智能醫(yī)療不是簡單的技術進步，而是全面的以技術推動醫(yī)療健康產業(yè)的變革。這種變化主要體現(xiàn)在醫(yī)療模式的變化（從以疾病為中心到以患者為中心）、信息化結構的變化（從臨床信息化到區(qū)域信息化）、醫(yī)療管理的變化（從一般管理到個性化管理）以及預防和治療觀念的變化（從關注疾病治療到關注疾病預防）。

新型冠狀病毒肺炎疫情（以下簡稱“新冠肺炎疫情”）之下，大多數(shù)行業(yè)都受到不同程度的影響，而醫(yī)療健康行業(yè)卻引起全社會關注，讓大眾體驗到其方便性。例如：采用基于“互聯(lián)網+”的遠程醫(yī)療、在線問診;采用大數(shù)據(jù)的健康碼;基于人工智能的醫(yī)學影像智能讀片、輔助診斷等應用?！?a href="http://www.socialnewsupdate.com/v/" target="_blank">科技抗疫”大有可為，這也成為人工智能落地行業(yè)應用的典范。未來，以人工智能、大數(shù)據(jù)為代表的高新科技賦能醫(yī)療健康行業(yè)，將成為“新常態(tài)” “新基建”。

智能醫(yī)療的發(fā)展驅動力

● 醫(yī)療資源供需不平衡

醫(yī)療資源供需不平衡既是國內醫(yī)療行業(yè)面臨的突出問題，也是智能醫(yī)療發(fā)展的主要驅動力。從需求層面來講，人口老齡化加速、慢性疾病種類增多、居民健康意識提高等增加大量醫(yī)療需求。從供給層面來講，優(yōu)質醫(yī)生和醫(yī)療資源不足、資源分配不均，難以與快速增長的醫(yī)療需求匹配。

醫(yī)療需求快速增長。國家統(tǒng)計局統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，截至2019年12月底，60歲及以上人口為25 388萬人，占總人口的18.1%。慢性疾病患病率隨之不斷上升。預計到2026年，我國糖尿病和高血壓發(fā)病率將增加至14%和28%，這將給醫(yī)療系統(tǒng)帶來更大的壓力，產生長期的藥物治療和疾病管理成本。

醫(yī)療供給端資源不足、分布不均?，F(xiàn)今醫(yī)療系統(tǒng)存在兩個主要問題。一是醫(yī)療與公共衛(wèi)生資源不足，醫(yī)療專業(yè)人才短缺。華夏幸福產業(yè)研究院數(shù)據(jù)顯示，2018年中國每千人擁有的執(zhí)業(yè)醫(yī)師人數(shù)只有2位，重癥加強護理病房（ICU）床位占總床位數(shù)的比例僅有5%左右，而發(fā)達國家有15%。我國人均醫(yī)療支出為4 236.98元，醫(yī)療費用支出占GDP的比例僅為6.46%。二是醫(yī)療資源分布不平衡。國家衛(wèi)生健康委員會統(tǒng)計（如表1所示），2019年1—11月，全國醫(yī)院接待就診總人數(shù)為34億人次，其中三級醫(yī)院接待17.6億人次，占總人數(shù)一半以上。

●人工智能為醫(yī)療行業(yè)賦能

弗羅斯特-沙利文咨詢公司研究指出，人工智能可將醫(yī)療效果提高30%～40%，減少多達50%的醫(yī)療成本，主要通過強大的計算能力、成熟的算法和海量的大數(shù)據(jù)，使人工智能加速應用在醫(yī)療行業(yè)。

疫情期間，人工智能、大數(shù)據(jù)等信息技術在實際應用場景中大量試水，加快人工智能技術驗證進程。智能影像識別將病灶識別速度降至2～3秒，提高了醫(yī)生診療效率。智能化人體體溫測量系統(tǒng)分擔了防疫工作壓力。多人檢測、無接觸、多目標體溫測量，異常體溫篩查大幅提高了檢疫工作的效率和準確性。智能語音對話機器人幫助防疫人員在線完成疫情通報、疫情調查、健康回訪等多場景任務，降低了防疫人員勞動強度和感染風險。人工智能助力藥物研發(fā)、疫苗研發(fā)、病毒基因測序，可將原來60分鐘的新型冠狀病毒基因分析時間縮短一半。

●政策引導智能醫(yī)療產業(yè)釋放紅利

2015—2020年，近20項人工智能相關政策在我國陸續(xù)頒布，在技術創(chuàng)新、人才培養(yǎng)、產品落地、行業(yè)融合、標準監(jiān)管等方面發(fā)揮了指導性作用。2017年國務院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，2018年教育部印發(fā)《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》《關于促進“互聯(lián)網+醫(yī)療健康”發(fā)展的意見》，2020年在中共中央政治局常委會上提出加大公共衛(wèi)生服務、5G網絡、數(shù)據(jù)中心等“新基建”進度。

“新基建”的基礎投入將加快現(xiàn)有醫(yī)療系統(tǒng)的信息化、智能化升級，醫(yī)療數(shù)據(jù)交互進程進一步加快，智能醫(yī)療將迎來發(fā)展高潮。

智能醫(yī)療將成為醫(yī)療服務模式“新常態(tài)”

使用人工智能、大數(shù)據(jù)、5G技術可構建覆蓋診前、診中、診后的線上線下一體化醫(yī)療服務模式。人工智能結合醫(yī)療健康服務可提高服務質量，改善患者體驗，節(jié)省醫(yī)療保健成本，加強醫(yī)院的運營和管理。

● 診前

在診前環(huán)節(jié)，人工智能主要應用在預防、篩查和分診工作中。首先通過終端、可穿戴設備采集數(shù)據(jù)，然后使用人工智能技術對健康數(shù)據(jù)進行分析、疾病預警，幫助用戶自我評估健康狀況。人工智能疾病篩查主要包括醫(yī)學影像篩查、基因篩查。人工智能虛擬助手采用智能機器人、人臉識別、語音識別、場景識別等技術，結合自然語言處理和知識圖譜等認知層能力，可以根據(jù)患者的情況和診療需求進行分析，大幅提高預問診、分導診以及診療引導的效率。

● 診中

在診中環(huán)節(jié)，人工智能技術主要應用在臨床診斷、語音電子病歷、智慧病房以及臨床治療等四個方面。在臨床診斷中，使用人工智能輔助診斷模擬醫(yī)生的看病思維和診斷疾病過程，快速讀取醫(yī)學圖像并進行智能診斷，幫助制訂可靠的診療計劃，輔助醫(yī)生快速準確地確定病灶位置、確診疾病。語音電子病歷結合大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈等技術，通過互聯(lián)互通，共享相關醫(yī)療機構的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)上下級醫(yī)院、醫(yī)院與社區(qū)、疾控中心之間的高效協(xié)作。智慧病房使用人工智能監(jiān)測系統(tǒng)、跟蹤式預測系統(tǒng)以及床旁交互系統(tǒng)輔助護理。在臨床治療上，借助基因檢測和人工智能等技術手段實現(xiàn)個性化治療方案。

人工智能可以快速分析大量數(shù)據(jù)，挖掘并更新突變位點和疾病的潛在聯(lián)系，強化人們對基因的解讀能力，提供更快捷、更精確的疾病預測和分析結果，實現(xiàn)患病風險預測、輔助診斷、靶向治療方案制定、診后復發(fā)預測等功能。

●診后

在患者診后管理中，人工智能主要應用于康復護理和智能隨訪?？祻妥o理機器人可幫助需要康復護理和行動不便的人群。智能隨訪系統(tǒng)是醫(yī)院隨訪工作簡便化的重要輔助工具。一方面，通過持續(xù)的追蹤隨訪、監(jiān)測和效能評定推算疾病復發(fā)和再患病風險，擴大醫(yī)療服務范圍，有效緩解線下醫(yī)院門診的壓力，使醫(yī)療資源得到最充分的利用;另一方面，通過多種智能化功能幫助患者實現(xiàn)自我康復與健康管理，有助于增強用戶體驗和提高患者就醫(yī)滿意度，提升醫(yī)院的服務效率和質量。

智能醫(yī)療主要應用場景

人工智能與醫(yī)療健康領域的融合不斷加深，智能醫(yī)療將成為醫(yī)療服務模式“新常態(tài)”，且應用場景更加廣泛（如圖1所示）。

● 新藥研發(fā)

新藥研發(fā)面臨周期長、費用高、成功率低等三大問題。完整的藥物開發(fā)過程包括靶標篩選、藥物發(fā)現(xiàn)、臨床試驗等。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能在科學研究中的應用，藥物研究和開發(fā)將變得更加精確和便捷。

傳統(tǒng)的藥物靶點篩選是通過人工將已知藥物與人體內的各種潛在靶點分子進行交叉篩選，從而找到有效的作用點。這種方法不僅速度慢，而且容易忽視隱藏的關系。通過人工智能自動篩選藥物和靶標，可提高篩選速度。此外，人工智能還可以實時收集外界最新消息，及時優(yōu)化或糾正篩選過程。

藥物挖掘主要依靠高通量篩選，自動合成化合物，并逐一對化合物進行驗證。然而，隨著化合物種類的增加，成本和風險也隨之增加。利用人工智能進行虛擬藥物篩選，既可以減少實際篩選的藥物分子數(shù)量，還可以預測藥物分子可能的活性，發(fā)現(xiàn)潛在的化合物，構建具有合理性能的化合物。

藥物臨床試驗綜合應用物聯(lián)網、大數(shù)據(jù)、人工智能技術。使用人工智能對大量病歷進行分析匹配，有利于確定合適目標受試者，節(jié)省招募受試者的時間，更具針對性。使用智能可穿戴設備對患者進行實時監(jiān)測，獲取更具時效性和準確性的信息。在試驗方案的設計中，應用區(qū)塊鏈等技術可以增強患者隱私保護和測試可信度。

● 醫(yī)療影像

目前，人工智能醫(yī)療影像已成為我國人工智能醫(yī)療領域最為成熟的細分領域。在醫(yī)療影像領域，我國專業(yè)醫(yī)生缺口較大，臨床需求持續(xù)增加，人工智能醫(yī)療影像市場需求迫切。人工智能能夠從三個方面解決醫(yī)療影像需求問題。一是病灶識別和標注。使用深度學習方法分割影像、提取特征、定量和對比分析，幫助醫(yī)生識別并標注出病灶，提高醫(yī)生診治效率。二是靶區(qū)的自動勾畫和自適應放療。在腫瘤放射治療過程中對影像進行處理，幫助放射科醫(yī)生自動勾畫計算機斷層掃描（CT）片，大幅度縮短處理時間。在腫瘤放射治療中，可使用智能放療技術持續(xù)識別病灶位置變化，減少患者治療損傷。三是影像三維重建。使用配準算法來解決斷層圖像配準問題，節(jié)約配準時間，提高手術效率。

● 健康管理

目前，慢性疾病逐漸成為一種新的流行病，占據(jù)人類疾病病譜首位。慢性疾病病程長、無法治愈、治療費用昂貴，所以疾病的健康管理尤為重要。智能醫(yī)療下的新健康管理模式更加注重患者的自我管理，強調實時健康監(jiān)測，即時反饋健康數(shù)據(jù)，及時進行干預。

人工智能可改善健康管理領域中從業(yè)人員專業(yè)性不足、數(shù)據(jù)關聯(lián)性較弱的痛點問題。目前，健康管理從業(yè)人員非醫(yī)學背景較多，專業(yè)性不足，難以為用戶定制科學完善的健康管理計劃。使用人工智能技術可構建專業(yè)、實時動態(tài)更新的醫(yī)療知識圖譜，在一定程度上提高健康建議計劃的專業(yè)性。通過可穿戴設備和體檢中心等多平臺收集用戶的體征數(shù)據(jù)，對健康數(shù)據(jù)深度挖掘、精準匹配，能夠提高疾病風險預測的準確性，使健康管理更加系統(tǒng)化、精細化、個性化。

共建產學研醫(yī)創(chuàng)新聯(lián)合體

人工智能技術的快速發(fā)展為醫(yī)療行業(yè)帶來新的機遇，同時也因其發(fā)展的不確定性而帶來新的挑戰(zhàn)。醫(yī)療人工智能涉及多學科，需要醫(yī)工復合型、創(chuàng)新型人才。針對“產業(yè)”創(chuàng)新乏力、“學術”偏理論不落地、“醫(yī)療服務”缺乏創(chuàng)新技術手段的問題，需要整合優(yōu)質資源，積極吸納醫(yī)療、互聯(lián)網科技企業(yè)的產業(yè)資源，吸引高?？蒲性核目萍佳邪l(fā)智庫，積極引入醫(yī)學專家的力量，建立產學研醫(yī)創(chuàng)新平臺，開展深度交叉創(chuàng)新合作，加速科研成果落地。

以上海理工大學醫(yī)療器械與食品學院醫(yī)學信息工程研究所為例，我們先后與多所三甲醫(yī)院分別在醫(yī)學影像、智能病理系統(tǒng)、智能醫(yī)患溝通平臺等醫(yī)工交叉項目開展合作。這樣可以更深入地理解臨床痛點，綜合使用人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術，不斷打磨產品模型，實現(xiàn)軟硬一體，提供專業(yè)的解決方案。未來類似的產學研醫(yī)創(chuàng)新合作也將深入挖掘醫(yī)療需求，將人工智能下沉到基層，為用戶提供覆蓋全生命周期、全健康場景的產品和服務。

對個人用戶而言，智能醫(yī)療可促進更好的個性化管理;對醫(yī)療機構而言，智能醫(yī)療可降低成本，減輕人員壓力，改善患者就醫(yī)體驗;對研究機構而言，智能醫(yī)療可降低研究成本、研究時間，提高研究效率;在宏觀決策方面，智能醫(yī)療可改善醫(yī)療資源分布不均的現(xiàn)狀，推動醫(yī)療改革，降低社會醫(yī)療成本。

從技術角度來看，人工智能作為新一代創(chuàng)新技術，可改變醫(yī)療領域的供給端，全方位、多層次改造傳統(tǒng)醫(yī)療機構的運作方式。從市場角度來講，人工智能技術使醫(yī)療更加高效、便捷、個性化，催生巨大增量市場。因此，智能醫(yī)療將成為醫(yī)療行業(yè)應用“新常態(tài)”，相關的科技、產品、服務將成為拉動醫(yī)療健康行業(yè)的“新基建”。
責任編輯人：CC
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