智能医疗在未来的发展过程中有三种值得关注的积极趋势

青青

人工智能对于医疗的影响，并不止于上文所概述的智能诊断、智能治疗、健康管理和医疗管理等方面的内容，其他如药物挖掘、生物科技和精准医疗等也是人工智能可以发挥巨大作用的领域。从上文的分析来看，人工智能会进一步推动医疗领域向着智能化、日常化和人性化的方向发展，尤为重要的是可以促进精准医疗的发展。同时，这些变化也会对医疗行业就业和人类对于自身的认识产生重要影响。从目前来看，人工智能在未来的发展有如下三个值得关注的积极趋势：第一，用人工智能的“医生”补充人类医护人员，以解决未来医护人员稀缺的问题;第二，用人工智能提高药物挖掘的效率，加速药物开发的过程;第三，在人工智能的基础上，提高个性化用药的水平，并通过精准医疗最终解决癌症这一难题。下面分而述之。

第一，开发人工智能医生以缓解医护人员不足。人类医生的培养过程非常复杂，且成本相对较高，培养时间较长。例如在美国，医学专业需要学生在完成本科学位之后再来就读。即便在发达国家，有经验的医护人员的缺乏也是一种常态。而一旦人工智能的技术应用获得突破，就可以在一个相对较短的时间内训练出大量具备相关技能的人工智能医生，进而可以有效地解决人类医生资源不足的问题。而且，这些医生可以在全世界的任何地方全年无休地提供医疗服务。当然，这并不意味着在未来所有的人类医生都会消失，在一些非常复杂的工作中，人类医生的作用仍然是不可替代的，至少在一定时间范围内看来如此。除此之外，把那些日常诊断或者程序化的工作交由人工智能来完成，会更加节省医疗成本。

随着人工智能技术水平的快速提升，未来的情景将是：平均水平的医生让人工智能做助理，而平均水平以下的医生则要做人工智能的助理。如果用于诊断疾病或是预后的数据、图像能够标准化、量化、结构化，这些工作基本可以通过人工智能来完成。在确定相应的数据范围和具体算法后，人工智能可以通过不断地进行机器学习和积累，逐步完善诊断系统和治疗流程。尽管目前来看，人工智能并不是万能的，但是它的确会在某些具体工作中超越人类，从而取代一部分人的现有作用。

因此，面对人工智能的发展，医疗产业的发展必须加快相关的技术应用的开发，并协调好人类医生与人工智能之间的配合。在这一方面，中国的“微医”是一个典型产品。“微医”是一个移动互联网医疗健康服务平台，可以提供预约挂号、在线问诊、远程会诊、电子处方、药品配送等互联网医疗服务。在这个平台上，每天有大量的患者上传影像数据并请求相关专家协助诊断。医学人工智能的帮助一方面可以节省医生的大量重复性工作，使图像数据和病例首先通过机器进行初审，再由专家进行复核，其效率将提升70%以上，另一方面还可以面向基层医生提供诊疗辅助，大约80%的常见病可以由人工智能协助基层医生完成治疗，而剩下约20%的复杂病例，则可通过互联网平台请专家进行远程会诊，从而提升基层的诊疗水平。

第二，人工智能助力药物挖掘效率。药物的挖掘和筛选一直是医疗业的重要领域。换言之，药物研发的水平和规模在某种程度上决定了医疗业的发展形态。从历史上看，药物挖掘经历了随机筛选药物、组合化学库筛选和虚拟药物筛选三个阶段。最初，随机筛选药物的典型做法是通过细菌培养法从自然资源中筛选抗菌素，这种做法是低效的。随着组合化学的出现，人们可以迅速合成大量化合物，并在此基础上运用高通量筛选的技术完成化合物的筛选，这种做法的缺点则主要在于研发成本较高。到了虚拟药物筛选阶段，人们可以将药物筛选的过程在计算机上进行模拟，以对化合物可能的活性作出预测，从而进行更具针对性的实体筛选，这样可以极大地减少药物开发成本。由此，医药领域很早就开始将计算机技术和人工智能应用于药物挖掘上，并起到了积极的作用。

到目前为止，新药的研发仍然需要极高的成本，既需要长期的实验和数十亿乃至上百亿美元的投入，还要进行反复的安全性测试，而且即便如此，也无法保证最后真的能够成功。而人工智能的应用可以在很大程度上缓解相应的问题。例如，在新药筛选时，可以利用人工智能所具有的策略网络和评价网络以及蒙特卡洛树搜索算法（Monte CarloTree Search），从成千上万种备选化合物中挑选出最具有安全性的化合物，作为新药的最佳备选者。人工智能还可以协助新药的安全性检测，也就是通过对己知药物的副作用的分析，预先判断出新药的副作用及其大小，由此选择那些产生的副作用危害最小的药物进入动物实验和人体试验，从而大大地节约时间和成本。

据研究人员估算，大约15%到20%的新药研发成本都消耗在探索阶段。这意味着数亿美元的成本，以及数年的研发时间。目前，在药物挖掘领域，位于美国旧金山的初创公司Atomwise是最具代表性的。Atomwise主要关注于利用深度学习神经网络来发现新的药物，具体来说，主要是运用超级计算机、人工智能和复杂的算法模拟制药过程，来预测新药品的效果，同时降低研发成本。这使得该公司不仅具有强大的药物发掘能力，同时极大地降低了发现和研制新药的成本。例如，在2015年，该公司宣布在寻找埃博拉病毒治疗方案方面获得了进展。也就是说，在Atomwise预测的药物中，有两种或许能用来抗击埃博拉病毒，而这些发现用时仅七天且成本不超过1000美元。

第三，利用人工智能和精准医疗治疗癌症。在推动精准医学的发展上，人工智能也发挥着巨大的作用。早在2011年，美国国家科学院、美国国立卫生研究院、美国国家工程院以及美国国家科学委员会就共同发出了“迈向精准医学”的倡议。随着大数据和人工智能的发展，精准医疗的发展也获得了相应的技术基础。如前所述，人工智能在癌症诊断的准确性方面，已经取得了很大的进展。借助大数据和人工智能，医生可以检测出不同癌症病人的不同病变，找到个性化的用药，并进而利用人工智能完成换药和配药工作，大大降低了治疗的成本。

癌症是典型的需要精准治疗的病症之一。癌细胞来自体内，而且与正常细胞非常相似，在治疗的过程中，很难准确找到所有的癌细胞，因此也就难以根除疾病。癌症手术仅仅能够切除肉眼可以看到的病灶，而对于已经转移的或者存在于血液和淋巴内的癌细胞则无能为力。而这些未被清除的癌细胞则会重新增殖，从而导致癌症的复发与转移。尽管化疗药物会发挥一定的作用，但癌细胞可能会产生耐药性，同时患者的免疫功能则会下降，这样也容易造成癌症的反复。

因此，治疗癌症的一个非常重要的原则在于，每一个癌症患者都需要根据具体的病情制定个性化的治疗方案，而不是采用没有针对性的一般治疗方案。因此，如果有一个专门的治疗小组针对某一癌症患者进行药品的配制，并且对癌细胞变化的反应足够迅速，那么癌细胞是可以完全杀死的。然而，如果按照这种方案来治疗，其成本是非常高的，甚至会达到上亿美元。因此，这种治疗方案是非常不经济的，对大多数患者来说难以承担。

基于面对癌症的这种特性，可以依靠大数据和人工智能，来提高治疗的针对性和精准性。根据目前的研究，导致肿瘤发生的基因错误大约在万的数量级上，而己知的癌症则在百的数量级上。因此，所有可能的惡性基因复制的错误和癌症的组合大约有几百万到上千万种。这个数量级就人类的认知能力而言是超大规模的，但是从大数据和人工智能的领域来看则是非常小的。因此，通过人工智能进行大数据分析，可以更有针对性地检测不同人的不同病变，从而找到适合具体情况的个性化用药。同时，运用人工智能和大数据也可以检测患者的新病变，从而可以帮助癌症患者及时更换新的药物。此外，这些换药和配药的过程都可以在人工智能平台上完成，由此也会大大降低药品的使用成本。按照这种发展趋势，人类在未来克服癌症难题，将不再是一种空想。