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人工智能四大技術(shù)領(lǐng)域
當(dāng)前人工智能技術(shù)有四大領(lǐng)域，分別是圖像領(lǐng)域、語(yǔ)音領(lǐng)域、自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域、強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域。
圖像領(lǐng)域，包括圖像跟蹤、圖像識(shí)別、圖像生成、圖像切割、超分辨率、圖像識(shí)別與圖像跟蹤 。
語(yǔ)音領(lǐng)域，包括語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音喚醒、語(yǔ)音支付、聲紋識(shí)別、文本轉(zhuǎn)換語(yǔ)音。
自然語(yǔ)言處理，包括智能應(yīng)答、文章摘要、文章創(chuàng)作、語(yǔ)境分析。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)能力，包含：工業(yè)自動(dòng)化、機(jī)器人、游戲AI、無人駕駛、群控系統(tǒng)
人工智能技術(shù)的發(fā)展建立在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，其商業(yè)落地自然也離不開大數(shù)據(jù)的支撐，醫(yī)療信息行業(yè)的數(shù)據(jù)龐大的特性使得其有天然優(yōu)勢(shì)與人工智能結(jié)合。據(jù)IBM判斷，在2020年，醫(yī)療數(shù)據(jù)每73天就會(huì)翻一番。
醫(yī)療數(shù)據(jù)按照來源主要可以分為四大類：一是醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)。醫(yī)療機(jī)構(gòu)每年都會(huì)產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，一般醫(yī)療機(jī)構(gòu)每年會(huì)產(chǎn)生1~20TB的相關(guān)數(shù)據(jù)，個(gè)別大規(guī)模醫(yī)院的年醫(yī)療數(shù)據(jù)甚至達(dá)到了PB級(jí)別。二是基因及臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)。大量基因數(shù)據(jù)、臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)的積累促進(jìn)人類對(duì)疾病與基因之間映射關(guān)系的認(rèn)識(shí)加深，針對(duì)患者個(gè)體的精準(zhǔn)醫(yī)療和遠(yuǎn)程醫(yī)療成為可能；三是患者數(shù)據(jù)?；颊咦陨淼摹⒃谠和獾男袨楹透泄佼a(chǎn)生的數(shù)據(jù)，主要包括可穿戴設(shè)備、各類網(wǎng)上輕醫(yī)療平臺(tái)采集的數(shù)據(jù)、體征類健康管理數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)（例如掛號(hào)問診、網(wǎng)絡(luò)購(gòu)藥、健康管理、醫(yī)患病友交流等）等；四是醫(yī)保及支付數(shù)據(jù)。一切與付費(fèi)方相關(guān)的審核/報(bào)銷記錄，主要包括患者的支付記錄、報(bào)銷記錄、醫(yī)藥流通記錄等。各種醫(yī)療健康數(shù)據(jù)為人工智能技術(shù)在醫(yī)療健康行業(yè)的應(yīng)用提供了有力的支撐。
（1）資源總量不足
我國(guó)醫(yī)療資源總量匱乏而人口眾多，形成巨大資源缺口。據(jù)世界銀行最新數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)每千人口醫(yī)生和護(hù)士數(shù)量均為1.9人，低于同等收入水平的國(guó)家，與高收入國(guó)家差距更大（每千人口醫(yī)生數(shù)量低1人、護(hù)士數(shù)量低6.7人）?！?016中國(guó)衛(wèi)生和計(jì)劃生育統(tǒng)計(jì)年鑒》顯示，全國(guó)有超過76億人次進(jìn)行門診尋醫(yī)，人均就診5.6次，包括各類醫(yī)院、基礎(chǔ)保健機(jī)構(gòu)等。2.資源不均
優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療資源向大城市傾斜，據(jù)《2015中國(guó)衛(wèi)生和計(jì)劃生育統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)46%的三甲醫(yī)院位于東部地區(qū)，西部地區(qū)的三甲醫(yī)院數(shù)量?jī)H占23%。《中國(guó)醫(yī)院競(jìng)爭(zhēng)力報(bào)告（2016）》顯示，我國(guó)優(yōu)質(zhì)醫(yī)院集中于東部沿海，頂級(jí)醫(yī)院集中在北京、上海和廣州，其中北京以17家的保有量居首位。大量患者涌入一線城市求醫(yī)問診，核心醫(yī)院人滿為患、醫(yī)生超負(fù)荷工作，加大了醫(yī)患緊張關(guān)系。
（2）資源浪費(fèi)
供需失衡
醫(yī)療資源向綜合型醫(yī)院集中，供需矛盾不斷激化。原本定位于“收治急危病癥、疑難雜癥和人才培養(yǎng)”的大醫(yī)院卻大小疾病皆收，而普通醫(yī)院及基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)卻有大量資源被閑置浪費(fèi)。數(shù)據(jù)顯示，只有8%的患者首診會(huì)選擇社區(qū)醫(yī)院，53%的患者就醫(yī)首選知名公立醫(yī)院，43%的患者首診時(shí)會(huì)直接選擇特需門診或?qū)＜姨?hào)。
過度治療
濫用藥物:其中最為突出的是濫用抗生素。此外 ,濫用化療 、輔助藥物等現(xiàn)象也不無存在。濫用貴重器械:尤其是濫用進(jìn)口器械 ,包括進(jìn)口植入器等 。濫做高消費(fèi) 、高風(fēng)險(xiǎn)的有創(chuàng)手術(shù)。此外還存在降低病人收住門檻等問題來增加醫(yī)療支出。
過度檢查
一是非對(duì)癥檢查或誘導(dǎo)昂貴檢查 :如有的醫(yī)院黑白 B超一律改做彩色 B超等 。二是大型儀器檢查報(bào)告單在一些醫(yī)院仍不得通用 ,為此 ,病人不得不作沒必要的重復(fù)檢查。
用材積壓
有些醫(yī)院因管理不善 , 在耗材方 面也存在著很大的浪費(fèi)， 一些用材在庫(kù)房堆放很長(zhǎng)時(shí)間，直到最后被淘汰。
人工智能+醫(yī)療的九大細(xì)分業(yè)務(wù)模式
人工智能和醫(yī)療的結(jié)合方式非常多，從就醫(yī)流程來看，有針對(duì)診前、診中、診后的各階段應(yīng)用；從應(yīng)用對(duì)象來看，有針對(duì)患者、醫(yī)生、醫(yī)院、藥企等多角色應(yīng)用；從業(yè)務(wù)類型來看，有增效、減成本等多種模式。
下面將從具體業(yè)務(wù)模式細(xì)分方向進(jìn)行詳細(xì)介紹，分別是虛擬助手、疾病篩查和預(yù)測(cè)、醫(yī)學(xué)影像、病歷/文獻(xiàn)分析、醫(yī)院管理、智能化器械、藥物發(fā)現(xiàn)、健康管理和基因測(cè)試9個(gè)方面。
1、虛擬助手
虛擬助手是一種可以和人類進(jìn)行溝通和交流的輔助機(jī)器人，它通過人工智能技術(shù)理解人類的想法，了解人類的需求，并輸出各類知識(shí)和信息，輔助人類的生活和工作。通用型的虛擬助手相對(duì)來說大家已經(jīng)很熟悉了，如蘋果手機(jī)上的Siri、微軟的Cortana、亞馬遜的Alexa、谷歌的Google Assistant、臉書（Facebook）的M等。人工智能虛擬助手使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)進(jìn)行語(yǔ)音和語(yǔ)義識(shí)別，以及優(yōu)化的決策算法來完成與人類的互動(dòng)。借助虛擬助手，人們可以直接說出問題、愿望和需求，并從虛擬助手的反饋中得到答案。人們和虛擬助手的交互方法一般有語(yǔ)音和文字兩種，機(jī)器通過語(yǔ)音和語(yǔ)義識(shí)別與人類進(jìn)行溝通。所以，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)是虛擬助手產(chǎn)品中非常重要的一項(xiàng)技術(shù)。但醫(yī)療類型的虛擬助手還有另一種交互方式，就是選擇題。因?yàn)槠胀ㄈ撕茈y用準(zhǔn)確的語(yǔ)言來表達(dá)自己的問題，所以醫(yī)療健康類的虛擬助手大部分會(huì)使用選擇題的方式和人進(jìn)行溝通。根據(jù)虛擬助手的服務(wù)對(duì)象進(jìn)行分類，可以把虛擬助手分成3個(gè)類別，分別是使用者是患者的虛擬助手，包括個(gè)人問診、用藥咨詢等應(yīng)用；同時(shí)聯(lián)結(jié)醫(yī)患雙方的虛擬助手，包含智能導(dǎo)診、分診機(jī)器人和慢病管理等應(yīng)用；使用者是醫(yī)生的虛擬助手，包含電子病歷語(yǔ)音錄入等應(yīng)用。
2、疾病篩查和預(yù)測(cè)
現(xiàn)代醫(yī)學(xué)是從人們的各種生化、影像的檢查結(jié)果中去診斷是否患病，但要實(shí)現(xiàn)疾病未來更科學(xué)和精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)，還有很長(zhǎng)一段路要走。
（1）精神疾病診斷
精神疾病診斷普通的心理診療，醫(yī)生首先要對(duì)患者的精神狀況進(jìn)行初診，通過數(shù)次類似心理采訪的問詢來判斷癥狀，憑經(jīng)驗(yàn)診斷出精神疾病種類，然后對(duì)癥擬定治療方案，包括使用何種藥物、多大藥量等。然而，受醫(yī)生主觀判斷和經(jīng)驗(yàn)的限制，診斷可能會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤，以致遲遲不能確診，或者不能正確判斷用藥種類和劑量，耽誤病情。2015年，一組研究人員根據(jù)精神分裂癥患者的語(yǔ)言特征制作了一個(gè)人工智能模型，通過分析談話記錄，準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出了哪一組人可能患精神錯(cuò)亂（精神分裂癥主要癥狀）。
（2）腦疝預(yù)測(cè)
腦疝預(yù)測(cè)大面積腦梗死是一種常見且非常嚴(yán)重的神經(jīng)內(nèi)科疾病，其發(fā)病人數(shù)約占所有腦?；颊叩?0%，而且死亡率極高，大約為80%。[3]大量研究表明，患者在癥狀發(fā)生惡化之前積極干預(yù)的效果比后期干預(yù)更好，因此早期對(duì)患者預(yù)后進(jìn)行有效判斷，從而選擇有效的治療方案，是腦?；颊咧委煶晒Φ年P(guān)鍵。《中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)》2014年刊登了一篇名為《利用人工智能系統(tǒng)預(yù)測(cè)大面積腦梗死患者的轉(zhuǎn)歸》的論文。論文指出，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知機(jī)建立多因素預(yù)測(cè)模型，對(duì)大面積腦梗死患者的預(yù)后進(jìn)行預(yù)測(cè)，在單因素模型中預(yù)測(cè)效果最好，AUROC（受試者工作特征曲線下的面積）為0.87[4]。最終得到結(jié)論：人工智能隨機(jī)森林模型可用作醫(yī)學(xué)輔助診斷系統(tǒng)，來預(yù)測(cè)腦疝在大面積腦梗死患者中的發(fā)生概率。
（3）心臟病患者死亡預(yù)測(cè)
心臟病患者死亡預(yù)測(cè)英國(guó)科學(xué)家曾在《放射學(xué)》（Radiology）雜志上發(fā)表研究文章，研究結(jié)果認(rèn)為人工智能可以預(yù)測(cè)心臟病患者何時(shí)死亡。英國(guó)醫(yī)學(xué)研究委員會(huì)下的MRC倫敦醫(yī)學(xué)科學(xué)研究所稱，人工智能軟件通過分析血液檢測(cè)結(jié)果和心臟掃描結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)心臟即將衰竭的跡象。研究人員是通過對(duì)肺高壓患者的研究得到上述結(jié)果的。這項(xiàng)技術(shù)能讓醫(yī)生發(fā)現(xiàn)需要更多干預(yù)治療的患者，從而拯救更多的生命。肺內(nèi)血壓的增高會(huì)損害部分心臟，大約三分之一的患者會(huì)在確診之后的5年內(nèi)死亡。目前的治療方法主要有直接將藥物注射到血管及肺移植，但是醫(yī)生需要知道患者還能存活多久，以便選擇正確的治療方案。研究人員在人工智能軟件中錄入了256名心臟病患者的心臟核磁共振掃描結(jié)果和血液測(cè)試結(jié)果。人工智能軟件測(cè)量的每次心跳中，心臟結(jié)構(gòu)上均標(biāo)記了3萬(wàn)個(gè)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)狀況，根據(jù)這個(gè)數(shù)據(jù)，再結(jié)合患者8年來的健康記錄，軟件就可以預(yù)測(cè)哪些異常狀況會(huì)導(dǎo)致患者的死亡。人工智能軟件能夠預(yù)測(cè)未來5年的生存情況，預(yù)測(cè)患者存活期只有一年的準(zhǔn)確率大約為80%，而醫(yī)生對(duì)于這個(gè)項(xiàng)目的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為60%。
3、醫(yī)學(xué)影像
現(xiàn)代醫(yī)學(xué)是建立在實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上的循證醫(yī)學(xué)，醫(yī)生的診療結(jié)論必須建立在相應(yīng)的診斷數(shù)據(jù)上。影像是重要的診斷依據(jù)，醫(yī)療行業(yè)80%～90%的數(shù)據(jù)都來源于醫(yī)學(xué)影像，所以臨床醫(yī)生有極強(qiáng)的影像需求。他們需要對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行各種各樣的定量分析、歷史圖像的比較，以便能夠完成診斷。
“人工智能+醫(yī)學(xué)影像”是計(jì)算機(jī)在醫(yī)學(xué)影像的基礎(chǔ)上，通過深度學(xué)習(xí)完成對(duì)影像的分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割和檢索工作，協(xié)助技師和醫(yī)生完成成像、病灶篩查、靶區(qū)勾畫、臟器三維成像、病理分析、影像定量分析等工作的一種輔助工具。
（1）成像
一方面，缺乏高水平的技師，尤其是基層醫(yī)院，有重復(fù)的成像造成影像資源的浪費(fèi)。另一方面，高級(jí)成像功能復(fù)雜，有時(shí)候技師調(diào)整一下序列和參數(shù)，就能對(duì)圖像質(zhì)量造成很大影響。人工智能可以幫助做到標(biāo)準(zhǔn)化的質(zhì)量并根據(jù)不同人的情況做出相應(yīng)個(gè)性化調(diào)整，如BMI高低不同的人在做CT圖像的時(shí)候，它的成像參數(shù)有調(diào)整、劑量有調(diào)整，最終讓沒有經(jīng)驗(yàn)的基層醫(yī)生得到和三甲醫(yī)院一樣的醫(yī)學(xué)影像。
（2）閱片
第一，把信息更好地呈現(xiàn)給醫(yī)生?，F(xiàn)在成像越來越容易，分辨率越來越高，醫(yī)生要看越來越多的影像，但是醫(yī)生需要的不是數(shù)據(jù)，醫(yī)生需要的是信息，怎么把這些信息更好地呈現(xiàn)給醫(yī)生？人工智能能夠完成臟器的定位、分類及分割工作，并將可疑位置進(jìn)行標(biāo)注，相當(dāng)于為醫(yī)生去除了干擾項(xiàng)，將更為直接的信息呈現(xiàn)出來。第二，幫助醫(yī)生定量分析。醫(yī)生非常擅長(zhǎng)定性分析。看到片子，有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生3秒內(nèi)就可以大致判斷是什么問題，但是需要一些工具做更精準(zhǔn)的判斷，定量的分析靠眼睛很難做到。這里面的工作包括各種各樣的多模態(tài)分析、歷史圖像的比較、病人人群的分析，這些不是簡(jiǎn)單地用眼睛就能完成的，而是需要圖像分割、圖像配置、功能圖像分析。
4、病歷文獻(xiàn)分析
隨著電子病歷系統(tǒng)在醫(yī)療機(jī)構(gòu)的逐漸普及，臨床數(shù)據(jù)的不斷積累，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的概念也逐漸開始出現(xiàn)。利用海量的醫(yī)療大數(shù)據(jù)，醫(yī)療從業(yè)者能夠通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)醫(yī)療質(zhì)量、醫(yī)療安全及藥物效果相關(guān)的重要證據(jù)，從而提高公共醫(yī)療的質(zhì)量和效率，加強(qiáng)醫(yī)療安全，并促進(jìn)新治療方法和藥物的研發(fā)。由于電子病歷目前在我國(guó)的應(yīng)用尚未成熟，因此要想利用電子病歷中的臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析或科研，需要解決一系列當(dāng)前的非標(biāo)準(zhǔn)化問題。人工智能的切入主要是利用機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)（NLP）自動(dòng)抓取病歷中的臨床變量，智能化融匯多源異構(gòu)的醫(yī)療數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化病歷、文獻(xiàn)生成的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)庫(kù)，將積壓的病歷自動(dòng)批量轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)。
病歷文獻(xiàn)分析應(yīng)用場(chǎng)景主要有三類：病歷結(jié)構(gòu)化處理、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘和臨床決策支持。下面將從這三個(gè)場(chǎng)景做介紹：
（1）病歷結(jié)構(gòu)化處理
人工智能病歷/文獻(xiàn)分析系統(tǒng)具有速度快、準(zhǔn)確率高的特點(diǎn)，即使面對(duì)目前各大醫(yī)院IT系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)不一這種情況，人工智能也可以迅速將慢性病管理、健康平臺(tái)、保險(xiǎn)公司、醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）乃至藥企等客戶所需的數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，做出實(shí)際、有說服力的案例，以促進(jìn)行業(yè)的發(fā)展
（2）多源異構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘。
由于歷史原因，我國(guó)醫(yī)院同時(shí)運(yùn)行著上百種醫(yī)療信息化系統(tǒng)，這些多源、異構(gòu)的系統(tǒng)彼此割裂，致使各醫(yī)療數(shù)據(jù)處于“孤島”狀態(tài)，無法得到有效利用。而且，信息化廠商往往通過接口收取高額的費(fèi)用。人工智能企業(yè)與醫(yī)院合作，無須和原系統(tǒng)對(duì)接，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)完成多源、結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的清洗、脫敏、結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化，使醫(yī)院能夠“一統(tǒng)”原先分裂的醫(yī)療數(shù)據(jù)，形成互聯(lián)互通的醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺(tái)，為實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)處理和分析奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。除了互聯(lián)互通之外，三甲醫(yī)院還會(huì)有一些管理統(tǒng)計(jì)的需求。例如，醫(yī)院統(tǒng)計(jì)科的主要工作職責(zé)是負(fù)責(zé)在日常工作中收集、整理醫(yī)院醫(yī)療過程和管理過程中產(chǎn)生的各種信息，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)理論和方法對(duì)醫(yī)院的各項(xiàng)工作信息進(jìn)行科學(xué)的加工和整理、監(jiān)測(cè)和分析，完成各種數(shù)據(jù)報(bào)表的整理歸納統(tǒng)計(jì)分析。
（3）臨床決策支持
機(jī)器學(xué)習(xí)具有學(xué)習(xí)速度快的優(yōu)勢(shì)，抓取和理解臨床信息的速度比醫(yī)生平均快2700倍。臨床決策支持系統(tǒng)是通過讓機(jī)器深度學(xué)習(xí)大量高質(zhì)量的既往臨床實(shí)踐病歷和各種文獻(xiàn)等資料，使機(jī)器具備了一定高水平的專業(yè)能力，可以對(duì)醫(yī)護(hù)人員的一些行為進(jìn)行建議和規(guī)范、對(duì)患者的一些病情進(jìn)行預(yù)測(cè)和提前警示。
臨床輔助決策可以幫助解決如下問題：
模擬MDT（multi-disciplinary team多學(xué)科綜合治療），為大型醫(yī)院專家提供意見參考，預(yù)防專家決策死角。?？漆t(yī)生常常會(huì)被局限在自己的常用知識(shí)之中，漏掉部分考慮，這個(gè)時(shí)候，醫(yī)生便需要一個(gè)知識(shí)庫(kù)，為其羅列引發(fā)患者癥狀的多種可能，幫助專家喚起記憶，起到類似于多學(xué)科會(huì)診的作用。這將減少專家漏掉其他疾病的可能。
人工智能的應(yīng)用可以幫助醫(yī)生減少醫(yī)療差錯(cuò)，提高醫(yī)療質(zhì)量，解決醫(yī)療資源質(zhì)量分配不均的問題，提高醫(yī)生和醫(yī)療機(jī)構(gòu)的平均診療能力。
人工智能的應(yīng)用可以幫助醫(yī)生提高醫(yī)療診斷速度，提高醫(yī)生的供應(yīng)量，節(jié)約患者問診時(shí)間。以靈醫(yī)智惠在北京平谷區(qū)馬坊社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心的應(yīng)用為例，在該系統(tǒng)的輔助下，馬坊醫(yī)院前序問診耗時(shí)可降至約3分鐘，加上出具、打印病歷，整個(gè)過程大致耗時(shí)5分鐘。比較平時(shí)的就診，CDSS系統(tǒng)支持下的問診更為詳細(xì)，更多耗時(shí)，但若計(jì)算全流程時(shí)間，單個(gè)患者的時(shí)耗大幅減少。
幫助醫(yī)院內(nèi)部建立規(guī)范化的臨床流程與標(biāo)準(zhǔn)化的臨床數(shù)據(jù)，
數(shù)據(jù)資產(chǎn)的積累可以幫助醫(yī)生進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)分析與科研工作。
由于醫(yī)學(xué)知識(shí)內(nèi)容浩如煙海，臨床輔助決策系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)可以作為醫(yī)生的第二大腦，幫助專家級(jí)醫(yī)生將更多精力聚焦在更有價(jià)值學(xué)習(xí)領(lǐng)域。
在輔助決策的過程中幫助控制醫(yī)療費(fèi)用的支出，降低醫(yī)療成本
5、醫(yī)院管理
人工智能在醫(yī)院管理應(yīng)用上主要有兩個(gè)方向，分別是優(yōu)化醫(yī)療資源配置和彌補(bǔ)醫(yī)院管理漏洞。
（1）優(yōu)化資源配置
人工智能根據(jù)醫(yī)院的情況，制訂實(shí)時(shí)的工作安排，其目的在于優(yōu)化醫(yī)院的服務(wù)流程，最大限度地利用好現(xiàn)有的醫(yī)療資源。傳統(tǒng)的醫(yī)院管理方式完全依靠人工，所帶來的問題一方面是醫(yī)護(hù)工作者不能將全部精力投入醫(yī)療工作中，造成醫(yī)療資源的浪費(fèi)；另一方面是醫(yī)護(hù)工作者的工作任務(wù)已經(jīng)非常繁重，如果再給予他們更多的行政事務(wù)，就很容易造成工作上的低效。人工智能能夠很好地彌補(bǔ)傳統(tǒng)的人工進(jìn)行醫(yī)院管理帶來的問題。人工智能應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)等方式，根據(jù)醫(yī)院已有的信息進(jìn)行建模，并在實(shí)際應(yīng)用中不斷實(shí)現(xiàn)自我更新，使模型更有針對(duì)性。工智能可利用大數(shù)據(jù)，從宏觀層面協(xié)調(diào)資源的分配。它能根據(jù)電子病歷、既往病史等信息分析出哪些患者是最需要及時(shí)救治的，把醫(yī)療資源優(yōu)先提供給他們，提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量，減少醫(yī)患矛盾。
（2）彌補(bǔ)醫(yī)院管理漏洞
彌補(bǔ)醫(yī)院管理漏洞的人工智能系統(tǒng)能夠從點(diǎn)評(píng)網(wǎng)站、社交平臺(tái)和新聞媒體等多個(gè)渠道收集客戶對(duì)醫(yī)院的評(píng)價(jià)，通過自然語(yǔ)言處理技術(shù)將非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)處理成能被系統(tǒng)識(shí)別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，根據(jù)已經(jīng)搭建好的模型，系統(tǒng)能夠整理、分析出各種評(píng)價(jià)背后的真實(shí)含義，最后將信息總結(jié)成可視化的圖表，呈現(xiàn)給醫(yī)院的管理者，告訴他們根據(jù)客戶的評(píng)價(jià)醫(yī)院在哪些方面做得不到位，可以通過哪些方式進(jìn)行整改。在相對(duì)流程化的信息收集階段，人工智能較人工收集的優(yōu)勢(shì)是非常明顯的。對(duì)信息的收集和過濾往往需要耗費(fèi)人工幾周甚至幾個(gè)月的時(shí)間，而人工智能系統(tǒng)全部進(jìn)行數(shù)字化處理，將時(shí)間縮短至幾個(gè)小時(shí)或幾天，大大減少了工作量。醫(yī)院傳統(tǒng)的調(diào)查方式存在形式單一、反饋有限等問題，而人工智能能夠從內(nèi)部和外部多個(gè)渠道收集客戶對(duì)醫(yī)院的真實(shí)評(píng)價(jià)。以往的醫(yī)院滿意度調(diào)查是人工操作，而滿意度調(diào)查有可能直接影響到各個(gè)部門的績(jī)效考核等相關(guān)利益，因此調(diào)查項(xiàng)目可能流于形式。而人工智能完全由機(jī)器進(jìn)行分析，不帶有任何主觀的情感和利益考量，因此能給出客觀、公正的調(diào)查結(jié)果。
6、智能化器械
智能化可以分為軟件智能化和硬件智能化，這里的智能化器械就屬于硬件智能化。
相比于傳統(tǒng)的醫(yī)療器械，智能化器械在兩個(gè)方面能夠大大提升醫(yī)療效率。（1）智能化器械能夠幫助醫(yī)生節(jié)省工作量。傳統(tǒng)的醫(yī)療器械僅僅能夠作為一種工具幫助醫(yī)生對(duì)患者進(jìn)行診斷、治療和康復(fù)，而在人工智能等技術(shù)的幫助下，智能醫(yī)療器械可以成為醫(yī)生的助手，它們能與傳統(tǒng)器械進(jìn)行融合，方便醫(yī)生快速進(jìn)行診斷。例如，智能化器械能篩出不需要醫(yī)生進(jìn)行分析的信息，讓醫(yī)生專注于疑難雜癥的處理。（2）智能化器械能夠提高器械使用的精準(zhǔn)度。傳統(tǒng)器械是獨(dú)立操作，而智能化器械能夠與其他設(shè)備產(chǎn)生廣泛的聯(lián)系，借用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)。例如，在利用智能化器械進(jìn)行診斷時(shí)，它能夠在大數(shù)據(jù)的幫助下，根據(jù)歷史信息做出更加準(zhǔn)確的判斷。
7、藥物研發(fā)
目前，新藥產(chǎn)品的研發(fā)越來越難以取得突破：一方面，大多數(shù)可以使用的化合物已經(jīng)被發(fā)現(xiàn)，新的化合物的開發(fā)難度逐漸加大；另一方面，科學(xué)成果的數(shù)量增長(zhǎng)速度很快，人類個(gè)體不可能完全理解這些數(shù)據(jù)。而人工智能可以從海量論文中攝取所需的分子結(jié)構(gòu)等信息，并且可以自主學(xué)習(xí)，建立其中的關(guān)聯(lián)，提供新的思路和想法。
人工智能可以將新藥研發(fā)過程中的風(fēng)險(xiǎn)減半：到2025年，全球制藥行業(yè)每年可節(jié)省約260億美元。下圖為人工智能在藥物研發(fā)兩個(gè)階段七個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景下提供的解決方案:
8、健康管理
疾病預(yù)防可以從源頭上做到減少就診患者的人數(shù)和節(jié)約醫(yī)療費(fèi)用。健康管理是疾病預(yù)防很重要的途徑之一，AI+健康管理，可以通過可穿戴設(shè)備或移動(dòng)設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)控人體各項(xiàng)生理指標(biāo)，搜集個(gè)人數(shù)據(jù)，如基因數(shù)據(jù)、生理數(shù)據(jù)（如血壓、脈搏）、環(huán)境數(shù)據(jù)（如每天呼吸的空氣）和社交數(shù)據(jù)等，人工智能健康管理通過數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)每個(gè)人的身體特點(diǎn)，針對(duì)每個(gè)人設(shè)計(jì)個(gè)性化健康管理方案；當(dāng)身體出現(xiàn)異常時(shí)能夠快速發(fā)現(xiàn)并做出響應(yīng)；能夠提供長(zhǎng)時(shí)間、不間斷監(jiān)測(cè)的健康管理提示和方案。除了疾病預(yù)防外，AI+健康管理還可以在患病后而對(duì)康復(fù)場(chǎng)景下，對(duì)病愈出院后的患者進(jìn)行監(jiān)控，大大降低了一些疾病的復(fù)發(fā)或后續(xù)并發(fā)癥、后遺癥發(fā)生的可能性。
健康管理配合智能硬件理論上能實(shí)現(xiàn)人體的全面健康管理，但由于目前傳感器、硬件的發(fā)展水平不高，以及相關(guān)疾病數(shù)據(jù)積累不足等原因，涉及的健康環(huán)節(jié)主要有風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、健康評(píng)估、精神監(jiān)測(cè)、健康干預(yù)等。
（1）風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，通過獲取信息并運(yùn)用人工智能技術(shù)進(jìn)行分析，識(shí)別疾病發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)及提供降低風(fēng)險(xiǎn)的措施。
（2）健康評(píng)估，收集患者的飲食習(xí)慣、鍛煉周期、服藥習(xí)慣等個(gè)人生活習(xí)慣信息，運(yùn)用人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析并評(píng)估患者的整體狀態(tài)，協(xié)助規(guī)劃患者的日常生活。（3）精神監(jiān)測(cè)，運(yùn)用人工智能技術(shù)，根據(jù)語(yǔ)言、表情、聲音等數(shù)據(jù)進(jìn)行情感識(shí)別。
（4）健康干預(yù)，運(yùn)用AI對(duì)用戶體征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，制訂健康管理計(jì)劃。
根據(jù)人工智能應(yīng)用在不同領(lǐng)域的健康管理，我們將AI在健康管理上的應(yīng)用分為人口健康管理、母嬰健康管理、慢性病健康管理和精神健康管理4個(gè)細(xì)分領(lǐng)域。
（1）人口健康管理
人口健康學(xué)是“人類健康2020”（Healthy People 2020）[1]愿景中關(guān)于醫(yī)療衛(wèi)生研究與醫(yī)療健康服務(wù)建設(shè)的主旨。人口健康管理的最終目的就是讓人們更加健康長(zhǎng)壽，更好地預(yù)防疾病，同時(shí)，避免各種形式的殘疾、傷害和早產(chǎn)死亡現(xiàn)象等。人工智能對(duì)處理和分析海量數(shù)據(jù)有著天然優(yōu)勢(shì)，能更好的實(shí)現(xiàn)全人口更好的個(gè)性化醫(yī)療與健康服務(wù)、更好的社會(huì)群體醫(yī)療與健康發(fā)展、可負(fù)擔(dān)的醫(yī)療費(fèi)用支出，讓人們更加健康長(zhǎng)壽，更好地預(yù)防疾病，同時(shí)，避免各種形式的殘疾、傷害和早產(chǎn)死亡現(xiàn)象等，同時(shí)也為醫(yī)療機(jī)構(gòu)、政府、可穿戴設(shè)備公司等提供人口健康的解決方案。
（2）母嬰健康管理
人工智能在母嬰健康領(lǐng)域可以分為兩方面，一方面是針對(duì)女性受孕前后的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，通常會(huì)結(jié)合智能硬件或可穿戴設(shè)備，對(duì)個(gè)體的生理癥狀、情緒狀態(tài)、睡眠等數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)；另一方面是針對(duì)育兒知識(shí)的智慧問答，從健康孕育新的生命，到寶寶出生長(zhǎng)大，以及個(gè)人形體變化、心理情感變化、育兒技能和各種復(fù)雜的家庭問題等。
（3）慢性病健康管理
慢性病健康管理在我國(guó)，每年以心血管疾病和糖尿病為首的慢性病，占據(jù)了所有死亡人數(shù)的85%，且慢性病在我國(guó)疾病負(fù)擔(dān)中所占比例超過70%，造成了極大的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。對(duì)于慢性病患者來說，雖然藥物治療可以在一定程度上減輕疾病癥狀、延緩疾病發(fā)展，但更為重要的是，應(yīng)該改變自身不健康的生活習(xí)慣，對(duì)飲食、運(yùn)動(dòng)、作息進(jìn)行合理規(guī)劃和控制。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，患者的慢性病管理從純線下的醫(yī)患交流逐步演化出線上、線下結(jié)合的新慢性病管理模式。人工智能健康管理可以幫助線上線下更好融合，監(jiān)測(cè)患者的生活習(xí)慣、飲食、運(yùn)動(dòng)、作息并作出風(fēng)險(xiǎn)因素的預(yù)警和控制方案等建議。
（4）精神健康管理
據(jù)世界衛(wèi)生組織估計(jì)，心理障礙疾病占全球疾病總量的13%，目前全球幾乎每10人中便有1人患有心理疾病，其中17人中有1人忍受著嚴(yán)重的心理障礙，這導(dǎo)致自殺成為人類死亡的第二大原因，每年有超過80萬(wàn)人死于自殺。越來越多的創(chuàng)業(yè)公司關(guān)注到心理疾病管理這一塊。人工智能健康監(jiān)測(cè)可以判斷出患者日常的行為習(xí)慣是否突然改變，然后傳到給負(fù)責(zé)的臨床醫(yī)療團(tuán)隊(duì)和親屬異常預(yù)警，通知醫(yī)療團(tuán)隊(duì)和親屬做好應(yīng)急準(zhǔn)備，避免意外發(fā)生。
9、基因檢測(cè)
（1）基因檢測(cè)的藍(lán)海
基因檢測(cè)是通過體液或細(xì)胞對(duì)DNA進(jìn)行掃描，對(duì)身體進(jìn)行一次分子層面的解讀。通過基因檢測(cè)，人們可以發(fā)現(xiàn)許多隱藏在健康身體下的患病風(fēng)險(xiǎn)，從而可以提前進(jìn)行規(guī)避。美國(guó)癌癥協(xié)會(huì)（ACS）有數(shù)據(jù)顯示，過去20年美國(guó)癌癥死亡率降低了22%，相當(dāng)于避免了150萬(wàn)例癌癥死亡，其中有不少人通過基因檢測(cè)躲過死神召喚。
這項(xiàng)技術(shù)的商業(yè)化前景被許多企業(yè)看好，當(dāng)時(shí)已有不少資本在搶灘登陸。近年來，伴隨華大基因、WeGene等基因檢測(cè)公司的興起，中國(guó)基因檢測(cè)行業(yè)也開始出現(xiàn)在公眾的視野中。在基因檢測(cè)已較為普遍的美國(guó)，每年有400~500萬(wàn)人做基因檢測(cè)，而在中國(guó)，基因檢測(cè)行業(yè)代表華大基因2017年7月14日上市首日到“開板”，總共收獲了19個(gè)一字漲停板，股價(jià)從開盤價(jià)16.37元一路飆升至“開板”時(shí)的107.18元，短短19個(gè)交易日上漲幅度超過554.73%，瘋狂程度可見一斑。
（2）人工智能+基因檢測(cè)
基因檢測(cè)通常包含兩個(gè)方面：基因測(cè)序和基因解讀。在基因檢測(cè)趨向大眾化的過程中，其中的基因解讀仍然是目前發(fā)展需要突破的瓶頸。新一代測(cè)序技術(shù)檢測(cè)產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)，并且還在以指數(shù)級(jí)速度增長(zhǎng)。如果把基因記錄的信息看作一維的（如疾病表型和測(cè)序得到的基因序列），那么這些數(shù)據(jù)間的關(guān)系便是二維的、多維的，數(shù)據(jù)間可能存在關(guān)系的信息量又比一維的數(shù)據(jù)本身高許多個(gè)數(shù)量級(jí)。隨著數(shù)據(jù)的不斷積累，對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確注釋、解讀及其如何對(duì)臨床產(chǎn)生應(yīng)用價(jià)值成為基因產(chǎn)業(yè)下一步發(fā)展的關(guān)鍵。分析能力和大數(shù)據(jù)庫(kù)是遺傳解讀和咨詢的關(guān)鍵，信息的解讀與整合成為基因相關(guān)企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，人工智能依靠其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和學(xué)習(xí)能力可以更好助力基因序列解讀。
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