医疗领域中的人工智能应用分析报告

医疗领域中的人工智能应用分析报告

人工智能技术的迅猛发展及其在医疗卫生领域的深度应用，将极大改变我们社会的面貌。

2012年的电影《机器人与弗兰克》讲述了一位老年痴呆症患者和一个照料他日常生活的机器人之间的有趣故事。弗兰克的儿女送给经常神智混乱的父亲一个智能机器人，最初他无法接受这个冷冰冰的新事物，在经历过磨合期后，弗兰克发现小机器人不仅细心照料着他的起居，更会静静地陪在他身边，温柔地倾听他的内心。早上叫醒他起床，拉他去散步，帮他整理花园，甚至还会为了让他多吃低钠食品而讨价还价。今天看来，随着机器人、智能手表、智能音箱、虚拟助理等科技产品的出现，电影中的情节正逐渐走入我们的生活。人工智能技术的迅猛发展及其在医疗卫生领域的深度应用，将极大改变我们社会的面貌。

由于生活水平提升引起的人口结构变化和疫苗、抗生素等医学技术的出现加快了人类疾病谱变迁的速度，慢性病取代传染病成为人类主要的疾病负担。慢性病具有和急性病完全不同的疾病特征：病情发展慢，持续时间长，患者自我管理在慢性病的预防、治疗中作用关键。而目前的医疗卫生体系是人类在对抗传染病和急性病过程中形成的，医学理念、临床干预方式难以应对慢性病的挑战，表现出效率低下，医

疗保健成本高速增长等特征，日趋不堪重负。世界卫生组织指出，2015年，全球年医疗支出已经超过7.2万亿美元; 未来，不少国家医疗支出超过国内生产总值的10%，同时全世界还将面临2000万医疗工作者短缺。

与此同时，近年来人工智能技术取得巨大突破，融合了深度学习算法、数据建模、大规模GPU并行化平台等技术构成的深度神经网络，能模拟人脑的工作机制。AI 可以在提升早期检测准确度、加强诊断和风险控制、降低治疗费用、辅助病人自我健康管理、提升治疗效果等方面给予医疗工作者充分支持。特别是随着语音识别、图像识别、自然语言处理、医学知识图谱、传感技术和算法、智能机器人等分支方向的技术进步，人工智能将为医疗卫生领域众多环节带来新的价值。新技术的出现驱动医疗服务流程由传统的“诊前、诊中、诊后”向两端延伸成为闭环,实现医疗模式重构（见图一）。

目前人工智能在医疗卫生领域广泛应用正形成全球共识。国际电信联盟（ITU）和世界卫生组织（WHO）正通过“ITU人工智能与健康焦点小组”（ITU Focus Group on

AI for Health）机制开展工作，制定全球范围内医疗卫生领域使用人工智能的标准化框架，共同推进相关国际标准、开源工具、模型测试、效果评估、应用示范、个人隐私保护等工作。

AI+医疗的新趋势

人工智能不仅在诊疗与手术、就医管理、疾病与药物研究、公共卫生、保险等医疗卫生领域的各个环节中能够得到广泛应用，最终还将在“以患者为中心”的医疗模式中发挥重要价值。

（1）AI辅助诊疗、手术逐步进入临床应用阶段

手术机器人通过高分辨率3D立体视觉、以及直器械自由度，在狭小的手术空间内提供超越人类的视觉系统、操作的多自由度和灵活性。手术机器人集合计算机传感、人工智能、器械运动控制等技术，能够提供更加精密的操作，拓展了腹腔镜手术的适应症，提高了手术精准度。

人工智能在辅助医生进行外科手术方面，已经形成了实质性的医学应用。机器人辅助医生开展外科手术已有30年发展历史，在前列腺、妇科、胃肠、癌症、心外科等外科手术中得到越来越多的渗透。达芬奇手术机器人目前已被FDA批准用于泌尿外科、妇科、心胸外科、腹部外科手术，该机器人在美国医院体系中渗透率达到60%。据统计，2015年全球达芬奇手术机器人完成手术753,000台；在美国，约80%的前列腺手术、恶性子宫瘤切除术有手术机器人的参与，机器人辅助心胸外科手术渗透率也达到10%。

未来，随着计算机辅助手术导航等新技术的进步，手术机器人的操作难度将大大降低；同时，随着可视化触觉传感技术的发展，使得未来的手术机器人将通过传感器获得感知能力，将能够参与到更加广泛和复杂的手术中。

人工智能在辅助医生进行疾病检测和诊断方面的应用正在快速发展中。通过海量医疗影像数据训练人工智能算法，近年来医学影像识别取得了令人惊喜的突破，目前在肺癌、乳腺癌、食管癌、肠癌、阿尔兹海默症、糖尿病视网膜病变等疾病的早期检测能力上，人工智能算法已经达到非常高的准确率，有些甚至超过普通人类医生。另一方面, 基于病历的临床辅助决策系统蓬勃发展。作为人工智能技术的重要分支，自然语言处理、知识图谱等技术与医学诊疗路径深度整合，使算法经过海量医学文献、顶级医院病历等相关知识的学习，具备了辅助医生决策的能力。未来随着医疗影像系统和临床辅助决策系统两方面的进一步发展，经过更加丰富的标注数据对模型优化，及将影像、病历、检查检验等多模态数据进行整合，人工智能可诊断疾病的类型将不断增多，越来越多的疾病能在早期被发现，同时帮助医生提高效率和准确性。随着行业数据整合与共享机制建立、训练模型的优化以及行业监管的完善，人工智能辅助疾病检测和诊断的临床应用将更加广泛。

人类基因组计划之父克雷格•文特尔正在研究一种可以根据患者的DNA了解健康状况、分析疾病发生概率的算法，通过全基因组测序可在很早阶段发现癌症或者心血管疾病。谷歌旗下DeepMind AI通过3D扫描可以识别50种左右的眼科疾病，准确率达到94%。贝斯以色列女执事医疗中心（BIDMC）与哈佛医学院合作研发的人

工智能系统，对乳腺癌病理图片中癌细胞的识别准确率能达到92%。在智能辅助诊断方面，IBM Watson通过分析临床记录和报告中的患者数据，与临床专业知识、研究和数据相结合，确定患者的潜在治疗计划。人工智能已经开始辅助医生制定个性化治疗方案，梅奥诊所和Tempus合作，通过肿瘤基因测序和分析，运用生物信息学分析和机器学习工具分析，制定个性化的癌症治疗方案，减少药物毒性，提高患者存活率。

在诊疗领域，人工智能的出现并非要替代医生，而是要形成人机共生的关系，帮助提升医生的效率和准确性。最顶尖的人类医生在识别结肠息肉中的癌细胞时错误率在3.5%，顶尖的人工智能技术识别错误率在7.5%，而二者协作可将错误率降低至0.5%。

（2）AI将改变医疗服务的提供和组织方式

人工智能可以用于医疗卫生资源的优化分配。使用人工智能管理软件能对医院患者流量分析预测，优化运营。根据麦肯锡研究，通过应用人工智能技术，医疗机构运营成本将大幅降低，美国每年将节约潜在医疗服务成本达3000亿美元。另外，全流程的人工智能应用还可将在编护士的生产力提高最多达50%，使医院节约一半人力成本，同时显著减少病人等待时间8。英国国家医疗服务体系（NHS）认为，人工智能技术有望缓解医生资源紧张、卫生支出增长的压力，帮助英国节省125亿英镑医疗开支。英国布拉德福德皇家医院与GE医疗合作，通过人工智能技术监测英国800张病床以上的医院实时情况概览，实现医疗资源的最优分配。Qventus公司为医院提供管理软件分析病人流量等数据，利用人工智能进行预测并对提高设备和