“互聯網+人工智能”在醫療領域中應用及發展趨勢

王冰麗，蔡 娜

隨著信息技術持續發展，科技創新能力不斷提高，“互聯網+人工智能”模式已廣泛應用于各行業。2018年4月，國務院辦公廳印發《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》(國辦發[2018] 26號)，明確要求推進和完善“互聯網+人工智能”應用服務體系[1]。2020年初新冠疫情爆發，給互聯網和智能技術在醫療領域中運用帶來了新機遇和挑戰，在國家一系列優惠政策扶持下，兩者加速發展，擁有了更多的市場份額和賦能更多的細分領域。“互聯網+人工智能”這一新模式、新變革在受市場高度關注的同時，也引起了一系列討論和思考。

一、 “互聯網+人工智能”模式

2015年兩會期間，李克強總理在政府工作報告中提出“互聯網+”的行動計劃，借助網絡平臺和計算機技術，將傳統行業與互聯網相融合，形成的新經濟運行形態[2]。2017年7月國務院印發《新一代人工智能發展規劃》[3]，提出到2030年我國人工智能理論、技術和應用將達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心。

當前，人工智能技術被廣泛應用，特別是人工智能產品的應用，如蘋果公司推出的Siri、微軟的小冰、谷歌的Duplex聊天機器人等。疫情防控期間，加速了“互聯網+人工智能”模式服務需求，推進大部分傳統企業向數字化轉型，加快線下服務向線上遷移，讓企業、政府等擺脫了傳統工作和服務限制，提高了對交通、人員、物資等管控限制能力。如在線辦公、網上服務、倉儲機器人、遠程醫療、紅外測溫系統以及數字化接觸者追蹤APP等等，這使經濟社會對大數據、云計算等“互聯網+人工智能”相關應用服務需求猛增，更好地應對疫情常態化所帶來的影響和變革。

二、 醫療領域中“互聯網+人工智能”應用

在互聯網背景下，人工智能在醫療服務平臺和醫學影像、疾病輔助、藥物研發和科研等方面應用已初步開展。

(一) 互聯網醫療服務平臺應用

在新冠疫情催化下，“互聯網+”應用模式井噴式發展。2020年2月國家衛健委發布《關于加強信息化支撐新型冠狀病毒感染的肺炎疫情防控工作的通知》和《關于在疫情防控中做好互聯網診療咨詢服務工作的通知》明確指出，支持“互聯網+醫療”等服務模式的創新發展，利用“互聯網+醫療”的優勢作用，為人民群眾提供優質、便捷的診療咨詢服務。

1. 醫療診治。互聯網改變了傳統就醫模式，并通過醫療服務平臺延伸線下診療活動，如利用微信、相關App等移動端應用程序，實現線上預約掛號，線上復診，在線閱讀患者病例、檢查結果，為患者提供線上病情咨詢和用藥指導等。疫情期間，為避免交叉性接觸感染，上海某專科醫院互聯網醫院上線，可為日常診療和慢性病復診等患者線上開具電子處方，為患者解決燃眉之急，同時提高了服務效率，滿足醫療衛生健康需求。

2. 醫藥配送。對于線上開具的常見病、慢性病處方藥，通過符合條件的第三方進行藥品配送。將傳統醫藥零售行業與互聯網相結合。如智慧醫院、智慧藥店等，很大程度上解決了特殊患者購藥難的問題，特別是在疫情期間，線上醫藥的便捷性、安全性等特點更為突出。

3. 醫保服務。2020年11月國家醫保委印發《關于積極推進“互聯網+”醫療服務醫保支付工作的指導意見》明確“互聯網+”醫療服務費用納入醫保支付范圍，實行線上線下公平醫保支付政策[4]。目前醫療保險在“互聯網+”的應用范圍包括線上參保繳費、信息查詢服務以及醫保卡和待遇資格認證服務等方面。通過醫保平臺，將地屬和跨地域醫保服務連接起來，有效解決跨地轉診醫保難的問題，為基礎性的信息查詢、修改、繳費等服務提供便利。

(二) “互聯網+人工智能”的應用

“互聯網+”模式解決了患者的后顧之憂，但并沒有從根本上解決醫療資源供給不足、成本高、專業人才培養周期長，以及隨著人口老齡化加劇的醫療服務需求增加等問題。而利用互聯網平臺和數據為基礎而形成的“互聯網+人工智能”恰好填補了這一技術空缺。目前，“互聯網+人工智能”被廣泛應用于我國各個醫療細分領域，包括醫療影像和診斷、藥物研發、急救手術、醫學研究、醫院管理以及健康管理等。在疫情期間，它的高效性、標準化、時效性特點凸顯出來。目前，醫療活動中常接觸的人工智能應用有以下方面。

1. 疾病預測干預。根據臨床分析發現，多數疾病發病初期特異性癥狀、體征并不明顯，患者本身難以察覺，導致疾病確診時已發展到晚期的現象越來越多，因此借助有關健康監測AI產品可提高疾病監控、預防和干預的能力。如新加坡全國眼科中心的科學家們研發了一種心血管預測干預系統，利用視網膜血管掃描作為深度學習系統的數據源，教會系統如何識別人群患心血管疾病的跡象，從而預測個體患心血管疾病的風險，及早干預減緩患者疾病進展，改善其生活質量[5]。再如我們常見的智能可穿戴設備和家庭智能檢測設備，都可以實時、動態監測個人健康體征，利用人工智能技術對個體數據進行綜合分析，可以對個人健康進行精準把握[6]。這對于節約醫療成本，提高慢性病等疾病管理具有重要意義。

2. 臨床疾病診療。從患者診斷數據來看，大部分以病例、影像、體液樣本檢測作為初步診斷結果。人工智能則是將檢查數據通過信息化整合儲存，將診斷結果輸送到醫生端。傳統醫療上有超過90%的診斷數據來自醫療影像，在醫生大量診斷工作過程中極其易出現誤診、錯診、漏診等問題，因此人工智能醫學影像可以在一定程度上緩解這一問題，并作為輔助工具節約醫生時間。在細胞病理分析中，病理醫生要從上千個細胞圖片中篩選異常細胞，超負荷工作量容易影響對病例的判斷，通過人工智能輔助閱片系統則可以減少人為因素的影響，對細胞圖片精準有效的進行篩查，提高病理醫生的診斷效率[7]。

3. 臨床藥物研發。人工智能新藥研發上的應用主要有兩個階段：新藥研發階段和臨床試驗階段。可見AI新藥研發不僅能最大程度縮短研發周期，還可以減少各個環節的不確定性，降低試錯成本，提高成功率，也可根據個體情況定向研發適用于特定人群藥物。除此之外，人工智能從大量的科學論文、專利、臨床試驗和非結構化信息中提取并生成有用信息，通過NLP技術對歷史病例識別出指標信息，進行歸一化處理，再利用計算機學習分析建立診斷建議模型，為臨床決策提供建議支持。

4.醫院運營管理。利用“互聯網+人工智能”協助人力提升效率和精準化水平，形成“患者(就醫體驗)—醫院(管理體系)—生態(服務體系)”為閉環的醫療核心應用價值鏈，從“診療、科研、管理”三方面實現科學化、規范化、精細化和可持續化發展。如導診機器人、電子病歷、醫療數據平臺等。從目前應用來看，人工智能醫院管理不僅彌補醫療資源和技術的不足，改善了醫患關系；增強醫保控費功能，完善了醫保服務環節；而且提高分級診療精細化管理，引導患者選擇最優醫療衛生機構就診，改善醫療資源地域公平。同時在整合患者病史資料的規范執業行醫等管理方面，都體現出重要的應用價值。

三、 影響“互聯網+人工智能”未來發展的阻力

“互聯網+人工智能”技術的應用是一把雙刃劍，在帶來便捷的同時，也會給我們帶來諸多問題，阻礙其發展。

(一)科研及臨床醫療的健康數據質量

大數據作為人工智能三大基石之一，數據質量直接影響人工智能的發展。如果沒有數據支持，“互聯網+人工智能”就無法真正突顯其核心價值。所以，人工智能對醫學科研和臨床研究數據的真實性、時效性和范圍性要求尤為嚴苛，它可以直觀反映出疾病傳播、地域性流行病發病、區域人口健康等情況。目前我國對醫療數據還存在歸屬不明確、數據標準不統一，以及安全性導致的數據共享受局限等問題，這些都會導致人工智能發展受到制約。

(二) 人才隊伍建設欠缺

我國人工智能起步較晚。根據《人工智能發展報告2020》有關數據顯示，全球人工智能領域高層次人才155 408位，我國有17 368位；從高層次學者國家分布看，美國人工智能高層次學者數量最多，有1 244人次，占比62.2%，中國位列第二，有196人次，占比9.8%，人才需求缺口大。人工智能領域本身面臨著很大的人才匱乏問題，而智能互聯網醫療健康又是兩個專業融合性極強的技術領域，由此可見，培養復合型人才，建立人才培養長效機制，是一項艱巨而急需突破的任務。

(三)應用倫理問題隱患

目前，“互聯網+人工智能”技術在醫療領域快速發展也引發一系列倫理問題，如技術安全、隱私保護以及責任主體劃分等倫理問題逐漸被人們所關注。首先，對于技術的安全性，更多體現在信息處理和計算能力方面。如早期著名的IBM Watson輔助診療在治療應用中，因有缺陷的計算機算法帶來的錯誤建議，給有嚴重出血癥狀的癌癥患者使用導致出血的抗癌藥物，增加了患者致命風險機率。可見，對于成為醫療器械的AI產品來說，現有的監管、審批規范以及可靠的測評環境，未能全面覆蓋醫療全領域[8]。其次，對于個人及機構隱私保護問題，特別是互聯網時代對數據要求尤為嚴格的醫學領域中，隱私信息被有意或無意泄露，都將會對數據主體和患者家庭帶來嚴重傷害，甚至危害國家和社會安全。再次，在醫患關系中，傳統的醫患關系是醫生與患者面對面溝通交流，法律關系主體是醫生和患者；而人工智能到來，使原有的醫患關系發生了改變，法律關系主體增加，因此會出現許多無法預測的問題。不僅如此，在醫療資源方面，人工智能是否會導致大量醫務人員面臨就業和失業等一系列倫理問題也越來越多。

四、 “互聯網+人工智能”在醫療領域中的發展建議

在良好的社會和經濟大環境下，“互聯網+人工智能”在醫療領域中有廣闊的發展空間，通過上述對發展阻力的分析，我們不難看出在未來該模式也面臨著眾多挑戰，為此提出以下發展建議。

(一) 加強醫療數據采集平臺建設，完善共享體系

數據是人工智能技術與應用不斷迭代提升的重要基礎，技術的升級和算法的更新都離不開數據收集。因此，推動“互聯網+人工智能”技術的發展和應用：首先，要解決數據來源和完整性問題。針對數據進行統一標準化，提高數據質量；其次，建立完善數據平臺，加強平臺維護管理，提高平臺安全性；最后，利用數據平臺與大數據處理技術，開發和完善醫療信息數據庫共享系統，讓醫療資源真正服務于大眾。

(二) 加快復合型人才培養，建設專業人才隊伍

“互聯網+人工智能”與醫療領域的結合提升了對復合型人才的需求，但高校相關人才培養與市場需求有很大差距，專業性也難以滿足復合性的要求。為此，在高校學科建設中要不斷探索新興復合學科，如醫工融合，以“人工智能+醫療”為主要學科方向，培養醫學與工科相結合的復合型創新人才。長期開展創新型醫療專題講座、研討會和報告會，組建專業性強的復合型人才隊伍。除我國自行培養外，有關部門應積極出臺技術性稀缺人才引進政策和專業人才優惠政策。

(三) 加強人工智能應用監管，明確主體地位

人工智能應用的初衷是作為輔助性技術應用于醫療領域中，解決醫療資源不足、提高醫療服務效率、減輕人員重復勞動帶來的疲勞等實際問題。新技術的產生沒有人的參與，只能是空談，所以要明確在醫療領域中占主體地位的還是醫師，這就對醫生專業知識的廣度和深度提出更高的標準和要求，要積極學習新技術、新方法，適應新趨勢。在新技術研發應用方面，不僅需要投入大量的科研人才組織攻關，還需要加快研究制定人工智能技術相關應用和安全標準，建立應用及安全測評標準，提高技術的應用質量，強化安全管理。此外，還需加強政府等相關部門對技術和質量從“研發—生產—應用”三個階段進行嚴格的審查、監管和跟蹤。

(四) 提高安全意識，加強個人隱私保護

信息化給大眾帶來便捷的同時，信息的安全性成為人們考慮的首要問題。要加強互聯網信息安全法律監管，提高醫生和患者數據監控平臺安全監控，建全安全管理框架。原始數據收集時，用技術手段加強平臺信息傳遞過程中的安全性，如提高密碼算法強度，在信息輸入時進行加密保護。為公民普及網絡安全相關知識，實際案例與模擬相結合，提高公民個人隱私安全意識。完善醫療網絡安全法律法規建設，從合規化向實戰化方向轉變。

五、結語

不容置疑，隨著5G技術的普及，國家在人工智能政策的展開、相關技術的推廣、人才建設等方面給予很大支持。就目前“互聯網+人工智能”在醫療領域中的發展現狀看，我國已初步走向實用化，盡管距離大規模臨床應用還有一段距離，相信在高質量數據庫建立、算法迭代升級和計算機學習等技術不斷革新，以及國家政策等積極引導下，智能醫療將會實現。