疫情防控加速人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展及應(yīng)用

隨著新型冠狀病毒的爆發(fā)，人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域方面應(yīng)用引起了各界的關(guān)注。近日工信部發(fā)布《充分發(fā)揮人工智能賦能效用 協(xié)力抗擊新型冠狀病毒感染的肺炎疫情倡議書》，提出充分發(fā)揮人工智能技術(shù)應(yīng)用在此次疫情防控中的重要作用。

倡議書提出，充分挖掘新型冠狀病毒感染肺炎診療以及疫情防控的應(yīng)用場(chǎng)景，攻關(guān)并批量生產(chǎn)一批輔助診斷、快速測(cè)試、智能化設(shè)備、精準(zhǔn)測(cè)溫與目標(biāo)識(shí)別等產(chǎn)品，助力疫病智能診治，降低醫(yī)護(hù)人員感染風(fēng)險(xiǎn)，提高管控工作效率。著力保障疫期工作生活有序開展。開放遠(yuǎn)程辦公、視頻會(huì)議服務(wù)和AI教育資源，助力辦公遠(yuǎn)程化、教育在線化和生產(chǎn)智能化，推動(dòng)實(shí)施“居家能辦公，停課不停學(xué)，停工不停產(chǎn)”。優(yōu)化AI算法和算力，助力病毒基因測(cè)序、疫苗/藥物研發(fā)、蛋白篩選等藥物研發(fā)攻關(guān)。

關(guān)于冠狀病毒，盡管我們?cè)?a class="contentlabel" href="http://m.butianyuan.cn/news/listbylabel/label/醫(yī)療">醫(yī)療技術(shù)方面有所進(jìn)步，但在爆發(fā)后近兩個(gè)月，仍未有有效的治療藥物。這預(yù)示著，我們需要在疾病預(yù)防領(lǐng)域做一些新的突破。預(yù)計(jì)疫情過后，消費(fèi)者的健康意識(shí)將會(huì)明顯提高。在線問診、遠(yuǎn)程醫(yī)療、醫(yī)藥O2O互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療企業(yè)將得到發(fā)展，同時(shí)智能醫(yī)療產(chǎn)品將利用5G技術(shù)、AI技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)智能醫(yī)療進(jìn)一步發(fā)展。

前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2018—2023年中國(guó)人工智能行業(yè)市場(chǎng)前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》顯示，2016年中國(guó)醫(yī)療人工智能的市場(chǎng)規(guī)模就已達(dá)96.61億元，2018年有望達(dá)到200億元，預(yù)計(jì)到2020年我國(guó)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模將突破800億元。

近年來(lái)，人工智能技術(shù)與醫(yī)療健康領(lǐng)域的融合不斷加深，隨著人工智能領(lǐng)域，語(yǔ)音交互、計(jì)算機(jī)視覺和認(rèn)知計(jì)算等技術(shù)的逐漸成熟，人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景越發(fā)豐富，人工智能技術(shù)也逐漸成為影響醫(yī)療行業(yè)發(fā)展，提升醫(yī)療服務(wù)水平的重要因素。

目前，人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用在我國(guó)各個(gè)醫(yī)療細(xì)分領(lǐng)域，主要報(bào)告醫(yī)療影像、輔助診斷、藥物研發(fā)、健康管理、疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、醫(yī)院管理、虛擬助理、醫(yī)療機(jī) 器人和醫(yī)學(xué)研究平臺(tái)等。

AI+醫(yī)療影像

“AI+醫(yī)療影像”，是指將人工智能技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療 影像診斷中?，F(xiàn)代醫(yī)學(xué)建立于循證醫(yī)學(xué)的基礎(chǔ)之上， 醫(yī)療影像是臨床醫(yī)生一項(xiàng)重要的診斷依據(jù)。主要對(duì)患 者的影像資料進(jìn)行定性和定量分析，不同階段歷史比 較等。目前，AI醫(yī)療影像已成為我國(guó)AI醫(yī)療領(lǐng)域最為 成熟的細(xì)分領(lǐng)域。

AI+輔助診斷

目前，人工智能在輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病檢測(cè)和診斷方面 的應(yīng)用快速發(fā)展，包括在醫(yī)療影像領(lǐng)域的突破，基于電子病歷的臨床輔助決策系統(tǒng)，以及診斷后手術(shù)治療 等。未來(lái)經(jīng)過更加豐富的數(shù)據(jù)標(biāo)注及模型優(yōu)化，將影 像、病歷、檢查檢驗(yàn)等多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，人工智 能可以檢測(cè)和診斷的疾病類型將隨之增多，提高疾病 早期發(fā)現(xiàn)率，幫助醫(yī)生提高診斷效率及診斷準(zhǔn)確性。

AI+新藥研發(fā)

新藥研發(fā)主要包括藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究、臨床研究 以及審批與上市四個(gè)階段。一款藥物從靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)到批 準(zhǔn)上市需要經(jīng)歷復(fù)雜且漫長(zhǎng)的流程，需要大量人力、 物力和財(cái)力投入。正因如此，新藥研發(fā)面臨研發(fā)周期 長(zhǎng)、研發(fā)成功率低和研發(fā)費(fèi)用高三大痛點(diǎn)問題。人工智能因其算法和算力優(yōu)勢(shì)，在新藥研發(fā)流程中應(yīng) 用于多個(gè)環(huán)節(jié)，幫助解決新藥研發(fā)的三大痛點(diǎn)。

AI+健康管理

傳統(tǒng)健康管理領(lǐng)域存在行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)不足、公眾認(rèn)知和接 受程度不高、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性薄弱、人員專業(yè)素質(zhì)不足、 支付機(jī)制不健全和現(xiàn)有服務(wù)鏈條不完整等諸多問題。人工 智能可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合提取與交叉分析，學(xué)習(xí)醫(yī)療 病歷數(shù)據(jù)，根據(jù)用戶的健康數(shù)據(jù)提供合理建議。利用人工智能技術(shù)開發(fā)健康管理平臺(tái)，擁有更為完整 的知識(shí)圖譜，可以在一定程度上保證健康建議的專業(yè) 性。一方面，通過智能設(shè)備和體檢中心等平臺(tái)收集用 戶的健康體征數(shù)據(jù)，結(jié)合強(qiáng)大的計(jì)算能力對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行 分析決策，提高疾病預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性；另一方面，人工 智能通過高效計(jì)算和精準(zhǔn)匹配使個(gè)性化健康管理成為 可能，推動(dòng)健康管理的系統(tǒng)化與精細(xì)化。AI在健康管理領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，包 括風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、虛擬護(hù)士等多場(chǎng)景。