人工智能將幫助人類更快、更好地與疾病作斗爭，并過上更健康的生活，降低醫(yī)療費(fèi)用。過去十年中的大量研究表明，深度學(xué)習(xí)作為人工智能的一個(gè)分支，可以將數(shù)據(jù)模式轉(zhuǎn)化為預(yù)測，并在許多具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)中成為非常有用的工具，例如診斷不同類型的癌癥，加速藥物開發(fā)，提供精確的治療。

但是，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療保健領(lǐng)域是一個(gè)復(fù)雜的過程，它涉及到解決大量問題，而不僅僅是創(chuàng)建能夠?qū)⑤斎胗成涞捷敵龅娜斯ぶ悄苣Ｐ汀?/p>

飛利浦公司數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能卓越中心和數(shù)字研究部門主管Tina Manoharan對人工智能應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)醫(yī)療保健應(yīng)用的機(jī)遇、挑戰(zhàn)和前景進(jìn)行了分析和闡述。她在人工智能研究和開發(fā)利用人工智能算法和產(chǎn)品方面具有豐富的經(jīng)驗(yàn)。她主要從事受監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)和AR/VR模擬領(lǐng)域的研究，擁有碩士和博士學(xué)位。并在其博士學(xué)位期間擔(dān)任研究助理。如今，她正領(lǐng)導(dǎo)利用數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能來支持飛利浦集群、業(yè)務(wù)和市場，創(chuàng)建智能連接設(shè)備、服務(wù)和解決方案。

醫(yī)療保健行業(yè)對人工智能的需求

Manoharan認(rèn)為，醫(yī)療保健行業(yè)需要一場革命。她說：“醫(yī)療系統(tǒng)和醫(yī)療服務(wù)提供者承受著巨大的壓力，由于發(fā)生冠狀病毒疫情，現(xiàn)在承受的壓力比以往任何時(shí)候都大，并且正在應(yīng)對醫(yī)療人員短缺、人口老齡化以及與生活方式有關(guān)的慢性病等問題?！?/p>

與此同時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在推動健康數(shù)據(jù)的指數(shù)級增長。隨著數(shù)字化和互聯(lián)互通的普及，組織比以往任何時(shí)候都更有能力收集有關(guān)個(gè)人和人群健康的信息。但是使用這些數(shù)據(jù)是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

Manoharan說，“一名臨床醫(yī)生告訴我，‘我們有很多數(shù)據(jù)，但不要負(fù)擔(dān)過重，我們在決策時(shí)需要相關(guān)而精確的信息?！斯ぶ悄芴峁┝饲八从械臋C(jī)會來充分利用所有這些數(shù)據(jù)，并幫助臨床醫(yī)生、醫(yī)護(hù)人員和患者做出更明智的決策。”

她表示，人工智能使設(shè)備、系統(tǒng)、軟件和服務(wù)具有場景感知、精確、個(gè)性化、預(yù)測性和主動性。通過將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為針對精準(zhǔn)健康的切實(shí)可行的見解，將在整體上實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)和個(gè)性化的治療和護(hù)理。

但是，除了提高醫(yī)療保健的準(zhǔn)確性之外，人工智能還可以使醫(yī)療保健體驗(yàn)更加人性化。在人工智能的幫助下，醫(yī)生將花費(fèi)更少的時(shí)間來研究數(shù)據(jù)和病歷，并更好地為患者提供醫(yī)療服務(wù)。

Manoharan說，“人工智能可以幫助臨床醫(yī)生擺脫繁瑣的工作，從而使他們能夠?qū)Ｗ⒂谧约鹤钌瞄L的領(lǐng)域，并以更加精確和個(gè)性化的方式與患者互動，并有可能隨著時(shí)間的推移增加價(jià)值?！?/p>

雖然圍繞人工智能的許多討論都是關(guān)于采用軟件替代人類，但在醫(yī)療保健領(lǐng)域，必須將人工智能視為增強(qiáng)因素。

Manoharan說，“臨床醫(yī)生每天做出的許多決定都非常復(fù)雜，不僅需要人工智能或數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，還需要更多。正是在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候增強(qiáng)的智能和對決策的支持，有助于對有效的患者管理產(chǎn)生影響。以人為本的人工智能開發(fā)方法很重要。我認(rèn)為臨床醫(yī)生和人工智能具有獨(dú)特的優(yōu)勢，可以相互補(bǔ)充和增強(qiáng)，而不是相互替代。”

人工智能在醫(yī)療保健中的應(yīng)用

Manoharan參與了飛利浦公司的利用人工智能改進(jìn)臨床操作的幾項(xiàng)計(jì)劃。一個(gè)例子是使用人工智能來加速醫(yī)學(xué)核磁共振成像（MRI）過程。

Manoharan說，“這里的挑戰(zhàn)是核磁共振成像（MRI）具有許多優(yōu)點(diǎn)（例如無輻射），但是相對比較耗時(shí)：進(jìn)行一次全面的檢查可能需要一個(gè)小時(shí)，患者活動的風(fēng)險(xiǎn)會導(dǎo)致圖像質(zhì)量較差，并導(dǎo)致必須重做檢查。”

進(jìn)行核磁共振成像（MRI）掃描時(shí)，患者通常會感到疼痛。掃描的持續(xù)時(shí)間和狹窄的空間會給就診體驗(yàn)帶來更大的壓力。除了給患者帶來不舒服的體驗(yàn)之外，諸如重復(fù)掃描之類的問題還增加了成本，并浪費(fèi)了醫(yī)院核磁共振成像（MRI）工作人員的時(shí)間。

在2019年，F(xiàn)acebook 公司的AI Research和紐約大學(xué)Langone Health發(fā)起了一個(gè)名為fastMRI的挑戰(zhàn)競賽活動，旨在利用人工智能提高核磁共振成像（MRI）掃描速度。競爭參與者使用不同的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)來提高圖像采集能力，減少患者在核磁共振成像（MRI）掃描方面花費(fèi)的時(shí)間。

由飛利浦和萊頓大學(xué)醫(yī)學(xué)中心（LUMC）的團(tuán)隊(duì)開發(fā)的一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型在比賽中表現(xiàn)最好。深度學(xué)習(xí)模型成功地將重建高質(zhì)量核磁共振成像（MRI）圖像的速度提高了8倍。下一步是將這一研究項(xiàng)目和其他研究項(xiàng)目的結(jié)果整合到產(chǎn)品中，使之能夠在真正的醫(yī)療保健環(huán)境中使用。

Manoharan說，“我們現(xiàn)在正在開發(fā)一套人工智能應(yīng)用程序，可以幫助加快核磁共振成像（MRI）檢查的工作流程，從安排患者到創(chuàng)建報(bào)告?！?/p>

他表示，其中是一個(gè)應(yīng)用程序可以通過使用計(jì)算機(jī)視覺檢測患者在掃描儀中的呼吸情況來加快核磁共振成像（MRI）檢查設(shè)置階段的系統(tǒng)。原來的方法需要每個(gè)患者調(diào)整姿勢，這一過程可能需要幾分鐘。由人工智能驅(qū)動的解決方案稱為VitalEye，它執(zhí)行非接觸式呼吸檢測，并將檢查時(shí)間減少到一分鐘以內(nèi)。

飛利浦公司還致力于在時(shí)間至關(guān)重要的重癥監(jiān)護(hù)病房中使用人工智能技術(shù)，及時(shí)做出正確的決定會對患者的生命健康產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。

Manoharan說，“在這里，挑戰(zhàn)在于發(fā)現(xiàn)患者惡化的早期跡象，這時(shí)必須在高度動態(tài)和充滿壓力的環(huán)境中檢查更多患者?！?/p>

飛利浦公司正在開發(fā)一種解決方案，它使用預(yù)測分析來確定在60分鐘內(nèi)可能需要干預(yù)的患者。該解決方案使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來評估患者的風(fēng)險(xiǎn)，這些模型是根據(jù)患者住院和門診的歷史數(shù)據(jù)、醫(yī)療記錄和醫(yī)療警報(bào)系統(tǒng)訓(xùn)練的。人工智能的輸出提供給醫(yī)療專業(yè)人員，由他們做出最終決定。這可以使醫(yī)療專業(yè)人員更快地進(jìn)行干預(yù)并改善患者的治療。

該團(tuán)隊(duì)還考慮將人工智能模型與其他工具和技術(shù)相結(jié)合，使醫(yī)療監(jiān)護(hù)人員能夠利用遠(yuǎn)程醫(yī)療技術(shù)從中央監(jiān)護(hù)位置遠(yuǎn)程監(jiān)控患者，并在為現(xiàn)場的醫(yī)護(hù)人員提供支持。

Manoharan說，“在發(fā)生冠狀病毒疫情之后，希望采用更多的遠(yuǎn)程監(jiān)控工具（例如可穿戴生物傳感器）來跟蹤在家患者的健康狀況。對于患有慢性疾病的患者來說，這可能會有所幫助。還可以使用預(yù)測分析來預(yù)測哪些患者可能需要額外的護(hù)理，并主動與他們聯(lián)系?！?/p>

將人工智能集成到現(xiàn)有工作流程中

雖然每年都有大量人力和物力投入到醫(yī)療領(lǐng)域的人工智能研究中，但將已經(jīng)開發(fā)的技術(shù)整合到實(shí)際應(yīng)用中會帶來一些挑戰(zhàn)。

Manoharan說，“人工智能無疑是改善醫(yī)療保健領(lǐng)域的巨大機(jī)會，因?yàn)槠涔δ芊浅?qiáng)大。但是要產(chǎn)生這種影響，需要深入地融入臨床工作人員的工作流程或患者的日常生活?！?/p>

人工智能系統(tǒng)的工程師和開發(fā)人員還必須確保他們的系統(tǒng)能夠順利地融入醫(yī)療保健專業(yè)人員的工作流程，如果人工智能系統(tǒng)被設(shè)計(jì)成一個(gè)單獨(dú)的應(yīng)用程序，在為臨床應(yīng)用中增加額外的步驟，那么它就不太可能具有吸引力。

Manoharan說：“我們需要記住，人工智能算法本身并不是一個(gè)解決方案，它是一個(gè)需要集成到工作流程中的工具。這意味著需要先了解工作流程，然后設(shè)計(jì)一個(gè)考慮到人工智能協(xié)作的解決方案。人工智能技術(shù)必須在正確的時(shí)間以正確的形式為您提供正確的信息。例如，對于放射科醫(yī)生來說，如果有一個(gè)人工智能解決方案可以幫助其解釋圖像，則不必切換電腦來打開另一個(gè)應(yīng)用程序來運(yùn)行算法?！?/p>

人工智能需要整合的健康數(shù)據(jù)

運(yùn)行人工智能系統(tǒng)還必須得到工具的支持，這些工具可以將人工智能系統(tǒng)集成到不同的IT和數(shù)據(jù)系統(tǒng)中。Manoharan說：“要從人工智能的數(shù)據(jù)中獲得有意義的見解，互操作性確實(shí)是關(guān)鍵?！?/p>

互操作性和集成挑戰(zhàn)是將人工智能的學(xué)術(shù)研究與實(shí)際應(yīng)用分開的關(guān)鍵因素之一。研究通常圍繞著開發(fā)人工智能模型展開，這些模型對精心策劃的健康數(shù)據(jù)集起作用。然而，現(xiàn)實(shí)生活的數(shù)據(jù)雜亂無章，難以訪問。在許多情況下，缺乏適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施是將人工智能應(yīng)用于現(xiàn)有應(yīng)用程序的主要障礙。

Manoharan說，“當(dāng)今的醫(yī)療保健數(shù)據(jù)通常很難交換、分析和解釋。如今已經(jīng)有很多人工智能解決方案，但醫(yī)療保健領(lǐng)域供應(yīng)商環(huán)境高度分散，因此需要將不同供應(yīng)商的創(chuàng)新醫(yī)療技術(shù)整合到一個(gè)無縫完整的以患者為中心、以疾病為中心的解決方案中?！?/p>

解決這一問題將需要技術(shù)供應(yīng)商、醫(yī)院和醫(yī)療保健組織之間的共同努力。Manoharan補(bǔ)充說，“我們需要采用來自多個(gè)供應(yīng)商設(shè)備的數(shù)據(jù)，并連接到醫(yī)院的IT系統(tǒng)，并且我們需要數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，以使能夠使用一種數(shù)據(jù)語言以統(tǒng)一的方式理解數(shù)據(jù);在這里所連接的數(shù)據(jù)湖至關(guān)重要?！?/p>

數(shù)據(jù)湖是大型存儲庫，不會對其中存儲的數(shù)據(jù)帶來限制。數(shù)據(jù)能夠以原始格式存儲，例如文本文件、圖像和視頻，以及結(jié)構(gòu)良好的電子表格，然后需要使用數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和查詢。

應(yīng)對整合和法律挑戰(zhàn)

Manoharan說，“要建立對人工智能患者的整體看法，數(shù)據(jù)需要跟蹤患者。我們需要將患者可能患有的疾病以及護(hù)理過程中的各個(gè)點(diǎn)連接起來，將醫(yī)院與家庭、初級保健等聯(lián)系起來。為此，還需要持續(xù)的患者參與和反饋，以了解他們對處方治療的經(jīng)驗(yàn)，并將患者的報(bào)告結(jié)果納入臨床決策?！?/p>

當(dāng)然，這將帶來一些法律挑戰(zhàn)。醫(yī)療數(shù)據(jù)是敏感的，受到不同司法管轄區(qū)的隱私條例的約束。為醫(yī)療保健和醫(yī)藥領(lǐng)域開發(fā)人工智能解決方案的公司如果不謹(jǐn)慎的話，可能會觸犯隱私法規(guī)，并且醫(yī)療保健行業(yè)仍在尋求在提供訪問數(shù)據(jù)和保護(hù)敏感健康數(shù)據(jù)之間尋求平衡的方法。

Manoharan說，“當(dāng)?shù)亓⒎ū仨毚_保安全交換和訪問正確注釋的數(shù)據(jù)，以進(jìn)行醫(yī)學(xué)研究和臨床實(shí)踐，同時(shí)保護(hù)患者的隱私。這項(xiàng)工作還需要醫(yī)療衛(wèi)生技術(shù)供應(yīng)商的新方法，這將簡化人工智能解決方案的開發(fā)。醫(yī)療設(shè)備供應(yīng)商必須通過發(fā)布應(yīng)用程序編程接口（API），開始支持第三方創(chuàng)建應(yīng)用程序，比如初創(chuàng)企業(yè)或?qū)W術(shù)臨床中心?！?/p>

Manoharan強(qiáng)調(diào)，在人工智能驅(qū)動的產(chǎn)品被采用并對醫(yī)療保健產(chǎn)生影響之前，它將面臨其他技術(shù)和非技術(shù)障礙，如貨幣化、實(shí)施工作、工作流程改進(jìn)和信任。Manoharan說：“我們需要考慮一些事情，例如，需要的費(fèi)用，客戶為人工智能支付的費(fèi)用，以及補(bǔ)償和收益?！?/p>

人工智能在醫(yī)療保健中的未來發(fā)展

Manoharan認(rèn)為，雖然已經(jīng)存在許多人工智能解決方案，但下一個(gè)真正的飛躍是將產(chǎn)品整合到無縫和完整的以患者為中心的解決方案中，這些解決方案可以協(xié)作實(shí)現(xiàn)精確診斷和更優(yōu)化的治療路徑。

Manoharan補(bǔ)充說，“在開發(fā)基于人工智能的新技術(shù)時(shí)，我們還應(yīng)注意現(xiàn)有和新的挑戰(zhàn)與障礙?！?/p>

Manoharan認(rèn)為，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動健康數(shù)據(jù)的指數(shù)級增長和行業(yè)的快速變化，必須承認(rèn)，目前還沒有找到所有的答案。

她說：“在采用人工智能這一令人興奮的創(chuàng)新之路上，將會出現(xiàn)新的問題，我們應(yīng)該在處理這些問題的同時(shí)保持開放和透明，并將患者和客戶的需求作為工作的首要事項(xiàng)。這樣，我們就可以應(yīng)對和克服一些社會最緊迫的挑戰(zhàn)。我們可以更直接地滿足客戶不斷變化的需求?！?br /> 責(zé)編AJX