人工智能在医疗领域应用中的机遇与挑战

赵涛

【摘要】    本文主要针对人工智能在医疗领域当中的应用进行了论述。首先针对面临的机遇，在人工智能这项技术不间断的发展进步;公共医疗当中的海量数据，对人工智能起到了支撑作用;商业化对于人工智能在创新方面的带动，这几方面进行了分析。最后针对面临的主要挑战，在传统的思维观念、技术的瓶颈、市场的割裂现象、监管缺位、风险责任制度的问题，这几方面进行了分析，以供业界的各位同仁，予以参考、指导。

【关键词】    人工智能    医疗领域    应用

引言：

近些年以来医疗领域在数字化方面的进程，不断的朝着纵深的方向去推进，并且逐渐的朝着智慧医疗这个阶段去迈进。智慧医疗就是以人工智能这项技术作为工具，去提供以大数据为基准的精准化、系统化的医疗服务。现阶段的人工智能在医疗健康这个领域当中应用的非常广泛。因此，针对人工智能在医疗当中的应用，在机遇、挑战方面进行研究是非常有必要的。

一、人工智能应用到医疗当中所面临的机遇

1.1 人工智能这项技术不间断的发展进步

伴随着神经网络、深度学习、图像识别等这些关键技术取得的突破性进展，新一轮的人工智能将去实现从感知智能、计算智能朝着认知智能的领域去跨越。

现阶段AI在医疗、虚拟个人助理、远程自主规划和控制、语言识别等这些方面得到了非常广泛的应用。数据的深度挖掘、人工的神经网络、专家系统等这些人工智能的技术在医疗的领域的当中会起到越来越大的作用，“AI+医疗”这一理念会被逐渐的推向高潮。

根据调查研究显示，如果人工智能的机器人或者大数据的算法被用到了临床治疗当中，其中71.3%的主治医师、72.7%的副主任医师、72%的主任医师都会推荐患者去进行诊疗，一共占据了调查总人数的68.4%，由此可得资历越高的医生对这些技术手段在接受方面的程度就越高，认同感提升的也就越快。

1.2 大量公共的医疗数据支持着人工智能的发展

大数据、人工智能之间是相生相伴的关系，任何一种智能在发展方面，都是需要一个学习的过程的，计算机系统是根据海量的数据背后所蕴含的规律去在决策方面进行模糊判断，然后再去根据数据发生的变化进而让智能性得到不断的扩展。医疗卫生这一行业如果想让人工智能得到实现，那么首先就必须能够，可持续的生产、控制、获取海量有效的数据，我国最大的优势就是在数据方面的体量非常大可以用其对人工智能进行提升、训练。而且伴随着医疗数据在标准化、结构化方面程度的不断提高，院际医疗的信息在共享方面的进程会得到逐步的提高，人工智能去获取持续、联网的数据在可能性方面也会得到极大的增加，进一步的去推动了人工智能在医疗领域当中的应用[1]。

1.3 商业化对于人工智能在创新方面的帶动

互联网医疗在出口上尚且处在一个探索的时期，人工智能医疗这一项目已经获得到了资本的青睐，在2017年仅短短的三个月之内就有30多家的公司得到了融资。越来越多的传统企业、互联网的公司，都在去开展深度的学习，提供智能化的服务和产品。HC3I的中国数字医疗网在近日发布的报告当中显示，预计到2035年人工智能的应用在市场方面的总值可以达到1270亿美元，医疗这一行业将占据到市场规模份额的1/5。谷歌、微软、IBM等这些科技巨头都纷纷加入到了智能医疗的领域当中，预测未来人工智能可能会在医疗这一领域实现大爆发，同时进入到更多的细分市场。

二、人工智能在医疗领域当中的应用

在当今不断发展的先进技术中，人工智能在中国有着举足轻重的地位，而中国拥有巨大的医疗市场。

2.1 智能辅助型的医疗

智能医疗是把AI这项技术应用到疾病的诊疗当中，可以去帮助医生对医疗信息进行整理，对病人在医疗方面的信息进行自动的识别去分析病人在身体健康方面的指标。医生有的时候会出现误诊的情况，但是AI可以收集、分析专业的文献、使用大量的数据，可以非常高效、快速的生成多功能化的数据库，然后自动生成一套对于患者在诊疗方面精确化的建议，让医生在工作方面的强度得到降低，进而让误诊、漏诊这些方面的几率得到降低[2]。

2.2 医疗药物的研发

AI和大数据医疗当中的结合已经成为了研发新药物以及精准医疗在发展方面的一个重要导向。AI根据数据库当中患者在医疗方面的信息，可以实现快速精准的药品配送。通过计算机来对数据进行处理，然后再临床上面进行实验，可以针对新型的药物在副作用、安全性、活性方面进行有效的判断，进而去分析这种药物适合于什么疾病、适用于哪种类型的疾病。这项技术会让药物在研发的周期方面、药物新特性的发现方面得到缩短，同时还可以对疾病做出更加有效精准的判断[3]。

2.3 智能化的健康管理

智能化的健康管理是按照数据分析、芯片科技所制造出来的智能化设备，智能化的设备可以实时的去进行动态监测，获取到人身体方面的一些基本状况，比如说睡眠、健康指数等。这些这些设备可以对身体素质做出一些简单的评估，同时也可以根据给出的体检报告，在健康管理方面提出一个个性化的服务方案，精准的去把握客户在健康方面的情况，及时的去提醒客户注意自己在身体方面的健康，尤其是用药的提醒、血压血糖的查询、监测身体的各项是否能够达标这些方面，人工智能都可以为其提供非常有效、及时的数据，然后按照数据去提供一些有效的参考建议，为客户在医疗方面提供多功能化的服务[4]。

三、人工智能在医疗当中所面临的主要挑战

3.1 传统的思维观念

人工智能是去试图改变人类在思维和生活方面的习惯的，对人类在智能方面进行解放和延伸同理。在医疗行业当中，由于望、闻、问、切这种传统的诊疗模式已经在大众心中根深蒂固，患者医生对于人工智能这项模式在本能上其实会存在一种怀疑的态度。人工智能在发展方面除了技术之外其实还涉及到了伦理、哲学、道德等很多方面的问题。因此，Al+医疗要向去克服基于人文伦理学的传统概念还有很长的路要走[5]。

3.2 技术的瓶颈

虽然说现在人工智能已经在很多领域都得到了井喷式的发展，但是很多的企业都是随大流去进入到这个行业领域当中的大部分都是因为政策的红利，其实根本没有考虑过自己在这一方面是否具备相应的技术能力，自身在技术方面其实很存在很大程度的短板。人工智能必须要去直面训练难度大、模型爆炸、庞大的数据等这些问题，对于灵活性、鲁棒性方面的认知在进步上明显不足。市场当中产品、技术在同质化方面日益明显，创新能力、独立研发的能力还有待于进一步的去提升。在安全评估方面缺乏相应的体系，对于医疗数据在隐私防护方面的措施比较匮乏，多个学科或者是复杂学科在联合诊断方面的算法还存在一些技术的瓶颈[6]。

3.3 市场的割裂现象

基于这种良好的大背景之下人工智能发展可以说是如火如荼，商业巨头都纷纷的涉足到这个行业当中来。相比于国外而言我国在数据资源方面是占据一定的优势的，我们要对这个优势进行积极的利用，我国在AI技术方面的发展有很大的希望去实现弯道超车，进一步走向科技的前沿。

但是由于企业之间的竞争不仅仅是某个领域、某项技术之间的竞争，更多的还是生态圈之间的相互竞争，科技巨头全部利用自己所掌握的海量的资源、先进的技术去打造了一套属于自己的独特的生态圈形态，然后进行自己独自的研究，缺乏了交流性、适当思维的碰撞，进一步在市场上造成了严重的割裂现象，对人工智能在发展方面的脚步起到了阻碍作用[7]。

3.4 监管缺位

在AI研究这项势不可挡的趋势之下，还存在着另外一种声音，就是很多科技界的人都觉得人工智能对于人类还是存在一些潜在的危险。比如说对于隐私安全、工作机会、武器设计等这些都会产生很大的影响，对于医疗这个行业来说，其实本身是直接关系到人类在生命安全的一个重要领域，体量非常庞大的医疗数据涉及到了患者的绝对隐私，因此需要非常高度严谨的法规政策去对其进行监管。因此要从法律、伦理、公平性、安全性等这些方面进行综合性的考量，尽早的去采取有效的措施对人工智能实行高度的监管，避免去出现那些先污染后治理的类似发展和研究的模式[8]。

3.5 风险责任制度的问题

在传统的医患關系当中医护人员是直接和患者进行面对面的交流的，如果使用医疗AI的系统对于传统的医患关系就会发生一定的改变，法律关系在主体方面就会增加一方，同时也增加了多种不可控制的问题。现存的法律对于AI在信息安全方面的保护还是存在一些漏洞的，以及应该在研发的过程当中对于责任追究、监管的制度还是尚且不够成熟，人们对于AI是否能够去保障公众的权益还是产生了一些质疑，而且风险责任制度这些问题对于人工智能在研究方面是主要的注意事项[9]。

四、结束语

综上所述，在互联网IT的助力推动之下，人工智能在医疗的领域当中这一大幕正在徐徐拉开。随着人工智能这项技术的不间断进步，其所适用的医疗场景将会越来越多，会为各种疾病在治疗诊断预防方面做出更大的贡献。虽然说还是有一些问题需要对其进行解决，但与其说是遇到了技术瓶颈的障碍，不如说是未来主攻的一个方向。总之人工智能为医疗产业注入了新鲜的活力，让医疗产业在链条方面能够得到进一步的优化，而且让医疗行业可以走向更高的层次，获得更高的效率。

参  考  文  献

[1]邵长年.论人工智能进入医疗领域的机遇与挑战[J].中国医疗器械信息，2020，26（20）：170-171.

[2]厉杰，章富荣.人工智能提升我国医疗效率的机遇与挑战[J].江南论坛，2020（10）：30-32.

[3]朱振一，王巍.人工智能在医疗领域的发展现状及前景分析[J].世界最新医学信息文摘， 2019，19（50）：77-78.

[4]周吉银，刘丹，曾圣雅.人工智能在医疗领域中应用的挑战与对策[J].中国医学伦理学， 2019，32（03）：281-286.

[5]金春林，何达.人工智能在医疗健康领域的应用及挑战[J].卫生经济研究，2018（11）：3-6.

[6]聂金福.人工智能在生物医疗领域的应用和机遇[J].软件和集成电路，2017（04）：38-41.

[7]许春.智慧医疗的机遇与挑战[J].中国农村卫生事业管理，2019，39（02）：113.

[8]韩亦舜.健康医疗大数据应用研究[J].中国国情国力，2019（02）：60-61.

[9]李雅琪，冯晓辉，王哲.人工智能在医疗产业的发展态势和应用展望[J].人工智能， 2018（04）：12-21.