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摘要：随着社会进步和人们健康意识的觉醒，人口老龄化问题的不断加剧，人们对于提升医疗技术、延长人类寿命、增强健康的需求也更加急迫。而实践中却存在着医疗资源分配不均，药物研制周期长、费用高，以及医务人员培养成本过高等问题。与此同时，图像识别、深度学习、神经网络等关键技术的突破带来了人工智能（Artificial Intelligence）技术新一轮的发展。对于医疗进步的现实需求极大地刺激并推动了以数据密集、知识密集、脑力劳动密集为特征的医疗产业与人工智能的深度融合。本文在智能医疗国内外的发展热度不断提升的背景下，主要介绍了智能医疗的应用场景及国内外研究人工智能在医疗领域的应用实例，以期提高人们对人工智能在医疗领域应用的重视和发展投入。
关键词：人工智能，医疗，机器学习（Machine Learning），深度神经网络（Deep Neural Networks）
1.介绍
人工智能（AI）诞生于20世纪50年代，图灵发表了一篇划时代的论文，并提出了著名的“图灵测试”，随后，人工智能经历了第一波早期的发展热潮，主要体现在符号主义，早期推理系统，早期神经网络预计专家系统当中，但由于当时逻辑理论占据话语权，并且限于当初的科学技术水平，AI系统被论证为难以工程化，不能带来实际价值。70年代，“AI之冬”之后，语音识别领域统计学派取代了专家系统。人们专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。同时人们开始利用神经网络完成模式识别等任务，AI迎来了近20年的第二次发展热潮。2006年之后，人们发现一种运行深度学习算法的硬件平台——GPU，它强大的并行运算能力缓解了深度学习算法的训练瓶颈，从而释放了人工智能的全新潜力，使之在互联网和移动互联网应用，自动驾驶、智慧交通、物流、共享出行，智能金融，家用机器人和服务机器人，智能制造业，人工智能辅助教育，智慧农业，智能新闻写作，机器翻译，机器防生，智能律师助理，人工智能驱动的娱乐业，人工智能艺术创作，智能客服与及智能医疗等领域得到全面而迅猛的发展。其中由于人们对智能医疗的迫切需求使得AI在医疗领域可能会率先落地。
文章第三节简要介绍了智能医疗的主要应用场景，随后在第四节给出了多个典型的应用实例。最后概述了国内智能医疗的现状，总结了我们进一步的工作。
2.AI 技术在医疗领域的主要应用场景
目前，从全球创业公司实践的情况来看，智能医疗的具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管理、药物挖掘、虚拟助理、可穿戴设备以及其他。总结来看，目前人工智能技术在医疗领域的应用主要集中于以下几个领域：
2.1.医疗机器人
机器人技术在医疗领域的应用并不少见，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等。
一是，能够读取人体神经信号的可穿戴型机器人，也成为“智能外骨骼”;
二是，能够承担手术或医疗保健功能的机器人，以IBM开发的达·芬奇手术系统为典型代表。
2.2.智能药物研发
智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。
人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。借助深度学习，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破。在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。
2.3.智能诊疗
智能诊疗就是将人工智能技术用于辅助诊疗中，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。
2.4.智能影像识别
智能医学影像是将人工智能技术应用在医学影像的诊断上。人工智能在医学影像应用主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息;二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。
2.5.智能健康管理
智能健康管理是将人工智能技术应用到健康管理的具体场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。
风险识别：通过获取信息并运用人工智能技术进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。
虚拟护士：收集病人的饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习惯信息，运用人工智能技术进行数据分析并评估病人整体状态，协助规划日常生活。
精神健康：运用人工智能技术从语言、表情、声音等数据进行情感识别。
移动医疗：结合人工智能技术提供远程医疗服务。
健康干预：运用AI对用户体征数据进行分析，定制健康管理计划。
3.AI 技术在医疗领域的应用实例
3.1.医疗机器人
3.1.1智能外骨骼
俄罗斯ExoAtlet公司生产了两款“智能外骨骼”产品：ExoAtletⅠ和ExoAtletPro。前者适用于家庭，后者适用于医院。ExoAtletⅠ适用于下半身瘫痪的患者，只要上肢功能基本完整，它能帮助患者完成基本的行走、爬楼梯及一些特殊的训练动作。ExoAtletPro在ExoAtletⅠ的基础上包括了更多功能，如测量脉搏、电刺激、设定既定的行走模式等。
日本厚生劳动省已经正式将“机器人服”和“医疗用混合型辅助肢”列为医疗器械在日本国内销售，主要用于改善肌萎缩侧索硬化症、肌肉萎缩症等疾病患者的步行机能。
3.1.2手术机器人
世界上最有代表性的做手术的机器人就是达·芬奇手术系统。“达·芬奇手术系统分为两部分：手术室的手术台和医生可以在远程操控的终端。手术台是一个有三个机械手臂的机器人，它负责对病人进行手术，每一个机械手臂的灵活性都远远超过人，而且带有摄像机可以进入人体内的手术，因此不仅手术的创口非常小，而且能够实施一些人类一生很难完成的手术。在控制终端上，计算机可以通过几台摄像机拍摄的二维图像还原出人体内的高清晰度的三维图像，以便监控整个手术过程。目前全世界共装配了3000多台达·芬奇机器人，完成了300万例手术。”
3.2.智能药物研发
美国硅谷公司Atomwise通过IBM超级计算机，在分子结构数据库中筛选治疗方法，评估出820万种药物研发的候选化合物。2015年，Atomwise基于现有的候选药物，应用人工智能算法，在不到一天时间内就成功地寻找出能控制埃博拉病毒的两种候选药物。
除挖掘化合物研制新药外，美国Berg生物医药公司通过研究生物数据研发新型药物。“Berg通过其开发的InterrogativeBiology人工智能平台，研究人体健康组织，探究人体分子和细胞自身防御组织以及发病原理机制，利用人工智能和大数据来推算人体自身分子潜在的药物化合物。这种利用人体自身的分子来医治类似于糖尿病和癌症等疑难杂症，要比研究新药的时间成本与资金少一半。”
3.3.智能诊疗
国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成‘关幼波肝炎医疗专家系统’，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
在智能诊疗的应用中，IBMWatson是目前最成熟的案例。IBMWatson可以在17秒内阅读3469本医学专著、248000篇论文、69种治疗方案、61540次试验数据、106000份临床报告。2012年Watson通过了美国职业医师资格考试，并部署在美国多家医院提供辅助诊疗的服务。目前Watson提供诊治服务的病种包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。Watson实质是融合了自然语言处理、认知技术、自动推理、机器学习、信息检索等技术，并给予假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价的人工智能系统。
3.4.智能影像识别
美国企业Enlitic将深度学习运用到了癌症等恶性肿瘤的检测中，该公司开发的系统的癌症检出率超越了4位顶级的放射科医生，诊断出了人类医生无法诊断出的7%的癌症。
3.4.1.赋能细胞3D建模
从英伟达NVIDIA企业解决方案中，我们了解到在西雅图艾伦细胞科学研究所（Allen Institute for Cell Science）,研究人员创建了第一个针对人类活细胞的可预测3D模型。借助此模型，科学家可以在计算机屏幕上以数字化的方式呈现，甚至控制细胞行为。
Figure 1 Allen Integrated Cell
此模型名为“艾伦集成细胞”（Allen Integrated Cell），是利用数万张搞清细胞图像进行深度学习训练的结果。它能够识别亚细胞结构并投射细胞的3D多层图像，显示其所有组成部分是如何同时相互作用的，此种呈现方式前所未有。
相对于以往观察细胞内部结构的荧光显微镜，新模型克服了成本高昂，缓慢并具有破坏性的缺点，开启了观察人类活细胞内部结构的全新方法，将影响药物发现、疾病研究以及我们进行人体细胞基础研究的方式。
3.4.2.AI和深度学习助力超声成像癌症诊断
机械工程专业学生Viksit Kumar在得知自己的母亲患上卵巢癌时，癌症已经发展到了第三期，这时候再采取化疗已经无力回天。“如果癌症早一点发现，她可能再多活几年”的想法促使他转而主攻医疗领域。现在他是明尼苏达州罗切斯特梅奥医院的高级研究员。
过去数年间，Kumar 一直致力于基于GPU的深度学习研究，力图利用超声图像实现更准确的癌症诊断。乳腺癌比卵巢癌更为常见，且能吸引到更多的研发资金，因此他把工作重点首先放在了乳腺癌上，希望让早期诊断在乳房X光检查稀缺的发展中国家得以实现。
Figure 2 Tumor Boundary, red circle is split manually, while the blue circle, green circle and cyan circle is predicted by Deep Learning
Kumar的团队使用深度学习工具，用为数众多的超声波成像作为训练输入，希冀可以做出癌症的早期判断。在本地，他使用由NVIDIA GPU Cloud（NGC）提供的TensorFlow深度学习框架容器进行处理。对于最为繁重的任务，其工作被转移到了Amazon Web Sevices上的NVIDIA Tesla V100 GPU,并使用同一个NGC容器。
3.5.智能健康管理
3.5.1.风险识别
风险预测分析公司Lumiata，通过其核心产品——风险矩阵(RiskMatrix)，在获取大量的健康计划成员或患者电子病历和病理生理学等数据的基础上，为用户绘制患病风险随时间变化的轨迹。利用MedicalGraph图谱分析对病人做出迅速、有针对性的诊断，从而对病人分诊时间缩短30%-40%。
3.5.2.虚拟护士
NextIT开发的一款APP慢性病患者虚拟助理(AlmeHealthCoach)，“AlmeHealthCoach是专为特定疾病、药物和治疗设计配置。它可以与用户的闹钟同步，来触发例如‘睡得怎么样’的问题，还可以提示用户按时服药。这种思路是收集医生可用的可行动化数据，来更好的与病人对接。”该款APP主要服务于患有慢性疾病的病人，其基于可穿戴设备、智能手机、电子病历等多渠道数据的整合，综合评估病人的病情，提供个性化健康管理方案。
美国国立卫生研究院(NIH)投资了一款名为AiCure的App。这款App通过将手机摄像头和人工智能相结合，自动监控病人服药情况。
3.5.3.精神健康
2011年，美国Ginger.IO公司开发了一个分析平台，通过挖掘用户智能手机数据来发现用户精神健康的微弱波动，推测用户生活习惯是否发生了变化，根据用户习惯来主动对用户提问。当情况变化时，会推送报告给身边的亲友甚至医生。
Affectiva公司开发的情绪识别技术，通过网络摄像头来捕捉记录人们的表情，并能分析判断出人的情绪是喜悦，厌恶还是困惑等。
3.5.4.移动医疗
Babylon开发的在线就诊系统，能够基于用户既往病史与用户和在线人工智能系统对话时所列举的症状，给出初步诊断结果和具体应对措施。
AiCure是一家提醒用户按时用药的智能健康服务公司，“其利用移动技术和面部识别技术来判断患者是否按时服药，再通过APP来获取患者数据，用自动算法来识别药物和药物摄取。”
3.5.5.健康干预
Welltok通过旗下的CaféWellHealth健康优化平台，运用人工智能技术分析来源于可穿戴设备的MapMyFitness和FitBit等合作方的用户体征数据，提供个性化的生活习惯干预和预防性健康管理计划。
4.结论
本文简要介绍了人工智能的发展情况，结合人们对于提升医疗技术、延长人类寿命、增强健康的需强烈需求，列举了两个国内外研究人工智能在医疗领域的应用实例，给出了一种将人工智能应用到医疗领域的有效的方法和步骤。从而使人们更加重视以深度学习为主的人工智能技术在医疗领域的应用，加大研发和投资力度，加速智能医疗的进展，造福人类。
5.国内现状
根据方正证券发布的互联网医疗深度报告，“中国互联网医疗发展经历了三个阶段：信息服务阶段，实现人和信息的连接;咨询服务阶段，实现人和医生连接;诊疗服务阶段，实现人和医疗机构的连接。”在实际的产业发展中，中国智能医疗仍处于起步阶段，但赖于资本的追捧，多家智能医疗创业公司已顺利获得融资。在未来的发展中，国内公司应当加强数据库、算法、通用技术等基础层面的研发与投资力度，在牢固基础的同时进一步拓展智能医疗的应用领域。
索引
论文作者:潘小燕
论文发表刊物:《临床医学教育》2018年10期
论文发表时间:2018/11/3
标签：人工智能论文; 医疗论文; 智能论文; 技术论文; 药物论文; 健康论文; 深度论文; 《临床医学教育》2018年10期论文;