1 引言

近年来，随着人工智能相关技术的逐渐成熟，人工智能正逐步走出实验室，从理论技术研究向产业落地方向发展。其中，将人工智能应用于医疗健康领域构建的“AI+医疗”正成为一个热点研究方向。

物质文化生活水平的提高和人们的健康意识显著增强，对于提升医疗技术水平、提高健康服务质量的需求愈加迫切。得益于神经网络等机器学习算法不断创新，TPU、NPU等人工智能计算芯片不断升级，人工智能得到了突破式发展，计算机视觉、自然语言处理等技术日趋成熟，使得通过人工智能提高医疗技术水平成为可能。

2 应用场景与案例

随着人工智能技术的不断落地，已有不少应用人工智能提高医疗服务水平的成功案例。人工智能已深入医疗健康领域的方方面面，包括智能诊疗、医学影像分析、医学数据治理、健康管理、精准医疗、新药研发等场景中都可以看到人工智能的身影。

2.1 智能诊疗

过去，医生以自己的医疗知识和临床经验为基础，根据病人的症状和检查结果判定病症及病程。如今，人们将人工智能应用于医疗辅助诊断，让计算机“学习”专业的医疗知识并“记忆”海量历史病例，构建智能诊疗系统，为医生提供一个“超级助手”，帮助医生完成诊断。

IBM Watson是智能诊疗应用中的一个著名案例。Watson是认知计算系统的杰出代表，它融合了认知技术、自动推理技术、机器学习技术，能够在短时间内完成大规模信息的搜集和分析，并利用现有信息对特定问题进行推理和论证，并通过学习来获取反馈，优化模型，不断进步。Watson可以在17s内阅读3469本医学专著、24.8万篇论文、69种治疗方案、61540次试验数据、10.6万份临床报告。2012年Watson通过了美国职业医师资格考试，并部署在美国多家医院提供辅助诊疗的服务。目前，Watson提供诊治服务的病种包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。

2.2 医学影像分析

传统的医学影像诊断中，医生常常需要用肉眼去看X光、CT、超声、MR等医学影像资料，机器在阅片时提供的帮助比较有限。如今，基于人工智能的医学影像分析系统能自动识别患者的影像数据，并为医生提供诊断参考。随着计算机视觉技术的发展，一些应用于医学影像分析领域的人工智能产品甚至可以不依赖人类医生独立给出诊断结论。

例如，总部位于美国旧金山的Enlitic公司将深度学习技术应用于恶性肿瘤检测，并构建智能系统对已知的医学影像数据进行机器学习，归纳出恶性肿瘤在图像数据中的“特征”，并寻找出判断有无恶性肿瘤的“模式”。在一项测试中，该公司研发的恶性肿瘤检测系统的精度甚至超过了人类放射科医生，系统发现了人类医生没有诊断出的7%的癌症。

在我国，人工智能应用于医学影像分析中的案例也十分广泛。据统计，我国从事智能医疗的企业中，有超过1/3的企业在做医疗影像相关的产品和应用。比较著名的案例包括腾讯（Tencent）推出的“腾讯觅影”，该产品将人工智能技术应用于医学影像分析，对各类医学影像进行学习训练，能够有效地辅助医生对食管癌、肺结节、糖尿病视网膜病变、宫颈癌、乳腺癌等疾病进行诊断和早期筛查。现如今，“腾讯觅影”已与十余家三甲医院共建联合实验室，并与上百家医院达成了合作意向。

2.3 医疗数据治理

医疗数据治理通常指对“杂乱无章”的医疗健康大数据（主要指病历、体检结果、健康档案等）进行深度治理和挖掘，并释放数据价值的过程。由于过去医疗信息系统不完善，加之医生时间紧张，在记录病历时往往存在记录格式不规范、简写、缩写等各种问题，医院有大量的积压病历无法入库和分析。如今通过引入人工智能，计算机可以利用自然语言处理技术，自动识别病历中的临床变量和指标，将这些非结构化的病历转化成统一标准的数据供医生分析。

我国在医疗数据治理方面的需求十分广泛，许多“AI+医疗”初创企业都将医疗数据治理作为重要的发展方向，例如位于上海的森亿智能就是一家致力于医疗数据治理的初创企业，该公司利用医学自然语言处理技术，将低质量的医疗数据转化为高质量可分析的医疗数据。目前，该公司推出的产品已经可以完成病历的自动处理，其处理水平相当于受过8年临床医学教育的医学研究生。在抓取和理解一本50页病历全部临床信息的测试中，该公司的产品已经超过了人类医生。

除此之外，医疗数据治理还有另外一种应用形式，即语音录入病历。以科大讯飞（iflytek）为代表的一批中国智能语音企业已开始研发基于语音识别技术的电子病历产品。通过语音录入代替打字，让医生通过说话的就可轻松与电脑、iPad、移动查房设备进行交互。医生说话的内容会被转录成文字并保存在医疗系统中。不仅如此，在医生和患者沟通中，人工智能系统有望实现实时记录医患沟通的全过程，通过语音识别把患者的主诉、既往史等数据全部结构化整理出来，给医生的诊断和治疗提供帮助。

2.4 健康管理

随着人们健康意识的逐步提高，越来越多的人开始寻求专业的健康管理服务。健康管理公司根据个人的健康档案，从生理、心理、营养、运动等多个角度为客户提供个性化的健康管理方案，帮助客户保持良好的生活习惯和精神状态。健康管理具有很强的个性化特征，常常需要针对个体情况提供差异化的一对一服务，而具有良好专业能力的健康管理从业者数量有限，在一定程度上限制了健康管理服务的发展。

现在，越来越多的公司开始注意到健康管理产业的巨大价值，并试图利用人工智能技术解决健康管理服务发展的瓶颈，让每个人都能享受属于自己的健康管理服务。2009年成立于美国丹佛市的Welltok公司是一个很好的例子，该公司研发的健康管理平台已经可以为客户提供基于人工智能的个性化健康数据分析和健康管理建议。该公司还与智能硬件、大数据、保险公司等其它服务商合作，进一步整合用户数据，据此提供更加精准的健康管理服务。例如，通过与可穿戴设备厂商合作，健康管理平台可以获取更多的用户运动数据，计算机可以判断用户是否坚持按照平台提供的方案进行锻炼，并给予用户积分或礼品奖励，激励用户坚持良好的生活方式，帮助用户改善健康状况。

另一家提供健康管理服务的初创企业Sensely研发了一款私人健康助理产品。一个被称为Molly的虚拟护士集成了人工智能、医疗传感、远程医疗、增强现实等技术。通过监测用户的日常饮食、运动、服药等生活习惯，Molly可以分析特定用户的健康状况，并协助用户进行合理的生活规划。用户可以在PC、平板电脑或智能手机上通过问答形式与Molly进行沟通来获得服务。

心理健康也是健康管理中不可忽视的重要一环。过去，人们只能求助于昂贵的心理医生，而现在利用人工智能技术，更多人可以拥有属于自己的“AI心理治疗师”。例如，南加州大学研发的一款人工智能程序可以通过分析受访士兵的面部表情及语音、语调变化，结合调查问卷来诊断其是否存在创伤后应激障碍；来自IBM公司的研究小组利用机器学习技术，通过对个体语言方式和语言连贯性的分析，来预测人们罹患精神疾病的风险；一款名为Woebot的医疗聊天机器人通过认知行为治疗来帮助人们缓解抑郁、焦虑等心理健康问题，在斯坦福大学的一项研究中，在使用Woebot两周后，患者的焦虑和抑郁症状有所减轻，虽然无法取代人类治疗师，但Woebot的确可以为人们提供一种疏解心理压力的渠道。

2.5 精准医疗

精准医疗是以个体化医疗为基础、随着基因组测序技术快速进步以及生物信息与大数据科学的交叉应用而发展起来的新型医学概念与医疗模式。近年来，随着大数据和云计算技术的广泛应用，精准医疗的发展如火如荼。以美国、中国和欧洲为代表的精准医疗产业集群正逐步形成，精准医疗得到各国普遍重视，我国更是将其上升到了国家战略高度。

在精准医疗领域，人工智能正在发挥越来越重要的作用。利用人工智能技术，在庞杂的数据中进行挖掘，以在分子水平上寻找疾病的因果关系，促进产生大量的新的分子诊断指标。这不仅有益于发现新的疾病的标记，同时也可以用来发现很多新的药物设计靶点。

在基因检测中，基因组解读分析能力是现阶段基因检测产业临床应用的瓶颈。人工智能对基因组和疾病组进行建模有望发现更多基因组和疾病组之间的规律,突破基因组解读分析能力瓶颈。加拿大创业公司Deep Genomics，立足于人工智能和基因检测的结合，引入了深入学习等人工智能技术。该团队建立了一个数学模型，然后通过健康人的全基因组序列和RNA序列对模型进行训练，使模型学习健康人的RNA剪切模式，然后通过其他分子生物学方法对训练后的模型进行确认和校正，最后使用已知病历检验模型判断的准确性。基于这一思路，Deep Genomics推出了一款名为SPIDEX的产品，只需将测序结果和细胞类型导入，SPIDEX便可分析出某一变异对RNA剪切的影响，并计算出该变异与疾病之间的关系。

瑞士医疗数据分析公司Sophia Genetics成立于2011年，是一家遗传信息数据分析公司。该公司于2017年9月获得到欧洲知名风投机构Balderton领投的3000万美元的D轮融资，用以扩大其DNA数据库，加强其平台的检测和诊断能力。该公司提供的服务是基于一个名为Sophia DDM的SaaS平台，医护人员通过抽血或是组织活检取样病患的DNA，再经过DNA定序将搜集到的临床数据上传到该平台，最后利用AI找出病患基因组的突变基因，从而帮助医生更好地为患者制定最佳的治疗方案。同时，该公司还研制出3款以人工智能为基础的基因分析专利：PEPPER，MUSKAT和MOKA，分别是为了识别单核苷酸多态性变异与删除，识别拷贝变异数以及对基因变异的严重性进行评估，这些技术能够实现99%以上的准确率。

2.6 新药研发

人工智能可以应用在药物开发的不同环节，包括药物有效性和安全性测试、新型药物分子构建以及生物标志物筛选等。药物研发是一个不断寻找，甚至有些“碰运气”的工作，研发周期长、资金投入多、失败风险高。随着人工智能技术的不断发展和应用不断深入，通过人工智能技术辅助药物研发的企业逐渐增多，加之越来越多的资本涌入，智能制药产业的规模将会进一步扩大。

美国硅谷公司Atomwise开发了基于深度卷积神经网络的核心技术平台AtomNet。通过自主分析大量的药物靶点和小分子药物的结构特征，AtomNet可以学习小分子药物与靶点之间相互作用规律，并且根据学习到的规律预测小分子化合物的生物活性，从而加快药物研发进程。通过IBM超级计算机，在分子结构数据库中筛选治疗方法，评估出820万种药物研发的候选化合物。2015年，Atomwise应用人工智能算法，基于现有的候选药物，在不到一天时间内就成功地寻找出能控制埃博拉病毒的两种候选药物。除此之外，该公司还与斯坦福大学、Scripps研究所等著名科研机构合作开展了多种药物的研发项目，与默沙东（Merck）也有药物研发合作项目。

英国伦敦的BenevolenAI成立于2013年，是一家专注于人类健康并致力于人工智能技术开发和应用的公司。该公司希望通过人工智能从根本上提高药物开发效率、选择更好的靶点、优化化合物、并从有生物意义的实体和非结构化文本之间的复杂关联中获取全新的见解。目前，该公司正在开发一个先进的人工智能平台，利用人工智能工具从科技论文、专利、临床试验信息和大量非结构化信息中生成有用的知识，通过深度学习语言模型和算法来分析理解信息，然后根据所学到的东西来产生独特的假设。自成立以来，该公司开发出了多种候选药物，并与世界上一些大型的制药公司签署了重要许可协议。2017年5月，其发现的用来治疗肌萎缩性侧索硬化症的药物，经过英国谢菲尔德一家机构的研究，确实对治愈运动神经衰退有作用。

3 面临的挑战

人工智能已经能够解决很多医学上的难题，但距离真正的智慧医疗仍有很大的差距，一些问题仍需得到重视并解决。

3.1 数据问题

当前人工智能发展面临着诸多挑战，行业专家普遍认为，高质量、规范化的数据是AI实现的前提基础。出于对病人隐私保护的考虑，以及医院考虑到医疗数据的潜在价值，目前国内绝大多数医院对医疗数据开放共享的态度都不积极，数据获取困难。另外，即便一些医院愿意通过合作的方式向企业开放医疗数据，但就现实而言，临床数据质量欠佳、病历不够规范，数据采集量也不够，范围上远不够所谓的“大数据”，距离理想状态中的真实世界数据还比较遥远。这种情况下，如何满足算法模型对数据训练的要求以及如何保证数据挖掘的准确性，是需要业内共同思考的问题。

3.2 观念问题

近年来，人工智能技术飞速发展、人们对AI消除人性的恐惧与关于AI的夸大陈述齐头并进。甚至霍金也曾预言，人工智能的崛起可能带来人类文明的终结。在医疗健康领域，关于AI机器人在某些工作上超越了外科医生的技能，或将取代放射科医生的工作的论调造成了医疗从业人员的担忧。

除了医学界，普通民众对于人工智能在医疗领域的应用也有担忧。长时间以来，人们已经习惯“望闻问切”的诊疗方式，让人们去相信机器人的判断尚存在困难。受人文伦理的传统观念影响，接受人工智能医疗这一事实的过程可能比想象的要长。另外，当今一些媒体为吸引眼球，对人工智能的报道也常常造成迷惑和误解，若想要成功地将人工智能技术应于医疗保健系统，这些迷惑和误解需要澄清。类似于Facebook关闭AI聊天机器人的事件，因为聊天机器人使用了程序员不懂的语言对话，Facebook的工程师紧急关闭了聊天机器人。事后媒体报道AI机器人如何开始交谈，如何不受人类控制，甚至有些媒体宣传AI机器人开始有自主意识并将摧毁人类，无疑更加重了人们对AI的担忧。

3.3 法律与监管问题

智慧医疗的建设过程中会产生海量数据，包括个人健康信息、医护人员工作信息、药品设备信息等，存在较大的安全隐患。然而，目前国家层面的相关法律法规还不尽完善，现有的病历资料保护的法律或文件中多为宣示性条款，可操作性较差。

除了患者隐私存在被泄露的风险外，人工智能算法本身也并非准确无误。虽然人工智能算法都是经过大量数据训练得到的，但在临床环境中，可能会遇到尚未接受过训练的数据和情景，这可能会降低预测的准确性和可靠性。如智能算法出错造成了患者的漏诊或者误诊将由谁负责？在线问诊和远程医疗等缺乏诊疗规范，患者权益无从保障，发生医疗事故的追责和维权问题等都是当前需要考虑的问题。

法律与监管应该走在技术浪潮的前面，指导人工智能在各个领域的实施。对于医疗健康领域，应遵循与其他行业利益相关者合作的原则和道德标准。此外，还应推动并激励企业关注患者并设计出台人工智能医疗解决方案。

4 结束语

随着深度学习、语音、计算机视觉和自然语言理解等创新技术的发展应用，在国务院《新一代人工智能发展规划》的引导下，在新一轮人工智能浪潮的推动下，健康全流程管理的各个环节将会越来越智能化，以数据密集、知识密集、脑力劳动密集为特征的医疗产业必将与人工智能深度融合，兴起医疗产业变革升级的浪潮。我们有理由相信人工智能将为医疗健康领域会带来历史性的变革。与此同时，我们也不得不正视当前智慧医疗面临的种种问题，只有这些问题得到解决，才能迎来真正的智慧医疗。