【中国数字医学专栏】医疗AI的起源和未来

编者按

2019CHINC大会发布的《中国医疗人工智能发展报告》（2019）蓝皮书（以下简称：蓝皮书）是我国第一份系统的医疗AI研究报告。为了让广大同行进一步了解蓝皮书，《中国数字医学》杂志社授权HIT专家网摘编选登蓝皮书部分精彩内容。敬请广大读者关注。

供稿：《中国数字医学》杂志社

1956年，达特茅斯学院举行的一次会议正式确立了人工智能研究领域。

在半个世纪里，人工智能研究和发展的高潮和低谷交替出现，从1993年至今，AI发展进入新阶段。纵观AI的历史，集医学、脑科学、认知学、心理学和生理学等为一体的综合科学对AI的产生和发展起着重要的作用。AI从产生的第一天起，就与医学结下了不解之缘。

在AI发展的进程中，20世纪60年代后期出现的以模拟人类医学专家思维过程为特点的专家系统。70年代初，斯坦福大学的传染病学家研制的用于诊断和治疗感染性疾病的MYCIN系统 是世界上第一个将AI应用于医学领域的专家系统。在MYCIN系统的影响下，20世纪70年代后期到80年代中期，出现了一系列新的医学专家系统。最著名的医学专家系统有三个：

一是由罗格斯大学研制的用于治疗青光眼的CASNET系统；

二是由匹兹堡大学 研制的用于诊治内科疾病的INTERNIST系统，该系统包含3000多种疾病症状，能诊治500多种内科疾病，美国国家卫生学院曾对该系统进行严格临床试验，证明它能够应对美国临床病理学会提出的大多数病例；

三是由斯坦福大学根据MYCIN系统开发的诊治肺功能失调的PuFF系统，美国医学界曾对该系统进行150个病例的测试，结果90％符合呼吸科专家的意见。

我国类似研究起步较晚，我国专家吸取了MYCIN系统的优点，相继研制了不少医学专家系统，尤其是肝病诊治系统等一批中医专家系统，具有很高的学术水平和实用价值。我国的中医专家系统在国际上一直处于领先地位。

在神经生理和神经解剖学研究成果的基础上，Hopfield网络模型问世，AI研究者开始研究以人脑连接机制为特点的人工神经网络（ANN）。ANN的研究始于20世纪40年代的神经元模型。据统计，目前世界上著名的ANN模型已有50多种，其中有相当数量应用于生命科学中。面对大脑的强大功能和复杂结构，怎样使AI研究取得实质性的突破，这是当今医学向AI提出的挑战。

人工智能应用于医疗领域已经成为现代科技热点。基于大量数据的人工智能算法为医疗服务提供了快捷、优化的途径，人工智能在医疗领域的应用带来的不仅有技术革新，还有医疗服务模式的转变。美国的顶尖医院如梅奥、克里夫兰等都开始与人工智能公司合作，希望成为医疗人工智能应用领域的中心，对疾病进行监测、诊断、治疗和管理。

人工智能可以在医疗行业多个环节发挥作用，如医学影像、健康管理、疾病风险预测、虚拟助理、药物设计、临床诊疗、精神疾病、病理学和营养学等。目前医疗活动中比较成功的AI应用包括影像AI、药物研发AI、医疗机器人和IBM Waston等。

AI在医学影像中取得了较好的应用成效，如基于钼靶影像的乳腺病变检测、基于皮肤照片的皮肤癌分类诊断、基于数字病理切片的乳腺癌淋巴结转移检测、基于眼底照片的糖尿病视网膜病变检测、基于胸部Ｘ线片的肺部炎性疾病。借助深度学习，药物研发AI在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等领域取得新突破，缩短了药物研发时间、提高了研发效率且控制了研发成本。医疗机器人中的达·芬奇机器人早已在各大医院推广应用，其他类型的机器人也随着AI的发展逐步进入医疗市场。在智能诊疗领域， IBM Waston展示了AI诊断和治疗人类疾病的可行性。

健康医疗大数据是在人们对自身进行日常健康管理的过程中产生和形成的。 智能可穿戴设备和家庭智能健康检测监测设备的研发和应用，实现了动态监测个人健康数据，利用这些数据进行人工智能计算，可以对个人健康进行精准把握， 规范、准确地预测疾病风险，管理个人健康。

人工智能可以在血糖管理、血压管理、用药提醒、健康要素监测等方面给予精准的指导，为患者提供高质量、智能化、日常化的医疗护理和健康指导，为人群提供全方位、全周期的健康服务。这种方式对于提高患者的依从性、提高慢病管理效率、节约医疗成本具有重要的社会意义。2008年，谷歌推出流感预测服务，通过检测用户在谷歌上的搜索内容有效地追踪流感爆发的迹象。人工智能定时收集样本并据以找出疾病的高风险人群。利用大数据分析和深度学习技术，人工智能已经能够预测阿尔兹海默病、心血管疾病、癌症、精神疾病等。这些预测能够用于有效防控公共疫情和提高个人健康水平。

目前， 我国科学研究者也积极参与到医疗AI产品的研发中，包括病理辅助诊断、眼部疾病、皮肤疾病、医学影像、中医药、心电监测、手术机器人、肿瘤治疗等领域。AI在医疗领域中的应用主要有三个角度。

①AI比医生做得更好，可以用来提高诊断的准确度和治疗的效果。有些信息在诊断图像和其他数据中隐藏得比较深，或者隐藏在高维空间中，医生的肉眼无法辨别，而AI可以精确找到。

②AI不比医生做得更好，但是比医生做得更快，可以用来提高效率。

③AI不比资深医生做得更好，但可以通过学习资深医生、大医院的经验，来帮助年资低的医生和基层医疗机构的医生提出更准确的诊断和治疗方案。

未来，人工智能将成为建立新型医疗服务体系的重要支撑，结合信息化的发展全面构建优质高效的新型医疗服务体系。

（下期专栏预告：我国医疗人工智能发展现状分析）

相关链接：

《中国医疗人工智能发展报告》（2019）蓝皮书是由国家卫生健康委医院管理研究所、《中国数字医学》杂志社联合清华大学珠三角研究院、北京大学智慧城市研究中心、中山大学中山医学院以及国内知名三甲医院共同完成，由社会科学文献出版社出版，是我国医疗人工智能领域的第一份正式出版的系统研究报告。

国家卫生健康委医院管理研究所副所长、蓝皮书主编张旭东介绍，蓝皮书有三大特点：一是具有鲜明的中国特色，与我国医疗AI领域紧密结合，是AI在医疗领域研究成果的汇总，得到了清华大学珠三角研究院、北京大学、中国社科院、中山大学中山医学院、北京协和医院等单位的大力支持；二是经过了大量的调研，不是简单地罗列情况汇编，而是专家们经过调查的研究和心血；第三，蓝皮书是发展的，以后每年都会出版。

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