近年來,，在醫(yī)療健康領(lǐng)域，人工智能迅速發(fā)展并不斷嘗試與現(xiàn)有醫(yī)療體系結(jié)合。據(jù)統(tǒng)計(jì),，截至目前,，國(guó)際市場(chǎng)上約有107家人工智能醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司,，分別在生活方式管理,、醫(yī)院管理、可穿戴設(shè)備,、虛擬助理,、營(yíng)養(yǎng)和精神健康領(lǐng)域發(fā)展。而中國(guó)已成為在全球人工智能領(lǐng)域國(guó)際科技論文發(fā)表量和發(fā)明專利授權(quán)量居世界第二的國(guó)家,，并與第一名的美國(guó)差距不斷縮小,。
《關(guān)于印發(fā)新一***工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》從國(guó)家戰(zhàn)略發(fā)展的高度對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)行整體定位，明確了我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的方向,，指明了人工智能產(chǎn)業(yè)的三步走戰(zhàn)略目標(biāo),。總體而言,，我國(guó)未來的智能醫(yī)療應(yīng)用基本會(huì)集中在輔助醫(yī)療,、疾病管理、監(jiān)管控費(fèi)、藥品研發(fā)4個(gè)方面,。這個(gè)戰(zhàn)略目標(biāo)的設(shè)定,，既符合人工智能在醫(yī)藥領(lǐng)域應(yīng)用的自身規(guī)律，也考慮到了我國(guó)醫(yī)藥衛(wèi)生事業(yè)的內(nèi)在需求,。
輔助醫(yī)療：
提高診斷效率和精準(zhǔn)度
醫(yī)療是人類社會(huì)中較為復(fù)雜的工作領(lǐng)域,，其不僅是一門科學(xué)，更是藝術(shù)和人文關(guān)懷,。醫(yī)患溝通是治療過程的重要部分,，因此，在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi),，人工智能無(wú)法替代醫(yī)生,，也無(wú)法顛覆現(xiàn)有的醫(yī)療體系。但同時(shí),，我們也要看到，在整個(gè)醫(yī)療服務(wù)鏈條上,，人工智能可以有效地輔助醫(yī)生,，將醫(yī)生從一些費(fèi)時(shí)費(fèi)力的工作中解放出來，更好地聚焦于核心業(yè)務(wù);同時(shí)快速給予醫(yī)生以往需要長(zhǎng)期經(jīng)驗(yàn)才能獲取的判斷能力,，從而提高醫(yī)生的診療能力,。
具體而言，人工智能在輔助醫(yī)療領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了兩大基本目標(biāo),。第一,，將醫(yī)生從繁重的病歷記錄工作中解脫出來，同時(shí)對(duì)傳統(tǒng)病歷和患者病情描述這些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化記錄,，為進(jìn)一步的大數(shù)據(jù)分析奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ),。在這個(gè)領(lǐng)域，國(guó)際上有Nuance,、Philips等公司,，我國(guó)有百度、科大訊飛等公司,，正在深入挖掘,。第二，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析并建立模型,，基于醫(yī)學(xué)影像作出準(zhǔn)確診斷,。2016年，谷歌公司在《美國(guó)醫(yī)學(xué)會(huì)雜志》發(fā)表了題為《開發(fā)并驗(yàn)證一種深度學(xué)習(xí)算法通過眼底視網(wǎng)膜照片檢測(cè)糖尿病性視網(wǎng)膜病變》的文章,，該文章證明通過對(duì)11000名患者眼底視網(wǎng)膜照片的觀察學(xué)習(xí),，其算法可以得出99.6%～99.8%的預(yù)測(cè)價(jià)值，達(dá)到甚至超越眼科醫(yī)生的診斷準(zhǔn)確度。伴隨著數(shù)據(jù)的增多,，人工智能對(duì)于數(shù)據(jù)的分析和總結(jié)會(huì)更加全面,，建立的決策模型也將更加準(zhǔn)確，因此可以實(shí)現(xiàn)不斷優(yōu)化的良性發(fā)展,。
疾病管理：
實(shí)時(shí)長(zhǎng)效監(jiān)控更有抓手
人工智能在醫(yī)療供給領(lǐng)域的另一個(gè)實(shí)踐是疾病管理,。
患者自我管理是慢病管理的重要基礎(chǔ)，但這一點(diǎn)從實(shí)踐中落實(shí)不佳,。2012年,，美國(guó)由于患者不遵守醫(yī)囑而產(chǎn)生的額外醫(yī)療費(fèi)用達(dá)到1005億美元，約占美國(guó)每年可避免的醫(yī)療成本的一半;而通過醫(yī)生進(jìn)行患者慢病管理雖然已成為各國(guó)進(jìn)行慢病管控的基本共識(shí),，但同時(shí)也存在著供給不足和無(wú)法實(shí)時(shí)監(jiān)控的問題,。
基于可穿戴設(shè)備的醫(yī)療數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)為人工智能介入慢病管理奠定了基礎(chǔ);而慢病指標(biāo)體系和相應(yīng)的介入工具則為人工智能創(chuàng)造了有效的決策模型。這種介入既包括軟性的介入,，如行為提醒,、用藥提醒、風(fēng)險(xiǎn)提示等;也包括硬性的介入,，如直接給藥和治療,。
2016年9月，美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局批準(zhǔn)了美敦力公司的人工胰島素MiniMed 670G,。該產(chǎn)品在經(jīng)過半年的患者滿意度調(diào)查后即將于2017年下半年在美國(guó)上市,。作為全球第一款人工胰臟產(chǎn)品，MiniMed 670G融合了可穿戴設(shè)備的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控技術(shù),，基于算法的人工智能平臺(tái)以及胰島素的輸入裝置;可以在人工智能平臺(tái)上對(duì)血糖實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析判斷并在需要時(shí)注入胰島素,。可以預(yù)見,，這類人工智能與慢病管理類醫(yī)療器械相結(jié)合的產(chǎn)品將會(huì)越來越多,。
剛剛發(fā)布的《關(guān)于印發(fā)新一***工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》明確，突破健康大數(shù)據(jù)分析,、物聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵技術(shù),，研發(fā)健康管理可穿戴設(shè)備和家庭智能健康檢測(cè)監(jiān)測(cè)設(shè)備，推動(dòng)健康管理實(shí)現(xiàn)從點(diǎn)狀監(jiān)測(cè)向連續(xù)監(jiān)測(cè),、從短流程管理向長(zhǎng)流程管理轉(zhuǎn)變,。可以看出,，未來人工智能在慢病管理領(lǐng)域需求巨大,，具有廣闊發(fā)展空間。
監(jiān)管控費(fèi)：
提供更科學(xué)的處方依據(jù)
在全球范圍內(nèi),，醫(yī)療費(fèi)用的持續(xù)增長(zhǎng)已經(jīng)成為世界性難題,?；诖髷?shù)據(jù)的人工智能則可以對(duì)醫(yī)療活動(dòng)進(jìn)行有效監(jiān)控，從而控制整體醫(yī)療費(fèi)用,。
首先,，基于大數(shù)據(jù)的人工智能可以將醫(yī)療服務(wù)鏈條延伸到患者疾病癥狀出現(xiàn)之前，從而重新定義醫(yī)療服務(wù)的價(jià)值及其支付機(jī)制：即從以治療疾病為核心的支付模式過渡到以疾病有效管理,、患者健康效果為核心的支付模式,。要實(shí)現(xiàn)這個(gè)轉(zhuǎn)化，醫(yī)療機(jī)構(gòu)需掌握其所服務(wù)患者的多種數(shù)據(jù)信息,，如歷史診療數(shù)據(jù),、基因數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù),、流行病數(shù)據(jù);然后通過大數(shù)據(jù)分析,，判斷其所服務(wù)人群的主要健康風(fēng)險(xiǎn)和疾病誘因;進(jìn)而通過有效的健康管理來預(yù)防疾病發(fā)生。針對(duì)出院患者,，醫(yī)療機(jī)構(gòu)則可以通過日常監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)及時(shí)了解患者的疾病情況并進(jìn)行及時(shí)介入,，最大限度地避免患者再次入院。
其次,，現(xiàn)有藥品,、器械和耗材的報(bào)銷準(zhǔn)入和定價(jià)多取決于臨床試驗(yàn)和藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)據(jù)，而引入大數(shù)據(jù)和人工智能可以通過對(duì)患者數(shù)據(jù)的分析,，對(duì)一種藥品的有效性進(jìn)行更加科學(xué)的評(píng)估,。與此同時(shí),，人工智能可通過對(duì)海量的患者病歷,、處方信息、醫(yī)學(xué)影像以及藥品信息的有效分析整合,，形成更加合理的用藥結(jié)論,，對(duì)醫(yī)生的處方行為進(jìn)行有效輔助;也可應(yīng)用到醫(yī)保智能審核的系統(tǒng)流程之中，對(duì)于臨床合理用藥進(jìn)行有效管理,。
藥品開發(fā)：
實(shí)現(xiàn)低投入高產(chǎn)出
藥品研發(fā)是醫(yī)藥工業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一,，也是我國(guó)制藥工業(yè)在全球制藥工業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中的短板。傳統(tǒng)制藥工業(yè)在藥品研發(fā)領(lǐng)域走的是高投入,、低產(chǎn)出的路線,，雖然大型跨國(guó)制藥公司都會(huì)將超過10%的銷售收入直接投入藥品研發(fā)工作，但近幾年全球創(chuàng)新藥物產(chǎn)生的實(shí)際效果并不盡如人意,。
而人工智能則可以在早期藥物的篩選中提高成功概率,，從而大幅降低藥品研發(fā)成本，加之研發(fā)后期臨床試驗(yàn)中我國(guó)具有人口資源成本優(yōu)勢(shì),，制藥企業(yè)有望在藥品研發(fā)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)彎道超車,。
但同時(shí)，我們必須看到，人工智能并非是萬(wàn)能的,，因?yàn)獒t(yī)療領(lǐng)域的復(fù)雜性,、敏感性遠(yuǎn)超想象。對(duì)人工智能的作用既要肯定,，也要客觀冷靜看待,，對(duì)其在發(fā)展和實(shí)際應(yīng)用過程中可能存在的問題有所準(zhǔn)備。需要強(qiáng)調(diào)的是,，人工智能在現(xiàn)有醫(yī)療服務(wù)體系中的應(yīng)用會(huì)涉及患者信息,、醫(yī)療質(zhì)量與安全、醫(yī)療倫理乃至國(guó)家安全問題,。只有配套的制度建設(shè)同步跟上,，人工智能才能在我國(guó)醫(yī)藥領(lǐng)域快速健康發(fā)展。
