在席卷全球的大型公共衛(wèi)生事件中，我們看到了人工智能技術(shù)的潛能。阿里巴巴的人工智能診斷工具能在20秒內(nèi)識(shí)別新冠疑似案例，僅為醫(yī)生通常所用時(shí)間的六十分之一，準(zhǔn)確率達(dá)90%以上。

人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀如何？未來人工智能還將如何給醫(yī)療領(lǐng)域帶來深刻變革？今天，我們回顧 Airdoc的副總裁 張京雷先生在 JIC講堂的講座，了解人工智能如何在醫(yī)療領(lǐng)域輔助診斷，并發(fā)揮其獨(dú)特作用。

以下內(nèi)容根據(jù)講座速記稿整理概括

醫(yī)療，是目前人工智能應(yīng)用市場(chǎng)上能夠排進(jìn)前五位的領(lǐng)域，其前景值得展望。在醫(yī)療行業(yè)中，很多東西都需要靠經(jīng)驗(yàn)和時(shí)間的積累，而這些又恰恰是容易被人工智能取代的。

今天我們要討論的是 醫(yī)學(xué)診斷。診斷是醫(yī)療中一個(gè)非常重要的過程，但在中國，醫(yī)生診斷的準(zhǔn)確率可能低于30%。因?yàn)楹芏鄷r(shí)候病人給予醫(yī)生的信息不夠充足，而診斷本身又是一個(gè)簡(jiǎn)單、重復(fù)性很高，卻又非常依靠體力和時(shí)間積累的工作。

中國醫(yī)療服務(wù)市場(chǎng)現(xiàn)狀

首先，我們面臨 醫(yī)療資源嚴(yán)重不足的狀況。我國人口比較密集的區(qū)域占據(jù)了全國80%的人口，而醫(yī)院則集中在比較大的省市。比如，西安有約30家三甲醫(yī)院，但是像甘肅或西藏可能只有兩三家三甲醫(yī)院。即便不考慮人口，這在某種程度上也反映出其中的不平衡問題。

據(jù)數(shù)據(jù)調(diào)查顯示，每天從全國各地到北京去看病的人口數(shù)量高達(dá)70萬，給北京的醫(yī)院造成了壓力，也加重了北京市民的看病壓力。況且對(duì)于西北、東北、華北地區(qū)的人來說，去北京要比去上海方便，更容易獲取醫(yī)療資源。病人到北京看病基本上都是自費(fèi)，無法報(bào)銷，這對(duì)政府造成的壓力并不大，但也就意味著病人自身的壓力會(huì)很大。

第二， 中國社會(huì)的正快速走向老齡化。中國有大約有2.2億60歲以上的老年人，這個(gè)數(shù)字在逐年提高，且速度日益加快。到2050年，也就是30多年后，中國會(huì)成為世界上老齡化最嚴(yán)重的國家——大約有5億老齡人口。這個(gè)龐大的數(shù)字背后是政府、醫(yī)療以及整個(gè)社會(huì)的巨大壓力。在人口老齡化嚴(yán)重的日本，70歲的老年人仍舊在做出租車司機(jī)。不遠(yuǎn)的將來，中國也可能會(huì)出現(xiàn)這種情況。

在此，我們講到一個(gè)詞——NCD，即慢性非傳染性疾病，包括高血壓、糖尿病、動(dòng)脈硬化等等。它們不能被治愈，但也很少有人會(huì)因此喪命，然而這些慢性疾病可能會(huì)陪你一輩子。我們?cè)谝粋€(gè)給都市白領(lǐng)做的健康篩查中發(fā)現(xiàn)，白領(lǐng)人群中存在青光眼和動(dòng)脈硬化的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了政府的流行病調(diào)查數(shù)據(jù)。

第三， 基層醫(yī)療服務(wù)不健全，專業(yè)醫(yī)生特別缺乏。以眼科醫(yī)生為例，全國專業(yè)的眼科醫(yī)生約有1000人，意味著一個(gè)醫(yī)生需要治療一百三十萬人。調(diào)查顯示接近一半的病人都在社區(qū)中，而好醫(yī)生大多集中于大城市、大醫(yī)院。很多基層社區(qū)沒有專門的科室、專業(yè)的醫(yī)生，甚至更沒有專業(yè)的相關(guān)設(shè)備。

醫(yī)療行業(yè)大概有以下一些特點(diǎn)或者挑戰(zhàn)：第一，醫(yī)療是低頻行業(yè)，大多數(shù)人不可能在一年中頻繁地出入于醫(yī)院；第二，信息量不平衡，病人與醫(yī)生在溝通之中的信息流是非常不平衡的；第三，醫(yī)療時(shí)間問題，疾病的突發(fā)毫無規(guī)律，醫(yī)療服務(wù)的流程卻難以估量；第四，技術(shù)專長(zhǎng)，每個(gè)醫(yī)生都有自己特別狹窄的技術(shù)專長(zhǎng)，比如說神經(jīng)外科醫(yī)生是沒辦法給病人做闌尾炎手術(shù)的；第五，醫(yī)療需要多科室配合，這也是人工智能現(xiàn)在的難點(diǎn)，例如屬于內(nèi)分泌科的糖尿病病人必須依托于眼科的醫(yī)生和技術(shù)，而很有可能這兩個(gè)醫(yī)生是毫不相識(shí)也毫無交流的；第六，中國很少有家庭醫(yī)生和全科醫(yī)生。

但是，現(xiàn)在很多醫(yī)生碰到的問題，將來都可以通過人工智能來解決。而醫(yī)學(xué)影像的十大方向分別為：醫(yī)學(xué)影像教育工具、手機(jī)拍照結(jié)合算法診斷、消費(fèi)級(jí)影像設(shè)備、醫(yī)學(xué)影像3D建模與打印、醫(yī)學(xué)圖片交流社區(qū)、云端PACS、影像3D可視化、便攜醫(yī)用影像設(shè)備、專業(yè)影像自動(dòng)算法分析和遠(yuǎn)程影像診斷平臺(tái)。

醫(yī)療人工智能輔助醫(yī)療診斷

人工智能應(yīng)用在醫(yī)療領(lǐng)域并不是一個(gè)神秘的東西。醫(yī)學(xué)軟件的開發(fā)與人工智能相關(guān)，計(jì)算機(jī)只要輸入資料等信息，就可以開發(fā)出有370年經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)學(xué)軟件，這是人類醫(yī)生無法企及的。另外，在一些精密手術(shù)中，機(jī)器人的操作會(huì)更為精準(zhǔn)。CT、核磁共振等醫(yī)學(xué)影像，由于存儲(chǔ)空間和傳輸?shù)南拗?，醫(yī)院無法為每位病人都保存他們的檢測(cè)結(jié)果，技術(shù)的發(fā)展可以完善這一點(diǎn)。

1.醫(yī)療人工智能綜述

人工智能其實(shí)有六個(gè)階段、七個(gè)重要的領(lǐng)域。Airdoc現(xiàn)在的領(lǐng)域正是醫(yī)學(xué)影像，這也是人工智能的熱點(diǎn)。因?yàn)樵卺t(yī)生的診斷過程中，決策有一半依靠影像或者是化驗(yàn)結(jié)果等數(shù)據(jù)化的東西。

醫(yī)療人工智能，當(dāng)然不僅僅局限于影像領(lǐng)域或者大數(shù)據(jù)決策系統(tǒng)，它也可以幫助醫(yī)生做一些簡(jiǎn)單的、重復(fù)性的工作。例如，寫病歷、檢查老年病人的病情等，以及幫助醫(yī)生掌握一些難以掌握的東西，如ECG（心電圖）等。在查房和寫病歷時(shí)，醫(yī)生可以通過錄音和語音轉(zhuǎn)化來提高效率。在計(jì)算機(jī)視覺方面，Airdoc目前正在和上海的一家上市公司合作進(jìn)行研究，試圖通過在診室內(nèi)安裝攝像頭的方式來獲取病人的步態(tài)、臉色和神情，給醫(yī)生一些簡(jiǎn)單的提示和疾病的預(yù)估。在人機(jī)交互技術(shù)方面，現(xiàn)在的計(jì)算機(jī)無法模擬人的感情，但在將來也許可以逐步實(shí)現(xiàn)。現(xiàn)在很多醫(yī)院有導(dǎo)引機(jī)器人，它的作用就是幫助你判斷掛什么科室，盡管存在局限，但這些也會(huì)慢慢改進(jìn)。

人工智能還在家庭醫(yī)療和藥物研發(fā)方面發(fā)揮著獨(dú)特的作用。很多發(fā)達(dá)國家有家庭醫(yī)療機(jī)器人，它們可以提醒老年病人定時(shí)服藥，做簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)傳輸和監(jiān)測(cè)，以及根據(jù)病癥提醒病人及時(shí)就醫(yī)等。在藥物研發(fā)上，人工智能還可以大大的節(jié)約成本。

最后，人工智能可以促成病例結(jié)構(gòu)化。以IBMwatson決策支持系統(tǒng)為例，該系統(tǒng)總結(jié)歸納了很多醫(yī)學(xué)，特別是關(guān)于腫瘤和基因方面的信息，以達(dá)到數(shù)據(jù)分享的效果。

2.影像識(shí)別的技術(shù)原理

影像識(shí)別技術(shù)，簡(jiǎn)單來說是通過深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)的。對(duì)于很多難記的東西，人們往往會(huì)選擇死記硬背，這也意味著缺乏相應(yīng)的理解。像很多細(xì)微的病灶小到肉眼無法識(shí)別，但可以用計(jì)算放大并識(shí)別疾病的位置，再標(biāo)注出來。這些智能性的行為跟人類的決策也很類似。

影像識(shí)別技術(shù)現(xiàn)在有第三方研究中心，也許在未來，人工智能會(huì)推出影像醫(yī)生，以及全面的AI化，診室里除了電腦、筆、設(shè)備之外還會(huì)有一個(gè)機(jī)器人輔助看病。

3.AI影像識(shí)別的應(yīng)用案例

據(jù)官方數(shù)據(jù)顯示，中國當(dāng)前有1.14億糖尿病病人，而糖前病人（指的是將來有可能會(huì)得糖尿病的病人）更是高達(dá)5億人，這個(gè)數(shù)字意味著每10個(gè)人中就有一個(gè)糖尿病病人。中國成了除印度之外，糖尿病人最多的國家，而糖尿病會(huì)增高整個(gè)社會(huì)的醫(yī)療成本。一般來說，一個(gè)被確診的糖尿病患者每年的醫(yī)療成本是一萬元，當(dāng)這個(gè)數(shù)字乘以1.14億，整個(gè)社會(huì)的醫(yī)療成本會(huì)變得無法簡(jiǎn)單估量。此外，糖尿病的知曉率很低，在一些大型城市也僅是約30%，一些偏遠(yuǎn)地區(qū)甚至可能更低。

還有一種疾病是黃斑變性。黃斑是眼睛成像的區(qū)域，從每天早晨睜開眼睛到晚上入眠，十幾個(gè)小時(shí)中黃斑一直在不停的工作。身體中20%的血液供應(yīng)給了大腦，而大腦的體重只占約身體的的1/20。而在供應(yīng)給大腦的20%的血液之中，至少有二分之一供應(yīng)給了眼睛，它是最消耗能量，也是工作任務(wù)最重的器官。醫(yī)學(xué)調(diào)查還顯示，黃斑本身也是一個(gè)細(xì)胞，因而人體機(jī)能的老化、以及糖尿病等疾病還會(huì)導(dǎo)致它變性，不加以治療的病人有80%的概率會(huì)失明。

聯(lián)系前述的深度學(xué)習(xí)，一個(gè)人工智能醫(yī)療有著370年的經(jīng)驗(yàn)，甚至可以高達(dá)760年，那么它對(duì)病人的眼底照片觀察效率就很高。眼底是觀察慢性疾病的良好窗口，心臟可以移植，眼睛卻無法做到。當(dāng)前醫(yī)學(xué)能夠通過眼底來識(shí)別的疾病包括：視網(wǎng)膜的病變、青光眼、還有動(dòng)脈硬化以及視網(wǎng)膜阻塞等，但這些問題都是可以通過及時(shí)就醫(yī)解決。

1970年時(shí)，世界衛(wèi)生組織曾認(rèn)為糖尿病很容易就能被攻克，但直到現(xiàn)在糖尿病仍舊難以控制。這其中最主要的原因是糖尿病病人早期沒有癥狀，而一旦被發(fā)現(xiàn)就需要立刻控制高糖食物的攝入量，以至于干擾生活，造成各種各樣的苦惱。

其實(shí)，餐前血糖是動(dòng)態(tài)的，不同時(shí)刻測(cè)試的血糖和身體真正的血糖變化是有差異的。不同的人吃不同的食物，血糖反應(yīng)也不同。有人吃一些高糖食物血糖變化很小，但吃一些常見食物反而變化很大。所以對(duì)糖尿病病人來說，血糖是非常難以管控制的，而人工智能在這個(gè)方面能做得更好。我們公司也在測(cè)試雅培的設(shè)計(jì)，設(shè)備連上以后連續(xù)14天，每天發(fā)一個(gè)數(shù)據(jù)到APP里面。14天是十幾萬的數(shù)據(jù)，對(duì)醫(yī)生來看是非常困難的，但卻是人工智能的強(qiáng)項(xiàng)。

人工智能技術(shù)對(duì)于政府、保險(xiǎn)公司、藥廠以及醫(yī)院都是利大于弊的。2017年，科技部給了BAT各家的技術(shù)，百度做無人駕駛汽車，騰訊做醫(yī)療，阿里做智慧城市等等。那么為什么政府會(huì)扶持人工智能在醫(yī)療方面的這些應(yīng)用呢？是因?yàn)檎l(fā)現(xiàn)人工智能技術(shù)可以使得很多疾病在早期就被發(fā)現(xiàn)，從而可以大幅度地節(jié)約社會(huì)醫(yī)療成本。

醫(yī)療人工智能應(yīng)用前景展望

醫(yī)療人工智能方面存在一些有待商榷的問題，首先要考慮的就是醫(yī)生和病人對(duì)人工智能的接受程度。很多患者在就醫(yī)的時(shí)候并不在乎是否運(yùn)用了人工智能的技術(shù)，只在乎結(jié)果。第二，誰來買單？人工智能是否可以幫助政府降低人工治療的成本？又能否降低費(fèi)用？ 第三，人工智能由于全球化發(fā)展涉及到法律法規(guī)方面的問題。醫(yī)療必定會(huì)涉及到法規(guī)和數(shù)據(jù)，而全世界的任何國家都規(guī)定，其所擁有的數(shù)據(jù)是不能離開自己國家的。

在商業(yè)模式方面，在醫(yī)療鏈中我們對(duì) 人工智能技術(shù)進(jìn)行 逐步引進(jìn)和擴(kuò)大應(yīng)用。當(dāng)前的醫(yī)療系統(tǒng)中有兩個(gè)重要角色，一個(gè)是患者，一個(gè)是醫(yī)生， 在調(diào)節(jié)醫(yī)患關(guān)系上，人工智能技術(shù)也有非常大的應(yīng)用前景。此外，人工智能也滿足了醫(yī)生 的角色訴求，可以提高醫(yī)生的工作效率和準(zhǔn)確程度。一百年前，上述的一系列眼底疾病都被歸結(jié)為一種病——視力喪失，但是今天的技術(shù)讓我們看到并非如此簡(jiǎn)單。也許百年后的人類回頭看現(xiàn)在，也認(rèn)為如今人類所掌握的醫(yī)療水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。