1.2 人工智能在医疗领域的发展阶段以及具体实现

在本节中，我们主要介绍人工智能在医疗领域的发展阶段，以及各个阶段涉及的技术和应用。

1.2.1 发展阶段

医疗领域面临的挑战包括医疗资源不均衡、就诊时间长、误诊率高，以及由此引发的医患关系紧张、基层卫生医疗水平差等。目前，科研院校、医院与企业是人工智能技术研发的重要阵地，利用已有的人工智能解决方案（如智能影像）可以快速进行癌症早期筛查，帮助患者更早地发现病灶；也可以提供健康管理的方案，通过移动端、智能设备接入健康医疗，从源头改善人们的健康习惯。

人工智能在医疗领域的应用发展快速，但急需建立标准化的人工智能产品市场准入机制并加强医疗数据库的建设。不可否认，人工智能的确有助于解决医疗资源的短缺和分配不均的众多民生问题，但由于关乎人的生命健康，人工智能能否如预期那般得到广泛应用，还将取决于在产品商业化过程中如何制订医疗和数据监管标准，以及产品是否能满足人类真正的需求。

1．人工智能在医疗领域的发展阶段

人工智能应用于医疗领域的核心是临床需求和算法的深度融合，其基础是数据及算力。优质的医疗数据是人工智能应用的基础。医疗数据的有效性表现在3个方面：电子化程度、标准化程度以及共享机制。从技术的发展来看，就医疗领域用到的人工智能而言，其发展可以分为4个阶段。

（1）数据整合阶段。从数据质量和数据数量两方面来看，由于医疗数据标准化低，共享机制弱，导致人工智能在医疗行业的应用领域和效果受限，因此我们需要对数据进行整体整合，实现数据互联互通。

（2）“数据共享+智能感知”阶段。医疗数据整合到一定程度，图像识别、辅助诊疗等领域的产品应运而生。在这个阶段，数据和算法优势都成为重要壁垒，临床的实际需求与脚本也是重要一环。

（3）“健康大数据+智能认知”阶段。随着数据的增多，其获取越来越容易。通过规范化数据的类别、存储模式，可以使用更多的有效数据，甚至出现足以替代人类医生或技师的人工智能应用。

（4）“技术和需求的深度融合”阶段。在此阶段，医疗领域用到的人工智能技术更上台阶，临床需求明确，现有的技术算法库与临床的医学信息库、影像库、生物库深度融合，可以有效解决不同的临床问题。

2．技术和应用

下面我们从技术和应用两方面对人工智能在医疗领域的发展现状加以介绍。

（1）技术。医疗领域目前用到的人工智能技术主要有机器学习（Machine Learning，ML）、深度学习（Deep Learning，DL）、自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）、机器人流程自动化（Robotic Process Automation，RPA）、语音识别（Speech Recognition，SR）、图像识别（Image Recognition，IR）和数据挖掘（Data Mining，DM）等。

（2）应用。医疗领域中的人工智能主要涵盖预防和保健、检测、诊断和治疗信息系统、设备等子领域。

● 预防和保健：人工智能和过程感知信息系统；面向医学的人类生物学和医疗保健领域的数据科学；面向医学的人类生物学和医疗保健领域的机器学习；基于人工智能的医疗保健路径和临床指南的构建和管理；医疗和保健教育中的人工智能。

● 检测：基于人工智能的人口健康的模型和系统；基于人工智能优化诊断流程。

● 诊断和治疗信息系统：利用多元异构数据，构建基于决策和案例的临床问题；生物医学计算平台和模型；医学中的自动推理和元推理；医学中的自然语言处理；基于知识和理论的临床辅助系统；基于人工智能的临床决策支持系统；医学知识图谱的构建。

● 设备：智能设备和仪器；机器人辅助诊疗设备。

● 其他：医学中人工智能的方法论和哲学；医学中人工智能的伦理和社会问题。

1.2.2 具体实现

近年来，人工智能技术与医疗健康领域的融合不断加深，随着机器学习、自然语言处理、机器人流程自动化、语音交互、计算机视觉和认知计算等技术的逐渐成熟，人工智能的应用场景越发丰富，人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展、提升医疗服务水平的重要因素。人工智能在医疗领域的发展涉及患者服务、临床诊疗、医院运营管理、区域医疗协同和家庭健康等多个领域。

人工智能技术与医疗健康领域的融合主要体现在电子病历、医学影像、健康管理、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、医院管理、医院管理平台等方向。

下面我们就几个典型的人工智能应用场景进行详述。

1．智能电子病历

智能电子病历是记录医生与患者的交互过程以及患者病情发展情况的电子化档案，一般包含病案首页、主诉、检查记录、检验结果、诊断、住院记录、手术记录、医嘱等信息。这里所说的“智能电子病历”，专指运用了语音识别技术的智能电子病历，其除了具备电子病历常见的功能，还能根据特殊情况向医生给出提示，如图1-5所示。

图1-5 基于语音识别技术的智能电子病历

智能电子病历利用语音识别、自然语言处理等技术，将患者关于病症的描述与标准的医学库加以对比，为用户提供医疗咨询、自诊、导诊等服务。其中的语音录入功能可以解放医生的双手，让医生通过语音输入病历或查阅资料等。智能电子病历还可以将医生口述的医嘱按照患者的基本信息、检查史、过往史、检查指标、检查结果等形式形成结构化的电子病历，可有效提升医生的工作效率。

2．智能医学图像

智能医学图像这一应用场景是指将计算机视觉技术、人工智能技术、自然语言处理技术应用在医学图像的诊断上。人工智能技术能够快速、准确地标记特定结构，进而提高图像分析的效率，让放射科医生有更多的时间关注需要更多解读或判断的内容，有望缓解放射科医生不足的问题。

智能医学图像涉及两方面内容：一是图像分割和识别，利用人工智能技术实现医学图像的分割与识别；二是基于影像数据、生理信息和电子病历信息的自动诊断环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断地对神经网络训练，促使其掌握自动诊断能力，例如图1-6所示的DeepCare羽医甘蓝口腔智能诊断方案，可以实现曲面断层片的自动分割和识别等。

3．智能医用机器人

智能医用机器人的种类很多，按照其用途的不同可分为手术机器人、康复机器人、护理机器人、教学机器人和服务机器人等。

图1-6 DeepCare羽医甘蓝口腔智能诊断方案

（1）手术机器人。手术机器人的广泛使用对医疗技术的提升有很大的助力。在传统手术中，医生需要长时间手持手术器械并保持高度专注状态。手术机器人视野更加开阔，通过前期对手术的设计，在某些条件下其手术操作更加精准，合理的手术设计和操作有利于患者伤口愈合，减小创伤面和失血量、减轻疼痛等。口腔医学中计算机三维自动控制激光的微精细机器人如图1-7所示。

图1-7 口腔医学中计算机三维自动控制激光的微精细机器人

（2）康复机器人。康复机器人所采用的技术涉及康复医学、生物力学、机械学、机械力学、电子学、材料学、计算机科学以及机器人学等诸多学科的知识，已经成为机器人领域的一个研究热点。目前，康复机器人已经逐渐应用到康复护理、假肢和康复治疗等方面，不仅促进了康复医学的发展，也带动了相关领域新技术和新理论的发展。

（3）护理机器人。护理机器人的出现可以加强家庭或医院的护理资源建设，解决残疾人、老年人以及儿童的护理问题。护理机器人可以有与人类相似的视觉、听觉、嗅觉等“机能”，也可以负重、与患者交流等。

（4）教学机器人。教学机器人是一种涵盖电子、单片机、传感器、人工智能、行为控制等多种案例的机器人，可以在多个学科领域中应用，帮助学生提升能力。

（5）服务机器人。服务机器人可以分为专业领域服务机器人和个人/家庭服务机器人。服务机器人的应用范围很广，主要从事维护保养、修理、运输、清洗、保安、救援、监护等工作。

4．材料和药物研发

人工智能技术助力新型材料、药物研发，有助于缩短研发时间、提高研发效率、控制研发成本。在基础研究方面，把人工智能技术与生物学、医学、药学研究相结合，可以形成新的交叉学科领域——人工智能结构生物学、人工智能精准医学和人工智能新药研发。基于人工智能的生物医药新技术的发展将会促使这3个子领域产生更多的原创性研究。

目前，我国部分高校和制药企业布局AI领域，主要应用在材料、新药发现和临床试验阶段。基于现有的研究成果和大量的参考文献，通过人工智能技术可以提取出能够推动药物研发的知识，提出新的可以被验证的假说，从而加速药物研发的过程。图1-8是高卫平教授发表在化学及材料领域国际顶级期刊《德国应用化学》（Angewandte Chemie International Edition）的蛋白质-高分子精准偶联的示意图，说明了蛋白偶联方法的两种主要流程。

图1-8 蛋白偶联方法的两种主要流程（选自高卫平老师的《精准偶联：制备蛋白质-高分子偶联物的新兴策略》）

5．智能健康管理

智能健康管理是指利用传感器、芯片和数据处理技术监测个人健康状况，是人工智能技术在大众健康具体场景的应用。目前，智能健康管理主要集中于在线问诊、健康干预、慢病跟踪、风险识别、虚拟护士、精神健康以及基于精准医学的健康管理。随着人工智能的发展，大数据从个人的医院就诊信息拓展到个人生活中的信息，如运动、心律、睡眠数据，各类健康智能设备或智能手表通过对个人身体的血压、心率、脂肪率等多项健康指标进行检测，将采集的数据上传到云数据库形成个人健康档案，并通过数据分析建立个性化健康管理方案。

健康管理行业因其预防、调养的基调和个体化管理的特性，正在成为预防医学的主流。同时，通过了解用户个人生活习惯，使用AI技术进行数据处理，对用户的整体状态给予评估，进而给出个性化健康管理的建议方案，辅助健康管理人员帮助用户规划日常健康安排。依托可穿戴设备和智能健康终端，持续监测用户生命体征，也可以提前预测病情并进行处理。