人工智能——改变医疗健康行业模式

编者按：

人工智能正在重构着我们的生活，无论是衣食住行还是教育、医疗、金融活动等，AI都在打破原有的认知边界。运用人工智能手段，智能医疗可以给医生加上一个“超强大脑”，通过海量存储、超速计算、深度学习，为人类增添更多摆脱病魔的能力；而且智能医疗一旦被大幅采用，将大大变革医疗产业。人工智能等现代技术在医疗健康领域的应用已是大势所趋。

目前我国人工智能与医疗的结合还处在发展期，研发和应用正逐步推进，但智能计算机医院管理系统、智能医疗诊断专家系统、智能手术机器人等AI技术已给医疗领域带来了革命性变化。

AI技术能够提高包括记录保存(通过人脸识别迅速完成医院建档、电子病历语音录入、电子医疗记录)、流程管理（深入优化临床工作流程）和调度（迅速识别出可变性和调整医疗的机会）、处方补充等常规和可重复任务的效率。尤其在外科手术机器人的自主创新上已经有了突破，国产手术机器人“妙手S”已成功进行了临床试验；而且国产手术机器人的价格将只有进口手术机器人的三分之一，生产工艺和关键零部件的采购门槛将更低。

以发展眼光看，医生和人工智能技术将是共同发展的关系，目标就是用技术给患者提供更好的服务；机器学习作为工具集的一部分，将提高医疗机构运营效率；基于互联网+的医疗远程智能化质控系统，将改变现在和未来的医疗模式。

医疗手术机器人多样化发展

上世纪80年代，手术机器人就被应用到外科手术中。美国在2001年就已开始用机器人做腹部手术，我国在2007年1月成功完成了国内首例全机器人不开胸房间隔缺损修补术。

发展到现在，手术机器人系统以其精确性、最小伤害性等特征，在国内外的研究和应用中均取得了突破性进展。现阶段医疗手术机器人主要应用类别有：神经外科（包括脑外科微创手术、深部脑刺激、放射外科、神经内窥镜手术治疗等）、骨科（包括全髋关节置换术、全膝关节置换术、内侧和外侧踝膝部分关节植入手术、髌骨关节置换术等）、窥镜科（腹腔镜手术）及眼科、血管介入、胶囊、软体等。

若从功能区分，则分为两种。一种是主导型，即机器人系统是整台手术过程中的主要参与者，医生起辅助作用；另一种是辅助型，即机器人系统起辅助作用，如帮助医生了解症状、制定手术计划等（目前多为第二种辅助型的机器人，因其作为手术的“助手”，研发周期较短，能够较快进行创新推广）。手术机器人已经形成了多样化的发展趋势，市场也开始细分。

2018年我国医疗AI市场规模约200亿元左右，相比2017年的130亿元增长54%。其中，影像识别是最成熟的板块（作为疾病诊断及治疗的重要依据，影像数据量增长迅猛，年数据增长量高达40%），目前我国有近百家创业公司进入医学影像AI赛道。互联网巨头腾讯、阿里和高端医疗器械三巨头GPS（GE、Philips、Siemens）也迈进医疗AI，布局更全面的医疗AI解决方案。

减轻医生工作量，提高患者预约成功率

当前阶段的人工智能、大数据等技术在医疗领域应用，能够减少医生的重复性工作，大大减轻医生繁重的工作量（例如每位影像医师每天至少需要为100名患者提供读片服务，工作时间长达10余小时，所带来的不仅是体力上的巨大压力，还有疲劳状态下的漏检误检风险所带来的精神压力），从而使病患太多、医生太忙的现状得到一定程度的缓解。人工智能还能够提高患者预约成功率，机器学习能考虑到所有变量，为人员配备、日程安排或重新分配资源提供有用的建议（能有效解决医院机器服务时间被排得太满而无法进行某项操作和由于医生原因使病人的诊断时间不确定且无法开展等问题）；甚至可以在家中看病预约和缴费“一键完成”（无需现场花费大量的等待时间），在病人到达时能及时将问题发送给有时间的医生或专家，而不是直接将问题发送给第一个医生。通过人工智能技术的进入和辅助，能减少资源浪费和确保得到高质量结果，这将大大提升医疗服务的体验，让患者享受到更高的公平性，帮助医疗机构和医生建立优质的医患关系。另外，医院及其他医疗机构通过利用内部和外部数据，运用机器学习算法，能够以时间序列预测来揭示数据中的模式，从而预测每日或某一时间的入院率。

助力分级诊疗，提升基层医院的诊疗水平

人工智能的推广可以提高包括基层医院在内的各级医院的诊疗水平，促进诊疗分级制度实施，助力解决我国目前医疗资源不平衡问题，对医疗资源进行合理分配。通过人工智能技术辅助基层医院进行诊断，使一些没有那么多诊疗经验的基层医院的诊疗水平得到提升，能够提高基层地区诊疗水准，完善基层医疗；还可与上级医院互联，让基层群众也能通过远程医疗享受专家会诊（随着在线视频会议服务、智能手机和可穿戴设备的改进，远程医疗越来越容易。将人工智能功能集成到远程医疗平台，将帮助医生推荐更好的治疗计划），在疾病早期进行干预，大幅提升患者治愈率及存活率。而且在基层推广人工智能诊疗技术，也有利于减轻三甲医院负担，切实降低患者就医难度，患者不需要到大城市或省城也能享受优质诊疗条件，从长远来看，也降低了患者的经济负担。

为病人创建不同的健康管理场景

聚合的数据和人工智能算法结合起来，可以帮助解决医疗保健系统的复杂性问题，能够处理多个与健康相关的数据点，诸如图像、视频、DNA数据、生活方式和诊断数据等，为每个病人创建不同的健康管理场景（致力于为患者建立一套健康记录，并对该患者的健康状况进行纵向观察分析）；并整合先进的大数据技术来管理和处置这些数据点，加速相关举措的实施，使之卓有成效。同时，鼓励各相关方更广泛地分享参与的患者、人口健康管理和质量改进方面的数据（开放的数据交换环境是AI成功的至关重要因素），打破数据访问的障碍，建立无间隙的纵向记录患者病情的能力，这对于创建准确且可操作的AI模型至关重要。当然，坚持隐私保护和安全原则仍是一个巨大的挑战。

人工智能在医疗健康领域的一些主要应用

在医疗诊断方面

人工智能技术能够通过提高效率辅助医生工作（例如成熟的影像医师一般需要5分钟以上的时间阅片，而人工智能只需要几秒钟，大大节省了阅片时间，并且稳定性高于医师），助力提高诊断准确率，减少误诊漏诊情况，从而提高医疗机构的诊疗水平。人工智能与临床医生最为相关的是临床辅助决策支持系统（通过学习权威教材、药典及三甲医院优质病历，基于医疗知识图谱、自然语言处理、认知计算等多种AI技术，融合概率图推理、规则推理及基于深度学习的多模型决策系统），通过及时应用医疗标准和临床路径，可以在诊疗过程中提示各项疾病的风险，帮助医生进行决策，这对于保证医疗质量非常有作用。目前，人工智能在支持成像分析（通过深入的影像拍摄，全面、深入呈现具体部位的情况，再经过对于图像的分割、特征提取之后，能够准确获悉相关的信息及患病处定位）、临床决策支持等方面取得了巨大进展，人工智能算法现在已能够识别出异常情况并提出建议，同时能达到与人类诊断精确度相当的比率解决问题。甚至在某些情况下，人工智能对于复杂的深度学习和神经网络的研究能力超过了本就占少数的优秀的临床医生（例如，某肿瘤医院目前使用的消化道的内境AI诊断，诊断准确性可以达到95%，准确性高于一般的医生）。人工智能医疗诊断应用的一个典型场景是检测癌症，利用GPU支持的推理技术，通过超声波设备更准确地对乳腺癌、甲状腺癌、卵巢癌等癌组织图像进行分类，能够非常准确地检测和分割癌肿块，很少出现假阳性（因而人工智能可能成为医生在早期快速准确诊断癌症的最佳选择）。尤其人工智能比医生更擅长诊断肺癌，由于肺部恶性肿瘤与无害的异常之间的区别，在CT中非常细微，因此放射科医生很容易误诊（早期肺癌5年生存率可到90%左右，而晚期肺癌可能不到10%，早发现就能挽救更多病人的生命）；人工智能系统能够更准确地对肺癌进行诊断，准确度超过多名经验丰富的放射科医生（而且“AI+医生”的双重阅片机制也使得误诊漏诊几率大大减少）。人工智能的进一步发展，将从诊断和描述性的层面提升到更具预测性和规范性的层面。

在制定手术方案方面

人工智能可以有效辅助医师制定手术方案，依靠核心算法、训练神经网络模型，通过深度学习大量已勾画靶区和危及器官的患者数据（深度学习本质上可以审查每一个案例，然后识别出某些特殊案例，这些案例也许是人类专家进行额外审查的最佳选择），用模型来自动完成新患者靶区和危及器官的自动勾画。例如制定肿瘤放射治疗计划需要进行大量的计算，人工智能可以高速分析和处理海量大数据，针对肿瘤类型、肿瘤周期、患者性别体重等参数对数据进行划分，便能在输入了患者数据的电脑上自动勾画医学图像中肿瘤的靶区，自动分割肿瘤与非肿瘤组织，精确勾勒放疗靶区，几分钟就能自动设计最优放疗方案，供物理师参考。物理师在此基础上对影像进行审核、微调和修改，大幅减少了工作量。手术方案的智能化，可以确保放疗的准确性和安全性。人工智能更聪明、更有耐心，自动勾画影像的效率要比纯人工节省大约70%的用时；而且质量高，可以给年轻医生提供参考，减少其出错概率。

在手术治疗方面

人工智能助力外科手术，能够予以手术全过程技术支撑。这在一定程度上将对目前的手术操作流程进行重塑，进而重构医疗行业。手术机器人按照预定的程序实施手术，消除了人为的感性因素（尤其情绪影响），也胜过手术团队之间的默契程度，大大降低了手术风险。手术机器人能够通过机械手和传感器，高质量完成一些狭窄的解剖区手术，使患者的创口更小，也减少了受感染的风险。目前主要应用的几款手术机器人：

PinTrace骨科手术机器人是世界首款三位一体的骨科手术机器人，该款机器人机身设计更加紧凑，体积更加小巧，易于安装和移动；与传统外科手术及同类机器人产品相比，其手术精确度更高（手术精度在0.5mm以下），为更好的手术结果创造了有利条件。并且由于不需要CT设备实时辅助，该款机器人可大量减少外科手术医生暴露在辐射下的时间，为外科医生和患者提供更佳的工作和治疗环境。

OR眼科手术机器人则是世界上首款用于治疗眼底黄斑、青光眼、白内障等眼底疾病的眼科手术机器人，能够完全替代同类人工手术。该款机器人具有全自动、操作安全、精准等特点，可提高病人手术时的舒适性，大幅降低手动注射引起的眼部污染发炎的风险。同时医生还可进行远距离操控，同时为多位患者注射，并可自动生成手术电子文档，大幅减少对医务人员的需求和压力。

达·芬奇手术机器人是由有数个机器人手臂的主体和操作装置组成，靠通信线路连接。执刀医生在稍微有点距离的地方操作手臂顶端的摄像头（能够进行三维成像）和手术器械（如使用镊子、电凝刀、分离器、超声刀等），可以做多项手术（其中，胃癌手术等14种手术适用医疗保险）。达·芬奇手术机器人的主体可以同时连接两台操作装置，日本外科学会设想的情形是，外地名医和在患者身边的医生共同进行手术，难度较大的部分由名医操作；如果装置发生故障或通信中断，则患者身边的医生操作达·芬奇手术机器人，或者直接剖腹继续手术。这预示将实现机器人远程手术，有利于解决外科医生短缺问题，达到营造任何地方的患者都可以接受高质量手术的环境。

在患者监护方面

人工智能非常擅长于研究所有可能影响监测和护理的因素，例如，现实中人员配备不齐全会耽误病人的护理，使病人的健康甚至生命处于危险之中。人工智能可有效降低这些因素，优化监测和护理。智能护理机器人可以分担护理人员繁重琐碎的护理工作，如帮助医护人员确认病人的身份，准确无误地分发所需药品，检查病人体温，通过视频传输帮助医生及时了解病人病情，遇到特殊情况立刻发出报警信息；以及为患者提供全自动护理解决方案，可实现对患者污物的自动收集，并自动为患者提供清洗与烘干服务，全程无需护理人员操作，降低了护理成本。可穿戴设备能为患者提供监护和服务，监测、诊断和跟进疾病治疗。

此外，人工智能在医疗健康领域的应用还有：体征监测的应用（穿戴设备）、基因组学和蛋白质组学的应用（解决理解编码人类生命的海量数据）、药物发现中的应用（靶点筛选、药物筛选）、运动管理的应用（对慢性病患者身体指标的监测和诊断）等。

人工智能在医疗健康领域应用的一些问题

人工智能在医疗健康领域应用上还有一些问题，首先，目前人工智能还存在很多缺陷，特别是深度学习方式达到天花板、难以建造符合临床医学规律的数据模型，若现在开始大规模临床应用会引起风险。

其次，医疗手术机器人价格昂贵。由于专利保护及垄断，医疗手术机器人售卖价格高昂。例如，达芬奇手术机器人每台售价约为60万至250万美元；若租赁使用，年租金约为10万至17万美元。再是，由于器械损耗而造成的更换费用也十分高昂。昂贵的价格使缺乏经济实力的中小医疗机构难以购买，也让一般患者对使用手术机器人的高昂治疗费望而却步。当然，定价较高才能覆盖成本。

再次，我国的医疗手术机器人产业还处于早期研发阶段，在自主研发和应用上存在较大人才缺口。需要大批专业研发人才，以及需要培训大量应用手术机器人的医师。

此外，我国AI影像识别还仍然停留在提升医生工作效率的初步阶段，技术进步缓慢。不过，由于我国影像数据较为标准，且数据量庞大，能够为AI技术在医疗领域发挥作用提供基础，这可能使AI影像识别技术向更高阶段提速。

最后，医疗AI产品商业化未达预期。医疗AI产品的同质化和碎片化严重，又面临资本的压力，加之医疗机构购买AI产品过程缓慢，商业化未达预期。这既让医疗AI公司面临非常大的商业化压力，也没能带给医疗机构付费动力（AI可以解决医院的效率问题，却不能直接带来经济利益）。

构建可持续性的智慧健康医疗生态系统

由于医疗健康领域的高门槛和专业性，要求 AI 拥有高超算法和庞大数据，更要懂医学、懂医生、懂临床、懂医院。在医疗健康场景中，需要把不同的设备、信息系统、人员以及针对临床应用的实际场景串联起来，这是一个复杂的工程，只有每个环节都符合要求，才能做得好。而如何让智慧健康医疗更上一层楼，实现智慧健康医疗创新目标，将主要取决于是否能够构建更有可持续性的智慧健康医疗生态系统。

医疗保健是一个庞大的行业，涉及多个领域，诸如医疗、服务、设施、设备到制药、保险等。智慧健康医疗生态系统的搭建，需要政府、医院、科研院所、智慧健康医疗企业的大力支持与共同参与，需要从研发、临床到审批、医保、商保等各环节的通力配合；体系要覆盖整个健康医疗产业链，包括大量的细分领域和应用场景。随着人工智能技术能力的持续提升和应用环境不断改善，其正向影像识别、辅助诊断、临床决策支持、药物研发、健康管理、疾病预测等细分领域加快推进。

以前医生都是通过经验以及时间为患者看病治病，现在人工智能已经在医疗健康领域逐渐普及使用。而且这还只是开始，人工智能在医学领域的潜力正在被不断证明和发掘。人工智能必将改变和创新医疗健康生态系统，让广大群众看病越来越便利。

近年来，“大健康”产业已成为诸多保险企业推动转型的一个重要方向，参与社会办医使保险企业布局“大健康”产业的步骤加快。

保险企业为社会办医提供支持主要有两个方面，一方面是通过保险产品，为社会办医提供支付保障；另一方面是通过保险资金运用，直接投资社会办医。保险业参与社会办医应将人工智能在医疗健康领域的应用作为一大重点，大力提供这方面所需的保险保障，以及打造这方面的个性化需求保险产品；保险资金运用也应向这方面有所倾斜，助力医疗健康领域的人工智能更有效应用、推广、升级、突破。以此起到推进医疗技术发展、提升医疗服务质量的作用，同时也对保险业自身发展起到推动作用。

文字：马向东