“AI+医疗”是当下最火热的人工智能应用场景之一；人工智能技术已经成为医疗健康行业的有效辅助和有力支撑 。 正如我国著名学者周海中教授在30年前指出的那样：“随着社会的发展和科技的进步,人工智能技术将在医疗健康领域大显身手;其成果会不断涌现 ， 应用前景令人期待 。 ”“AI+医疗”目前发展势头强劲 ， 它正在引起一场医学革命；其应用场景主要有以下几个方面 。
【工具|未来，人工智能诊断工具或许能够比人类医生更快、更准确地确立病因并给予诊断】在诊断方面
人工智能技术不但能够提供包括心脏、肝脏、肺部、胆脾、肠胃、膀胱、大脑等多种脏器医学影像数据的智能化识别和分析 ， 而且可以为医院影像准段提供快速精准的医疗辅助诊断 ， 从而提高临床诊疗的精准性与效率 ， 减低医生工作强度的同时 ， 减少漏诊与误诊几率 ， 还可以为体检机构提供高质量的影像筛查 ， 快速全面提升筛查诊断水平 ， 并有效地缓解医疗资源紧张的问题 。 从应用效果来看 ， 规模化使用人工智能技术将是未来医疗诊断的一个发展趋势 。 未来 ， 人工智能诊断工具或许能够比人类医生更快、更准确地确立病因并给予诊断 。
例如 ， 美国西奈山伊坎医学院的研究人员最近采用人工智能算法 ， 将胸部CT扫描结果和临床症状、暴露史及实验室检测结合起来 ， 以快速诊断新冠肺炎(COVID-19)阳性患者 。 他们表示 ， 在CT扫描和相关病史都可用的情况下 ， 新的人工智能系统准确度与资深胸放射科医生相当 。 该系统让医生们检查CT影像不再完全依靠经验和大脑 ， 而多了一个可以信赖的人工智能助手 。 有关专家认为 ， 新冠肺炎疫情将会推动人工智能发挥重要作用 。
在手术方面
作为一种重要的职业 ， 外科医生特别是手术医生需要具备丰富的专业知识 ， 还需要掌握精准的手术操作技术 ， 这都需要不断的学习与练习 。 受学习资料、手术练习材料等软硬件条件的制约 ， 医生进行手术学习和手术操作的难度都非常大 。 许多大医院正在将人工智能技术应用到手术中 ， 尤其是现在比较流行的微创手术方面;通过数据化和3D技术 ， 将传统的二维图像信息立体化 ， 使医生的病患分析和手术治疗更加轻松精准 。 人工智能技术正在逐渐改变外科医生的手术实践 。
例如 ， 我国天津爱尔眼科医院利用人工智能技术推出创新型手术方式;医生可以根据患者每只眼睛的不同 ， 选择适合患者情况的近视手术方式 ， 以获得良好的视觉质量 。 医生还可以根据近视患者的情况定制专属的手术方案 ， 为学子们、运动爱好者、特殊职业人群(飞行员、警察、司机等)以及角膜偏薄、睑裂偏小的近视患者提供人工智能化近视手术解决方案 ， 让近视患者又多了一种新选择 。
在耐药方面
抗生素耐药性意味着常见细菌感染有一天可能无法治疗 ， 该问题在公共卫生领域受到了全球各个国家的关注 。 抗生素的广泛使用导致了抗生素耐药性细菌的产生 ， 全球每年因此有7万人死亡 。 研究人员使用机器学习来鉴定细菌中引起抗生素耐药性的基因 ， 有望用于改进现有抗生素效果或开发新型抗生素 。 他们通过深度学习系统, 让人工智能“慧眼识珠”,使新型抗生素不仅能杀死多种形式的耐药性细菌 ， 而且还能以一种新颖的方式杀死它们 。
例如 ， 美国加州大学洛杉矶分校研究人员最近利用人工智能技术确定了一种更快、更有效地治疗结核病的药物组合方案;该方案不仅能显著缩短治疗时间 ， 而且对多数耐药结核病有效 。 研究人员在细胞培养和动物模型中使用这种方法 ， 从数十亿种潜在的药物和剂量组合中快速识别出3-4种药物组合 ， 从而显著缩短了结核病治疗的持续时间 ， 同时降低患者开发耐药结核病的风险 。
在制药方面
药物开发是一个漫长而昂贵的过程 。 为了解决成本高昂、步伐缓慢的问题 ， 研究人员利用机器学习、机器视觉、图像分析和自然语言处理等人工智能技术 ， 对数千页的研究结果进行分类 ， 以使过程更高效 。 许多制药公司正在使用人工智能研究药物相互作用的深层化学 ， 并探究整个生物系统 ， 以了解药物如何影响患者的组织;通过分析大量数据并使用人工智能技术 ， 有望通过识别候选分子来帮助减少药物发现的时间和成本 。
例如 ， 日本百年药企大日本住友制药与英国新兴制药企业Exscientia利用人工智能制造并用于治疗强迫症(OCD)的化合物“DSP-1181”最近进入临床第一实验阶段 ， 这也是用人工智能制造出来的药物首次被承认可以用于临床试验 ， 有着非凡的意义 。 有关专家认为 ， 人工智能在药物压法领域拥有巨大的潜力 ， 或许即将彻底改变制药界的面貌 。
在保心方面
人工智能技术在心脏病学中的应用已有20多年 ， 但考虑到心脏病的严重后果 ， 其进展比较缓慢 。 人工智能技术的一个例子是植入式除颤器 ， 它可以监测心脏病突发风险患者的心律 。 如有必要 ， 该设备还可施加电击除颤 。 从长期来看 ， 可穿戴设备和植入式设备的数据将与电子医疗记录相结合 ， 用于持续监测患者 ， 从而使医生掌握更多关于患者的最新信息 。
例如 ， 英国牛津大学研究人员最近开发出一种人工智能工具 ， 可以读取普通的CT扫描图 ， 查找心脏发生变化的预警迹象 ， 包括脂肪细胞的细微改变、组织的疤痕以及微小血管的生长 。 通过分析此类信息的算法 ， 这个人工智能系统可以预测心血管病患者在今后9年内发生重大心脏不良事件的风险 。
在脑机方面
人工智能技术作为一门新兴的信息科学技术 ， 对神经工程的发展起到了重要支撑与推动作用 ， 帮助解决神经工程研究中遇到的诸多难题 ， 从高维度空间解析人类大脑的工作原理 。 脑机接口技术被称作是人脑与外界沟通交流的“信息高速公路” ， 是公认的新一代人机交互和人机混合智能的关键核心技术 ， 甚至被美国商务部列为14项出口管制技术之一 。
例如 ， 美国Neuralink公司计划在后年开发出首个用于治疗脑部疾病的脑机接口产品;未来将开发高生物相容性的植入神经接口 ， 实行人工智能技术植入人脑 ， 取代人类的自然语言交流 ， 实现颠覆性的智能人机接口技术 ， 帮助脑中风患者恢复正常生活 。
在康复方面
人工智能技术可以为神经或肢体受损的患者提供精准康复服务 。 如今的康复治疗 ， 不光有常见的物理疗法、认知疗法和中医疗法 ， 还有运动疗法、作业疗法等 ， 依托各类智能康复辅具 ， 搭上了高科技的“快车” ， 让康复训练变成像体感游戏一般 ， 人机交互 ， 匹配度强 ， 评定快 ， 效率高 。
例如 ， 我国常州钱璟康复股份有限公司生产的Flexbot多体位智能康复机器人 ， 可以将躺着的人“竖”起来 ， 同时通过带动伤患人士腿部外骨骼等进行步态训练;此外 ， 钱璟康复还打出了“璟云”平台 ， 康复患者只需要输入自身症状 ， 平台就能量身定做治疗方案;其虚拟现实设备则能够为患者提供AR“捡苹果”等模拟康复锻炼服务 。
在医管方面
通过人工智能技术的应用 ， 医疗管理服务也取得了突破性的发展 ， 尤其以运动、心律、睡眠等检测为主的移动医疗设备发展较快 。 通过智能设备进行身体检测 ， 血压、心电、脂肪率等多项健康指标便能快速检测出来 ， 将采集健康数据上传到云数据库形成个人健康档案 ， 并通过数据分析建立个性化健康管理方案 。
此外 ， 通过了解用户个人生活习惯 ， 经过人工智能技术进行数据处理 ， 对用户整体状态给予评估 ， 并建议个性化健康管理方案 ， 辅助健康管理人员帮助用户规划日常健康安排 ， 进行健康干预等 。 依托可穿戴设备和智能健康终端 ， 持续监测用户生命体征 ， 提前预测险情并处理 ， 进一步提升医管水平 。
需要指出的是：一方面 ， “AI+医疗”正在加速改变整个医疗健康行业的运作方式 ， 将会对医学研究、医药研发、医疗促进以及医保优化等产生重大而深远的影响;另一方面 ， 尽管科技发展日新月异 ， 但在未来很长的一段时间内 ， 新的医疗技术在很多方面都不会取代医务工作者 。 毕竟 ， 医者仁心 ， 这一点是包括人工智能技术在内的各种新技术学不会的 。
本文作者/何建、杨勇(作者单位分别为浙江大学医学院、上海大学理学院)
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