近來人工智能(Artificial Intelligence,，AI)在醫(yī)療領域的應用成為健康產(chǎn)業(yè)的一個技術發(fā)展和商業(yè)熱點,，其背后蘊含著巨大的想象空間和產(chǎn)業(yè)價值。AI作為一個全新的技術如何在醫(yī)療這個具高度復雜性的領域落地,，仍面臨許多挑戰(zhàn),。本篇將在總結(jié)醫(yī)療人工智能現(xiàn)狀的基礎上,，介紹國內(nèi)外在醫(yī)療人工智能領域的應用探索和商業(yè)實踐創(chuàng)新，供關心這一領域的專家和從業(yè)人員參考,。
一,、醫(yī)療人工智能的發(fā)展歷程與構(gòu)成要素
人工智能(Artificial Intelligence，AI)是計算機科學的一個分支,，是通過對人的意識和思維過程進行模擬并系統(tǒng)應用的一門新興科學,。該領域的研究包括機器人,、語言識別、圖像識別,、自然語言處理和專家系統(tǒng)等,。1956年夏季在美國達特茅斯(Dartmouth)大學舉行的首次人工智能研討會，McCarthy第一次提出“人工智能”的概念,，標志著人工智能學科的誕生,。
醫(yī)療人工智能即人工智能在醫(yī)療領域的應用，涉及醫(yī)療行業(yè)各個環(huán)節(jié),，其終極目標是人工智能代替人來為患者診斷,、治療，目前主要發(fā)展方向包括輔助診斷,、醫(yī)學影像識別,、藥品研發(fā)、健康管理,、基因測序等,。
1.1 醫(yī)療人工智能的發(fā)展歷程
早期的醫(yī)療人工智能探索
最早在醫(yī)療領域進行人工智能探索的嘗試出現(xiàn)在上世紀70年代。1972年,，由利茲大學研發(fā)的AAPHelp是資料記載當中醫(yī)療領域最早出現(xiàn)的人工智能系統(tǒng),。這個系統(tǒng)主要是用于腹部劇痛的輔助診斷以及手術的相關需求。
在隨后的整個七十年代,，又產(chǎn)生了不少新的成果,。INTERNISTI于1974年由匹茲堡大學研發(fā)問世，主要用于內(nèi)科復雜疾病的輔助診斷,。MYCIN于1976年由斯坦福大學研發(fā),，能對感染性疾病患者進行診斷，開出抗生素處方,。在其內(nèi)部共有500條規(guī)則,，只要按順序依次回答其提問，系統(tǒng)就能自動判斷出患者所感染細菌的類別,，為其開出相應處方,。此外，還有羅格斯大學開發(fā)的CASNET/Glaucoma,，MIT開發(fā)的PIP,、ABEL，斯坦福大學開發(fā)的ONCOCIN等,。到上世紀80年代,，已經(jīng)有一些商業(yè)化應用系統(tǒng)的出現(xiàn)，比如QMR（Quick Medical Reference），還有哈佛醫(yī)學院開發(fā)的DXplain,，主要是依據(jù)臨床表現(xiàn)提供診斷方案,。
總的來說，醫(yī)療人工智能方面過早期的大多數(shù)探索都并不成功,。不過,，這樣的現(xiàn)狀只能說明醫(yī)療的高度復雜性，并沒有阻止人類在醫(yī)療領域探索人工智能的嘗試,。
近期國外在醫(yī)療人工智能領域的發(fā)展
目前,，醫(yī)療人工智能領域最知名的就是IBM Watson，并且Watson已經(jīng)取得了不俗的成績,。例如在腫瘤治療方面,， Watson能夠在幾秒之內(nèi)篩選數(shù)十年癌癥治療歷史中的150萬份患者記錄，并為醫(yī)生提供可供選擇的循證治療方案,。目前癌癥治療領域排名前三的醫(yī)院都在運行Watson,，并且Watson已經(jīng)正式進入中國,。
除了IBM之外,，谷歌、微軟等科技巨頭也在醫(yī)療人工智能領域取得了積極進展,。2016年2月,，谷歌DeepMind公布成立DeepMind Health部門，將與英國國家健康體系（NHS）合作,，幫助他們輔助決策,，提高效率縮短時間。DeepMind還參與NHS一項利用深度學習開展頭頸癌患者放療療法設計的研究,。DeepMind還與Moorfields眼科醫(yī)院的合作將人工智能技術應用于及早發(fā)現(xiàn)和治療威脅視力的眼部疾病,。
微軟于2016年宣布將AI用于醫(yī)療健康的計劃Hanover，幫助尋找最有效的藥物和治療方案,，并且與俄勒岡衛(wèi)生科學大學Knight癌癥研究所合作,，共同進行藥物研發(fā)和個性化治療。
蘋果公司一方面計劃自主開發(fā)人工智能芯片,，另一方面則屢次收購人工智能公司,。在2010年收購Siri之后，蘋果公司近年來還在語音技術方面進行了幾筆收購,，其中包括VocalIQ和Novauris Technologies,。
我國的醫(yī)療人工智能發(fā)展歷史與現(xiàn)狀
我國人工智能領域的開發(fā)研究始于20世紀80年代初，起步雖然較發(fā)達國家晚,，但是發(fā)展速度迅猛,。1978年北京中醫(yī)醫(yī)院關幼波教授與計算機科學領域的專家合作開發(fā)了“關幼波肝病診療程序”，第1次將醫(yī)學專家系統(tǒng)應用到我國傳統(tǒng)中醫(yī)領域,。此后我國有代表性的人工智能產(chǎn)品有“林如高骨傷計算機診療系統(tǒng)”,、“中國中醫(yī)治療專家系統(tǒng)”,、具有咨詢和輔助診斷性質(zhì)的“中醫(yī)計算機輔助診療系統(tǒng)”等。進入21世紀以來,，我國的醫(yī)療人工智能則在更多領域取得長足發(fā)展,。
2016年10月，百度以“開啟智能醫(yī)療新時代”為主題,，正式對外發(fā)布百度人工智能在醫(yī)療領域內(nèi)的最新成果——百度醫(yī)療大腦,，對標谷歌和IBM的同類產(chǎn)品。作為百度大腦在醫(yī)療領域的具體應用,，百度醫(yī)療大腦是通過海量醫(yī)療數(shù)據(jù),、專業(yè)文獻的采集與分析，模擬醫(yī)生問診流程,，依據(jù)用戶的癥狀,，給出診療最終建議。
騰訊則依托微信豐富的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)維度,，探索發(fā)展醫(yī)療人工智能,。如騰訊與中山腫瘤南山醫(yī)院的合作，在廣東汕頭地區(qū)開展食道癌早期篩查系統(tǒng)的試點,。騰訊通過人工智能圖片處理,，幫助開展食道癌前期篩查，在提升醫(yī)療機構(gòu)醫(yī)療能力的同時,，顯著降低了人工投入,。此外，騰訊的人工智能實驗室還將和卓建,、醫(yī)聯(lián)兩家公司合作,，開發(fā)面向未來的復診系統(tǒng)。
阿里則在醫(yī)療智能診斷領域重點布局,。2017年7月,，阿里健康發(fā)布醫(yī)療AI“Doctor You”，“Doctor You”AI系統(tǒng)包括臨床醫(yī)學科研診斷平臺,、醫(yī)療輔助檢測引擎,、醫(yī)師能力培訓系統(tǒng)等。此外阿里健康還與多地政府,、醫(yī)院,、科研院校等外部機構(gòu)合作，開發(fā)打造包括糖尿病,、肺癌預測,、心理智能、眼底篩查在內(nèi)的20種常見、多發(fā)疾病的智能診斷引擎,。
1.2 醫(yī)療人工智能的三個階段
從技術發(fā)展的歷程看,，人工智能分為計算智能、感知智能,、認知智能三個階段,。第一階段機器開始像人類一樣會計算，傳遞信息,。第二階段機器開始看懂和聽懂,，做出判斷，采取一些行動,。第三階段機器能夠像人一樣思考,，主動采取行動。
圖表1 醫(yī)療人工智能發(fā)展的三個階段
圖表來源：奇璞研究
從數(shù)據(jù)有效性和商業(yè)模式的發(fā)展來看,，醫(yī)療人工智能應用也可以分為三個階段：第一階段為數(shù)據(jù)整合階段,。目前已存在深度學習等先進算法，但由于醫(yī)療數(shù)據(jù)標準化低,，共享機制弱,，導致人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用領域和效果受限。在共享機制尚未成熟前,，擁有醫(yī)療大數(shù)據(jù)的公司具備競爭優(yōu)勢與議價能力,。第二階段是“數(shù)據(jù)共享+感知智能”階段,。當醫(yī)療數(shù)據(jù)融合到一定程度后,，將會在輔助診療、圖像識別等各領域出現(xiàn)輔助性的商用產(chǎn)品,。在這個階段,，數(shù)據(jù)和算法優(yōu)勢都成為重要壁壘，有效數(shù)據(jù)將促進算法的實施得到進一步優(yōu)化,。第三階段是“認知智能+健康大數(shù)據(jù)”階段,。在此階段，人工智能整體上從感知智能向認知智能發(fā)展,，健康大數(shù)據(jù)的獲取成本也將降低,，人類將步入個性化醫(yī)療時代。該階段將出現(xiàn)替代人類醫(yī)生的人工智能應用,。
圖表2 按照數(shù)據(jù)和算法角度,，醫(yī)療人工智能的發(fā)展階段
圖表來源：奇璞研究
1.3 醫(yī)療人工智能構(gòu)成的三個要素
人工智能的核心是算法，基礎條件是數(shù)據(jù)及計算能力,，因此,，可以認為醫(yī)療與人工智能結(jié)合的關鍵要素是“算法+有效數(shù)據(jù)+計算能力”。
先進算法是實現(xiàn)醫(yī)療人工智能的核心，能夠提升數(shù)據(jù)使用效率,。隨著先進算法的不斷開發(fā),，人工智能從計算智能邁向感知智能，未來將會向認知智能邁進,。先進算法能夠提升從信息到“知識”的轉(zhuǎn)化效率,，提升智能化程度。
有效的醫(yī)療大數(shù)據(jù)是人工智能應用的基礎,。醫(yī)療數(shù)據(jù)的有效性包括三個方面：電子化程度,、標準化程度以及共享機制。電子化程度強調(diào)數(shù)據(jù)和病歷的供給量,；標準化程度強調(diào)數(shù)據(jù)之間的可比性和通用型,；共享機制強調(diào)數(shù)據(jù)獲取渠道的便利性和合法性。只有滿足上述三個方面的條件,，醫(yī)療大數(shù)據(jù)才能得到有效搜集和應用,，進而為人工智能打下基礎。
計算能力是醫(yī)療人工智能的另一基礎條件,。未來隨著量子計算以及速度更快的芯片的產(chǎn)生,，將進一步推動人工智能應用的發(fā)展。
圖表3 醫(yī)療人工智能的三大要素
圖表來源：奇璞研究
二,、醫(yī)療人工智能的商業(yè)應用與模式創(chuàng)新
由于醫(yī)療人工智能的發(fā)展必須以有效的醫(yī)療大數(shù)據(jù)為基礎,，所以在醫(yī)療領域，凡是具備獲取有效數(shù)據(jù)的領域,，人工智能均有用武之地,，比如在基因測序、輔助診斷,、藥品研發(fā)的方面,，醫(yī)療人工智能均有不錯的發(fā)展。
這里首先介紹醫(yī)療人工智能領域的代表公司——IBM的Watson,，它主要的商業(yè)模式是通過在某一類疾病的數(shù)據(jù)和算法優(yōu)勢,，擴展相關領域人工智能的商業(yè)模式。
2.1 IBM Watson：深度聚焦腫瘤領域人工智能技術
IBM Watson是自2007年開始,，由IBM公司的首席研究員DavidFerrucci所領導的DeepQA小組開發(fā)的人工智能系統(tǒng),，目前是醫(yī)療人工智能領域的龍頭。Watson在醫(yī)療領域的商業(yè)戰(zhàn)略分為三個方面：一是深度聚焦腫瘤領域,，并向其他領域擴展,；二是通過收購獲取數(shù)據(jù)資源；三是通過合作擴展使用場景,，輸出生態(tài)能力,。
Watson在2011年便開始了腫瘤領域的機器學習,，充分訓練后，形成Watson for Oncology產(chǎn)品,。該產(chǎn)品可以輔助腫瘤醫(yī)生快速了解相似病歷,，完成初步診斷，縮短診斷時間,。接下來,，Watson開始提供識別基于證據(jù)的輔助治療方案。
通過將患者文件中的屬性數(shù)據(jù)與臨床知識,、外部數(shù)據(jù)相結(jié)合,，Watson提供腫瘤解決治療方案供醫(yī)生參考。目前Watson對不同癌癥種類的診斷準確率能達到70%-90%之間,。