一、人工智能概述

1.人工智能發(fā)展歷程

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是對人的意識和思維過程進行模擬并系統(tǒng)應(yīng)用的一門新興科學(xué)，其發(fā)展經(jīng)歷了三次浪潮。1956年，美國Dartmouth大學(xué)舉行的聚會是人工智能正式誕生的標(biāo)志，這一時期使用機械化思考方式和邏輯學(xué)知識來解決問題，但對復(fù)雜的問題束手無策；20世紀(jì)80年代，Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BT訓(xùn)練算法的提出，使AI再次興起，出現(xiàn)了語音識別、翻譯等計劃，但遲遲未進入人們的生活之中；2006年，Hinton提出深度學(xué)習(xí)技術(shù)，并隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和應(yīng)用，AI在各個領(lǐng)域迅速得到發(fā)展和應(yīng)用。

2.人工智能的基礎(chǔ)和要求

人工智能的核心是算法，基礎(chǔ)條件是數(shù)據(jù)及計算能力。因此，可以認為醫(yī)療與人工智能結(jié)合的關(guān)鍵要素是“算法+有效數(shù)據(jù)+計算能力”。先進算法能提升數(shù)據(jù)使用效率。在醫(yī)療領(lǐng)域，有效的醫(yī)療大數(shù)據(jù)是人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ)，醫(yī)療數(shù)據(jù)的有效性包括三個方面：電子化程度、標(biāo)準(zhǔn)化程度以及共享機制。電子化程度強調(diào)數(shù)據(jù)和病歷的供給量；標(biāo)準(zhǔn)化程度強調(diào)數(shù)據(jù)之間的可比性和通用型；共享機制強調(diào)數(shù)據(jù)獲取渠道的便利性和合法性。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，我國各級醫(yī)療機構(gòu)、健康管理機構(gòu)、行政機構(gòu)、居民都已普遍了解互聯(lián)網(wǎng)并鏈接互聯(lián)網(wǎng)，給大數(shù)據(jù)的實現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。

3.醫(yī)療健康領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄艿男枨?/strong>

近年來，借助人工智能技術(shù)，開展智慧醫(yī)療成為醫(yī)療領(lǐng)域的熱點。2017年7月，國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出，要建立新一代人工智能基礎(chǔ)理論體系和關(guān)鍵共性技術(shù)體系，加快培養(yǎng)聚集人工智能高端人才。同年12月，工信部印發(fā)《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018—2020年）》，對醫(yī)療人工智能的發(fā)展做出了詳細的規(guī)劃，提出要著重在醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)等領(lǐng)域率先取得突破。2018年，國務(wù)院辦公廳印發(fā)《關(guān)于促進“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展的意見》，明確支持“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療保健”的發(fā)展，允許依托醫(yī)療機構(gòu)發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院。事實上，除了醫(yī)療影像輔助診斷對AI具有巨大的需求外，輔助診斷、輔助手術(shù)、輔助護理、輔助檢查、輔助醫(yī)院管理、輔助掛號、輔助減少計量誤差、健康管理、藥品研發(fā)等醫(yī)療健康領(lǐng)域?qū)I技術(shù)都有強大需求。

隨著我國人口老齡化程度不斷加深，慢性病、癌癥發(fā)病率逐年上升，以人力為主的各類衛(wèi)生資源配置不足、分布不均的困境越發(fā)突顯，AI作為一門綜合性極強的交叉學(xué)科，將在醫(yī)療領(lǐng)域內(nèi)得到越來越多的應(yīng)用，并將成為影響醫(yī)療行業(yè)發(fā)展的重要科技手段。

二、醫(yī)療人工智能應(yīng)用現(xiàn)狀

目前，人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域已得到了初步的應(yīng)用，主要集中在輔助影像和病理診斷、輔助護理、輔助隨訪、基層醫(yī)生助手、醫(yī)院智能管理及輔助健康管理等方面。

1.輔助影像和病理診斷

醫(yī)學(xué)影像及病理切片作為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，是AI應(yīng)用的絕佳場所。2015年起舉辦的CAMELYON16挑戰(zhàn)賽，比較AI和病理醫(yī)生在檢測乳腺癌患者淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移病理切片中轉(zhuǎn)移灶的潛力，結(jié)果顯示AI在診斷模擬中的表現(xiàn)優(yōu)于病理醫(yī)師。目前，人工智能輔助影像和病理診斷在國內(nèi)發(fā)展迅速，2006年我國首家獨立臨床病理診斷專業(yè)機構(gòu)——上海復(fù)旦臨床病理診斷中心成立，啟用數(shù)字病理遠程會診平臺，免去患者來回奔波。2015年沸騰醫(yī)療有限公司以“E診斷醫(yī)學(xué)影像服務(wù)平臺”為核心，通過“E診斷”醫(yī)學(xué)影像技術(shù)專業(yè)輸出及專業(yè)精準(zhǔn)的遠程醫(yī)學(xué)影像診療合作，實現(xiàn)了遠程醫(yī)學(xué)影像信息交互的目標(biāo)。

2.輔助護理

我國臺灣醫(yī)院應(yīng)用AI產(chǎn)生護理診斷，AI建議的診斷與護士建議的診斷一致百分比高達87％。國外AI已普遍運用于人們的日常生活護理中，日本研究機構(gòu)Riken開發(fā)的機器人Robear，能將病人從床上抬起，幫助行動不便的病人行走、站立等；應(yīng)用AI開發(fā)的機器人能為老年及癱瘓患者提供喂飯、日常照護等服務(wù)。澳大利亞養(yǎng)老院用機器人做護工，通過給機器人輸入程序，使其可以與老年人一對一交流，消減老年人的苦悶。AI在護理領(lǐng)域的應(yīng)用，極大減輕了護理人員負擔(dān)，為患者提供了溫暖且有力的服務(wù)，是應(yīng)對老齡化社會的有力幫助。

3.輔助隨訪

隨訪是醫(yī)院常規(guī)工作的重要組成部分，然而目前的衛(wèi)生人力無法滿足所有患者的隨訪需求。AI的發(fā)展打破了長期隨訪在時間和空間上的限制。2017年，海寧市中心醫(yī)院首次應(yīng)用AI智能隨訪助手，采用聲紋預(yù)測思維算法，語言識別準(zhǔn)確率高達97.5%。2018年，上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬仁濟醫(yī)院東院日間手術(shù)病房正式上線AI隨訪助手，隨訪助手可以根據(jù)問題模板模擬醫(yī)生進行電話隨訪，主要詢問患者出院后是否發(fā)生嘔吐、疼痛、發(fā)熱、傷口滲血感染等不良情況。隨訪助手的上線不僅大大提高了隨訪效率，還確保了隨訪信息采集的全覆蓋及準(zhǔn)確性。同時，隨訪助手可以根據(jù)不同的手術(shù)種類，制訂個性化隨訪計劃，通過終端自動撥打患者電話，模擬人聲與患者進行術(shù)后隨訪溝通，并有效采集患者回答的信息。隨訪結(jié)束后，醫(yī)務(wù)人員能清楚地了解每位患者的術(shù)后情況。

4.基層醫(yī)生助手

基層醫(yī)院在實現(xiàn)“健康中國”戰(zhàn)略中有著舉足輕重的作用，但目前其服務(wù)能力難以滿足廣大群眾的基本需求。AI通過學(xué)習(xí)海量的專家經(jīng)驗和醫(yī)學(xué)知識，建立深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并在臨床中不斷完善，協(xié)助基層醫(yī)生給群眾提供高質(zhì)量的服務(wù)。2017年，科大訊飛和清華大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的“智醫(yī)助理”以超過合格線96分的成績成為全球第一個通過國家執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試綜合筆試測評的AI機器人，可以輔助基層醫(yī)生提升診療質(zhì)量和效率。2017年9月，國家在安徽省旌德縣首次開展全科醫(yī)生機器人輔助基層醫(yī)療試點，深受基層群眾歡迎。

5.醫(yī)院智能管理

人工智能技術(shù)在醫(yī)院的應(yīng)用，能提高醫(yī)院為患者提供正確治療方案的精準(zhǔn)性，減少了患者的不必要支出，并且能合理地為患者安排治療計劃。澳門仁伯爵綜合醫(yī)院應(yīng)用AI技術(shù)，在電子處方系統(tǒng)內(nèi)設(shè)置安全警示，確保用藥規(guī)范，防止濫用抗生素等藥物。美國IBM公司應(yīng)用機器學(xué)習(xí)方法，自動讀取患者電子病歷相關(guān)信息，得出輔助診斷信息，實現(xiàn)醫(yī)療輔助診斷。

6.輔助健康管理

傳統(tǒng)的健康管理技術(shù)在信息的獲取、處理和應(yīng)用上相對落后，將AI應(yīng)用于健康管理，通過對健康數(shù)據(jù)實時采集、分析和處理，評估疾病風(fēng)險，給出個性化、精準(zhǔn)化的基本管理方案和后續(xù)治療方案，能有效降低疾病發(fā)病率和患病率。健康管理機構(gòu)可以通過手機APP或智能可穿戴設(shè)備，檢測用戶的血壓、血糖、心率等指標(biāo)，進行慢性病管理。國外Welltok公司利用“CaféWell健康優(yōu)化平臺”，管理用戶健康，包括壓力管理、營養(yǎng)控制以及糖尿病護理等，并在用戶保持健康生活習(xí)慣時給予獎勵。同時，為用戶提供更靈活、全方位的健康促進方案，包括階段性臨床護理、長期保持最佳健康狀態(tài)等多個方面。

三、人工智能存在的問題和挑戰(zhàn)

目前，人工智能+健康醫(yī)療正在起步階段，要保證AI在醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用的深入發(fā)展，仍有許多亟需解決的問題和挑戰(zhàn)。

1.監(jiān)管缺失

目前，國內(nèi)尚未出臺相關(guān)法律法規(guī)對AI進行監(jiān)管，而作為AI的基礎(chǔ)醫(yī)療大數(shù)據(jù)也沒有完善的法律條文來規(guī)范，對數(shù)據(jù)的隱私保護、責(zé)任規(guī)范、安全性等沒有明確的法律指示。AI在醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、準(zhǔn)入體系、評估體系尚是空白，無法對AI數(shù)據(jù)和算法進行有效驗證和評價，不利于監(jiān)管，阻礙了AI產(chǎn)品在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。

2.數(shù)據(jù)質(zhì)量

高質(zhì)量的醫(yī)療數(shù)據(jù)對提升AI在醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用的準(zhǔn)確性有著至關(guān)重要的作用，盡管我國醫(yī)院的數(shù)據(jù)龐大，但大部分是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，不能發(fā)揮出“大數(shù)據(jù)”挖掘的價值。由于疾病的復(fù)雜性，數(shù)據(jù)維度、特性各不相同，質(zhì)量參差不齊，如將數(shù)據(jù)細分到每種疾病，可利用的樣本量很少。同時， AI的深度學(xué)習(xí)需要使用大規(guī)模規(guī)范化數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，細微的數(shù)據(jù)誤差會對AI發(fā)展產(chǎn)生負面影響。我國當(dāng)前醫(yī)院與醫(yī)院、院內(nèi)科系互不相連，沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的臨床結(jié)構(gòu)化病歷報告，醫(yī)生手寫病歷不規(guī)范，臨床用藥、檢查等細節(jié)缺失，患者離開醫(yī)院后失訪率較高等各種原因，造成醫(yī)療數(shù)據(jù)錯漏、數(shù)據(jù)質(zhì)量低下。

3.倫理問題

AI產(chǎn)品做出的醫(yī)療決策是通過機器學(xué)習(xí)大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)模擬醫(yī)生做出的，大規(guī)模醫(yī)療數(shù)據(jù)在使用過程中會有泄露的風(fēng)險，對個人隱私造成影響。決策是基于算法，而算法在分析數(shù)據(jù)過程中也會獲得類似于人類偏見的思想，導(dǎo)致出現(xiàn)算法歧視的不良后果。算法歧視將帶來一系列倫理問題，是AI不可回避的挑戰(zhàn)。

4.醫(yī)保支付

AI應(yīng)用于醫(yī)療健康領(lǐng)域，最核心的問題是誰來買單，因此醫(yī)保覆蓋是一個繞不開的話題。如果由患者自費，那么市場就會縮小，AI產(chǎn)業(yè)無法向前發(fā)展，也很難證明AI在醫(yī)療領(lǐng)域的有效價值。目前，公立醫(yī)院醫(yī)保報銷壓力較大，將AI產(chǎn)品納入醫(yī)保，醫(yī)保報銷的資金壓力將會激增。同時，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療由于其特殊的屬性，還面臨異地結(jié)算的難題。

5.人才匱乏

目前，既懂醫(yī)療又懂AI技術(shù)的復(fù)合型、戰(zhàn)略型人才極其短缺，其中10年以上資深人才尤為缺乏。同時，醫(yī)務(wù)人員對AI的接納度不足，部分醫(yī)務(wù)人員甚至對AI抱有抵觸心理。AI技術(shù)的使用需要對醫(yī)務(wù)人員進行專業(yè)化規(guī)范培訓(xùn)，在此背景下，建立完善的人才培養(yǎng)和人才引進機制是重中之重。

四、討論與建議

1.加強行業(yè)指導(dǎo)和監(jiān)管

政府部門應(yīng)盡快出臺人工智能相關(guān)法律法規(guī)，加強對人工智能的監(jiān)管，通過強化監(jiān)管，加強對數(shù)據(jù)的保護，防止數(shù)據(jù)泄露導(dǎo)致居民隱私受損，甚至危害國家安全。同時，還應(yīng)建立AI在醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，保障AI產(chǎn)品的質(zhì)量。此外，政府部門應(yīng)明確AI在醫(yī)療健康領(lǐng)域的定位，明確醫(yī)生不會被AI取代，AI只是幫助醫(yī)生進行臨床診療，方便患者獲得高質(zhì)量的醫(yī)療服務(wù)，醫(yī)生仍對診斷結(jié)果負主要責(zé)任。政府部門應(yīng)理性看待新一輪的AI浪潮，提升居民對AI的接納度，積極引導(dǎo)居民、資本和相關(guān)機構(gòu)按更加合理的速度和方向發(fā)展醫(yī)療AI。

2.加強核心技術(shù)人才培養(yǎng)

面對AI人才匱乏的嚴峻形勢，政府要加強人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)建設(shè)，培養(yǎng)AI算法和技術(shù)方面的優(yōu)秀人才。推進“新工科”建設(shè)，形成“人工智能+X”復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式，推動AI領(lǐng)域國家級精品在線課程建設(shè)。同時，建立人工智能學(xué)院、研究院或交叉研究中心，引導(dǎo)高校通過增量支持和存量調(diào)整，加大對人工智能領(lǐng)域核心人才的培養(yǎng)力度。在職業(yè)院校大數(shù)據(jù)、信息管理相關(guān)專業(yè)中增加人工智能相關(guān)內(nèi)容，培養(yǎng)人工智能應(yīng)用領(lǐng)域技術(shù)人才。另外，要加強對醫(yī)務(wù)人員使用AI的技能培訓(xùn)，保證AI產(chǎn)品能更好地服務(wù)于臨床實踐。

3.夯實數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

IBM公司用于輔助醫(yī)生設(shè)計癌癥治療方案的AI產(chǎn)品沃森，由于使用的不是真實患者的數(shù)據(jù)訓(xùn)練沃森，沃森開出了不合適且危險的治療方案?？梢?，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量是AI競爭的核心所在，目前互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)體系已初步健全，但仍存在許多虛假數(shù)據(jù)，這與脫離統(tǒng)計模型的桎梏、用全數(shù)據(jù)即真實數(shù)據(jù)直接分析的大數(shù)據(jù)初衷相悖。因此，應(yīng)打破醫(yī)療機構(gòu)、政府部門的數(shù)據(jù)壁壘，建立數(shù)據(jù)共享機制，促進不同機構(gòu)之間、地區(qū)之間的數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)，形成真正的大數(shù)據(jù)。由于醫(yī)療健康數(shù)據(jù)種類繁多、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，應(yīng)加快醫(yī)療數(shù)據(jù)電子化、標(biāo)準(zhǔn)化的進程，形成規(guī)范化AI數(shù)據(jù)集，夯實AI應(yīng)用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。同時，加強信息隱私保護建設(shè)，研究數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)，保障醫(yī)療數(shù)據(jù)可以實時、準(zhǔn)確地進行流通，避免數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險。

4.深度推進互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用

目前，我國東部地區(qū)醫(yī)療健康機構(gòu)已具備互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)，但部分中西部地區(qū)尚有欠缺，而這些地區(qū)由于經(jīng)濟水平較低、醫(yī)療水平較差，對遠程醫(yī)療、人工診療助手等AI需求強烈，建議國家有側(cè)重地對中西部地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)給予政策傾斜，促進互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的全面發(fā)展。加強基層醫(yī)療機構(gòu)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，引導(dǎo)優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療資源下沉至基層，實現(xiàn)資源共享，提高醫(yī)療服務(wù)水平，推動分級診療制度。

五、小結(jié)

人工智能的記憶力和計算能力遠優(yōu)于人腦，且可擴充腦容量、延伸腦功能、增強腦負荷，能夠成為基層醫(yī)生的智囊、三甲醫(yī)院醫(yī)生的秘書，彌補衛(wèi)生人力資源不足。目前，我國人工智能尚處于起步階段，僅具有計算智能，“人工智能+醫(yī)療健康”應(yīng)用的領(lǐng)域?qū)絹碓綇V，尤其適合社區(qū)，通過早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療，有針對性地進行人群健康干預(yù)，降低后續(xù)的醫(yī)療成本。在醫(yī)院管理方面，AI可簡化行政管理和臨床醫(yī)療管理流程；在影像診斷領(lǐng)域，AI可快速閱讀成像，進行分析和診斷；在醫(yī)療資源方面，AI能解決昂貴的劑量誤差問題；在診療方面，AI可為特定病種初診，進行輔助手術(shù)?？傊珹I將在人類生命健康全周期中發(fā)揮更大的作用，但真正用于衛(wèi)生健康的核心領(lǐng)域可能還需一個漫長的過程。

作者：金春林、何達，上海市衛(wèi)生和健康發(fā)展研究中心（上海市醫(yī)學(xué)科學(xué)技術(shù)情報研究所）。

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