醫(yī)療健康領(lǐng)域AI應(yīng)用探索及思考

湖南省腫瘤醫(yī)院 湖南 長沙 410013

人工智能(AI)作為一項(xiàng)戰(zhàn)略性技術(shù),是推動(dòng)新一輪技術(shù)革新和產(chǎn)業(yè)變革的中堅(jiān)力量,越來越多的國家將AI發(fā)展提升到戰(zhàn)略層面。在AI技術(shù)的支持下,醫(yī)療健康領(lǐng)域人工智能化發(fā)展取得突破性進(jìn)展,通過對(duì)產(chǎn)業(yè)供給端進(jìn)行改造創(chuàng)新,在優(yōu)化存量的基礎(chǔ)上,做好增量補(bǔ)給,在很大程度上彌補(bǔ)了因醫(yī)療資源緊缺所導(dǎo)致的醫(yī)療服務(wù)水平的差異,具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。

一、AI概念解析

AI概念是與自然智能相對(duì),其最早起源于20世紀(jì)50年代,主要是指由人類制造的機(jī)器人所表現(xiàn)出的智能化,主要研究內(nèi)容是模擬人的意識(shí)和思維,包括推理、學(xué)習(xí)、規(guī)劃、情感、交流等能力。目前,AI應(yīng)用主要領(lǐng)域包括自然語言處理、智能數(shù)據(jù)提取、計(jì)算機(jī)感知等。AI作為一門交叉性學(xué)科,主要涵蓋社會(huì)科學(xué)與自然科學(xué),涉及數(shù)學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)學(xué)以及信息學(xué)等多門學(xué)科。

二、醫(yī)療健康領(lǐng)域AI技術(shù)的具體應(yīng)用

(一)智能診療。以往醫(yī)療在臨床治療時(shí)主要依靠專業(yè)知識(shí)積淀和臨床經(jīng)驗(yàn)的積累,根據(jù)患者的具體病癥,結(jié)合相關(guān)檢查結(jié)果,對(duì)患者的病情進(jìn)行判斷。AI技術(shù)在醫(yī)療輔助診斷中的應(yīng)用,通過計(jì)算機(jī)的學(xué)習(xí)和記憶大量病史及醫(yī)學(xué)知識(shí),可替代醫(yī)生進(jìn)行一些簡單的機(jī)械性操作,充當(dāng)臨床醫(yī)生的“超級(jí)助手”,給醫(yī)生提供科學(xué)的輔助診斷意見,進(jìn)一步提高醫(yī)生臨床診斷的精確度,有效避免了漏診、誤診情況的發(fā)生。比如,解放軍總醫(yī)院運(yùn)用AI構(gòu)建了急性腎損傷(AKI)預(yù)測模型,模型預(yù)測變量選取患者AKI發(fā)生前24h的各項(xiàng)生理指標(biāo),對(duì)24h后患者是否發(fā)生AKI進(jìn)行預(yù)測[1];又比如IBM Watson可以在短時(shí)間內(nèi)搜集和分析海量數(shù)據(jù),同時(shí)借助現(xiàn)有信息推理和論證某些特定問題,其在17s內(nèi)可閱讀3469本醫(yī)學(xué)專著、24.8萬篇論文等等。目前,IBM Watson在各種癌癥診斷和治療中應(yīng)用較為成熟。

(二)醫(yī)學(xué)影像診斷。在很長一段時(shí)間內(nèi),影像學(xué)專家的決斷依據(jù)主要還是憑借主觀印象,隨著AI在醫(yī)學(xué)影像學(xué)分析中的應(yīng)用,系統(tǒng)可對(duì)患者的影像學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)讀取和分析。傳統(tǒng)影像閱片時(shí)間較長,極易出現(xiàn)誤診、漏診等情況,而AI技術(shù)可以快速讀片,并自動(dòng)對(duì)病灶進(jìn)行勾畫,生成智能診斷報(bào)告,為醫(yī)生臨床診斷提供重要依據(jù)。目前,我國很多醫(yī)院都已經(jīng)引進(jìn)了AI影像輔助診斷系統(tǒng),應(yīng)用于各種癌癥、核醫(yī)學(xué)檢查、核病理檢查中,醫(yī)生只需要對(duì)可疑結(jié)構(gòu)和細(xì)胞進(jìn)行觀察判斷,從而使得臨床診斷效率得到大幅度提升。以食管癌為例,其作為常見惡性腫瘤,其發(fā)病率較高,早期診斷是關(guān)鍵。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示,在早期五年內(nèi)進(jìn)行有效治療,患者生存率高達(dá)90%以上,而在進(jìn)展期其生存率不足15%。基層醫(yī)院由于技術(shù)不足,早期檢出率不高,而通過AI技術(shù)可進(jìn)行輔助診斷,能有效提高篩查率。如騰訊研發(fā)的覓影AI針其食道癌早期篩查準(zhǔn)確率高達(dá)90%以上,且在數(shù)秒內(nèi)完成內(nèi)鏡檢查[2]。

(三)藥物研發(fā)。以往藥物研發(fā)從藥物靶點(diǎn)探索開始,需要開展海量的模擬測試,其經(jīng)濟(jì)成本和時(shí)間成本較高。根據(jù)塔夫斯大學(xué)藥物開發(fā)研究中心的數(shù)據(jù)顯示,當(dāng)前每種新藥物的研發(fā)平均耗時(shí)14年,大約需耗費(fèi)資金26億美元,而高昂的研發(fā)成本使得制藥公司不得不探索新技術(shù),進(jìn)一步提高研發(fā)效率,有效控制研發(fā)成本。當(dāng)前,AI在藥物研發(fā)中的應(yīng)用已開展,借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自然語言處理技術(shù),通過篩選大量的文獻(xiàn)、專利,對(duì)藥物靶點(diǎn)規(guī)律進(jìn)行分析,選出最優(yōu)的化合物組合方案,從而降低研發(fā)耗時(shí)和成本。

(四)健康風(fēng)險(xiǎn)管理。近年來,健康管理逐漸普及,借助AI技術(shù),通過可穿戴設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)等,可以長時(shí)間獲取人體的生命體征,并利用大數(shù)據(jù)技術(shù),挖掘出基因組學(xué)、個(gè)人生理等數(shù)據(jù),從而獲取更多有參考價(jià)值的數(shù)據(jù),制定個(gè)性化的健康管理方案。方案主要來源于患者個(gè)體的真實(shí)數(shù)據(jù),與傳統(tǒng)的健康管理相比,個(gè)性化方案針對(duì)性更強(qiáng),可在慢性病管理中應(yīng)用。尤其是伴隨著我國進(jìn)入老齡化社會(huì),各種慢性病發(fā)病率逐年攀升,如高血壓、糖尿病等,健康管理成為我國醫(yī)藥領(lǐng)域不可避免的重要問題。基于AI的健康管理,能夠使得社會(huì)醫(yī)療成本得到有效降低。

三、醫(yī)療健康領(lǐng)域AI應(yīng)用的思考

近年來,我國人工智能發(fā)展較快,具有應(yīng)用和數(shù)據(jù)雙重優(yōu)勢(shì),今后要加快政策體系的完善,減少市場壁壘,從而推動(dòng)人工智能更好、更快發(fā)展。醫(yī)療健康領(lǐng)域AI應(yīng)用是今后研究的重點(diǎn),當(dāng)然要想推動(dòng)AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的成熟,可以從以下幾方面入手:

1.加強(qiáng)對(duì)AI領(lǐng)域人才、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、科研攻關(guān)的扶持力度,加大資金投入,在全球范圍內(nèi)吸引更多AI人才。

2.對(duì)醫(yī)療健康領(lǐng)域AI準(zhǔn)入與收費(fèi)環(huán)境進(jìn)行創(chuàng)新,降低市場準(zhǔn)入門檻,優(yōu)化AI設(shè)備采購流程,鼓勵(lì)公立醫(yī)院加大對(duì)獲有國家認(rèn)證的醫(yī)療AI產(chǎn)品進(jìn)行采購,推動(dòng)行業(yè)可持續(xù)發(fā)展

3.國家應(yīng)支持醫(yī)療AI企業(yè)走出國門,提供相應(yīng)的政策支持,讓醫(yī)療AI企業(yè)在國際市場中更有底氣,從而搶占國際技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),力爭成為領(lǐng)先國際的行業(yè)標(biāo)桿。

4.政府應(yīng)建立政企溝通機(jī)制,創(chuàng)設(shè)咨詢平臺(tái),讓政府能夠盡快獲得醫(yī)療AI企業(yè)的訴求和市場發(fā)展動(dòng)態(tài)。

結(jié)語

總而言之,隨著AI技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的深入應(yīng)用,必將推動(dòng)我國醫(yī)療服務(wù)模式變革,其在醫(yī)療健康領(lǐng)域中的應(yīng)用更為廣泛,尤其是在智能診療、影像學(xué)診斷、藥物研發(fā)、健康管理以及語音電子病歷中愈發(fā)成熟,在很大程度上緩解了醫(yī)療資源緊缺的壓力,使得就診流程更加優(yōu)化,在減輕醫(yī)務(wù)工作者工作量的同時(shí),也為臨床醫(yī)生提供了科學(xué)的輔助診療依據(jù),使得醫(yī)療服務(wù)更佳,醫(yī)療效率也得到有效提升。