人工智能在医疗健康领域的发展与应用
人工智能在医疗健康领域的发展
■ 医疗人工智能的市场趋势
得益于算法的进一步成熟、算力的提高以及数据的持续积累，人工智能（Artificial Intelligence，AI）得到迅猛发展，深度学习成为其代表，并呈现出应用领域日益集中的趋势。
作为 AI 技术最重要的落地领域之一，医疗行业与人工智能技术的结合也在近年来获得了市场的巨大青睐。据弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan）发布的研究报告显示，中国医疗智能行业市场规模正在呈现高速增长，预计将在 2030 年超过 1.1 万亿元人民币1。这一高速增长一方面得益于中国医疗市场的迫切需求，另一方面则源于近年来医疗人工智能技术的发展以及相关政策的支持。同时，人工智能技术与产品的市场化落地也呈加速趋势，数据表明截至 2021 年 8 月，中国已有 28 款不同的人工智能医疗产品获批三类医疗器械注册证2。
从全球来看，医疗人工智能的应用细分领域与中国略有不同。根据 Global Market Insight 的统计数据，药物研发在全球医疗人工智能市场中的占比最大，达到 35%。紧随其后的是医学影像人工智能，占比 25%，并将以超过 40% 的增速发展，预计 2024 年其规模将达到 25 亿美元。3
此外，基因组学分析是人工智能应用的又一重要领域。预计到 2022 年，该细分市场的规模仅在中国就将接近 300 亿元人民币4。基因测序与人工智能进一步结合，势必还会加速其发展，同时随之带来的测序时间缩短以及成本大幅降低，又会为医疗行业人工智能的应用创造更大的想象空间。
随着人工智能在更多医疗领域的运用，更多医疗数据也参与到各类机器学习和深度学习模型的训练中来，如何在提升模型性能的同时保证信息安全和隐私保护也是目前业界瞩目的焦点之一。因此，可信理念也在人工智能与医疗行业的结合中逐渐深入。
值得一提的是，利用人工智能方法来加速蛋白质结构预测也是目前广受关注的重要课题。以 AlphaFold2 为代表的新方案能够大幅加速蛋白质结构解析速度，揭示和呈现有机体内更多的信息秘密，是人工智能在生物学、医学和药学等领域落地的核心发力点之一。
同时，近年来广受关注的大语言模型 (Large Language Model，LLM，以下简称“大模型”) 技术在医疗领域的探索也获得了巨大的进展，并涌现出一批专门的医疗大模型。医疗大模型在学习性能、拟合效果、通用型和逻辑推理能力等方面的优势正帮助医疗行业加速智慧医疗进程的推进。
在中国，政策激励是加速医疗人工智能应用落地的关键因素之一。相关政府部门陆续推出了大量政策，从人才培养、技术创新、标准监管、行业融合、产品落地等多方位推动人工智能发展。其中，在 2018 年 1 月，国家标准化管理委员会指导下的《人工智能标准化白皮书（2018版）》发布；同年 4 月，国务院印发《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，将推进“互联网+”人工智能应用服务作为实施“健康中国”战略的重要举措，并表示将重点支持研发医疗健康相关的人工智能技术、医用机器人、大型医疗设备等。2021 年 10 月，由国家卫生健康委、国家中医药管理局印发的《公立医院高质量发展促进行动（2021-2025年）》提出建设“三位一体”智慧医院。通过完善智慧医院分级评估顶层设计，鼓励有条件的公立医院加快应用智慧服务软硬件。2023 年 3 月由中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见》指出发展“互联网+医疗健康”，加快推进互联网、人工智能、云计算等在医疗卫生领域中的应用，加强健康医疗大数据共享交换与保障体系建设。
■ 医疗人工智能的应用趋势
人工智能在医疗健康领域的应用非常广泛，在从医学影像到健康管理、药物研发、慢性病管理以及生物学探索等诸多环节，都可发挥关键作用，并已在不同层级与不同细分领域的医疗机构呈现出各异的“职能”。其中，人工智能用于医学影像等场景主要服务于医院或其他医疗机构，其应用集中在疾病筛查方面。但囿于存在假阴性的情况，还需要医生审阅所有片子以防漏诊，致使此类应用在减轻医生工作量方面的效果并不显著。
未来，人工智能在不同层级的医疗机构的应用方向可能会呈现出更加多元化的趋势，即在基层医院或第三方体检中心，其应用将以辅助筛查、辅助诊断以及慢性病管理为主；在三甲医院，则以提高医生工作效率为主；在健康管理方面，人工智能以支持单位和个人支付的健康体检为主要方向；在药物研发领域，人工智能应用又表现出不同特点，需要相关技术公司与大型药企、医药研究机构通力合作来推进。
虽然人工智能在医疗健康领域迅速得以应用，但源于数据、模型等方面的影响，目前仍然面临诸多挑战：
- 数据量。模型越复杂，参数越多，所需要的训练样本量就越大。但是对许多复杂的临床场景而言，所需要的大量可靠数据却并不容易获得；
- 数据维度。通常而言，数据维度越少，对真实世界的描述能力也越差，但高维数据处理面临着处理效率低、所需计算量大等问题；
- 数据质量。一般而言，健康数据的组织化和标准化程度都不高，且数据分散、有噪声。在条件不好的诊所与基层医院，还存在电子病历信息缺失或有误、多机构间分散存储等问题，同时接口数据可靠性也很差；
- 数据孤岛现象。作为关乎人们隐私信息的敏感领域，医疗数据泄露风险已经受到医疗机构的足够重视，但由此也催生出不同机构间数据相互隔离的数据孤岛现象。而单一医疗机构又难以聚集起足够的高质量训练数据，供 AI 模型训练学习所用；
- 模型的可解释性。深度学习模型是个黑盒子，对如何得出结论没有明确的解释，其决策模式的权威性尚待验证；
- 模型的通用性。首先是模型偏差，比如采用白种人患者数据进行训练的模型，可能在其他种族患者中效果不佳；还有就是模型互操作性差，即很难建立一个适用于两种不同电子病历系统的深度学习模型；
- 模型安全。即便是训练有素的图像处理模型，也有可能因输入图像的扰动而受到不良影响，但这一扰动却无法被人察觉。此外，还存在数据“差之毫厘”就可能带来预测结果“失之千里”的问题。比如，轻微改变患者电子病历数据中的实验检测值，就可能极大影响模型对住院死亡率的预测。
针对这些挑战，医疗和人工智能等领域的专家已经提出多项应对措施，来优化应用环境，提高应用实效：
- 收集大规模和多样化的健康数据。广泛收集来自不同种族、民族、语言和社会经济地位患者的数据，并对其进行标准化和集成；
- 提高数据质量。从提供可靠、高质量的数据输入入手，继之再利用工具提高数据收集的质量，如进行错误纠正、发出关于缺失数据的警告等；
- 融入临床工作流程。将深度学习融入现有电子病历系统的管理，提高临床医生的工作效率和数据采集的实时性；
- 构建高维学习模型。引入百万级乃至上亿级的规则，通过高维学习模型，大幅提升预测和识别的准确率；
- 推进医疗大模型建设。借助拥有海量参数的大模型，以更优异的学习效果来实现更精准、更可靠的医疗智能化水平；
- 法制化规范化。针对诸如计算机黑客篡改数据，从而影响深度学习模型的结果等信息安全问题，要制定相应法规，保护分析模型。
同时，为推动多源医疗数据进行更安全的交互、传输和聚合，解决因数据孤岛所造成的高质量训练数据不足问题，各方专家正积极探索引入联邦学习方法等安全性更高的数据协作方式和更完善的 AI 模型训练架构，以便在降低隐私泄露风险的前提下，以更多高质量数据构建起安全可信的多源数据协同方案，提升医疗 AI 应用效能，使 AI 技术更高效、安全地服务于医疗健康。
人工智能在医疗健康领域的应用场景
医疗健康是人工智能应用落地最具潜力的领域之一，对此业界已有共识。伴随着应用的不断深入，人工智能将在以下多种医疗健康应用场景中大显身手：
- 慢病管理与疾病监测。基于患者体征对（潜在）慢性疾病进行风险预估，从而通过早期干预，大大降低患者的医疗费用；
- 临床预测分析。例如，基于电子病历数据评估在院内感染疾病的风险，根据运营模型预测患者再入院率，根据财务模型制定捆绑销售服务方案等；
- 慢性病管理。利用数据采集方法（例如物联网），构建基于人工智能方法的慢性病评估及筛查模式，提升慢性病的预测和早期诊断能力；
- 病历搜索与质量控制。精准提取医疗文本中的关键信息，进行医学实体识别，进而实现灵活的全量电子病历搜索；
- 虚拟现实助手。通过虚拟现实会话，参与到患教活动中，帮助患者清楚了解其病因，使医患沟通更有效；
- 智能导诊。通过语音、触屏等多种交互方式，更好地提供院内导航、导诊、导医，提升精准分诊、健康咨询、健康宣教等服务的水平；
- 影像辅助诊断。帮助放射科医生快速筛除正常影像，提高医生的病例处理效率；提高分析影像的准确度，缩短诊断结果报告时间，提升医疗系统的诊断能力；
- 病理分析。例如，高效、准确地对送检物进行检测和分类；
- 基因组学分析。用以大幅降低基因测序成本，快速精确实现规模庞大的基因组数据分析，为疾病的诊断和治疗等提供支持；
- 蛋白质结构预测。通过深度学习方法，加速蛋白质结构的解析，为生物学、医学、药学乃至农业、畜牧业等领域的未来研究与发展提供高质量的生物学假设；
- 药物发现。加快药物研发效率，降低成本。
在下一章 “实战篇” 中，我们将结合英特尔与东软、西门子、盈谷、第四范式、汇医慧影、致远慧图、卫宁健康、医渡云、锘崴科技、江丰生物以及惠每科技等产业伙伴与客户在医疗人工智能领域的实战案例，详细介绍项目的背景、实施过程，以及取得的经验与成果，还将结合各应用场景提供相对应的软、硬件配置推荐。
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