當前，我國正大力推動人工智能（AI）的發(fā)展。今年的政府工作報告指出，要加快發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，培育壯大集成電路、人工智能等數(shù)字產(chǎn)業(yè)，提升關(guān)鍵軟硬件技術(shù)創(chuàng)新和供給能力。
當前AI技術(shù)有四大領(lǐng)域，分別是圖像領(lǐng)域、語音領(lǐng)域、自然語言處理領(lǐng)域、強化學(xué)習(xí)領(lǐng)域。圖像領(lǐng)域包括圖像跟蹤、圖像識別、圖像生成、圖像切割、超分辨率；語音領(lǐng)域包括語音識別、語音喚醒、語音支付、聲紋識別、文本轉(zhuǎn)換語音；自然語言處理領(lǐng)域包括智能應(yīng)答、文章摘要、文章創(chuàng)作、語境分析；強化學(xué)習(xí)領(lǐng)域包含工業(yè)自動化、機器人、游戲AI、無人駕駛、群控系統(tǒng)。
AI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)數(shù)據(jù)龐大的特性使其有天然優(yōu)勢與AI結(jié)合。中國科學(xué)院院士張鈸認為，“醫(yī)療健康的智能化勢在必行”。
AI醫(yī)療是以互聯(lián)網(wǎng)為依托，通過基礎(chǔ)設(shè)施的搭建及數(shù)據(jù)的收集，將AI技術(shù)及大數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè)中，以提升醫(yī)療行業(yè)的診斷效率及服務(wù)質(zhì)量，并更好地解決醫(yī)療資源短缺、人口老齡化等問題。根據(jù)權(quán)威網(wǎng)站的定義，可以簡化為“AI+醫(yī)療”是AI技術(shù)對于醫(yī)療相關(guān)領(lǐng)域應(yīng)用場景的賦能現(xiàn)象。
多項政策支持AI醫(yī)療
2018年4月28日，國務(wù)院辦公廳發(fā)布的《關(guān)于促進“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展的意見》指出，要推進“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能應(yīng)用服務(wù)，提高醫(yī)療服務(wù)效率。國家衛(wèi)生健康委醫(yī)政醫(yī)管局局長焦雅輝指出，“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”領(lǐng)域新模式、新業(yè)態(tài)不斷涌現(xiàn)，為推進行業(yè)職能轉(zhuǎn)變、創(chuàng)新服務(wù)模式、提升治理能力提供了重大機遇。
2021年6月28日，世界衛(wèi)生組織（WHO）指出，AI技術(shù)在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域有著巨大的前景，其將應(yīng)用于醫(yī)療護理、衛(wèi)生研究和藥物開發(fā)、衛(wèi)生系統(tǒng)管理和規(guī)劃、公共衛(wèi)生及其監(jiān)測四個方面。
WHO在此次發(fā)布的指南《醫(yī)療衛(wèi)生中AI使用的倫理和管治》中，多次提到美國的谷歌、臉書和亞馬遜，以及中國的騰訊、阿里巴巴、百度等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)公司。相關(guān)中國平臺向用戶提供在線醫(yī)療信息等，惠及中國數(shù)百萬人。
闡述AI在臨床護理中使用的趨勢時，WHO以中國為例，“在中國，遠程醫(yī)療提供者數(shù)量在新冠肺炎大流行期間增加了近4倍”。這能夠改善醫(yī)療資源緊張、醫(yī)護人員不足的現(xiàn)狀。同時，慢性疾病等患者也能夠借助AI更好地進行自我管理，從而降低對醫(yī)護人力資源的需求。
有AI行業(yè)人士展望道，“對于人工智能而言，新政策的出現(xiàn)或許不會將其再度推上風(fēng)口浪尖，但當眾人逐漸對AI形成共識、將數(shù)字醫(yī)療的介入視作一種常態(tài)的時候，徘徊數(shù)年的醫(yī)療人工智能企業(yè)或?qū)⒓铀亳側(cè)胗麜r代。”
AI醫(yī)療應(yīng)用場景廣泛
近年來，在數(shù)字經(jīng)濟不斷推進的大背景下，AI發(fā)展迅速，并與多種應(yīng)用場景深度融合，逐漸成為推動經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展的重要技術(shù)。醫(yī)療作為社會經(jīng)濟和人民生活最密切的場景之一，與AI的聯(lián)系愈發(fā)緊密，AI醫(yī)療越來越受重視。
輔助醫(yī)療方面，張鈸提出，最重要的是把專家的知識跟大數(shù)據(jù)結(jié)合起來建立輔助診斷系統(tǒng)。如把大量的數(shù)據(jù)自動轉(zhuǎn)化成為計算機容易處理的知識，擴展語料庫，從而讓計算機可以利用多推理的機制解決不確定性問題。
在醫(yī)學(xué)影像方面，目前國內(nèi)主要面臨的挑戰(zhàn)是高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)稀缺，同時大部分情況下都是小數(shù)據(jù)，并要解決可信性的問題?！盀榱颂岣邷蚀_率，我們需要進行技術(shù)創(chuàng)新，在全卷積網(wǎng)絡(luò)、新的調(diào)參方法和優(yōu)化方面都要做很多工作。”張鈸說道。
在臨床治療決策環(huán)節(jié)，AI模型可基于疾病篩查與診斷結(jié)果，立足于疾病知識、經(jīng)典病例數(shù)據(jù)，制定相應(yīng)的術(shù)前規(guī)劃，發(fā)揮手術(shù)導(dǎo)航和預(yù)后評估等功能。
在藥物研發(fā)領(lǐng)域，AI模型在對大量文獻進行學(xué)習(xí)后，可輔助靶標發(fā)現(xiàn)，實現(xiàn)分子設(shè)計和分子篩選的定向智能監(jiān)控、精準招募并監(jiān)測受試人群。AI技術(shù)在藥物研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用覆蓋了從化合物研究到上市后研究全周期，縮短了新藥研發(fā)周期，降低了研發(fā)成本。
在醫(yī)療信息化領(lǐng)域，醫(yī)院可通過建立數(shù)據(jù)庫，整合內(nèi)部管理、業(yè)務(wù)、電子病例數(shù)據(jù)，實現(xiàn)信息共享和數(shù)據(jù)融合利用，從而一方面提升管理效率，另一方面為科研臨床提供支持。
腦機接口是AI在醫(yī)療健康領(lǐng)域的前沿應(yīng)用。用戶腦信號被采集、處理、解碼并根據(jù)具體應(yīng)用要求進行信號轉(zhuǎn)換后，即可實現(xiàn)對計算機系統(tǒng)、機器系統(tǒng)（康復(fù)機器人、神經(jīng)假肢等）等外設(shè)的控制，神經(jīng)反饋機制則可實現(xiàn)腦機交互。
提升AI醫(yī)療實用性
專家介紹，我國AI醫(yī)療政策的發(fā)展呈現(xiàn)出“由上到下”的特點，即從國家宏觀層面出臺指導(dǎo)性文件和發(fā)展規(guī)劃，為AI研發(fā)和應(yīng)用提出指導(dǎo)路線。各地政府根據(jù)中央指導(dǎo)意見出臺相關(guān)執(zhí)行文件，在工信部印發(fā)的《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃(2018—2020年)》中提出醫(yī)療影像、智能服務(wù)機器人等細分行業(yè)的發(fā)展目標，明確發(fā)展方向。
由于AI發(fā)展水平的限制，我國目前AI醫(yī)療的重點發(fā)展方向與國外基本一致，集中于診斷輔助和疾病預(yù)防等方面。
據(jù)悉，目前我國AI醫(yī)療處于成長期，投融資市場發(fā)展迅速，項目以A輪和天使輪為主。醫(yī)療機器人作為AI醫(yī)療主要細分應(yīng)用領(lǐng)域之一，2019年市場規(guī)模達43.2億元，其中康復(fù)機器人、手術(shù)機器人、輔助機器人和醫(yī)療服務(wù)機器人占比分別為47%、17%、23%和13%。
隨著人口老齡化加劇，醫(yī)療機器人的應(yīng)用需求逐漸增加，多種不同功能的醫(yī)療機器人均已得到應(yīng)用。
從市場規(guī)模來看，當前我國醫(yī)療機器人裝機分布主要集中在三級甲等綜合性醫(yī)院及部分公立醫(yī)院，市場普及率處在較低水平，市場規(guī)模僅占全球醫(yī)療機器人市場規(guī)模的5%左右。根據(jù)中國電子學(xué)會的統(tǒng)計，2019年我國服務(wù)機器人市場規(guī)模約為153億元，其中醫(yī)療機器人43.2億元，占服務(wù)機器人市場規(guī)模的28.2%。
張鈸指出，手術(shù)機器人的可靠性需要進一步提高。他以達芬奇手術(shù)機器人為例表示，“我國有很多醫(yī)院都用了，即使是這樣一個非常普及的手術(shù)機器人，它的事故也還是有的。目前來講它用得很廣，2019年全世界用它進行的手術(shù)共600萬例，但是事故還是不少?！币虼?，張鈸稱，解決辦法就是必須人機結(jié)合，把機器的優(yōu)勢和人類的智慧結(jié)合起來。
此外，還有專家指出，找準痛點、擴大場景，最大化AI之于人的價值，是醫(yī)療AI企業(yè)持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。在診斷流程繁瑣、工作量大的醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域，AI能夠顯著提升診療效率，其成效在新冠肺炎疫情檢測中得到驗證。由此可見，對醫(yī)療AI企業(yè)來說，切入行業(yè)痛點，不斷打磨算法模型以滿足不同場景的需求是關(guān)鍵。
數(shù)據(jù)質(zhì)量逐步提升，數(shù)據(jù)應(yīng)用進一步規(guī)范化。數(shù)據(jù)數(shù)量與質(zhì)量是算法模型精準程度的決定性因素，數(shù)據(jù)合規(guī)是必要的門檻。在監(jiān)管與市場的共同作用下，海量優(yōu)質(zhì)合規(guī)數(shù)據(jù)的積累將成為AI醫(yī)療行業(yè)的關(guān)注重點。
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