黨的十九大報告提出實施健康中國戰(zhàn)略。當(dāng)前，人口老齡化趨勢日漸明顯，加之長期積累的慢性病難題和環(huán)境污染的疊加影響，我國仍面臨著較為嚴(yán)重的優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源缺乏、醫(yī)療水平參差不齊、區(qū)域醫(yī)療發(fā)展不平衡的問題。我國醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的發(fā)展急需注入新的動力。
       過去幾年，“互聯(lián)網(wǎng)+”打開了傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)轉(zhuǎn)型升級的思路，也一度被資本市場所看好。但是，正如科大訊飛醫(yī)療信息技術(shù)有限公司常務(wù)副總經(jīng)理鹿曉亮在2017未來醫(yī)療100強(qiáng)論壇上所言，“經(jīng)過這幾年的發(fā)展，‘互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療’并沒有真正解決優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源缺乏的問題”。
“AI+醫(yī)療”提供新的可能
        2017年7月，國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的通知，明確指出發(fā)展智能醫(yī)療，推廣應(yīng)用人工智能治療新模式、新手段；研發(fā)人機(jī)協(xié)同臨床智能診療方案，實現(xiàn)智能影像識別、病理分型和智能多學(xué)科會診。如今，人工智能的發(fā)展如火如荼，相比于“互聯(lián)網(wǎng)+”的作用，鹿曉亮對“AI+”的前景更加充滿信心，他甚至作出判斷，“人工智能（AI）有可能解決醫(yī)療資源缺乏這樣的一些問題”。
        “我們所設(shè)想的人工智能診療新模式是什么樣子？”鹿曉亮這樣描述這種人機(jī)合作的新型醫(yī)療診斷場景：在醫(yī)患溝通過程中，通過智能語音技術(shù)把醫(yī)生與患者之間的交流語言轉(zhuǎn)化為文字，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)到的大量電子文書及一些醫(yī)學(xué)影像處理能力，關(guān)鍵信息得以提取，最后，在整個深度學(xué)習(xí)“決策器”的作用下，機(jī)器判斷為醫(yī)生診斷及其治療提供輔助性建議和思考。
        鹿曉亮表示，人工智能輔助治療模式需要三個方面的技術(shù)支撐，包括高精度的語音識別技術(shù)、醫(yī)學(xué)影像識別技術(shù)，以及最重要的也是目前挑戰(zhàn)性最大的醫(yī)學(xué)自然語言理解。
        那么，如果這些技術(shù)儲備足夠充分，人工智能與醫(yī)療的結(jié)合就會達(dá)到設(shè)想的效果嗎？鹿曉亮對此不以為然。他表示，人工智能也面臨著窘境，“就拿圖像、醫(yī)療影像識別來說，它有三個維度，醫(yī)生可以做CT、X光、心電等不同模態(tài)，此外，還有不同的部位、不同的病種。這三個不同的維度乘起來將會是巨大的工作量”。
        理論上講，人工智能技術(shù)在一些相對簡單的識別和分類工作中更有用武之地，但實際上要復(fù)雜得多。鹿曉亮以骨科的分型為例進(jìn)一步說明，如果一個骨裂患者需要拍CT，人體全身兩百多塊骨頭分型的工作量，加上數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)的標(biāo)注和算法的調(diào)優(yōu)，也是浩大的工程。
        鹿曉亮坦言：“‘人工智能+醫(yī)療’要想成功，從事這項事業(yè)的企業(yè)必須要有耐心，要有‘板凳愿坐十年冷’的韌性。如果寄希望于在這個行業(yè)一兩年內(nèi)賺到錢，我奉勸大家還是先放棄這個行業(yè)。”
大數(shù)據(jù)觸達(dá)精準(zhǔn)醫(yī)療
        與科大訊飛把人工智能介入醫(yī)療診斷作為研究方向不同，阿里健康人工智能實驗室則選擇了從大數(shù)據(jù)切入。在阿里健康人工智能實驗室主任范繹看來，過去幾年，整個互聯(lián)網(wǎng)和社會經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中一個最顯著的特征就是互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的全面滲透。他認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)改變健康其實是海量用戶的一個觸達(dá)能力，通過大數(shù)據(jù)實現(xiàn)對用戶的精準(zhǔn)理解、影響和指導(dǎo)。
        范繹舉例道，比如說，通過互聯(lián)網(wǎng)生活數(shù)據(jù)去做糖尿病相關(guān)風(fēng)險預(yù)期，把高危人群篩選出來，篩完之后讓其去做體檢或到醫(yī)院進(jìn)行進(jìn)一步觀察，“通過這個過程可以發(fā)現(xiàn)很多人已經(jīng)意識到了自己的不健康，但如果不給他一些明確的信號，告訴他為什么不健康，生活習(xí)慣哪里不好，他是不會去醫(yī)院的”。
        “這種對海量用戶的篩查能力可能是整個醫(yī)療行業(yè)有史以來第一次出現(xiàn)。”范繹表示，雖然目前來看，能夠篩查的疾病或健康類型未必能達(dá)到體檢機(jī)構(gòu)的效果，“但它確實已經(jīng)在產(chǎn)生、發(fā)展”。
        在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速迭代的今天，范繹總結(jié)了醫(yī)療行業(yè)幾個比較重要的“武器”，分別為物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能。
        物聯(lián)網(wǎng)涉及到智能硬件的發(fā)展。在目前的電子商務(wù)中，各種醫(yī)療器械相關(guān)設(shè)備的銷售數(shù)量已經(jīng)非常龐大。這些數(shù)據(jù)同步到云端之后，很多健康監(jiān)測行為并不需要用戶跑到醫(yī)院里，只需通過互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)就可以達(dá)到實時監(jiān)測和采集。
        從早期的病例數(shù)據(jù)到如今的影像數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)，醫(yī)療信息正爆炸式增長。伴隨著精準(zhǔn)醫(yī)療的發(fā)展，數(shù)據(jù)會越來越多。計算能力也會隨著數(shù)據(jù)的發(fā)展得到進(jìn)一步提升，云計算的空間和潛力巨大。        范繹認(rèn)為，影像并不能夠完全代表醫(yī)療,“影像后面還有治療和其他體檢指標(biāo)，不管從篩查端還是治療端來看,影像本身只是數(shù)據(jù)的一個維度。”大數(shù)據(jù)助力醫(yī)療的落地場景包括科研大數(shù)據(jù)平臺、影像、臨床輔助決策，也包括互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)聯(lián)體、區(qū)塊鏈。
        此外，在談到人工智能時，范繹表示，醫(yī)療行業(yè)目前最大的問題是稀缺性，“而要解決供給側(cè)稀缺只有通過AI才能實現(xiàn)”。
        來源：中國科學(xué)報