人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用

最近，徐崢主演的電影《我不是藥神》一路爆紅，得到了各路人民群眾的關注，而且對此影片評價也是很高，不僅獲得了9.7分的絕佳成績，點映票房也突破了1億。

還沒看過的可能會疑問，為什么那么火爆？其實他戳中了很多人的痛點，看病難，看病貴，買不起藥，只能等死。

實際上，大家不知道是，當這種問題出現(xiàn)時，我們國家一直都在不斷提升重視程度，紛紛加大藥品研發(fā)投入，各有關部門正積極落實藥物降稅的后續(xù)措施，督促推動藥物加快降價。

除了這些外，國家一直鼓勵著科技的發(fā)展，希望能為患者帶來福音。近年來，人工智能深度學習技術得到突破，使得此前半溫不火的人工智能迅速崛起，圖像識別、神經(jīng)網(wǎng)絡、機器學習等關鍵技術的發(fā)展，以及大數(shù)據(jù)技術的融合應用，為藥物研發(fā)和診治提供了巨大的幫助。

醫(yī)療行業(yè)長期存在優(yōu)質醫(yī)生資源分配不均，診斷誤診漏診率較高，醫(yī)療費用成本過高等問題，隨著近幾年深度學習技術的不斷進步，人工智能在醫(yī)療行業(yè)應用場景越發(fā)豐富，也逐漸成為影響醫(yī)療行業(yè)發(fā)展，提升醫(yī)療服務水平的重要因素。據(jù)2018年最新人工智能技術與應用白皮書來看，主要分為以下這幾個方面，一起來看看吧。

（一）輔助醫(yī)生診斷，緩解漏診誤診問題

醫(yī)療數(shù)據(jù)中有超過 90%的數(shù)據(jù)來自于醫(yī)學影像，但是對醫(yī)學影像的診斷依賴于人工主觀分析，人工分析只能憑借經(jīng)驗去判斷，容易發(fā)生誤判。近幾年，人工智能可以深度學習，利用圖像識別技術，通過大量學習醫(yī)學影像，人工智能輔助診斷產品可以輔助醫(yī)生進行病灶區(qū)域定位，有效緩解漏診誤診問題。

（二）提高診斷效率，彌補資源供需缺口

據(jù)最新統(tǒng)計，我國每千人平均醫(yī)生擁有量僅為 2.1 人 ，醫(yī)生資源缺口問題較為嚴重。尤其是在影像科、病理科方面。

這個現(xiàn)象意味著放射科醫(yī)師在未來處理影像數(shù)據(jù)的壓力會越來越大，甚至遠遠超過負荷，供需不對稱的問題在病理方面表現(xiàn)尤甚。面對嚴重的稀缺資源缺口問題，人工智能技術或將帶來解決這個難題的答案。人工智能輔助診斷技術應用在某些特定病種領域，甚至可以代替醫(yī)生完成疾病篩查任務，這將大幅提高醫(yī)療機構、醫(yī)生的工作效率，減少不合理的醫(yī)療支出。

（三）疾病風險預警，提供健康顧問服務

多數(shù)疾病都是可以預防的，但是由于疾病通常在發(fā)病前期表征并不明顯，到病況加重之際才會被發(fā)現(xiàn)。人工智能技術與醫(yī)療健康可穿戴設備的結合可以實現(xiàn)疾病的風險預測和實際干預。風險預測包括對個人健康狀況的預警，以及對流行病等公共衛(wèi)生事件的監(jiān)控；干預則主要指針對不同患者的個性化的健康管理和健康咨詢服務。

（四）支持藥物研發(fā)，提升制藥效率

利用傳統(tǒng)手段的藥物研發(fā)需要進行大量的模擬測試，周期長、成本高。目前業(yè)界已嘗試利用人工智能開發(fā)虛擬篩選技術，發(fā)現(xiàn)靶點、篩選藥物，以取代或增強傳統(tǒng)的高通量篩選（HTS）過程，提高潛在藥物的篩選速度和成功率。通過深度學習和自然語言處理技術可以理解和分析醫(yī)學文獻、論文、專利、基因組數(shù)據(jù)中的信息，從中找出相應的候選藥物，并篩選出針對特定疾病有效的化合物，從而大幅縮減研發(fā)時間與成本。

（五）手術機器人，提升外科手術精準度

智能手術機器人是一種計算機輔助的新型的人機外科手術平臺，主要利用空間導航控制技術，將醫(yī)學影像處理輔助診斷系統(tǒng)、機器人以及外科醫(yī)師進行了有效的結合。手術機器人不同于傳統(tǒng)的手術概念，外科醫(yī)生可以遠離手術臺操縱機器進行手術，是世界微創(chuàng)外科領域一項革命性的突破。

目前達芬奇機器人是世界上最為先進的微創(chuàng)外科手術系統(tǒng)之一，集成了三維高清視野、可轉腕手術器械和直覺式動作控制三大特性，使醫(yī)生將微創(chuàng)技術更廣泛地應用于復雜的外科手術。相比于傳統(tǒng)手術需要輸血，會帶來傳染疾病等危險，機器人做手術則出血很少。此外，手術機器人可以保證精準定位誤差不到 1 毫米，對于一些對精確切口要求非常高的手術實用性很高。

當然了，現(xiàn)在人工智能技術的發(fā)展還處于完善、升級階段，在藥物研發(fā)與應用、一些醫(yī)療診斷與治療中所起到的作用還較為有限。不過，小樂相信，隨著人工智能技術的持續(xù)進步，未來其在藥物研發(fā)和病癥診治等醫(yī)療領域所能起到的積極甚至變革作用還是值得期待的，看病難，買藥貴的難題一定會很快得到解決的。