人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用

醫(yī)療人工智能探索最早在醫(yī)療領(lǐng)域進(jìn)行人工智能探索的嘗試出現(xiàn)在上世紀(jì)70年代。

1972年，由利茲大學(xué)研發(fā)的AAPHelp是資料記載當(dāng)中醫(yī)療領(lǐng)域最早出現(xiàn)的人工智能系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)主要是用于腹部劇痛的輔助診斷以及手術(shù)的相關(guān)需求。在隨后的整個(gè)七十年代，又產(chǎn)生了不少新的成果。INTERNISTI于1974年由匹茲堡大學(xué)研發(fā)問世，主要用于內(nèi)科復(fù)雜疾病的輔助診斷。MYCIN于1976年由斯坦福大學(xué)研發(fā)，能對(duì)感染性疾病患者進(jìn)行診斷，開出抗生素處方。此外，還有羅格斯大學(xué)開發(fā)的CASNET/Glaucoma，MIT開發(fā)的PIP、ABEL，斯坦福大學(xué)開發(fā)的ONCOCIN等。

到上世紀(jì)80年代，已經(jīng)有一些商業(yè)化應(yīng)用系統(tǒng)的出現(xiàn)，比如QMR（Quick Medical Reference），還有哈佛醫(yī)學(xué)院開發(fā)的DXplain，主要是依據(jù)臨床表現(xiàn)提供診斷方案�？偟膩碚f，醫(yī)療人工智能方面過早期的大多數(shù)探索都并不成功。不過，這樣的現(xiàn)狀只能說明醫(yī)療的高度復(fù)雜性，并沒有阻止人類在醫(yī)療領(lǐng)域探索人工智能的嘗試。

隨著深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)以及發(fā)展，人工智能在醫(yī)療開始發(fā)力，在影像識(shí)別、輔助診斷、藥物研發(fā)、生物醫(yī)療、營(yíng)養(yǎng)學(xué)等領(lǐng)域已經(jīng)廣泛應(yīng)用。

深度學(xué)習(xí)模型具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，高效的特征表達(dá)能力，從像素級(jí)原始數(shù)據(jù)逐層提取信息，這使得它在提取圖像的全局特征具有突出的優(yōu)勢(shì)。而影像在醫(yī)療中的作用極其重要，因此將人工智能應(yīng)用到圖像領(lǐng)域成為了眾多機(jī)構(gòu)研究的方向。

每個(gè)人的人工智能

在科研時(shí)代，深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)揮了其重要的作用。Nature、JAMA、Science等權(quán)威醫(yī)學(xué)雜志上經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)人工智能解決醫(yī)療問題的論文。比如登上Nature封面的“人工智能識(shí)別皮膚癌”論文、比如Science上報(bào)道計(jì)算機(jī)在預(yù)測(cè)心臟病發(fā)作方面擊敗了人類醫(yī)生等。

雖然作為算法方背后輔助了眾多醫(yī)學(xué)人工智能論文的發(fā)表，但是Airdoc意識(shí)到科研和臨床之間有著本質(zhì)的差距，積極發(fā)現(xiàn)需求，并且根據(jù)現(xiàn)實(shí)需求研發(fā)眾多的慢性病識(shí)別算法，并且開始大面積臨床應(yīng)用。

以淮北市應(yīng)用為例，近日，淮北礦工總醫(yī)院工作人員來到祥和社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心為老人提供疾病篩查服務(wù)，受到了社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心的工作人員和老人的歡迎。

在短短兩個(gè)小時(shí)時(shí)間內(nèi)，淮北礦工總醫(yī)院的工作人員通過Airdoc的人工智能技術(shù)完成將近百位老人的篩查，衛(wèi)生服務(wù)中心站長(zhǎng)表示，“現(xiàn)在家庭醫(yī)生簽約服務(wù)進(jìn)展順利，我們可以為患者提供一些常見的檢查服務(wù)和記錄，并且每個(gè)月可以提供一次理療，但是很多疾病我們并不具備該能力，人工智能為我們家庭醫(yī)生提供了新的服務(wù)，可以讓我們更好的為我們周邊的居民提供更好的服務(wù)。”

在應(yīng)用過程中Airdoc依然發(fā)現(xiàn)很多問題，比如老年人的溝通問題，老年人接受新鮮事物的程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于年輕人，需要對(duì)老人普及人工智能的知識(shí)并且需要醫(yī)生對(duì)疾病進(jìn)行復(fù)核并且醫(yī)生下達(dá)診斷，比如治療費(fèi)用問題，老年人缺少收入治療費(fèi)用同樣是一個(gè)巨大的困擾，但是張京雷認(rèn)為能夠見到問題才能更好的解決，并且認(rèn)為人工智能將會(huì)為每個(gè)人帶來幫助。

人工智能發(fā)展需要克服的問題

在漫長(zhǎng)的探索過程中，Airdoc發(fā)現(xiàn)了人工智能發(fā)展仍然有一些困擾，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的長(zhǎng)期仍然需要克服這些問題。

數(shù)據(jù)質(zhì)量問題：醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中有很多因素會(huì)影響結(jié)果，比如清晰度，圖片亮度、圖片是否干凈等，這些技術(shù)之外的因素如果不處理好，很可能產(chǎn)生數(shù)據(jù)污染。

數(shù)據(jù)標(biāo)注問題：人工智能數(shù)據(jù)處理中大部分的時(shí)間都是在做數(shù)據(jù)預(yù)處理工作，標(biāo)注的準(zhǔn)確性關(guān)乎結(jié)果的準(zhǔn)確性。

數(shù)據(jù)監(jiān)管問題：醫(yī)療技術(shù)監(jiān)督管理是衛(wèi)生監(jiān)督體系的主要組成部門，是規(guī)范醫(yī)療服務(wù)市場(chǎng)秩序的重要手段和方式，而人工智能剛剛應(yīng)用到醫(yī)療領(lǐng)域，很多監(jiān)管政策還沒有制定，在接下來的發(fā)展過程中一定會(huì)遇到醫(yī)療監(jiān)管的問題。

市場(chǎng)培養(yǎng)：醫(yī)療被認(rèn)為是人工智能最早落地的領(lǐng)域，但是醫(yī)療的特殊性對(duì)產(chǎn)品的要求會(huì)更高，需要長(zhǎng)期對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行培養(yǎng)。

支付問題：人工智能的廣泛應(yīng)用發(fā)現(xiàn)了更多的患者，雖然早期發(fā)現(xiàn)疾病可以降低巨大的治療成本，但是對(duì)很多家庭依然是一個(gè)巨大的壓力，從認(rèn)識(shí)到被接受再到相應(yīng)支付體系的完善，以及到醫(yī)保的接入，都需要一個(gè)很長(zhǎng)的過程。

作為行業(yè)領(lǐng)先者，Airdoc一直在努力推廣人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的落地，希望可以推動(dòng)人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的健康發(fā)展，并且希望人工智能可以服務(wù)任何一位醫(yī)生，任何一位患者。

關(guān)于吳文俊獎(jiǎng)

吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)是我國(guó)智能科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域唯一以享譽(yù)海內(nèi)外的杰出科學(xué)家吳文俊先生命名、由中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)發(fā)起主辦、依托社會(huì)力量設(shè)立的科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)(國(guó)科獎(jiǎng)社證字第0218號(hào))，具備直接推薦國(guó)家科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)資格，被譽(yù)為“中國(guó)智能科學(xué)技術(shù)最高獎(jiǎng)”。自2012年設(shè)立以來，先后有120余個(gè)項(xiàng)目成果、300余名科技工作者獲得該獎(jiǎng)項(xiàng)表彰。