近期，人工智能成為了市場“最靚的仔”，而在人工智能的加持下，醫(yī)療服務也迎來了一波不錯的行情，加上近日中共中央辦公廳、國務院辦公廳發(fā)布《關(guān)于進一步完善醫(yī)療衛(wèi)生服務體系的意見》，其中提到要加快推進互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)等在醫(yī)療衛(wèi)生領域中的應用，“人工智能+”醫(yī)療服務也迎來了政策支持。

AI技術(shù)在醫(yī)療領域的運用

人工智能AI技術(shù)包括計算機視覺、知識圖譜、自然語言處理等，這些技術(shù)能夠運用在應用醫(yī)學影像、CDSS、新藥研發(fā)、智慧病案等多個場景之中。

1、醫(yī)學影像

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，類似于淘寶APP中的拍攝識別功能，打開相機后APP自動識別拍攝物品的類別，以便于消費者更快找到該商品類型，同樣在醫(yī)學影像領域，人工智能可對所拍攝病人的影像進行分析，獲取一些對診療來說有作用的信息；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)絡進行深度學習訓練，促使其掌握診斷能力。而在具體的疾病類別上，目前人工智能（AI）能夠運用于這些領域：

人工智能（AI）運用到醫(yī)學影像后，能夠幫助醫(yī)生更快獲取影像信息，提升醫(yī)生看圖、讀圖的效率，同時也能協(xié)助發(fā)現(xiàn)一些隱藏病灶，提高診斷的正確性。人工智能（AI）醫(yī)學影像也是AI看病率先實現(xiàn)商業(yè)化的領域，該市場保持較高增速，資本集聚度較高。

2、智能藥物研發(fā)

新藥的研發(fā)周期非常長，同時耗費的資源多。根據(jù)塔夫茨大學藥品研發(fā)研究中心通過既往獲批的藥物數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，研發(fā)一個新藥至少需要10年、26億美元的巨大投入。而人工智能（AI）可以加速新藥開發(fā)，同時也會提升藥物研發(fā)的成功率，減少資源消耗。

具體來說，在藥物研究過程中，人工智能可將深度學習技術(shù)應用于藥物研究。一般藥物研發(fā)主要包括4個研發(fā)階段，即靶標選擇和驗證、化合物篩選和先導優(yōu)化、臨床前研究以及臨床試驗。比如在靶標選擇和驗證階段，需要確定疾病相關(guān)的靶標，使用AI技術(shù)并結(jié)合已有的組學大數(shù)據(jù)，根據(jù)已知的以及新產(chǎn)生的實驗數(shù)據(jù)，就可以快速分析出潛在候選靶標，節(jié)約時間和成本。

不過，目前人工智能藥物研發(fā)領域還存在諸多問題，一是技術(shù)方面，該領域的數(shù)據(jù)量不足、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，算法精度不高、算法無法滿足需求等，二是目前AI在藥物研發(fā)中大多起著輔助作用，最后對藥物的安全性和有效性的評定仍由專家決定，專家經(jīng)驗仍然是制藥行業(yè)的基礎，三是缺乏人工智能相關(guān)的人才，以及目前人類對AI的信任感仍然不足。

3、智能診療

所謂智能診療，就是指讓人工智能學習專家級醫(yī)師的醫(yī)療經(jīng)驗和醫(yī)學文獻知識，并模擬他們診療時的思維邏輯，簡單來說，就是讓人工智能成為一位專家級醫(yī)師，參與到患者看病的過程中來。

目前智能診療主流的開發(fā)方向有很多，比如語音病歷，就是通過語音識別技術(shù)，幫助醫(yī)生快速錄入病歷。德信數(shù)據(jù)顯示，中國50%以上的住院醫(yī)生平均每天有4小時以上在寫病歷，而應用語音病歷后，醫(yī)生的主訴內(nèi)容可以實時地轉(zhuǎn)換成文字，效率大大提升。

AI精準醫(yī)療有望在3-5年內(nèi)完成“最后一公里”

“面對發(fā)展一日千里的人工智能（AI）新技術(shù)，作為一名神經(jīng)外科大夫，我并不擔心會失業(yè)，更關(guān)心如何擁抱AI，更好地服務患者，還能讓我們醫(yī)生早點下班。”日前，由天橋腦科學研究院（TCCI）攜手華山醫(yī)院（國家神經(jīng)疾病醫(yī)學中心）、上海市精神衛(wèi)生中心（國家精神疾病醫(yī)學中心）聯(lián)合主辦的AI助力攻克腦疾病研討會上，華山醫(yī)院院長、TCCI轉(zhuǎn)化中心主任毛穎教授說。

復旦大學附屬華山醫(yī)院神經(jīng)外科副主任、功能神經(jīng)外科帶頭人陳亮教授，介紹了侵入性腦電數(shù)據(jù)庫的建設。這類數(shù)據(jù)在神經(jīng)科學和神經(jīng)外科領域具有至關(guān)重要的價值，因為神經(jīng)元放電是神經(jīng)細胞最基本的活動方式。通過建立高密度表面或深部電極，研究人員期望收集更多關(guān)于腦電活動的數(shù)據(jù)。以帕金森病患者為例，臨床醫(yī)生迫切需要通過大量顱內(nèi)刺激實驗來尋找最佳治療方案，但這種方法對患者造成的負擔較重。他希望借助增強AI技術(shù)完成耗時且重復性較高的工作，能協(xié)助解決尚未解答的科學問題，包括癲癇溯源預警和意識轉(zhuǎn)化。

復旦大學附屬華山醫(yī)院睡眠障礙診療中心執(zhí)行主任于歡教授介紹，目前多導睡眠監(jiān)測是睡眠障礙診斷的標準技術(shù)，但其成本高且效率低。因此，研究者們期待通過人工智能技術(shù)改進診斷方法。于歡介紹了夢境研究在睡眠障礙領域的應用，如通過控制夢境提高記憶力。目前已有超過150種編碼和計算夢境的方法，研究者們希望借助AI技術(shù)制作一個實用性更強的研究工具；同時，開發(fā)移動客戶端以鼓勵個體記錄和分享自己的夢境，從而進行更貼近日常生活的夢境研究。

上海交通大學計算機科學與工程系吳夢玥副教授認為，開發(fā)基于人機對話的抑郁癥問診機器人、以及利用語音和語言特征構(gòu)建癥狀與精神疾病知識圖譜，是未來抑郁癥早診早治的方向。

人工智能科學家胡鵬偉博士說，AI在醫(yī)療領域的應用場景極為廣泛，目前主要實現(xiàn)三大功能：減輕重復勞動負擔、識別人工難以察覺的痕跡和線索，以及在復雜環(huán)境中進行線索分析。AI在精準醫(yī)療方面也有巨大潛力，GPT的總結(jié)與歸納能力在早期檢查與診斷、院外情感支持及輔助、大數(shù)據(jù)分析與模式識別等方面已經(jīng)顯現(xiàn)出強大實力。他預測，憑借AI技術(shù)和可穿戴智能設備等的結(jié)合創(chuàng)新，精準醫(yī)療有望在3-5年內(nèi)完成它的“最后一公里”。

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