AI醫(yī)療

前言/導(dǎo)讀

隨著“健康中國(guó)2030”目標(biāo)和“十四五”規(guī)劃等國(guó)家政策的出臺(tái)和深入推進(jìn)，如今，醫(yī)療健康已經(jīng)上升到國(guó)家戰(zhàn)略層面，在醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中，智慧醫(yī)療成為中堅(jiān)力量。在疫情的影響下，人民對(duì)優(yōu)質(zhì)便捷、智能高效的健康醫(yī)療服務(wù)的需求更為迫切，加速了醫(yī)學(xué)智慧數(shù)字化產(chǎn)品的研發(fā)和普及。

當(dāng)AI褪下虛幻的面紗，以潛移默化的方式真正進(jìn)入人們的生活時(shí)，更為必要的是跳出技術(shù)的表現(xiàn)形式，追溯它的發(fā)展動(dòng)力。

伴隨AI技術(shù)愈發(fā)成熟，2020年開(kāi)始，大量醫(yī)院自發(fā)加入的單病種影像數(shù)據(jù)庫(kù)、第三方測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建中，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)指數(shù)增長(zhǎng)，AI企業(yè)進(jìn)行新適應(yīng)癥開(kāi)發(fā)面臨的難度驟減，加之第三方數(shù)據(jù)庫(kù)逐漸形成規(guī)模，醫(yī)療AI的產(chǎn)品豐富程度隨之增長(zhǎng)，AI企業(yè)打造的數(shù)據(jù)壁壘開(kāi)始削弱，算法壁壘的作用開(kāi)始凸顯。

人工智能已經(jīng)滲透到了人類(lèi)生活與生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域，正在快速發(fā)展中，在醫(yī)療行業(yè)，AI已經(jīng)發(fā)揮了越來(lái)越大的作用，下面是一些應(yīng)用場(chǎng)景：

醫(yī)學(xué)影像診斷

基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，AI已經(jīng)可以輔助進(jìn)行醫(yī)學(xué)影像的疾病診斷，其診斷的準(zhǔn)確度已經(jīng)超過(guò)了大多數(shù)醫(yī)生的水平，這可以使得診斷的效率大幅提升，借助5G技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程自動(dòng)進(jìn)行診斷，這樣，在偏遠(yuǎn)地區(qū)，只要有醫(yī)學(xué)影像的拍攝設(shè)備，就可以把影像傳輸?shù)阶詣?dòng)診斷的機(jī)器進(jìn)行診斷，這樣可以進(jìn)行遠(yuǎn)程診斷，可以減緩偏遠(yuǎn)地區(qū)醫(yī)療資源緊張的情況。

人工智能醫(yī)療影像智能診斷機(jī)器人系統(tǒng)集成機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)與醫(yī)學(xué)圖像處理庫(kù)實(shí)現(xiàn)免部署集成一體化系統(tǒng)。系統(tǒng)囊括了目前大部分醫(yī)學(xué)圖像處理與分類(lèi)的算法，充分保證了系統(tǒng)的實(shí)用性與先進(jìn)性。

目前包含兩個(gè)主要診斷功能：疾病識(shí)別與相似病例檢索。疾病識(shí)別功能采用傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)與最新深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)輸入影像進(jìn)行分析與學(xué)習(xí)，構(gòu)建診斷模型。同時(shí)，模型具備進(jìn)化功能，能夠在診斷中不斷地優(yōu)化模型，從而使得模型能更為貼切地反映真實(shí)世界的狀況，達(dá)到高精度的診斷目標(biāo)。

藥物研究

基于AI技術(shù)，可以加快藥物的研發(fā)速度;借助AI技術(shù)，可以對(duì)大量的藥物化合物進(jìn)行分子層面的篩選，對(duì)腫瘤，癌癥等細(xì)胞的治療效果進(jìn)行預(yù)先評(píng)估，可以加速找到這些致病細(xì)胞的靶點(diǎn)，從而可以加速藥物的研究速度。與傳統(tǒng)的藥物研發(fā)技術(shù)相比，通過(guò)人工智能方法篩選藥物更加地高效。常規(guī)的篩選過(guò)程我們可能動(dòng)輒需要花費(fèi)幾個(gè)月時(shí)間，外加每個(gè)化合物上百元或幾百元的代價(jià)。在人工智能的幫助下，虛擬化合物幾天內(nèi)可以篩選數(shù)十億個(gè)分子的文庫(kù)。而人工智能工具對(duì)于藥物理化性質(zhì)的預(yù)測(cè)也只需要短短的幾天。

智能診療

基于大數(shù)據(jù)以及AI技術(shù)可以對(duì)多種疾病的綜合信息進(jìn)行分析與學(xué)習(xí)，找到隱藏在背后的關(guān)系，從而可以基于病人的各種生理數(shù)據(jù)，包括血液檢測(cè)數(shù)據(jù)等進(jìn)行智能診斷，從而可以輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病的分析與診斷，大幅提高診斷效率。

尤其以運(yùn)動(dòng)、心律、睡眠等檢測(cè)為主的移動(dòng)醫(yī)療設(shè)備發(fā)展較快。通過(guò)智能設(shè)備進(jìn)行身體檢測(cè)，血壓、心電、脂肪率等多項(xiàng)健康指標(biāo)便能快速檢測(cè)出來(lái)，將采集健康數(shù)據(jù)上傳到云數(shù)據(jù)庫(kù)形成個(gè)人健康檔案，并通過(guò)數(shù)據(jù)分析建立個(gè)性化健康管理方案。同時(shí)通過(guò)了解用戶(hù)個(gè)人生活習(xí)慣，經(jīng)過(guò)AI技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，對(duì)用戶(hù)整體狀態(tài)給予評(píng)估，并建議個(gè)性化健康管理方案，輔助健康管理人員幫助用戶(hù)規(guī)劃日常健康安排，進(jìn)行健康干預(yù)等。依托可穿戴設(shè)備和智能健康終端，持續(xù)監(jiān)測(cè)用戶(hù)生命體征，提前預(yù)測(cè)險(xiǎn)情并處理。

醫(yī)用機(jī)器人

隨著機(jī)械電子技術(shù)由傳統(tǒng)的機(jī)械學(xué)、傳感技術(shù)與先進(jìn)的微處理機(jī)結(jié)合而成的新興技術(shù)的迅猛發(fā)展，給生物醫(yī)學(xué)工程儀器領(lǐng)域中醫(yī)用機(jī)器人技術(shù)帶來(lái)了高速發(fā)展的機(jī)會(huì);同時(shí)，由于人類(lèi)文明的進(jìn)步和生活水平的提高，也推動(dòng)了醫(yī)學(xué)機(jī)器人工程的發(fā)展，促進(jìn)了醫(yī)用領(lǐng)域的自動(dòng)化和機(jī)器人化。

醫(yī)用機(jī)器人工程結(jié)合了各個(gè)學(xué)科最新研究和發(fā)展的成果，應(yīng)用于醫(yī)學(xué)診療、康復(fù)等有關(guān)的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。醫(yī)學(xué)機(jī)器人不僅能提高醫(yī)師醫(yī)療水平、有效避免醫(yī)療事故的發(fā)生，對(duì)醫(yī)療水平的提高也有很大的促進(jìn)作用。

數(shù)字孿生人

數(shù)字孿生技術(shù)可以根據(jù)人類(lèi)從出生到成長(zhǎng)過(guò)程中的所有數(shù)據(jù)，以及其父母的遺傳病史等信息建立數(shù)字虛擬模型，這個(gè)數(shù)字模型就相當(dāng)于人體的數(shù)字雙胞胎，它可以幫助判斷、推演人體未來(lái)的健康狀況，進(jìn)而提前干預(yù)。數(shù)字孿生人具有與人共生的特點(diǎn)，也就是數(shù)字孿生中的數(shù)字模型，應(yīng)該與其對(duì)應(yīng)實(shí)際人的全生命周期相映射，與人體的各項(xiàng)變化同步更新。

這是一個(gè)重要的研究方向，可以基于數(shù)字孿生人的各類(lèi)數(shù)據(jù)去預(yù)測(cè)人類(lèi)的健康水平，協(xié)助進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練，進(jìn)行健康預(yù)測(cè)與提前干預(yù)治療等。

結(jié)語(yǔ)

當(dāng)前，AI醫(yī)療的應(yīng)用場(chǎng)景已經(jīng)較為廣泛，比如虛擬助理、藥物研發(fā)、健康管理、醫(yī)療影像輔助診斷等，仍然還有很多關(guān)于醫(yī)院場(chǎng)景及落地的產(chǎn)品和技術(shù)需要進(jìn)一步研發(fā)和提升。