数字化医疗时代：AI重塑人类健康未来
发布于2023年9月28日
想象一下，如果有一天你夜里突感不适，而医院又离你家很远且已是深夜，这样的情形是否让你很无助崩溃？
而在人工智能已经深入医疗行业的今天，情况正在发生改变。当你感到不适时，你可以立刻打开手机里的智能医疗应用，它能迅速评估你的症状，并通过算法立刻给出可能的诊断。在几秒钟内，这款应用程序已经为你预约了最近的医院，并指示你如何安全地驾车前往那里。同时，医院的医疗团队也已经得知你的情况，开始准备你的到来。
人工智能正在深入而广泛地改变着医疗行业，并快速改变我们理解和实践医疗的方式。从疾病诊断、病理学、药物研发到手术辅助和医疗服务，科技让我们能够在关键时刻得到更快、更准确的治疗和救助。
人工智能正带领医疗行业跨越一个崭新的门槛，打开一扇前所未有的大门，颠覆着我们对医疗的认知。在这扇门后，是一个充满无限可能性的智慧医疗新世界。
AI正在加速影响医疗行业
人工智能对医疗行业的重要性体现在各个方面。AI技术不仅可以通过处理大数据以提高诊疗效率和精度，帮助医生做出更准确的诊断，促进疾病的早期发现和预防；还可以实现个性化医疗，根据每个人的独特生理特征和生活习惯提供个性化的治疗方案。除此之外，如预约管理和医疗记录等一些日常繁琐任务都可以交给AI完成，医务人员的工作负担可以大大减轻。通过对医疗数据的深度分析，还能帮助医疗机构更精确地分配医疗资源、推动新药的研发和临床试验等。
近年来，大型科技公司积极地利用AI技术进军医疗行业，并在提高医疗效率、协助临床决策等方面取得了显著的成果。比如微软在去年收购了一家名为Nuance的医疗AI公司，并开始使用ChatGPT技术为医疗人员提供转录和总结服务，使用 AI技术帮助医生处理大量医疗信息，提高工作效率。Google正在开发一个名为Med-PaLM的AI模型，该模型以85%的通过率成为第一个在美国医师执照考试（USMLE）的MEDQA数据集上达到“专家”水平的AI模型，这个模型不仅可以帮助医生检索知识、辅助临床决策，也可以作为医疗对话机器人直接为患者服务。在不久前召开的亚马逊AWS大会上，亚马逊也发布了一款新的AI工具HealthScribe，这款工具可以帮助医生快速总结看诊情况。
图：谷歌的Med-PaLM医疗模型，图片来自于谷歌官方
随着技术的发展，人工智能对于医疗行业的改变正在逐渐走入现实。从提高医疗服务的质量和效率到推动医学研究和创新，它正在成为推动医疗行业发展的重要力量。
深入医疗实践的人工智能技术
当前，人工智能技术正在深化与医疗各个领域的结合与应用。其中，大数据、深度学习、强化学习和自然语言处理等关键技术的应用扮演着重要角色。
- 深度学习
深度学习作为人工智能的一个重要分支，正逐渐在医疗领域中发挥重要作用。它通过模拟人脑的神经网络处理和解析复杂数据，不仅提高了医疗诊断的精度和效率，也为疾病的早期预防和个性化治疗提供了新的可能。
在医学影像分析方面，深度学习技术能够从复杂的医学影像中提取有用信息，如CT、MRI、X光等，这在过去对于医生来说非常困难的。例如，早在2017年，谷歌的DeepMind团队就开发出了一种算法，可以自动检测视网膜出血，准确率超过了人类医生。这个AI系统可以在数百万像素的复杂视网膜图像中识别出微小的出血，从而帮助医生早期发现可能导致失明的疾病。
深度学习也在帮助科学家理解和解析基因序列上发挥了很大的作用。由于基因数据量巨大、结构复杂，传统的数据分析方法往往无法有效处理。但是，深度学习算法可以在大规模基因数据中发现隐藏的模式和关联，从而有助于理解基因和疾病之间的关系，甚至预测疾病的风险。例如，DeepVariant是谷歌的一款用于基因序列分析的深度学习工具，它可以更准确地识别基因突变，从而帮助科学家研究疾病的基因起源。
图片来自DeepVariant Github官方主页
- 自然语言处理
自然语言处理（NLP）技术允许机器理解和生成人类语言，能够在医疗咨询、医疗数据处理等语言理解和生成方面发挥关键作用，大大提高医疗工作的效率和准确性。
在过去的医疗记录之中，医生对病人病情和治疗过程的描述通常是非结构化的文本数据，传统的数据处理方法难以处理。然而，NLP技术可以解析这些非结构化的医疗记录，提取出重要的信息，如病人的病史、病症、药物使用情况等。例如，微软曾经利用自家的NLP技术解析医疗记录，提取出病人的关键信息，并生成简洁的病史报告，从而帮助医生更高效地处理病人信息。
同理，病人在看病时通常会对自己的症状进行描述，这些自述也通常是口头的、非结构化的，传统的技术方法难以有效处理。NLP技术可以理解和解析病人的自述，从中提取出关键信息，如症状、发病时间、疼痛程度等。例如，美国DocBot公司的人工系统现在已经可以通过NLP技术理解病人的自述，根据自述生成初步的诊断结果，帮助医生进行进一步的检查和治疗。
- 预测算法
机器学习在医疗领域的应用正在快速发展，例如，通过机器学习和训练实现的预测算法为提高医疗效率、改善医疗效果、优化资源分配等方面提供了全新的工具，改变着我们对医疗的理解和实践。
以机器学习为基础的预测算法在疾病风险和进展预测方面为例，通过分析如病人的基本信息、生活习惯、基因信息、以往病史等信息，人工智能可以建立预测模型，从而预测病人患某种疾病的风险。例如，最近一个英国和美国研究人员合作进行的研究显示，他们开发的一种机器学习模型，可以通过分析人的体重、年龄、性别等信息，预测他们患2型糖尿病的风险。这种风险预测工具对于疾病的早期预防和干预有着重要的作用。
基于机器学习技术的预测算法也可以预测疾病的发展趋势和病程。对于癌症患者，机器学习可以根据他们的基本信息、疾病类型、病程、治疗方法等数据，预测他们的生存期和治疗效果。一项在哈佛大学进行的研究，其研究结果包括一种可以预测肺癌病人生存期的机器学习模型，这对于制定个性化的治疗方案和提高生存质量都有着重要意义。
强化学习
基于强化学习思想的算法模型会根据以往的经验和结果进行学习和调整，这在医疗决策、药物研发等过程中具有重要价值。
在个性化治疗方案的制定中，强化学习有着巨大的应用潜力。例如，对于癌症治疗，不同的病人可能对同一种药物的反应完全不同，强化学习的算法模型能够帮助医生根据病人的反应和疗效，实时调整治疗方案，以获得最佳的治疗效果。通过学习个体的健康数据和生活习惯，强化学习也可以为患者提供个性化的健康建议，帮助人们预防疾病和进行健康管理。
药物研发是一个既复杂又费时的过程，需要考虑的变量众多，包括药物的分子结构、药物的生物活性、药物的副作用等。强化学习可以在这个过程中发挥重要作用。通过使用强化学习，科学家可以探索更广泛的化合物空间，筛选出可能的候选药物分子，并通过算法进一步优化这些分子的性质，以达到最优的疗效和最小的副作用。例如，一家名为Insilico Medicine的公司就使用强化学习成功地设计出了一种新的抗衰老药物候选分子。
大数据
数据是人工智能的血液，大数据技术有助于从海量的医疗数据中提取有用的信息和知识，从而帮助我们更好地理解疾病，提高医疗服务质量和保护公共卫生。
大数据技术可用于处理和分析各种医疗数据，包括电子病历、实验室结果、医学影像、基因测序数据等。这些数据可以帮助医生更好地理解病人的健康状况，进行更准确的诊断和个性化的治疗。IBM公司的Watson Oncology就能通过分析大量的患者数据和医学文献，为癌症患者提供个性化的治疗建议。
图 IBM Watson Oncology系统，图片来源：DPA
同时，大数据技术也可以用于疾病的监控和预测。通过分析公共卫生数据、环境数据、社交媒体数据等，可以预测疾病的传播趋势，及时采取防控措施。例如，在新冠疫情期间，谷歌就曾通过公开感染数据对未来几个月疫情发展趋势进行预测。通过分析各种公共卫生数据，政策制定者们也可以了解公共卫生问题的现状和趋势，制定有效的公共卫生政策。
图 谷歌基于新冠疫情数据的预测模型，图片来源：谷歌
更多的可能？
近年来，由于全球老龄化人口的增加、慢性疾病的增多，以及以人工智能为代表的技术进步，智慧医疗行业的规模正在快速增长。全球的许多政府和私营机构都在大力投资智慧医疗，并在政策层面推动这个领域的发展。根据医疗市场研究机构GlobAI Market Insight的数据，2020年全球医疗AI市场规模为42亿美元，预计到2027年这个数字将激增至345亿美元，复合年增长率将高达35.1%。
总体来看，人工智能技术将重点在以下一些领域发挥作用，让未来的医疗服务朝着更加智能化、个性化和预防化的方向发展。
● 个性化医疗：随着大数据和深度学习技术的发展，未来的医疗可能会更加个性化。医生可以通过分析病人的基因、生活习惯、环境因素等信息，为每个病人制定出最适合其状况的预防、诊断和治疗方案。
● AI智能助手：随着今年以来的大语言模型热潮的开启，或许我们会很快看到AI智能医疗助手的到来。未来，AI不仅可以协助医生处理繁重的文书工作，为患者提供疾病诊断和治疗建议，甚至还可以代替医护人员进行远程医疗服务。这将极大地提高医生的工作效率，减轻医生的工作负担，使医生有更多的时间和精力关注病人。
● 疾病的预防和健康管理：人工智能技术可以通过分析大量数据，预测疾病的发展趋势和风险，使得医疗从被动治疗转向主动预防。AI还可以通过分析个体的健康数据和生活习惯，提供个性化的健康建议，帮助人们改善生活方式，提高生活质量，预防疾病的发生。
● 药物研发：在药物研发领域，人工智能技术可以帮助科研人员在大规模化合物库中高效筛选候选药物，优化药物分子设计，提高临床试验的效率，并支持个性化药物的开发。AI还能在药物复审过程中发掘已上市药物的新用途，大大缩短药物研发的时间和降低研发成本。
数据安全与伦理挑战
尽管人工智能技术在医疗领域的应用前景广阔，但在目前的实践中也面临着一些重大的挑战。
数据安全与隐私保护问题首当其冲。医疗行业涉及大量的敏感个人数据，如病人的医疗记录、基因信息等，这些数据的处理和存储都需要极高的安全性和隐私保护。如果这些数据被泄露或者滥用，可能对个人隐私造成严重侵害，甚至引发法律问题。因此，如何在利用这些数据进行人工智能研究和应用的同时，确保数据的安全和隐私，是医疗人工智能所要解决的一个重要问题。
此外，由于医疗行业的特殊性，人工智能的发展和应用也引发了一系列的伦理问题，如AI的决策透明度、AI的责任归属等。例如，如果一个AI系统做出了一个错误的医疗决策，那么责任应该由谁承担？是AI的开发者、用户，还是AI本身？此外，法规和政策往往无法跟上技术的发展，各国目前都尚未制定完善的适应人工智能发展的新的法规和政策。
最后，尽管人工智能技术取得了很多进展，但在医疗领域的应用仍面临着一些技术难题和限制。例如，当前的AI系统通常需要大量的标注数据进行训练，但在实际的医疗环境中，获取高质量的标注数据往往是困难的。此外，AI系统的泛化能力也是一个问题，即一个在某一领域表现良好的AI系统，可能无法在其他领域或者在变化的环境中获得同样的效果。
结语：
人工智能正在为医疗行业带来全面的变革和创新。各种技术如深度学习、自然语言处理等，都在提升医疗服务的效率、精准度和个性化。人工智能在诊断、治疗、药物开发等领域都有着广泛的应用。
智慧医疗市场规模正在高速增长，吸引了全球多方的投资和参与。大型科技公司也在积极推动AI医疗的研究和应用。但AI在医疗领域的应用也存在着一些挑战，如数据安全和隐私、AI伦理问题、技术限制等，需要进一步探索和解决。
关于作者：
Daisy Zhang ，是一名资深科技记者和编辑。曾在硅谷多家媒体但任科技记者职务，长期追踪中国以及北美地区的科技动态，曾独立采访大量斯坦福大学、伯克利大学教授，创业公司CEO、风险投资人等，撰写多篇影响力超过百万级别的科技类文章。同时创立华谷君一管理咨询公司，持续为包括成都、北京等地的中国地方政府提供产业研究咨询服务。
（贸泽电子原创内容，未经允许不得转载）