AI+醫(yī)療是當(dāng)下最火熱的人工智能應(yīng)用場景之一。最近，因?yàn)楣ぷ鞯淖儎游乙蔡と肓诉@個耳熟卻不能詳?shù)念I(lǐng)域，本期文章將會分享我對AI+醫(yī)療的初識印象。

一、互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的醫(yī)療行業(yè)

作為傳統(tǒng)行業(yè)的大佬之一，醫(yī)療行業(yè)一直是民生關(guān)注的重點(diǎn)對象。隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來，醫(yī)療行業(yè)也作出了改變。網(wǎng)絡(luò)上普遍將互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的醫(yī)療分為兩個階段，從最初的信息化醫(yī)療辦公到在線預(yù)約看診，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)逐漸流入這個行業(yè)。

• 互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療時(shí)代1.0實(shí)現(xiàn)了醫(yī)療事物及流程的信息系統(tǒng)化，使原來分散的數(shù)據(jù)有了統(tǒng)一的處理途徑，搭建了醫(yī)務(wù)人員的信息共享的基礎(chǔ)平臺；
• 互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療時(shí)代2.0則是通過線上共享醫(yī)務(wù)資源的模式，拉近普通患者和醫(yī)務(wù)人員的距離。事實(shí)上，經(jīng)過多年的滲透，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)依舊僅是以通用化的模式與醫(yī)療行業(yè)結(jié)合；
• 在日益壯大的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療時(shí)代3.0，業(yè)界希望運(yùn)用人工智能技術(shù)能降低醫(yī)療行業(yè)壁壘，減輕醫(yī)務(wù)人員繁重的工作壓力，解決看病難的民生問題。

互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的兩個時(shí)代

二、人工智能+醫(yī)療

目前，人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用場景主要有五類：

AI+醫(yī)療五大應(yīng)用場景：

• 醫(yī)療機(jī)器人：主要研究醫(yī)療器械的人工智能化，例如，以“達(dá)芬奇”為典型代表的醫(yī)療機(jī)器人，能夠通過高清3D視像并執(zhí)行精密操作參與外科手術(shù)。
• 智能藥物研發(fā)：通過建立AI藥物篩選模型擴(kuò)大篩選對象以期邂逅目標(biāo)化合物，提高藥物發(fā)現(xiàn)的機(jī)率，來輔助甚至替代傳統(tǒng)的藥物研發(fā)模式。典型應(yīng)用：Benevolent AI的核心技術(shù)是一個叫做JACS（Judgment Augmented Cognition System）的人工智能系統(tǒng)。
• 智能影像識別：運(yùn)用圖像識別技術(shù)建立醫(yī)療影像（CT、MRI等）病灶的AI模型，幫助閱片醫(yī)生快速獲取影像所呈現(xiàn)的病癥信息。
• 智能診療： 通過患者描述的病癥的關(guān)鍵信息，結(jié)合當(dāng)?shù)丨h(huán)境、病史等其他因素快速幫助分析病癥，提供診療咨詢和初步治療方案。
• 智能健康管理：獲取用戶的生物數(shù)據(jù)，監(jiān)測用戶生活習(xí)慣等，提供健康管理計(jì)劃及康復(fù)手段。

就進(jìn)入壁壘而言，醫(yī)療機(jī)器人需要軟硬件的結(jié)合，智能藥物研發(fā)需要更深層次的生物機(jī)能研究，相較于其他三類場景門檻較高。相反，智能影像識別、智能診療和智能健康管理因?yàn)橛邢鄬潭ǖ尼t(yī)療模型，數(shù)據(jù)積累較為豐富，成為各大人工智能廠子爭先踏入的領(lǐng)域。

雖然應(yīng)用場景各有差異，談到人工智能建模最大的核心點(diǎn)就是數(shù)據(jù)。那么醫(yī)療行業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代沉淀的數(shù)據(jù)有哪些呢，這里指的提出的是醫(yī)院信息化系統(tǒng)。

醫(yī)院信息化系統(tǒng)

醫(yī)院信息化系統(tǒng)是在互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療時(shí)代1.0就建立起來了，涵蓋了醫(yī)院所有業(yè)務(wù)和業(yè)務(wù)全過程的信息：

• 醫(yī)院信息管理系統(tǒng)主要是醫(yī)務(wù)人員的行政信息管理、就診住院相關(guān)流程信息管理等基礎(chǔ)信息管理系統(tǒng)，提供醫(yī)務(wù)日?；鞒虜?shù)據(jù)；
• 臨床信息系統(tǒng)主要是就診過程中關(guān)于診斷、治療、醫(yī)囑等信息的管理，提供診療數(shù)據(jù)；
• 實(shí)驗(yàn)室信息系統(tǒng)是將實(shí)驗(yàn)室獲取的藥物數(shù)據(jù)、人體數(shù)據(jù)等存儲統(tǒng)計(jì)的系統(tǒng)，提供生理、藥理數(shù)據(jù)；
• 醫(yī)學(xué)影像管理系統(tǒng)結(jié)合放射學(xué)信息系統(tǒng)，存儲了大量真實(shí)患者拍攝的CT、MRI等影像，通過特定的格式存儲起來，經(jīng)過授權(quán)可很快的能回調(diào)獲取圖片，為影像識別提供了大量的真實(shí)數(shù)據(jù)。

三、AI+醫(yī)療現(xiàn)狀與展望

隨著人口老齡化，慢性病瘋漲，醫(yī)療資源分配不均等問題的增長，AI+醫(yī)療的確成為了各大公司爭先恐后想取得的香餑餑。自2010年起國內(nèi)首批人工智能醫(yī)療公司的出現(xiàn)至今，已經(jīng)出現(xiàn)了百量級的公司加入到這個創(chuàng)新領(lǐng)域，獲取的投融金額也是逐年上漲，政府也對AI醫(yī)療領(lǐng)域提出更多的支持政策。

但需要承認(rèn)的是，目前國內(nèi)的AI+醫(yī)療仍然處于起步階段，僅能為醫(yī)務(wù)人員提供輔助作用，尚無法達(dá)到替代效果。主要體現(xiàn)在一下幾個方面：

1. ?扎堆一兩個領(lǐng)域。對比國內(nèi)外的AI+醫(yī)療現(xiàn)狀可以發(fā)現(xiàn)，對于五大應(yīng)用場景研究國外的廠商平均分布的，然而，國內(nèi)的廠商大都還是集中與影像識別和智能輔診領(lǐng)域。
2. 有無數(shù)據(jù)無標(biāo)準(zhǔn)。通過醫(yī)院信息化系統(tǒng)確實(shí)可以獲取大量的數(shù)據(jù)源，但建立標(biāo)準(zhǔn)的人工智能模型需要更精準(zhǔn)的醫(yī)療數(shù)據(jù)，一般公司缺少相關(guān)的高尖端醫(yī)務(wù)人員來提供統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。
3. 敏感信息和使用習(xí)慣。生理病理信息可能潛在某些隱私或者權(quán)限問題，醫(yī)務(wù)人員等使用設(shè)備習(xí)慣的培養(yǎng)也是需要一段時(shí)間的磨合。

AI+醫(yī)療當(dāng)前的首要任務(wù)仍然是訓(xùn)練出精準(zhǔn)的人工智能模型，從輔助進(jìn)化為替代。AI+醫(yī)療也需要拓展更多的可能性，與一些新技術(shù)結(jié)合，比如區(qū)塊鏈來增加數(shù)據(jù)資源。未來，更大的發(fā)展趨勢了從診斷邁向治療，聚合不同應(yīng)用場景，建立從智能日常健康監(jiān)控到智能診斷再到智能治療最后智能康復(fù)的AI+醫(yī)療生態(tài)系統(tǒng)。

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