在肺炎疫情防控工作中，工业和信息化部了《充分发挥人工智能赋能效用，协力抗击病毒感染的肺炎疫情倡议书》，多家企业迅速响应，充分发挥人工智能在疫情监测分析、防控救治等方面的作用，使人工智能（AI）在医疗领域的应用走进了大众视野。
一、人工智能医疗艰难起航
让机器来模仿和执行人的某些功能，一直是人类的梦想和追求。早到《列子·汤问》中西周偃师研制的取乐伶人，近至捷克作家卡雷尔·恰佩克的剧作《罗素姆的万能机器人》，都体现出了人类对人工智能的丰富想象。1956年夏天，在常春藤的达特茅斯学院举行了一次10个人组成的为期两个月的研讨会，会议的目标是“精确、全面地描述人类学习和其他智能，并制造机器来模拟”。这次会议被公认为人工智能学科的起源。随着数学、计算机、信号与系统、语言学等学科不断发展，人工智能的应用范围日益扩大。图像分类、语音识别、人机对弈、无人驾驶等技术已实现从“不能用、不好用”到“可以用”的突破。人工智能开始尝试与其他学科领域相结合，如制造、教育、零售等。其中，人工智能在医疗领域的应用也迅速发展。人工智能医疗的雏形，可以追溯到1972年斯坦福大学研制的MYCIN系统，这是一种使用了人工智能的早期模拟决策系统，帮助医生对住院的血液感染患者进行诊断和推荐用药。同年，利兹大学推出了研发的AAPhelp系统，这是一个临床决策支持系统，主要是用于腹部剧痛的辅助诊断以及手术的相关需求。20世纪八九十年代，商业化应用的临床决策支持系统QuickMedicalReference、DXplain、DiagnosisOne等也陆续推广。随着医学影像数字化的发展，人工智能与医学影像的结合逐渐深化。2006年，深度算法的出现为图像识别带来突破性进展。2012年，多层卷积神经网络结构的应用将图像识别错误率从26.2%降低到3%，人工智能在医疗影像识别的应用进入新的阶段。2017年，美国食品药品管理局（FDA）批准了第一个用于临床的基于云计算和深度学习的分析软件——用于分析心脏核磁共振图像的ArterysCardioDL软件。然而，人工智能医疗的发展并非一帆风顺。2012年IBM开始研发的沃森系统，经过4年的训练和改进，已经可以助力肿瘤医生治疗乳腺癌、肺癌、肠癌、宫颈癌等13种癌症。但自2017年以来，全球有多家医院和癌症研究中心由于其诊疗效果不达预期而取消了与IBM沃森系统的合作。人工智能在医疗领域的应用研究并没有因此而止步。目前，欧洲国家正在大力发展人工智能在系统化药械管理、远程医疗方面的应用，日本将医疗健康管理和护理作为结合人工智能的突破口，美国已有基于人工智能技术进行药物研发的多种新药上市，中国、美国、以色列在人工智能医疗影像分析上也在不断研发出新产品。人工智能医疗将持续保持高速发展的趋势。
二、我国人工智能医疗呈现跨界共融状态
我国人工智能起步晚于发达国家，但是发展迅速。1979年，北京中医医院“关幼波肝病诊疗程序”投入使用，成为我国第一个具有人工智能特征的临床决策支持系统。20世纪80年代，人工智能临床决策支持系统在中医领域快速发展。1982年基于滋养细胞疾病诊治的计算机诊断决策支持系统问世，1983年盆腔子宫内膜异位症计算机诊断决策支持系统投入使用。进入90年代，相关基础性研究不断丰富，人工智能在医疗健康的更多细分领域发展迅速。2016年，国务院办公厅印发《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，将健康医疗大数据应用发展纳入国家大数据战略布局；《“十三五”国家科技创新规划》提出重点发展大数据驱动的类人工智能技术方法。基于大数据的人工智能医疗进入快车道，人工智能在医学影像、健康管理、医疗辅助等方面应用进展快速，部分应用领域已经达到世界领先水平。依托图像识别技术和深度学习技术，人工智能在医学影像领域大有可为。通过不断验证和打磨算法模型，人工智能已经可以识别并标注病灶，跟踪病灶位置变化，并给出影像报告、检查结果和随访建议等。人工智能在医学影像中的应用，一方面可以减轻大医院临床医生的负担，减少重复性人工劳动，最大程度释睿米机器人手术过程图。放医生的效能、提高诊断的正确率；另一方面也使优质医疗资源下沉变为现实，提高基层医院“早发现”病灶的能力，从而实现“早诊断、早治疗”，减低患者的治疗成本，有利于促进分级诊疗制度的执行和完善。目前，人工智能在医学影像中的应用已经涉及肺结节、乳腺癌、宫颈癌等多个方面。其中，在肺结节的人工智能识别领域，我国处于世界领先水平，注册在北京的推想医疗科技股份有限公司，是目前全球唯一一家同时获得欧盟CE认证、日本PMDA医疗器械认证、美国FDA认证和中国NMPA三类证等四大市场准入的人工智能医疗公司。在此次抗击肺炎疫情战役中，推想借助人工智能降低医院内交叉感染，推出的肺炎智能辅助筛查和疫情监测系统在中国、日本、意大利、德国、美国等国多家医院落地使用。人工智能在健康管理方面的应用也日渐深入，我国企业在风险识别、虚拟护士、精神健康、移动医疗以及可穿戴设备等人工智能健康管理领域均多有建树。与传统医疗注重疾病治疗不同，人工智能健康管理更重视预防的作用。运用人工智能技术及时收集用户健康数据，建立用户画像，为不同人群提供不同的健康解决方案，可以以更低成本更有效地进行群体的高发性慢性病管理。虽然伴随着以运动、心律、睡眠等检测为主的移动医疗设备快速发展，智能手表、智能手环等穿戴式智能设备可以将检测的血压、心电、脂肪率等多项指标上传到云数据库形成个人健康档案，但由于这些设备都是在人体表面采集数据，无创情况下可获取的数据不多，因此通过这些设备可识别和预警的疾病也有限。北京鹰瞳科技发展股份有限公司另辟蹊径，通过AI视网膜影像分析来进行健康管理和慢病预警，在人工智能健康管理方向走在了世界前列。该公司自主研发的便携式全自动眼底照相机鹰瞳Airdoc，已获得欧盟CE认证和中国NMPA三类证，能在人工智能的算法支持下通过视网膜图像准确识别55种眼部、心血管、神经、内分泌、脑部肿瘤等领域的健康风险，准确率相关指标均已达到全球顶尖水平，同时还能对糖尿病、高血压、心梗、脑卒中等8种重大慢性病进行风险预测。人工智能在医疗辅助方面的应用也十分广阔，最常见的场景就是手术机器人。以帕金森症的治疗为例，医生需要通过脑深部电刺激治疗方法（DBS手术），将直径亚毫米级的刺激电极准确植入患者颅内特定核团，从而达到神经调控、缓解帕金森相关症状的目的，这是国际公认对精度要求最高的神经外科手术。中国目前有近300万帕金森病患者，能独立完成DBS手术的医生仅有百余名。借助手术机器人，更多患者有望通过微创方式完成DBS手术治疗。2020年，中国人民解放军总医院神经外科率先将高分辨数字影像技术、3D打印技术以及手术机器人技术，融合到脑深部电刺激治疗技术中。借助北京柏惠维康科技有限公司睿米机器人的AI定位功能，神经外科医生可以制定出最适合患者的脑深部电刺激靶点和电极植入路径，并通过无创注册、精准导航的方式，将帕金森的手术有效率提升至97%以上。除了上述3个应用场景外，我国人工智能在医疗健康领域落地的产品还包括疾病预测、医院管理、药物研发、医学研究以及医疗大数据等多个应用场景。依托医疗健康数据量优势，我国医疗健康领域的人工智能产业发展快速。在健康医学人工智能主题有关的研究领域中，我国的发文量和国际合作占比均居世界前列，已成为全球开展人工智能相关临床试验数量最多的国家。
三、未来，中国能否引领全球人工智能医疗发展
人工智能医疗是实现“健康中国”战略的重要驱动力。近年来，国家对医疗领域人工智能的发展提出明确要求，出台系列技术研发支持政策，就健康信息化、医疗大数据、智能健康管理等相关技术和产品提出规划，明确医疗、健康及养老等方面的人工智能应用方向。正如鹰瞳科技创始人张大磊所说，接下来的15年，人工智能将会在医疗领域发挥巨大作用，成为推动医疗下一轮升级和变革的核心引擎。随着我国人口老龄化加剧，分级诊疗制度建设的不断完善，医学影像、健康管理和医疗机器人等将成为未来人工智能重点发展的领域。我国在人工智能医学影像领域的绝对优势有望持续保持，部分健康管理领域企业或将能提供医疗级健康管理解决方案，而手术机器人领域则面临着研发操作类手术机器人的挑战。从全球来看，药物研发是人工智能在医疗健康领域应用的重要场景，其收入占人工智能医疗收入的27%，未来几年还将保持高速增长。但在这一领域，我国企业与欧美国家的企业还存在较大差距，全球头部人工智能制药企业中，英美公司仍占主体，我国企业在药物研发领域的布局亟待加强。
作者:王雪松 贾婧 单位:中关村并购重组研究院
