【探索】人工智能在医学领域应用浅析

AI机器人辅助医生进行手术，由医生操控并执行手术过程，使外科医生能够在狭小空间进行高精度手术，减少误差。以达芬奇智能手术机器人为例， 1999年1月，美国Intuitive Surgical公司制造的“达芬奇”（da Vinci）机器人手术系统获得欧洲欧共体（CE）市场认证，标志着世界第一台手术机器人诞生；  2000年7月，“达芬奇”通过美国食品药品监督管理局（FDA）市场认证，成为世界上首套可以正式在手术中使用的机器人系统［11］。“达芬奇”不仅在微创、无创手术领域取得了成功，其第四代产品在远程手术等功能上更加丰富，在某种程度上代表了手术机器人的发展水平［12］。

俄罗斯ExoAtlet公司生产了两款“智能外骨骼”产品，即ExoAtlet Ⅰ和ExoAtlet Pro。ExoAtlet Ⅰ适用于半身瘫痪患者的家庭自我训练，能帮助患者完成基本的行走、爬楼梯及一些特殊的训练动作；ExoAtlet Pro在前者家庭版的基础上添加了更多的功能，如测量脉搏、电刺激、设定既定的行走模式等。日本厚生劳动省已经正式将“机器人服（混合辅助肢体）”和“医疗用混合型辅助肢”列为医疗器械，主要用于改善肌萎缩侧索硬化症、肌肉萎缩症等患者的肢体功能。

AI疾病预测是指应用各种生化、影像、行为等日常大数据来预测疾病的发生，也可以通过基因测序与检测，提前预测疾病发生的风险。因为基因组数据量大，传统基因测序耗费成本高，诊断分析各阶段的通用算法效果不佳，准确率低。而AI基因测序有巨大的空间。Illumina公司最新的测序仪Hi Seq X Ten测序系统，每年可以至少完成18 000人的全基因组测序［13］。在风险预测分析方面，美国Lumiata公司在大数据的基础上，为用户绘制疾病风险的时间变化轨迹。利用Medical Graph图谱对患者做出迅速、前瞻性诊断，大大减少可预防疾病的恶化，将优质医疗资源用于那些偶发的、不可避免的疾病，使医疗服务更有针对性。

AI像一名虚拟医生，可根据用户的健康数据，向用户提供准确度高、专业性强的健康解决方案［14］。基于对海量数据进行深度分析，美年健康管理公司推出了健康数据管理平台“优健康”，可根据用户的基本信息、体检数据、生活习惯、疾病史、历史数据对比等趋势性变化，预测并提示可能存在的健康风险，提供有针对性的预防建议，防患于未然。美国国立卫生研究院（NIH）投资了一款名为AiCure的App，其利用移动技术和面部识别技术来判断患者是否按时服药，再通过App获取患者数据，利用自动算法来识别药物和药物摄取。美国Ginger.IO公司通过挖掘用户智能手机数据来发现用户精神健康微弱波动的情况，推测用户的生活习惯，对用户进行健康指导与健康教育。在危急情况下，系统会推送检查报告给用户的亲属或者医生。

在AI药物研发方面，国内药物研发领域新药研发耗时长、成本高、风险大、回报率低。AI技术已大量应用于疾病的靶点预测、高通量数据分析和系统生物学的建模过程。Cell杂志发表的针对癌症基因图谱（the cancer genome atlas，TCGA）的Pan-cancer分析系列报道就是一个典型案例。该研究使用了大量高通量组学数据的分析技术和AI相关建模方法，挖掘和分析肿瘤相关的突变位点，大大加速了肿瘤新药的研发进程［15-16］。BregHealth公司平台将AI、大数据分析、基因组学、蛋白组学、代谢组学以及生物模型相结合，从海量数据中提炼有效数据，提高药物的研发效率。通过IBM超级计算机，美国Atomwise公司在分子结构数据库中筛选出治疗方法，评估出820万种药物研发的候选化合物。2015年，其基于现有的候选药物，应用人工智能算法，一天之内就成功寻找出能控制埃博拉病毒的2种候选药物。根据Global market insight的数据统计，药物研发在全球AI医疗市场中的份额最大，占比达35%［5］。

AI技术为临床教学、医师培训、医疗实践带来积极的影响。医学院校运用AI技术形成个性化的培训计划，学生可以对虚拟患者进行问诊、体检、辅检、诊断和治疗，大大丰富了学生的临床经验与动手能力。清华大学医学院借助“人工智能+全定量现实虚拟技术”，将患者的影像数据转换成全息化的人体三维解剖结构， 并映射在虚拟空间里。医生可以对器官和病变进行立体分析与手术预演， 这对于术前讨论、确定治疗方案很有帮助［17］。以“治趣”为代表的以临床思维训练为核心的虚拟诊疗互联网平台，通过构建一套临床诊疗能力评估体系，为教育对象提供不同阶段的“临床胜任力”综合评估，已成为临床思维训练新模式。由韩国研发的“母子”机器人， 不仅可以模拟产妇分娩过程， 还可以模拟产科手术过程中可能出现的复杂状况， 真实还原分娩情景， 帮助学生直观学习， 积累临床实习经验［18］。

通过对医院的临床数据、运营数据、物资数据进行挖掘、清洗与关联整合，实现人力资源、成本、绩效、医保、药事、门诊、住院、手术等多项管理，解决医院管理中的各种问题，提高设备的使用效率，降低医院运营成本，实时监控医院的运营状态，建立医疗智能决策系统。广东省第二人民医院建立了院内物流信息管理系统，该系统会把患者的医嘱信息传到智能柜系统。手术过程中，从智能柜领用的耗材信息会实时记录到患者的医嘱里；同时，智能柜设置了报警功能，可实时准确地掌握耗材的库存，并及时补充，减少了医护人员工作量，提高了耗材管理水平。广东省建德市人民医院开发了AI回访系统，该系统可以自动向需要回访的患者播打电话，并与患者正常对话，回答患者的问题，提高了回访水平，降低了回访管理难度。有公司开发了集业务、软件、网络、设备等为一体的多维度的运营监控系统，可以实时监控医院运维的各个环节，并快速进行问题定位及问题排查，极大地提高了管理效率和管理水平。

随着AI在医学领域应用的深入，相关问题也随之出现。在健康医疗数据应用方面，我国尚未从法律上界定健康医疗大数据的归属问题。健康医疗数据资源的使用权属于患者个人，医疗机构，还是参与建设的企业，尚不明确。因此，目前数据开放受到限制，境内与境外的数据流通不畅，医院与医院之间的流通也受到限制；数据标准不统一，数据利用率低下；数据伦理存在争议，AI引起个人信息泄露，导致医疗事故，责任认定问题尚不清楚［19］。在AI医疗器械审批方面， AI医疗行业发展迅速，但目前仍然没有 1 家国内人工智能医疗企业获取三类医疗器械注册证书。标准数据库建立较困难，产品上市前审批难度大。在AI理论方面，多数结论由经验而来，缺乏理论支撑与解释。AI医学诊断系统很难给出原因解释，一旦诊断错误，将会造成不良后果。在医学伦理方面，无论在研发阶段还是应用阶段，AI系统都不可避免地收集、使用个人信息。如何保护个人信息，探索数据挖掘的边界，值得探索［20］。AI医疗产品不同程度地参与到健康相关活动中，未来甚至可以代替医生独立从事诊疗行为，而其中的医学伦理问题和法律问题值得认真考虑。

展望未来，每个人都将可能拥有自己的医疗数据信息系统，其包括全基因组序列、传感器数据、医疗记录、扫描影像等；每个人都可以根据自己的信息做出重要的医疗选择，定制个体化的健康与医疗方案；每个人都可以随时随地通过智能手机App联系私人医生或专科医生，开展远程诊疗服务，完全可以在家中享受医疗服务。尽管AI医疗在快速发展的同时难免会伴随着问题与挑战，但无论如何，AI在医学领域的变革与发展值得期待［21］。

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