人工智能走向应用驱动

文/本刊记者 刘文生

人工智能在医疗领域的应用远比想象中来的更快、更广泛、更深入。

人们总是高估一项科技对未来两年的影响，却又低估它在未来十年对整个社会的影响。

人工智能作为引领未来的战略性技术和核心驱动力，正释放出历次科技革命和产业变革集聚的巨大能量，形成从宏观到微观各个领域智能化的新需求，催生出新技术、新产业、新产品、新业态、新模式，引发社会经济结构的重大变革，深刻改变人类的生产形态、生活方式和思维方式。

谷歌母公司Alphabet董事长Eric Schmidt曾表示，人工智能最大的应用机会在医疗健康，医疗健康最大的应用场景在中国。未来五年，医疗健康是人工智能最重要的应用领域之一。

11月15日，全球瞩目的首届国际智能医疗大会在中国杭州召开，大会邀请了来自中国、俄罗斯、美国、以色列等多国医学与人工智能领域的十余名院士及100余名专家共同论剑医学人工智能。研究者、探索者、实践者、推动者从各自角度对医学人工智能的发展与应用做了深入解读。

在国家信息化专家咨询委员会委员、中国互联网协会常务副理事长高新民看来，人工智能发展要有三大要素驱动，第一是大数据，目前一些互联网公司和数据平台已经具备大数据计算能力，数据空间支持空间和计算能力；第二是算法，机器学习需要算法，算法在不断发展，这是一个发展迅速的领域；第三个是应用，人工智能不仅仅是能下棋，还要能看病，能够辅助治疗、诊断，只有找到具体的应用才有意义。

实际上，相比远景，人们更关注人工智能在当下能够做什么，能够改变什么。而本次国际智能医疗大会释放了这样的信息：人工智能在医疗领域的应用远比想象中来得更快、更广泛、更深入。

从技术驱动到应用驱动

在智能医疗领域，行业关注点聚焦在几个方面。一是精准的健康管理。在覆盖近14亿人口的医疗健康管理中，如何针对性地释放医疗资源是个难题，有了人工智能，难题将迎刃而解。二是辅助诊断。在人工智能的辅助下，医生可以高效地综合分析各种诊断和检查，以更加符合临床循证医学要求的方式做出准确诊断。三是放大专家能力。如何让短缺的优质专家资源覆盖更广人群，人工智能将提供强大引擎。四是优化资源配置能力，减少浪费，实现精准的、有目的性的医疗健康服务。五是辅助药品研发。人工智能辅助新药发现，可大幅度节省成本、缩短研发时间。

目前，医疗机构正在人工智能的应用方面迈出关键性一步。浙江大学医学院附属邵逸夫医院（以下简称“邵逸夫医院”）从2014年医疗数据处理开始，建设了临床大数据中心，并在浙江省政府的支持下获得了“浙江省认知医疗工程技术研究中心”的称号。邵逸夫医院党办主任林辉称，这是中国第一个设在医疗机构的医疗人工智能重点实验室。

医疗实验室到底做什么？林辉说，主要是解决数据问题，解决如何把医院连接在一起，把不同医院的不同系统连接在一起，把不同列别的数据联合在一起。有了这些数据，还要研究如何整合认知计算，打造医学界的AlphaGo。

在具体应用中，邵逸夫医院平台已经整合了1500家医疗机构，活跃的医生接近7万名，遍布浙江省11个地市。在解决医院连接问题的同时，该平台还解决医院之间系统整合问题邵逸夫医院的智能系统则把目标聚焦在全科医生或基层医生，这样的选择显然是基于中国的现实需求。“分级诊疗格局的形成需要基层卫生服务水平的提升，我们帮助基层医生提升能力。”林辉说。

通过大量的文献整合分析，上海市儿童医院建立了GPS系统，医生输入症状和体征等表型信息，就可以通过逻辑判断、规则算法，得到最大可能的疾病类型判断。医生还可以据此做相应的遗传学检测，目前遗传病辅助诊断系统已在使用中。

在儿科领域里，上海市儿童医院瞄准骨龄测试。传统的骨龄测试方式是由医生对照图谱进行判断，不同的医生对图谱的认知和记忆程度不一样，就会出现差异。该院院长于广军表示，通过和微医等行业巨头合作，医院已经找到了应用场景，借助人工智能在影像识别方面的优势，可以实现高效、精准的骨龄检测。

人工智能率先在医学影像领域发力。2017年8月，腾讯发布了“腾讯觅影”，并很快发布了人工智能医学影像产品，它可以帮助影像科医生更好地识别影像中的病灶信息和肿瘤信息，目前已经在全国多个三甲医院临床试用。腾讯觅影每个月处理上百万张医学影像，现已启动食管癌早筛、肺结节早筛和糖网筛查的临床预实验，其中食管癌早筛系统准确率超过90%；肺结节早筛系统准确率超过95%，可检测3毫米及以上的微小结节；糖网识别准确率更是高达97%。

“微医云”助力基层医生

人工智能在医疗领域的开拓和深入离不开技术和资金的支持，和科技企业强强联合便成为医疗机构的不二选择。而从另外一个角度讲，技术的变革也在助力和倒逼医疗机构把注意力转向人工智能。

“我是做人工智能的，在早些时候，我做语音识别合成做了将近12年。”微医创始人廖杰远如是说。

在此次国际智能医疗大会上，一个格外引人注目的环节是，互联网医疗“独角兽”微医发布了专注于智能医疗的云平台——“微医云”，并在会场演示了基于“微医云”开发的睿医智能医生和华佗智能医生。这是微医近年发展中的一个标志性事件，这意味着此前一直深耕互联网医疗的微医实现战略转型，转战智能医疗。

与医疗行业紧密接触、标榜“移动医疗”“智慧医疗”的众多互联网医疗企业，此刻正在现有业务与未来大势之间纠结，而微医再一次走在了前列——睿医智能医生在部分病种上，灵敏度已超过AI巨头谷歌，对标国际一线医疗AI应用。

睿医智能医生是微医联合浙大睿医人工智能研究中心开发的西医人工智能诊疗应用。相比IBM的沃森和百度医疗大脑，睿医智能医生只能算是一个“入场新生”，但经过一年多对百万份优质级数据的深度学习，睿医智能医生已在肺小结节、糖网病、宫颈癌筛查、骨龄检测、全科辅助诊疗等十余个专科领域实现关键突破。其中，宫颈癌筛查准确率、敏感度超过临床医生；糖尿病视网膜病变2分类的大部分数据集特异性达99%、敏感度达95%。

华佗智能医生是以中医辨证论治为核心，将中医名医、名方经验凝聚成的一套中医人工智能诊疗应用。目前华佗智能医生已接入浙江11个地市超过300家中医馆，累计辅助开方量超过160万张，已成为国际应用范围最广的“云端中医大脑”。日前中央电视台《经济半小时》专题报道华佗智能医生在基层中医社区的应用价值，称杭州米市巷社区卫生中心自2016年使用该系统后，中医药服务量大幅增长，中药饮片和非药物治疗的服务占比从最初的不足30%提升到近50%。

从互联网医疗平台成长为国际领先的智能医疗平台，微医有这样的自信和资本。“我是做人工智能的，在早些时候，我做语音识别合成做了将近12年。”微医创始人廖杰远如是说。以互联网医疗企业的身份深度布局人工智能，微医势必将在行业掀起一场人工智能风暴。

从互联网医疗到智能医疗，与其说是转型，不如说是积累。

微医2010年从预约挂号起步，7年来深度连接了医院、医生、患者和医药险产业等多类医疗服务供需场景，实现了医院窗口云化、医生诊室云化、检查检验云化、医联体云化、区域居民健康档案云化、医保支付结算云化，织就了国际应用规模最大的医疗云。

现在微医正在着力实现电子病历云化。据悉，黑龙江3800万人口的电子病历云化工作会在2017年年底前全部完成。

先是连接，而后是智能化，7年时间，在点点滴滴的实践中，微医一步步打破医院围墙，构建了一个智能医疗云。“云是土壤，AI是在土壤上茁壮成长的大树。”廖杰远说。“微医云”的特点非常显著，一是有数据源，二是智能传输。所谓云，实际上就是数据源，没有数据源云是死的，就像天上的云，如果没有水分不断补充进去，云很快就散了。水分补充就是数据源，而数据源取决于数据管道的多少。微医的数据管道是和2400多家大型公立医院建立起来的，不仅如此，微医还受各地政府委托，把全省的数据管道连接到云上。此外，微医还向下连接了1万多家基层医疗机构和1亿多老百姓，这同样是管道。数据必须是动态的，随时变化的，因此能不能够保证实时、动态的数据归集是关键。智能医疗云平台的前提是有没有及时的动态数据源。

所谓智能，就是医生或者医院只要连接进去，云上的数据能够输送下来“为我所用”。正如马化腾所说，云像自来水一样即接即用。今天能不能做到即接即用？答案是“微医云”可以。“基层医生通过账号连接上来就能做诊疗，就能直接给自己做教练。”廖杰远说，微医希望把云打造成公共的智能化引擎，把各医院和各专科医生的智慧通过云复制到广阔的基层医生身上。

廖杰远透露，“微医云”现在服务医，已经开始服务药，未来会服务险。

把就医场景搬到家里

中国医疗保健国际交流促进会会长、中国工程院院士韩德民在会上指出，医学人工智能最大的价值在于放大和复制专家能力，成为医生的超级助手，赋予基层医生“院士级”的诊疗能力。

“微医云”的积累其实是两个过程：一个是物理过程，把供应端的能力跟基层连接起来；第二个是化学过程，通过人工智能把专家的智慧、经验复制出来，辅助基层医生。从中可以看出，微医的重心始终在基层。

微医的逻辑是，中国医疗体系的升级有两个核心点，一是要解决供应端的瓶颈，一是要解决服务获取端、需求端的便捷性难题。云和AI是解决供应端问题的有效手段，而需求端的便捷性则要重新考量看病的场景。大医院人满为患，是看病难的主要表象。“如果说未来有一个可能，看病在家里，这就完全不一样了。”

在此次大会上，微医发布了积蓄7年之力打造的“微医家庭医疗服务体系”。该体系以“基地+网点+终端”为架构，将微医7年积累的线上线下医疗服务能力，利用智能健康终端输送到个人、家庭、机构等多种医疗健康场景，为中国亿万家庭和用户提供类似欧美国家便捷、主动、全程的家庭医生服务。

党的“十九大”报告提出，要加强基层医疗卫生服务体系和全科医生队伍建设，大力推进实施“健康中国”战略。目前，中国全科医生占比仅为7%，与发达国家和地区30%～50%相比差距很大。如何提升中国家庭医生服务效率，完善服务机制，成为解决我国家庭医疗服务难题的关键。

作为中国领先的互联网医疗平台，截至2017年6月，微医已与全国30个省份的2400多家重点医院、26万名医生实现连接，建立了包含互联网医院、医联体、微医全科中心在内的10多个区域医疗服务基地，搭建了包含社区卫生服务中心和药诊店在内的1.8万家覆盖全国的医疗服务网点微医战略投资了中国领先的智能健康终端制造商——九爱科技，联合开发了覆盖“家庭、移动、机构”多场景的系列智能健康终端产品，在全国率先构建起了“基地＋网点＋终端”的闭环式家庭医疗服务体系。

微医家庭医生为用户建立云化健康档案，依托可穿戴设备和智能健康终端，持续监测用户生命体征，主动提供全程健康管理，提升用户和家庭的健康管理水平。通过微医健康终端，用户一键即可呼叫专属家庭医生，对于常见病，可以直接视频问诊在线购药、在线刷医保；对于急重病可由家庭医生协助预约，在服务基地便捷就诊；对于疑难杂症，还可联通“北上广”或海外医院实现远程会诊一站式满足用户在健康管理、医疗服务、健康消费和健康保险在内的全方位服务需求。

未来，智能终端只要按一个键就能实现三同步：第一个同步是人同步，三秒钟之内患者和医生可以通过终端面对面；第二是数据同步，健康档案、电子病历瞬间同步给医生；第三个是钱同步，患者在家里面就能够刷医保，或者使用自己的保险账户“它会带来一个跨越式的改变，就是把日常的就医和保健场景从医疗机构搬到家里，这对老人、儿童、孕妇等来说，是服务便捷性跨越式的突破。廖杰远说道。

微医在将医疗AI能力输送给家庭医生的同时，还会将医疗服务能力和医疗AI能力向全行业开放，助力政府开展家庭医生签约服务，帮助医院、医生提升医疗诊治能力，携手药企、险企等机构打造医健产业链，联合各方共建开放的“家庭医疗服务体系”。

微医家庭医生为用户建立云化健康档案，依托可穿戴设备和智能健康终端，主动提供全程健康管理。

一方面，通过AI解决基层医疗问题，一方面微医还把很大心血用在全科建设上，全科中心正在全国陆续建设和应用中。微医全科由邵逸夫医院原院长何超领衔，由教育部批准、微医承建的全国唯一一所健康管理大学将在明年招生，该大学将专注于全科医生的培养和基层医生的基础教育。

“在全科医生体系建设过程之中，我们希望通过创新的科技手段，把家庭医生服务和专科体系的服务送到家庭，让老百姓在家里就能获得必须到医院才能获得的常规诊疗。”廖杰远说。

数据共享是关键

尽管火爆全球，但与会专家却指出，人工智能在全球范围内都遇到了一个巨大的挑战——以大数据为基础的汇聚问题。“我们经常讲的‘大数据’，在客观上是有的，但大数据在商业环境下很难汇聚起来，算法的对象、计算能力的发挥以及计算都遇到了挑战。”高新民说。

大多数数据并不是集中在一个地方，比如和临床有关的数据、研制药物有关的数据都不能集中，集中的数据必须要解决“三异”（异构、异地、异主）问题。目前，数据都在不同的计算机系统里，这些计算机系统还没有完全做到互操作，数据互联互通是做不到的。此外，数据怎么用也是问题，医疗健康数据汇聚起来，不是数据越大越好，无关的数据汇聚之后也是没有意义的。其次，汇聚起来之后，主人要知道数据到哪里去了，对他来说，数据要安全、可信、可控。第三是数据管理，数据流通之后要反馈到来源地，知道它产生了什么。

廖杰远也指出，人工智能最大的障碍在数据的共享。政府大量投入用在推动像电子病历共享、人口健康信息库的共享方面，是因为必须要用这种数据源，而且是动态数据源。

怎么保证数据共享是微医要解决的难题。微医于2015年12月正式创立了乌镇互联网医院，现在乌镇互联网医院日问诊量突破6.2万人次。依托乌镇互联网医院，微医建立了以院士和各学科带头人为首席专家的12个远程会诊中心，同时还和全国19个省建立了互联网医院。这些专科联盟和互联网医院，都是“微医云”大数据。

此外，微医还和首都医科大学附属北京天坛医院（以下简称“天坛医院”）、复旦大学附属华山医院等大型三甲医院建立了医联体。如和天坛医院合作，通过远程诊疗的方式打造了辐射全国的神经学科互联网医联体，目前已连接成员单位79家，遍布31个省市。医联体内产生的大量专科诊疗数据会成为“云平台”能力的一部分，为人工智能深度学习打下基础。

值得一提的是，在此次国际智能医疗大会上，浙江大学发起了全国首个智能医疗行业联盟——医学人工智能联盟，浙江大学医学院附属第一医院、浙江大学医学院附属第二医院、浙江大学医学院附属邵逸夫医院、浙江大学医学院附属妇产科医院、浙江大学医学院附属儿童医院、浙江省人民医院、浙江省肿瘤医院、浙江省中医院、上海交通大学附属儿童医院、广东省中医院以及微医云共11家单位加入联盟。

廖杰远介绍，联盟由睿医研究中心提供技术平台，目的是帮助各大医院的大专家把其智慧形成人工智能系统，提供给更多专科医生和基层医生。