AI在醫療領域的應用

AI在醫療領域的應用是重中之重，來看一下近半年人工智慧在臨床應用案例。

2018年3月18日，梅奧診所和IBM Watson Health宣布了一項成果研究：將IBM的Watson用於臨床試驗匹配系統時，乳腺癌臨床試驗的參與人數增加了80％，篩選臨床試驗匹配患者的時間明顯減少。 該系統只能支持乳腺癌、肺癌和胃腸癌的臨床試驗匹配。

2018年5月24日，在FDA局長Scott Gottlieb博士發表關於人工智慧與數字醫療的演講後不久，FDA又批准了一項AI成果：允許Imagen公司的OsteoDetect軟體進行上市銷售，用於檢測成人患者的手腕骨折，Imagen公司的OsteoDetect是一種計算機輔助檢測和診斷軟體，它使用人工智慧演算法來分析二維X射線圖像中橈骨遠端骨折的情況，這是一種常見的手腕骨折類型。該軟體在圖像上標記骨折的位置以幫助使用者進行檢測和診斷。

2018年6月20日，個性化糖尿病管理解決方案的開發商DreaMed Diabetes宣布，美國食品和藥物管理局（FDA）審核通過了其公司產品DreaMed Advisor Pro的De Novo申請，這是一種基於AI的糖尿病治療決策支持軟體，通過上述申請意味著這款軟體已經可以在美國市場上進行銷售。

目前人工智慧技術在醫療領域的應用主要集中於以下四個領域：

(一)醫療機器人

目前實踐中的醫療機器人主要有兩種：

一是，能夠讀取人體神經信號的可穿戴型機器人，也成為「智能外骨骼」;

二是，能夠承擔手術或醫療保健功能的機器人，以IBM開發的達·芬奇手術系統為典型代表。

(二)智能藥物研發

智能藥物研發是指將人工智慧中的深度學習技術應用於藥物研究，通過大數據分析等技術手段快速、準確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物，達到縮短新葯研發周期、降低新葯研發成本、提高新葯研發成功率的目的。

人工智慧通過計算機模擬，可以對藥物活性、安全性和副作用進行預測。藉助深度學習，人工智慧已在心血管葯、抗腫瘤葯和常見傳染病治療葯等多領域取得了新突破。在抗擊埃博拉病毒中智能藥物研發也發揮了重要的作用。

(三)智能診療與健康管理

智能診療就是將人工智慧技術用於輔助診療中，讓計算機「學習」專家醫生的醫療知識，模擬醫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慧在醫療領域最重要、也最核心的應用場景。

智能健康管理是將人工智慧技術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、健康干預以及基於精準醫學的健康管理。

(四)智能影像識別

智能醫學影像是將人工智慧技術應用在醫學影像的診斷上。人工智慧在醫學影像應用主要分為兩部分： 一是圖像識別，應用於感知環節，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，應用於學習和分析環節，通過大量的影像數據和診斷數據，不斷對神經元網路進行深度學習訓練，促使其掌握診斷能力。

醫療大數據里最常見的是影像數據，而且影像數據格式標準，容易獲取、容易使用。但是醫療大數據不僅限於影像，還包括病理、臨床治療信息等，只有這些信息融合在一起才能建模，才能解決人工智慧真正在醫學上的應用。

積極探索AI技術的應用前景，AI技術只有跟臨床掛鉤才有價值，經過商業的轉化才能變成生產力。

第一種，AI企業成為ODM或者OEM，給器械商提供人工智慧的軟體包；

第二種，將雲端產品放到醫院，並按診斷數量收取費用，相當於與醫院方共同提供醫學影像服務並採取分成模式；

第三種，客戶按照使用模塊進行付費。付費方式可以是錢，也可以用數據抵付；

第四種，面向用戶的2C模式，患者將數據上傳，系統自動給出診斷結果。

深度學習要取代醫生是不可能的，深度學習運用得當，卻解決很多問題。

在實際的產業發展中，中國智能醫療仍處於起步階段，但賴於資本的追捧，多家智能醫療創業公司已順利獲得融資。在未來的發展中，國內公司應當加強資料庫、演算法、通用技術等基礎層面的研發與投資力度，在牢固基礎的同時進一步拓展智能醫療的應用領域。

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