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科技云报道:智能医疗能让我们“老有所依”吗?

科技云报道:智能医疗能让我们“老有所依”吗?

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2017-04-19

科技云报道

Xtecher特稿作者

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随着社会进步和人们健康意识的觉醒,人口老龄化问题的不断加剧,人们对于提升医疗技术、延长人类寿命、增强健康的需求也更加急迫。对于医疗进步的现实需求极大地刺激了以人工智能技术推动医疗产业变革升级浪潮的兴起。


人生八苦,生老病死,“病”字可能是我们一生中,无论如何都会持续出现的一种苦。轻到感冒,重到手术住院,甚至我们大多数人都见证过身边亲友,饱受疾病折磨,终至生命消逝。疾病给人带来的痛苦,让我们不得不对医疗行业充满敬畏,同时又充满了渴望和期待。


在这个时代,人工智能正在从方方面面改变人类的生活方式。已经在下棋、翻译、无人驾驶、等领域取得突破性成果的人工智能,能否在医疗领域也发挥巨大的作用,帮助我们更好地看病甚至打败重疾癌症延续生命呢?


答案是肯定的。从全球智能医疗实践的情况来看,目前人工智能技术在医疗领域已经取得了不错的成绩,其应用主要集中于以下四个个方面:


辅助诊断


随着技术的革新,辅助诊断最成熟的案例之一是IBM Watson。这款人工智能产品可以在17秒内阅读3469本医学专著,248000篇论文,69种治疗方案,61540次试验数据,106000 份临床报告。


通过融合信息检索、自然语言处理、机器学习等技术和海量数据,IBM Watson能自主进行理解、推理和学习,在短时间内迅速成为肿瘤专家。



它的出现和发展将大大提高人类医生的效率,降低时间成本,另一方面通过辅助医生做出相应的判断,在很大程度上也降低了误诊的几率。


IBM Watson的这项技术除了应用在疾病专项的诊断中,急诊领域中的应用效果更为明显。



比如中风的治疗最关键的就是时间,因为每一秒的流逝,都将意味着一批脑细胞的死亡。而对于中风病因的判断,会导致两种截然相反的治疗方案。用错了,就是人命。AI能帮助医生快速判断患者脑部可能存在的出血点,从而提高治疗的准确性,节省医疗成本。


对于医生来说,几乎所有诊室都超负荷运转,具备多项医疗能力的AI,可在疾病风险预测、医学影像诊断、疾病监测预警、健康管理等多个领域,担当“医生助手”,极大缓解他们的工作压力。


药物研发


“伟哥之父”穆拉德讲述其药物开发过程时曾讲到,“伟哥”原本是研究心血管疾病,但意外发现男性受试者看到美女护士有反应,因此转而研究男性勃起功能障碍。这番话道出了药物发现的一个主要方式:偶然发现。


目前,业界已经在尝试利用AI开发虚拟筛选技术,以取代或增强传统的高通量筛选(HTS)过程,提高“偶然发现”生物标志物的速度和成功率。


除此之外,AI可应用于药物开发的不同环节,包括新药开发、药物有效性/安全性预测、构建新型药物分子、研究新型组合疗法等。



去年,twoXAR与斯坦福大学的Asian Liver Center(亚洲肝病中心)合作,为成年肝癌患者筛选出了10种可能的药物,其中几种利用计算机软件筛选出的药物和实验室研究人员的预测相同。


更令人惊喜的是,针对同一癌症的药物,之前花费了5年时间才获得了FDA(美国食品药品监督管理局)的批准,而twoXAR和斯坦福研制的这款新药物,从研制到通过审批仅用了4个月。


这些“偶然发现”、“测试成功”等关键步骤,在AI的帮助下迈出的每一小步,都有可能挽救成千上万的生命,更不用说撬动数亿的药物市场。


个性化精准医疗


每个人疾病史和基因构成的不同,所以标准化治疗方案根本不适合所有人,最有效的方式是针对每个人的特征提供定制化的医疗服务。


但如果仅仅依靠传统医疗行业的方法来实现个性化精准治疗,不仅对数据和医生的经验有极高的要求,而且花费的人力时间极为昂贵。


神经网络和深度学习的出现,让计算机系统能够自主学习经验数据,对每一位患者的病情进行分析并做出判断,从而将标准化的疾病治疗转化为个性化的风险评估、诊断、治疗和监测。


一些医疗服务方已经将AI应用在工作中,临床发展潜力无限。比如,美国中西部地区的一个医疗保健系统Essentia Health,就正在对充血性心力衰竭患者进行家庭监护,将30天再住院率降到2%,远低于全国25%的平均水平。



AI强大的运算能力弥补了部分人类医生由于经验不足引起的误判,或是对罕见疾病的信息缺失和思虑不周,并且计算机还能够发现人眼难以察觉的细节,用数据说话,寻找出一些出人意料的规律,从而不断完善医生和计算机系统的知识体系,推进个性化精准医疗的发展。


分级分时诊疗


在中国,医疗资源匮乏、分配不均,导致国内多数患者只相信大医院权威,造成大医院人满为患,挂号费昂贵,社区医院、小医院门可罗雀,鲜有人到访。



一旦患者能够建立起个人电子档案,通过AI就可以对病人过往数据进行分析,从而配合社区医生形成分级诊疗,合理用药,让患者养成小病在社区医院解决的习惯,降低医疗资源的浪费。


对于大医院来说,通过智能系统的预测,也可获知各时段病人峰值情况,及时作出部署,建议病人分时段诊疗,优化医疗流程。


同时,通过对医保卡及医院床位挂钩、用药监控、大数据比对等手段,可及时发现不良数据,对违背逻辑行为进行预警,对业务相关的费用进行监控管理,避免骗保等不良行为,减少医疗资源损失。



虽然AI有望解决传统医疗行业的许多问题,但也不得不承认AI+医疗仍然存在很多阻碍。


医疗健康是一个容错率极低的领域,为确保数据的真实合法,算法的准确有效以及计算机有足够的计算能力,都将花费不菲的金钱。


同时,大数据是人工智能的前提,没有大数据也就无从谈及医疗智能化。目前,医疗数据被各大医疗机构封闭,医院和供应商为了利益更需要坚守壁垒,阻止数据共享。无法共享,数据不足严重阻碍了医疗智能化。


另外,即便数据打通了,数据安全性的保障又是另外一个难题。没有患者希望自己的数据被人泄露;作为医生来讲,更不会愿意将自己的诊断结果共享到云端,万一他的诊断失误在云端被人察觉,医生的自身利益将受到损失。


这些包含了患者隐私信息的数据,如何用于科研甚至实际应用是否合乎人情与法律也是必须考虑并加以解决的问题。


“AI+医疗”还处在比较早期的阶段,但毫无疑问,智能医疗是人工智能领域最具有发展前景的领域之一。人工智能要落地医疗领域,其根本问题还是在于如何打破固有利益链,实现数据共享,同时保障数据的安全性。


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