智能醫(yī)療的發(fā)展驅(qū)動(dòng)力及主要應(yīng)用場(chǎng)景

智能醫(yī)療不是簡(jiǎn)單的技術(shù)進(jìn)步，而是全面的以技術(shù)推動(dòng)醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的變革。這種變化主要體現(xiàn)在醫(yī)療模式的變化（從以疾病為中心到以患者為中心）、信息化結(jié)構(gòu)的變化（從臨床信息化到區(qū)域信息化）、醫(yī)療管理的變化（從一般管理到個(gè)性化管理）以及預(yù)防和治療觀念的變化（從關(guān)注疾病治療到關(guān)注疾病預(yù)防）。

新型冠狀病毒肺炎疫情（以下簡(jiǎn)稱“新冠肺炎疫情”）之下，大多數(shù)行業(yè)都受到不同程度的影響，而醫(yī)療健康行業(yè)卻引起全社會(huì)關(guān)注，讓大眾體驗(yàn)到其方便性。例如：采用基于“互聯(lián)網(wǎng)+”的遠(yuǎn)程醫(yī)療、在線問診;采用大數(shù)據(jù)的健康碼;基于人工智能的醫(yī)學(xué)影像智能讀片、輔助診斷等應(yīng)用。“科技抗疫”大有可為，這也成為人工智能落地行業(yè)應(yīng)用的典范。未來，以人工智能、大數(shù)據(jù)為代表的高新科技賦能醫(yī)療健康行業(yè)，將成為“新常態(tài)” “新基建”。

智能醫(yī)療的發(fā)展驅(qū)動(dòng)力

● 醫(yī)療資源供需不平衡

醫(yī)療資源供需不平衡既是國(guó)內(nèi)醫(yī)療行業(yè)面臨的突出問題，也是智能醫(yī)療發(fā)展的主要驅(qū)動(dòng)力。從需求層面來講，人口老齡化加速、慢性疾病種類增多、居民健康意識(shí)提高等增加大量醫(yī)療需求。從供給層面來講，優(yōu)質(zhì)醫(yī)生和醫(yī)療資源不足、資源分配不均，難以與快速增長(zhǎng)的醫(yī)療需求匹配。

醫(yī)療需求快速增長(zhǎng)。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，截至2019年12月底，60歲及以上人口為25 388萬人，占總?cè)丝诘?8.1%。慢性疾病患病率隨之不斷上升。預(yù)計(jì)到2026年，我國(guó)糖尿病和高血壓發(fā)病率將增加至14%和28%，這將給醫(yī)療系統(tǒng)帶來更大的壓力，產(chǎn)生長(zhǎng)期的藥物治療和疾病管理成本。

醫(yī)療供給端資源不足、分布不均。現(xiàn)今醫(yī)療系統(tǒng)存在兩個(gè)主要問題。一是醫(yī)療與公共衛(wèi)生資源不足，醫(yī)療專業(yè)人才短缺。華夏幸福產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)顯示，2018年中國(guó)每千人擁有的執(zhí)業(yè)醫(yī)師人數(shù)只有2位，重癥加強(qiáng)護(hù)理病房（ICU）床位占總床位數(shù)的比例僅有5%左右，而發(fā)達(dá)國(guó)家有15%。我國(guó)人均醫(yī)療支出為4 236.98元，醫(yī)療費(fèi)用支出占GDP的比例僅為6.46%。二是醫(yī)療資源分布不平衡。國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)統(tǒng)計(jì)（如表1所示），2019年1—11月，全國(guó)醫(yī)院接待就診總?cè)藬?shù)為34億人次，其中三級(jí)醫(yī)院接待17.6億人次，占總?cè)藬?shù)一半以上。

●人工智能為醫(yī)療行業(yè)賦能

弗羅斯特-沙利文咨詢公司研究指出，人工智能可將醫(yī)療效果提高30%～40%，減少多達(dá)50%的醫(yī)療成本，主要通過強(qiáng)大的計(jì)算能力、成熟的算法和海量的大數(shù)據(jù)，使人工智能加速應(yīng)用在醫(yī)療行業(yè)。

疫情期間，人工智能、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中大量試水，加快人工智能技術(shù)驗(yàn)證進(jìn)程。智能影像識(shí)別將病灶識(shí)別速度降至2～3秒，提高了醫(yī)生診療效率。智能化人體體溫測(cè)量系統(tǒng)分擔(dān)了防疫工作壓力。多人檢測(cè)、無接觸、多目標(biāo)體溫測(cè)量，異常體溫篩查大幅提高了檢疫工作的效率和準(zhǔn)確性。智能語音對(duì)話機(jī)器人幫助防疫人員在線完成疫情通報(bào)、疫情調(diào)查、健康回訪等多場(chǎng)景任務(wù)，降低了防疫人員勞動(dòng)強(qiáng)度和感染風(fēng)險(xiǎn)。人工智能助力藥物研發(fā)、疫苗研發(fā)、病毒基因測(cè)序，可將原來60分鐘的新型冠狀病毒基因分析時(shí)間縮短一半。

●政策引導(dǎo)智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)釋放紅利

2015—2020年，近20項(xiàng)人工智能相關(guān)政策在我國(guó)陸續(xù)頒布，在技術(shù)創(chuàng)新、人才培養(yǎng)、產(chǎn)品落地、行業(yè)融合、標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)管等方面發(fā)揮了指導(dǎo)性作用。2017年國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，2018年教育部印發(fā)《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》《關(guān)于促進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展的意見》，2020年在中共中央政治局常委會(huì)上提出加大公共衛(wèi)生服務(wù)、5G網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心等“新基建”進(jìn)度。

“新基建”的基礎(chǔ)投入將加快現(xiàn)有醫(yī)療系統(tǒng)的信息化、智能化升級(jí)，醫(yī)療數(shù)據(jù)交互進(jìn)程進(jìn)一步加快，智能醫(yī)療將迎來發(fā)展高潮。

智能醫(yī)療將成為醫(yī)療服務(wù)模式“新常態(tài)”

使用人工智能、大數(shù)據(jù)、5G技術(shù)可構(gòu)建覆蓋診前、診中、診后的線上線下一體化醫(yī)療服務(wù)模式。人工智能結(jié)合醫(yī)療健康服務(wù)可提高服務(wù)質(zhì)量，改善患者體驗(yàn)，節(jié)省醫(yī)療保健成本，加強(qiáng)醫(yī)院的運(yùn)營(yíng)和管理。

● 診前

在診前環(huán)節(jié)，人工智能主要應(yīng)用在預(yù)防、篩查和分診工作中。首先通過終端、可穿戴設(shè)備采集數(shù)據(jù)，然后使用人工智能技術(shù)對(duì)健康數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、疾病預(yù)警，幫助用戶自我評(píng)估健康狀況。人工智能疾病篩查主要包括醫(yī)學(xué)影像篩查、基因篩查。人工智能虛擬助手采用智能機(jī)器人、人臉識(shí)別、語音識(shí)別、場(chǎng)景識(shí)別等技術(shù)，結(jié)合自然語言處理和知識(shí)圖譜等認(rèn)知層能力，可以根據(jù)患者的情況和診療需求進(jìn)行分析，大幅提高預(yù)問診、分導(dǎo)診以及診療引導(dǎo)的效率。

● 診中

在診中環(huán)節(jié)，人工智能技術(shù)主要應(yīng)用在臨床診斷、語音電子病歷、智慧病房以及臨床治療等四個(gè)方面。在臨床診斷中，使用人工智能輔助診斷模擬醫(yī)生的看病思維和診斷疾病過程，快速讀取醫(yī)學(xué)圖像并進(jìn)行智能診斷，幫助制訂可靠的診療計(jì)劃，輔助醫(yī)生快速準(zhǔn)確地確定病灶位置、確診疾病。語音電子病歷結(jié)合大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈等技術(shù)，通過互聯(lián)互通，共享相關(guān)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)上下級(jí)醫(yī)院、醫(yī)院與社區(qū)、疾控中心之間的高效協(xié)作。智慧病房使用人工智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、跟蹤式預(yù)測(cè)系統(tǒng)以及床旁交互系統(tǒng)輔助護(hù)理。在臨床治療上，借助基因檢測(cè)和人工智能等技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)個(gè)性化治療方案。

人工智能可以快速分析大量數(shù)據(jù)，挖掘并更新突變位點(diǎn)和疾病的潛在聯(lián)系，強(qiáng)化人們對(duì)基因的解讀能力，提供更快捷、更精確的疾病預(yù)測(cè)和分析結(jié)果，實(shí)現(xiàn)患病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、輔助診斷、靶向治療方案制定、診后復(fù)發(fā)預(yù)測(cè)等功能。

●診后

在患者診后管理中，人工智能主要應(yīng)用于康復(fù)護(hù)理和智能隨訪?？祻?fù)護(hù)理機(jī)器人可幫助需要康復(fù)護(hù)理和行動(dòng)不便的人群。智能隨訪系統(tǒng)是醫(yī)院隨訪工作簡(jiǎn)便化的重要輔助工具。一方面，通過持續(xù)的追蹤隨訪、監(jiān)測(cè)和效能評(píng)定推算疾病復(fù)發(fā)和再患病風(fēng)險(xiǎn)，擴(kuò)大醫(yī)療服務(wù)范圍，有效緩解線下醫(yī)院門診的壓力，使醫(yī)療資源得到最充分的利用;另一方面，通過多種智能化功能幫助患者實(shí)現(xiàn)自我康復(fù)與健康管理，有助于增強(qiáng)用戶體驗(yàn)和提高患者就醫(yī)滿意度，提升醫(yī)院的服務(wù)效率和質(zhì)量。

智能醫(yī)療主要應(yīng)用場(chǎng)景

人工智能與醫(yī)療健康領(lǐng)域的融合不斷加深，智能醫(yī)療將成為醫(yī)療服務(wù)模式“新常態(tài)”，且應(yīng)用場(chǎng)景更加廣泛（如圖1所示）。

● 新藥研發(fā)

新藥研發(fā)面臨周期長(zhǎng)、費(fèi)用高、成功率低等三大問題。完整的藥物開發(fā)過程包括靶標(biāo)篩選、藥物發(fā)現(xiàn)、臨床試驗(yàn)等。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能在科學(xué)研究中的應(yīng)用，藥物研究和開發(fā)將變得更加精確和便捷。

傳統(tǒng)的藥物靶點(diǎn)篩選是通過人工將已知藥物與人體內(nèi)的各種潛在靶點(diǎn)分子進(jìn)行交叉篩選，從而找到有效的作用點(diǎn)。這種方法不僅速度慢，而且容易忽視隱藏的關(guān)系。通過人工智能自動(dòng)篩選藥物和靶標(biāo)，可提高篩選速度。此外，人工智能還可以實(shí)時(shí)收集外界最新消息，及時(shí)優(yōu)化或糾正篩選過程。

藥物挖掘主要依靠高通量篩選，自動(dòng)合成化合物，并逐一對(duì)化合物進(jìn)行驗(yàn)證。然而，隨著化合物種類的增加，成本和風(fēng)險(xiǎn)也隨之增加。利用人工智能進(jìn)行虛擬藥物篩選，既可以減少實(shí)際篩選的藥物分子數(shù)量，還可以預(yù)測(cè)藥物分子可能的活性，發(fā)現(xiàn)潛在的化合物，構(gòu)建具有合理性能的化合物。

藥物臨床試驗(yàn)綜合應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)。使用人工智能對(duì)大量病歷進(jìn)行分析匹配，有利于確定合適目標(biāo)受試者，節(jié)省招募受試者的時(shí)間，更具針對(duì)性。使用智能可穿戴設(shè)備對(duì)患者進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，獲取更具時(shí)效性和準(zhǔn)確性的信息。在試驗(yàn)方案的設(shè)計(jì)中，應(yīng)用區(qū)塊鏈等技術(shù)可以增強(qiáng)患者隱私保護(hù)和測(cè)試可信度。

● 醫(yī)療影像

目前，人工智能醫(yī)療影像已成為我國(guó)人工智能醫(yī)療領(lǐng)域最為成熟的細(xì)分領(lǐng)域。在醫(yī)療影像領(lǐng)域，我國(guó)專業(yè)醫(yī)生缺口較大，臨床需求持續(xù)增加，人工智能醫(yī)療影像市場(chǎng)需求迫切。人工智能能夠從三個(gè)方面解決醫(yī)療影像需求問題。一是病灶識(shí)別和標(biāo)注。使用深度學(xué)習(xí)方法分割影像、提取特征、定量和對(duì)比分析，幫助醫(yī)生識(shí)別并標(biāo)注出病灶，提高醫(yī)生診治效率。二是靶區(qū)的自動(dòng)勾畫和自適應(yīng)放療。在腫瘤放射治療過程中對(duì)影像進(jìn)行處理，幫助放射科醫(yī)生自動(dòng)勾畫計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT）片，大幅度縮短處理時(shí)間。在腫瘤放射治療中，可使用智能放療技術(shù)持續(xù)識(shí)別病灶位置變化，減少患者治療損傷。三是影像三維重建。使用配準(zhǔn)算法來解決斷層圖像配準(zhǔn)問題，節(jié)約配準(zhǔn)時(shí)間，提高手術(shù)效率。

● 健康管理

目前，慢性疾病逐漸成為一種新的流行病，占據(jù)人類疾病病譜首位。慢性疾病病程長(zhǎng)、無法治愈、治療費(fèi)用昂貴，所以疾病的健康管理尤為重要。智能醫(yī)療下的新健康管理模式更加注重患者的自我管理，強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)健康監(jiān)測(cè)，即時(shí)反饋健康數(shù)據(jù)，及時(shí)進(jìn)行干預(yù)。

人工智能可改善健康管理領(lǐng)域中從業(yè)人員專業(yè)性不足、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性較弱的痛點(diǎn)問題。目前，健康管理從業(yè)人員非醫(yī)學(xué)背景較多，專業(yè)性不足，難以為用戶定制科學(xué)完善的健康管理計(jì)劃。使用人工智能技術(shù)可構(gòu)建專業(yè)、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)更新的醫(yī)療知識(shí)圖譜，在一定程度上提高健康建議計(jì)劃的專業(yè)性。通過可穿戴設(shè)備和體檢中心等多平臺(tái)收集用戶的體征數(shù)據(jù)，對(duì)健康數(shù)據(jù)深度挖掘、精準(zhǔn)匹配，能夠提高疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，使健康管理更加系統(tǒng)化、精細(xì)化、個(gè)性化。

共建產(chǎn)學(xué)研醫(yī)創(chuàng)新聯(lián)合體

人工智能技術(shù)的快速發(fā)展為醫(yī)療行業(yè)帶來新的機(jī)遇，同時(shí)也因其發(fā)展的不確定性而帶來新的挑戰(zhàn)。醫(yī)療人工智能涉及多學(xué)科，需要醫(yī)工復(fù)合型、創(chuàng)新型人才。針對(duì)“產(chǎn)業(yè)”創(chuàng)新乏力、“學(xué)術(shù)”偏理論不落地、“醫(yī)療服務(wù)”缺乏創(chuàng)新技術(shù)手段的問題，需要整合優(yōu)質(zhì)資源，積極吸納醫(yī)療、互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)的產(chǎn)業(yè)資源，吸引高?？蒲性核目萍佳邪l(fā)智庫(kù)，積極引入醫(yī)學(xué)專家的力量，建立產(chǎn)學(xué)研醫(yī)創(chuàng)新平臺(tái)，開展深度交叉創(chuàng)新合作，加速科研成果落地。

以上海理工大學(xué)醫(yī)療器械與食品學(xué)院醫(yī)學(xué)信息工程研究所為例，我們先后與多所三甲醫(yī)院分別在醫(yī)學(xué)影像、智能病理系統(tǒng)、智能醫(yī)患溝通平臺(tái)等醫(yī)工交叉項(xiàng)目開展合作。這樣可以更深入地理解臨床痛點(diǎn)，綜合使用人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)，不斷打磨產(chǎn)品模型，實(shí)現(xiàn)軟硬一體，提供專業(yè)的解決方案。未來類似的產(chǎn)學(xué)研醫(yī)創(chuàng)新合作也將深入挖掘醫(yī)療需求，將人工智能下沉到基層，為用戶提供覆蓋全生命周期、全健康場(chǎng)景的產(chǎn)品和服務(wù)。

對(duì)個(gè)人用戶而言，智能醫(yī)療可促進(jìn)更好的個(gè)性化管理;對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)而言，智能醫(yī)療可降低成本，減輕人員壓力，改善患者就醫(yī)體驗(yàn);對(duì)研究機(jī)構(gòu)而言，智能醫(yī)療可降低研究成本、研究時(shí)間，提高研究效率;在宏觀決策方面，智能醫(yī)療可改善醫(yī)療資源分布不均的現(xiàn)狀，推動(dòng)醫(yī)療改革，降低社會(huì)醫(yī)療成本。

從技術(shù)角度來看，人工智能作為新一代創(chuàng)新技術(shù)，可改變醫(yī)療領(lǐng)域的供給端，全方位、多層次改造傳統(tǒng)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的運(yùn)作方式。從市場(chǎng)角度來講，人工智能技術(shù)使醫(yī)療更加高效、便捷、個(gè)性化，催生巨大增量市場(chǎng)。因此，智能醫(yī)療將成為醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用“新常態(tài)”，相關(guān)的科技、產(chǎn)品、服務(wù)將成為拉動(dòng)醫(yī)療健康行業(yè)的“新基建”。
責(zé)任編輯人：CC
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