在有需要的前提下，根據(jù)指導(dǎo)去醫(yī)院做相關(guān)檢查治療。