人工智能深入到医疗领域的哪几个方面?

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人工智能深入到医疗领域的哪几个方面?

【编者按】 AI 在 医疗 上的落地场景已经是老生常谈的话题了,但针对AI制药,目前还没有任何一家企业成功用AI研制出药品,也没有AI制出的药品通过审批。AI制药还方兴未艾。

本文首发于健康界,作者小七;经亿欧大健康编辑,供业内人士参考。


随着 人工智能 技术的不断发展,其应用的场景也越来越多。借助计算机连续高速运算的优势,结合大数据分析和深度学习,人工智能在很大程度上改变医疗现状。现如今许多科技巨头和传统医疗企业纷纷布局“人工智能+医疗”,并取得了很大进展,未来人工智能在医疗领域将从多个方面影响我们的生活。

1、智能病理诊断及医学影像识别

通过大数据和深度挖掘等技术,以传统医疗手段中采集到的医疗数据为根基,对病人的医疗数据进行分析和挖掘,自动识别病人的临床变量和指标,同时结合相关医学知识,在病理诊断及医学影像识别中为医生提供辅助医疗工作,并为患者提供诊疗方法参考。

智能诊断有以下几点优势:其一,效率更高。传统医疗体系下,经验丰富的医师诊断200张CT扫描图片需要20min,AI可以将这个时间缩短到秒级;其二,准确率高。以肺结节领域的机器读片为例,AI可以将人工判断的准确率从60%提高到85%;其三,稳定性增强。人工智能可以将影像诊断报告标准化,排除由人为因素导致的诊断报告不标准的情况,同时与医生不同,机器阅片的准确率性不受工作与阅片时间长度制约,能有效提高诊断稳定性。智能诊断是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景,目前布局智能诊断的公司有IBM Watson、零氪科技等。

2、远程医疗

随着互联网技术的发展,特别是5G的应用,人工智能远程医疗逐步落地,目前人工智能远程医疗覆盖的领域有远程会诊、远程诊断、远程手术等方面。目前,已有多个省份地区开展远程诊疗服务,如广东省人民医院和华为及广东移动合作全面建设 “互联网+”智慧医院服务体系;清华大学附属北京清华长庚医院与深圳市人民医院传输高清手术影像,同时无延时直播,通过混合现实技术,两地手术医生进行了术前方案讨论,在两台异地手术进程中进行实时远程技术指导等。

建立远程医疗诊治网络,有助于缓解基层人民看病贵看病难的问题。随着人工智能与健康医疗服务深度融合,远程巡诊机器人等智能化的远程医疗产品相继推出,能够让更多患者享受到科技带来的更加智能动态的便捷医疗服务。目前为远程医疗领域提供技术支持的公司有华为、中国移动、中国电信等。

3、医疗机器人

机器人在医疗领域的应用非常广泛,不同于基于机器深度学习的系统程序,医疗机器人的核心是实体设备,比如智能假肢、交流机器人(用于自闭症儿童的辅助治疗)、医疗保健机器人、手术机器人等。其中,手术机器人由于其成熟的技术,目前已广泛应用于临床手术中,世界上应用最广、技术最成熟的做手术的机器人是达·芬奇手术系统。达·芬奇手术系统由美国麻省理工学院主导研发,该产品包括外科医生控制台、床旁机械臂系统、成像系统。相比传统的外科手术,手术机器人完成的手术创伤较小,基本都是微创手术。此外,机械臂的控制更加稳定、灵活、精细,手术的精准度更高,手术风险更小。当前已有多种新型手术机器人正在开发,以实现双人操作、全景视野、指控操作等。并且随着5G时代的到来,远程手术将迅速发展,结合了手术机器人的远程操作可进一步提高手术的实时性、准确性,消除因距离而导致的医疗水平隔阂,让人工智能受益于更多患者。目前布局医疗机器人的公司有直觉外科公司、楚天科技、天智航、蝶和科技等。

4、药物智能研发

药物研发包括临床前研究、临床试验审批、临床试验、新药上市审批、上市后IV期临床和上市后再审批几个阶段。临床前研究又被细化为靶点筛选与化合物筛选。在靶点筛选过程中,人工智能可以通过深度学习患者及健康人群数据库,从而找到药物候选靶点,运用算法精准预测,快速筛选活性化合物,虚拟构建药物分子,这能够大大缩短药物研发的时间成本和经济成本。在药物筛选过程中,人工智能以化合物与靶点结合信息为文本,通过分析提供开发新技术或优化旧技术的方案,进而找到某种具有化学结构与生物活性的化合物。目前布局药物智能研发的公司有Atomwise、Insilico Medicine、BergHealth、BenevolentAI、IBM Watson、深度智耀、晶泰科技等。

5、智能健康管理

智能穿戴设备可以监测人体基本身体特征,如运动时长、步数、身体健康指数、睡眠、心率等,结合用户的基本数据(年龄、身高、体重等),对身体素质进行简单的评估,从而提供个性的健康管理方案。除智能穿戴设备外,目前人工智能在健康管理方面的应用还包括虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。目前布局智能健康管理的公司有小米、华为、苹果、乐心医疗等。

结语

人工智能不仅能提高医疗水平的技术深度,还可增加优质医疗的覆盖广度。尽管国内的人工智能技术发展较快,但仍有很大的提升空间。

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