医疗GPT-读懂数字医疗新纪元 优质

第1章 “人工智能+”医疗 1.1 什么是“人工智能+”医疗？ 人工智能（Artificial Intelligence，AI）的概念从首次提出到现在已近70年，经历了追捧和黯淡。近几年，人工智能终于呈现出爆发的趋势。当前，人工智能的勃兴已经成为推动 社会经济发展的新动力之一，在提高社会生产效率、实现社会发展和经济转型等方面发挥重要作用。作为主导新一代产业变革的核心力量，人工智能在医疗方面展示出了新的 应用方式，在深度融合中又催生出新业态。 今天，作为一项创新性技术，医疗AI遍布在医疗领域的方方面面。人工智能在医疗健康领域广泛应用正形成全球共识。可以说，人工智能以独特的方式捍卫着人类健康福祉， 但这一切还要从人工智能与医疗的相逢开始说起。 1.1.1 国外医疗AI从哪里开始？ 20世纪70年代，国外开始出现了医疗领域的人工智能探索尝试。1972年，利兹大学研发的AAPHelp能根据病人的症状判断出产生剧烈腹痛可能的原因。1974年，资深医生诊断 的准确性已经不如该系统。尽管AAPHelp运行耗时久，但在20世纪70年代的计算机硬件条件下，AAPHelp的产生仍具有突破性意义。 在随后的几年内，不少新的人工智能医疗产品成果再次出现在人们的视野中。1974年，匹兹堡大学研发出INTERNIST-I内科疾病的专家系统，它主要用于辅助诊断内科复杂疾 病。1976年，斯坦福大学研发出MYCIN系统，它能诊断出感染病患者并提供抗生素处方。MYCIN系统的内部共有500条规则，只要按照MYCIN系统的提问依次进行回答，就 能自动判断出患者所感染细菌的类别并开出相应处方。 此外，在20世纪70年代，还有斯坦福大学开发的ONCOCIN，麻省理工学院开发的PIP、ABEL，罗格斯大学开发的CASNET/Glaucoma等。 20世纪80年代，一些商业化应用系统开始出现，如QMR（Quick Medical Reference）和DXplain，主要是依据临床表现提供诊断方案。 20世纪90年代，计算机辅助诊断（Computer Aided Diagnosis，CAD）系统问世，它是比较成熟的医学影像计算机辅助应用，包括乳腺X射线CAD系统。 进入21世纪，IBM Watson是人工智能医疗领域最知名的系统，并且已经取得了非凡的成绩。例如，在癌症治疗方面，Watson能够在几秒内对数十年癌症治疗历史中的150万份患 者记录进行筛选，并提出循证治疗方案供医生选择。目前，癌症治疗领域排名前三的医院都在使用Watson，并且中国也正式引进了Watson。 2016年以来，美国、加拿大、日本、英国、欧盟、印度、韩国、俄罗斯等国家和地区相继发布人工智能研发战略。2016年10月，美国《国家人工智能研究和发展战略计划》提 出，要在医学诊断等领域开发有效的人类与人工智能协作的方法，当人类需要帮助时，人工智能系统能够自动执行决策和进行医疗诊断。日本将医疗健康及护理作为人工智能 的突破口。为了应对快速老龄化，日本基于医疗、护理系统的大数据化，将建成以人工智能为依托、世界一流的医疗与护理先进国家。英国提出发展人工智能医疗的三大潜力 领域：辅助诊断领域、早期预防控制流行病并追踪其发病率领域和图像诊断领域。 2016年2月，谷歌DeepMind宣布成立DeepMind Health部门，并与英国国家医疗服务体系（National Health Service，NHS）合作，辅助他们进行决策。DeepMind还参与NHS的一项利 用深度学习开展头颈癌患者放疗疗法设计的研究。同时，DeepMind与Moorfields眼科医院开展将人工智能技术应用于及早发现和治疗威胁视力的眼部疾病的合作。遗憾的是， 2021年，谷歌健康部门Google Health遭遇重大变故。该部门负责人大卫·范伯格（David Feinberg）宣布于9月1日离职，并于10月1日起担任美国最大电子健康记录服务提供商之一 Cerner的CEO兼总裁。之后，谷歌也决定解散Google Health。 1.1.2 国内医疗AI发展风云 20世纪80年代初，我国开始进行人工智能医疗领域的开发研究，虽然起步落后于发达国家，但是发展迅猛。 1978年，北京中医医院关幼波教授与计算机科学领域的专家合作开发了“关幼波肝病诊疗程序”，第一次将医学专家系统应用到我国传统中医领域。此后，我国加快开展人工智 能医疗产品的研发，具有代表性的产品有“中国中医治疗专家系统”和“林如高骨伤计算机诊疗系统”，以及具有咨询和辅助诊断性质的“中医计算机辅助诊疗系统”等。 进入21世纪以来，我国人工智能在医疗的更多细分领域都取得了长足的发展。2016年10月，百度发布“百度医疗大脑”，对标谷歌和IBM的同类产品。“百度医疗大脑”作为百度大 脑在医疗领域的具体应用，大量收集与分析医学专业文献和医疗数据，通过模拟问诊流程，基于用户症状，给出诊疗的最终建议。2018年11月，百度发布人工智能医疗品牌“百 度灵医”，2019年品牌升级为“灵医智惠”，主要产品有“临床辅助决策支持系统”“医疗大数据解决方案”“眼底影像分析系统”“智能诊前助手”。 2017年7月，阿里健康发布医疗AI系统“Doctor You”，包括临床医学科研诊断平台、医疗辅助检测引擎等。此外，阿里健康还与政府、医院、科研院校等外部机构合作，开发了 20种常见、多发疾病的智能诊断引擎，包括糖尿病、肺癌预测和眼底筛查等。2018年9月，阿里健康和阿里云联合宣布阿里医疗人工智能系统“ET医疗大脑”2.0版本问世。 2018年11月，腾讯牵头承担的“数字诊疗装备研发专项”启动，该项目作为国家重点研发计划首批启动的6个试点专项之一，基于“AI+CDSS”（人工智能的临床辅助决策支持系 统）探索和助力医疗服务升级。 新冠疫情期间，人工智能在公共卫生领域特别是传染病的预防与控制方面发挥了重要作用，传染病大数据分析预警系统、疫情排查系统、智能测温机器人、消毒机器人、语音 服务机器人等在战“疫”一线被广泛应用。 在全球抗疫的背景下，人工智能从“云端”落地，在疫情之中出演关键角色，提高了抗疫防疫的整体效率。新冠疫情成为数字技术的试金石，人工智能作为新一轮科技革命和产 业变革的重要驱动力量，体现了对社会的真正价值。 1.2 “人工智能+”怎么看上了医疗？ 1.2.1 供需矛盾突出 从需求端来看，当前，四十多年的工业化进程也带来了不同程度的环境污染，叠加我国人口老龄化加剧，患慢性疾病（简称慢性病、慢病）人口数量增多，形成大量医疗需 求。 第七次全国人口普查结果显示，我国60岁及以上人口为26402万人，占18.70%。未来几十年，老龄化程度还将持续加深，到2035年前后，我国老年人口占总人口的比例将超过 四分之一，到2050年前后将超过三分之一。目前，中国已成为全世界老年人口数量最多、老龄化速度最快的大国。其中，东北三省的老龄化现象尤为明显。2020年，东北三省 总人口比十年前减少了1101万人，而老龄化程度加深，65岁及以上人口比重为16.39%，提高7.26个百分点，高于全国平均水平。辽宁省65岁及以上人口比重为17.42%，为全国 省市中最高。 在人口老龄化背景下，现代生活节奏加快，患慢性疾病人口数量也随之增加。我国已确诊的患慢性疾病人口数量超过3亿，同时患病率以每年5.8%的速度增长。2021年11月 初，国际糖尿病联合会（International Diabetes Federation，IDF）在官网上更新了今年IDF全球糖尿病概览的相关数据，在中国，2011—2021年的十年间，糖尿病患病人数从9000 万增长到了1.4亿，占全国人口数的十分之一，与世界范围内的发病率持平。在这1.4亿人中，有51.7%的人群未被诊断，属于“隐性”糖尿病群体。根据全国卫生服务调查，65岁 以上群体的慢性疾病患病率高达78.4%，是全部人口患病率的3.2倍，即老龄人口越多慢性疾病人群基数越大。如今，慢性疾病已成为健康的头号威胁，占到了中国77%的健康 生命年损失和85%的死亡诱因，占全部疾病负担的60%以上。 人口结构的变化还将带来诊疗以外的医疗健康需求的结构性增加，包括疾病预防和治疗、健康监测和管理、养生和保健、临终关怀等。以体检为例，与美、日、德超过70%的 覆盖率相比，我国的健康管理市场还有巨大的发展空间。而健康管理借助人工智能可以极大地赋能，让健康管理实时可见、可控。伴随着生活水平的提高，以及国家政策对家 庭医生、慢病防治、健康生活等方面的支持，越来越多的人将主动参与健康管理。