近年來，智能醫(yī)療在國內(nèi)外的發(fā)展熱度不斷提升。有人提出，“盡管安防和智能投顧最為火熱，但 AI 在醫(yī)療領(lǐng)域可能會率先落地?！币环矫?，圖像識別、深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵技術(shù)的突破帶來了人工智能技術(shù)新一輪的發(fā)展。大大推動了以數(shù)據(jù)密集、知識密集、腦力勞動密集為特征的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)與人工智能的深度融合。另一方面，隨著社會進步和人們健康意識的覺醒，人口老齡化問題的不斷加劇，人們對于提升醫(yī)療技術(shù)、延長人類壽命、增強健康的需求也更加急迫。而實踐中卻存在著醫(yī)療資源分配不均，藥物研制周期長、費用高，以及醫(yī)務人員培養(yǎng)成本過高等問題。對于醫(yī)療進步的現(xiàn)實需求極大地刺激了以人工智能技術(shù)推動醫(yī)療產(chǎn)業(yè)變革升級浪潮的興起。

　　一、智能醫(yī)療的主要應用場景

　　“從全球創(chuàng)業(yè)公司實踐的情況來看，智能醫(yī)療的具體應用包括洞察與風險管理、醫(yī)學研究、醫(yī)學影像與診斷、生活方式管理與監(jiān)督、精神健康、護理、急救室與醫(yī)院管理、藥物挖掘、虛擬助理、可穿戴設(shè)備以及其他。”總結(jié)來看，目前人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應用主要集中于以下五個領(lǐng)域：

　　（一）醫(yī)療機器人

　　“機器人技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應用并不少見，比如智能假肢、外骨骼和輔助設(shè)備等技術(shù)修復人類受損身體，醫(yī)療保健機器人輔助醫(yī)護人員的工作等?！蹦壳皩嵺`中的醫(yī)療機器人主要有兩種：

　　一是，能夠讀取人體神經(jīng)信號的可穿戴型機器人，也成為“智能外骨骼”；

　　二是，能夠承擔手術(shù)或醫(yī)療保健功能的機器人，以IBM開發(fā)的達·芬奇手術(shù)系統(tǒng)為典型代表。

　　（二）智能藥物研發(fā)

　　智能藥物研發(fā)是指將人工智能中的深度學習技術(shù)應用于藥物研究，通過大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)手段快速、準確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物，達到縮短新藥研發(fā)周期、降低新藥研發(fā)成本、提高新藥研發(fā)成功率的目的。人工智能通過計算機模擬，可以對藥物活性、安全性和副作用進行預測。借助深度學習，人工智能已在心血管藥、抗腫瘤藥和常見傳染病治療藥等多領(lǐng)域取得了新突破。在抗擊埃博拉病毒中智能藥物研發(fā)也發(fā)揮了重要的作用。

　　（三）智能診療

　　智能診療就是將人工智能技術(shù)用于輔助診療中，讓計算機“學習”專家醫(yī)生的醫(yī)療知識，模擬醫(yī)生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。智能診療場景是人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域最重要、也最核心的應用場景。

　　（四）智能影像識別

　　智能醫(yī)學影像是將人工智能技術(shù)應用在醫(yī)學影像的診斷上。人工智能在醫(yī)學影像應用主要分為兩部分：一是圖像識別，應用于感知環(huán)節(jié)，其主要目的是將影像進行分析，獲取一些有意義的信息；二是深度學習，應用于學習和分析環(huán)節(jié)，通過大量的影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù)，不斷對神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行深度學習訓練，促使其掌握診斷能力。

　　（五）智能健康管理

　　智能健康管理是將人工智能技術(shù)應用到健康管理的具體場景中。目前主要集中在風險識別、虛擬護士、精神健康、在線問診、健康干預以及基于精準醫(yī)學的健康管理。

　?。?）風險識別：通過獲取信息并運用人工智能技術(shù)進行分析，識別疾病發(fā)生的風險及提供降低風險的措施。

　?。?）虛擬護士：收集病人的飲食習慣、鍛煉周期、服藥習慣等個人生活習慣信息，運用人工智能技術(shù)進行數(shù)據(jù)分析并評估病人整體狀態(tài)，協(xié)助規(guī)劃日常生活。

　?。?）精神健康：運用人工智能技術(shù)從語言、表情、聲音等數(shù)據(jù)進行情感識別。

　?。?）移動醫(yī)療：結(jié)合人工智能技術(shù)提供遠程醫(yī)療服務。

　　（5）健康干預：運用 AI 對用戶體征數(shù)據(jù)進行分析，定制健康管理計劃。

　　二、智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)應用典型案例

　　（一）醫(yī)療機器人

　　1、智能外骨骼

　　俄羅斯ExoAtlet公司生產(chǎn)了兩款“智能外骨骼”產(chǎn)品：ExoAtletⅠ和ExoAtlet Pro。前者適用于家庭，后者適用于醫(yī)院。ExoAtletⅠ適用于下半身癱瘓的患者，只要上肢功能基本完整，它能幫助患者完成基本的行走、爬樓梯及一些特殊的訓練動作。ExoAtlet Pro在ExoAtletⅠ的基礎(chǔ)上包括了更多功能，如測量脈搏、電刺激、設(shè)定既定的行走模式等。

　　日本厚生勞動省已經(jīng)正式將“機器人服”和“醫(yī)療用混合型輔助肢”列為醫(yī)療器械在日本國內(nèi)銷售，主要用于改善肌萎縮側(cè)索硬化癥、肌肉萎縮癥等疾病患者的步行機能。

　　2、手術(shù)機器人

　　世界上最有代表性的做手術(shù)的機器人就是達·芬奇手術(shù)系統(tǒng)。“達·芬奇手術(shù)系統(tǒng)分為兩部分：手術(shù)室的手術(shù)臺和醫(yī)生可以在遠程操控的終端。手術(shù)臺是一個有三個機械手臂的機器人，它負責對病人進行手術(shù)，每一個機械手臂的靈活性都遠遠超過人，而且?guī)в袛z像機可以進入人體內(nèi)的手術(shù)，因此不僅手術(shù)的創(chuàng)口非常小，而且能夠?qū)嵤┮恍┤祟愐簧茈y完成的手術(shù)。在控制終端上，計算機可以通過幾臺攝像機拍攝的二維圖像還原出人體內(nèi)的高清晰度的三維圖像，以便監(jiān)控整個手術(shù)過程。目前全世界共裝配了3000多臺達·芬奇機器人，完成了300萬例手術(shù)?！?/p>

　　（二）智能藥物研發(fā)

　　美國硅谷公司Atomwise通過IBM超級計算機，在分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫中篩選治療方法，評估出 820萬種藥物研發(fā)的候選化合物。2015 年，Atomwise基于現(xiàn)有的候選藥物，應用人工智能算法，在不到一天時間內(nèi)就成功地尋找出能控制埃博拉病毒的兩種候選藥物。

　　除挖掘化合物研制新藥外，美國Berg生物醫(yī)藥公司通過研究生物數(shù)據(jù)研發(fā)新型藥物。“Berg 通過其開發(fā)的 Interrogative Biology 人工智能平臺，研究人體健康組織，探究人體分子和細胞自身防御組織以及發(fā)病原理機制，利用人工智能和大數(shù)據(jù)來推算人體自身分子潛在的藥物化合物。這種利用人體自身的分子來醫(yī)治類似于糖尿病和癌癥等疑難雜癥，要比研究新藥的時間成本與資金少一半?！?/p>

　　（三）智能診療

　　國外最早將人工智能應用于醫(yī)療診斷的是MYCIN專家系統(tǒng)。我國研制基于人工智能的專家系統(tǒng)始于上世紀70年代末，但是發(fā)展很快。早期的有北京中醫(yī)學院研制成‘關(guān)幼波肝炎醫(yī)療專家系統(tǒng)’，它是模擬著名老中醫(yī)關(guān)幼波大夫?qū)Ω尾≡\治的程序。上世紀80年代初，福建中醫(yī)學院與福建計算機中心研制的林如高骨傷計算機診療系統(tǒng)。其他如廈門大學、重慶大學、河南醫(yī)科大學、長春大學等高等院校和其他研究機構(gòu)開發(fā)了基于人工智能的醫(yī)學計算機專家系統(tǒng)，并成功應用于臨床。

　　在智能診療的應用中，IBM Watson是目前最成熟的案例。IBM Watson 可以在17秒內(nèi)閱讀3469本醫(yī)學專著、248000 篇論文、69種治療方案、61540次試驗數(shù)據(jù)、106000份臨床報告。2012年Watson 通過了美國職業(yè)醫(yī)師資格考試，并部署在美國多家醫(yī)院提供輔助診療的服務。目前Watson 提供診治服務的病種包括乳腺癌、肺癌、結(jié)腸癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宮癌等多種癌癥。Watson實質(zhì)是融合了自然語言處理、認知技術(shù)、自動推理、機器學習、信息檢索等技術(shù)，并給予假設(shè)認知和大規(guī)模的證據(jù)搜集、分析、評價的人工智能系統(tǒng)。

　　（四）智能影像識別

　　貝斯以色列女執(zhí)事醫(yī)學中心（BIDMC）與哈佛醫(yī)學院合作研發(fā)的人工智能系統(tǒng)，對乳腺癌病理圖片中癌細胞的識別準確率能達到 92%。

　　美國企業(yè) Enlitic將深度學習運用到了癌癥等惡性腫瘤的檢測中，該公司開發(fā)的系統(tǒng)的癌癥檢出率超越了4位頂級的放射科醫(yī)生，診斷出了人類醫(yī)生無法診斷出的 7%的癌癥。

　　（五）智能健康管理

　　1、風險識別

　　風險預測分析公司Lumiata，通過其核心產(chǎn)品——風險矩陣（Risk Matrix），在獲取大量的健康計劃成員或患者電子病歷和病理生理學等數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，為用戶繪制患病風險隨時間變化的軌跡。利用Medical Graph圖譜分析對病人做出迅速、有針對性的診斷，從而對病人分診時間縮短 30%-40%。

　　2、虛擬護士

　　Next IT開發(fā)的一款APP慢性病患者虛擬助理（Alme Health Coach），“Alme Health Coach 是專為特定疾病、藥物和治療設(shè)計配置。它可以與用戶的鬧鐘同步，來觸發(fā)例如‘睡得怎么樣’的問題，還可以提示用戶按時服藥。這種思路是收集醫(yī)生可用的可行動化數(shù)據(jù)，來更好的與病人對接?！痹摽預PP主要服務于患有慢性疾病的病人，其基于可穿戴設(shè)備、智能手機、電子病歷等多渠道數(shù)據(jù)的整合，綜合評估病人的病情，提供個性化健康管理方案。

　　美國國立衛(wèi)生研究院（NIH）投資了一款名為AiCure的App。這款App通過將手機攝像頭和人工智能相結(jié)合，自動監(jiān)控病人服藥情況。

　　3、精神健康

　　2011年，美國Ginger.IO公司開發(fā)了一個分析平臺，通過挖掘用戶智能手機數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)用戶精神健康的微弱波動，推測用戶生活習慣是否發(fā)生了變化，根據(jù)用戶習慣來主動對用戶提問。當情況變化時，會推送報告給身邊的親友甚至醫(yī)生。

　　Affectiva 公司開發(fā)的情緒識別技術(shù)，通過網(wǎng)絡(luò)攝像頭來捕捉記錄人們的表情，并能分析判斷出人的情緒是喜悅，厭惡還是困惑等。

　　4、移動醫(yī)療

　　Babylon開發(fā)的在線就診系統(tǒng)，能夠基于用戶既往病史與用戶和在線人工智能系統(tǒng)對話時所列舉的癥狀，給出初步診斷結(jié)果和具體應對措施。

　　AiCure 是一家提醒用戶按時用藥的智能健康服務公司，“其利用移動技術(shù)和面部識別技術(shù)來判斷患者是否按時服藥，再通過APP來獲取患者數(shù)據(jù)，用自動算法來識別藥物和藥物攝取。”

　　5、健康干預

　　Welltok 通過旗下的 Café Well Health 健康優(yōu)化平臺，運用人工智能技術(shù)分析來源于可穿戴設(shè)備的 Map My Fitness 和Fit Bit 等合作方的用戶體征數(shù)據(jù)，提供個性化的生活習慣干預和預防性健康管理計劃。

　　三、國內(nèi)智能醫(yī)療

　　根據(jù)方正證券發(fā)布的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療深度報告，“中國互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療發(fā)展經(jīng)歷了三個階段：信息服務階段，實現(xiàn)人和信息的連接；咨詢服務階段，實現(xiàn)人和醫(yī)生連接；診療服務階段，實現(xiàn)人和醫(yī)療機構(gòu)的連接?！痹趯嶋H的產(chǎn)業(yè)發(fā)展中，中國智能醫(yī)療仍處于起步階段，但賴于資本的追捧，多家智能醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司已順利獲得融資。在未來的發(fā)展中，國內(nèi)公司應當加強數(shù)據(jù)庫、算法、通用技術(shù)等基礎(chǔ)層面的研發(fā)與投資力度，在牢固基礎(chǔ)的同時進一步拓展智能醫(yī)療的應用領(lǐng)域。