人工智能与医疗
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前言

不知道你是否会介意一台人工智能机器人对你的身体进行检查,为你开药方甚至动手术。无论你的想法是什么,这样的情形在不久的将来可能会成为现实。

从1950年艾萨克·阿西莫夫的科幻小说I,Robot中的机器人,到电影《超能陆战队》中的护理机器人大白,人类一直希望机器人拥有理解、推理和学习的能力,并能更好地帮助人类。如今,人工智能和机器人技术,已经进步到如同护理机器人大白或者电影《星际迷航》中的“三录仪”一样,对人体进行扫描以检测其身体是否健康,提前发现异常情况,并辅助医生进行治疗。在1956年的达特茅斯会议上,人工智能的概念第一次被真正提出来,其作为信息技术的一种,早在40多年前就已经实验性地参与到医疗行为中。1972年,利兹大学研发了医疗领域最早出现的人工智能系统,此系统主要用于腹部剧痛的辅助诊断及手术的相关需求。

随着基础技术的发展,到如今,人工智能已发展到实用阶段。

人工智能作为一种技术,对生产工具进行了升级。人们可以通过人工智能快速地对行业数据和过往知识进行汇总和梳理,从而辅助人们做决策。从以上的行为来看,人工智能所起到的作用有两个方面:一是对过往知识的总结和判断,因为它的学习速度非常快,有极强的总结能力;二是基于过去的经验做决策,决策的正确性有明显提高。所以,人工智能在效率上和准确度上远远高于人的主观判断。

人工智能技术起源于60多年前计算机刚刚出现的时候,从那时起,科学家就已经在探讨它的可能性,但是受制于基础硬件、数据量、算法等基础技术的发展水平,其一直没有在实际应用中发挥作用。如今,人工智能基础设施领域的计算能力、算法、大数据等技术水平得到全面提高,技术验证阶段现已完成,人工智能技术开始在各行各业中应用。汽车、金融、教育、医疗、农业等行业和人工智能技术的结合,逐步产生了商业价值,人工智能从生产力层面对传统行业进行了变革。

人工智能在各领域的参与程度正不断加大。人工智能的应用在各行各业中都有相似或者相近的优势,目前主要有两大辅助作用:一是高效率地辅助决策,二是对项目运营进行优化。例如,在业务辅助方面,人工智能在医疗领域可以辅助医生进行诊断,在金融领域可以辅助用户进行自动交易;在管理优化方面,人工智能在医疗领域可以辅助医院进行管理,在零售领域可以对库存和交易流程进行优化。

从现在的行业应用来看,人工智能做得更多的是对业务进行决策和优化。随着技术的发展,我们认为人工智能更有价值的作用是对未来进行预测。例如,在医疗领域,未来人们可以通过人工智能判断出疾病的发生概率,可以从现在开始做好预防。在农业领域,人工智能能对天气和需求进行判断,能早一步防止风险的出现。现在,已经有很多实验性的产品出现,未来还需进一步的商业化验证。

人工智能和医疗的结合,在业务模式、效率、准确度上所带来的显著变化让人们对这项“新”技术关注倍增。相信未来拥有辅助诊断、治疗功能的人工智能产品和机器人会大量出现在人们身边,来补充和完善现有的医疗服务。

通过对行业大数据的收集,人工智能用深度学习、算法来洞察业务中的关键决策点,计算速度和准确性都要高于人类。目前,在医疗行业中,人工智能的影像识别能力和准确性已经相当于人类的高年资医生,而且整个过程只需要几秒钟的时间。现实生活中,影像医生的培养需要几年甚至数十年的时间,而且成熟的影像医生对一个病例的判断也需要几十分钟。如此一来,人工智能仅仅在这个行业就可以节省大量的医生培养费用,而且还能显著提高医生的工作效率,价值巨大。

但是,新技术在发展的过程中,质量、准入和成本问题依然存在。技术研发者、产品使用者、政策制定者和付费者都需要思考:人工智能医生的角色定位是什么?人类医生的作用是什么?人工智能企业的商业模式如何建立?而这些都是本书所关注的重点。

2017年9月,动脉网蛋壳研究院发布了《2017医疗大数据和人工智能产业报告》,回顾了医疗人工智能的前世今生,对医疗人工智能的能力、应用场景、成本结构、人才情况进行了深度剖析,为产业人士和监管机构提供了一份重要参考材料,引发了广泛讨论。

2018年,人工智能企业纷纷将产品移至临床,针对各种细分病种、各种医疗应用场景的研究不断深入,人工智能产品已经融入医疗流程的方方面面。从药品研发、疾病诊断、疾病治疗、医生科研、医院管理等多个应用场景全面渗透。经过这几年的发展,一部分人工智能产品已基本成熟,商业模式逐渐清晰,人工智能技术在医疗领域开始不断扩展应用边界,给医疗运行流程带来了很多有趣的尝试。

同时,监管部门也紧跟技术发展的脚步,积极参与到产业升级的浪潮中,监管思路逐渐明晰。中国食品药品检定研究院已经完成眼底糖网彩照、肺结节影像数据库的建设,相关送审的三类产品超过30款,相信很快人们就能看到这三类人工智能医疗产品上市。动脉网蛋壳研究院对主要人工智能医疗企业进行了调研,对参与人工智能产品研发和使用的医生进行了访谈,以行业视角,为大家呈现目前我国医疗人工智能的发展现状及下一步研发方向。