發布日期：2018-05-07

　　在人類歷史發展的長河中，每次技術的革新都會帶來醫療水平的飛躍，從人類理解細菌致病的原理，發明抗生素到現代信息技術的發展，先后出現了多種現代醫療設備如X光機、CT、核磁共振等各種用于輔助診斷和治療的設備。

　　可以預見隨著大數據時代的到來而出現的人工智能必然會導致人類醫療歷史的又一次飛躍。從目前來看，以大數據為基礎的智慧醫療可以給醫療帶來的革新主要包括三個方面：降低醫療成本、輔助診斷以及幫助解決醫療資源分配不均與短缺的問題。

　　降低醫療成本

　　人類在醫療上遇到的最大障礙恐怕就是居高不下的醫療成本了，根據世界銀行數據，美國與醫療相關的開銷可以占到GDP的17%-18%，并且呈逐年上升趨勢，預計到2020年將會達到GDP的20%左右。在中國看不起病、因病致貧的例子也并非罕見。

　　導致醫療成本過高的原因主要有兩個：高昂的藥費與診療費。藥品開發成本過高與醫生的培養成本過高似乎給了藥品價格與治療費用居高不下很好的解釋。

　　藥品成本過高的原因可以歸結為新藥研發周期太長、費用太高，并且伴隨著研發失敗的高風險，導致有很好療效藥物的售價昂貴，并非人人都可以負擔。新藥的研發需要大量的醫藥專家通過閱讀大量的論文與數據，積累經驗找出藥物與疾病之間的關系。

　　據統計，科學成果的數量每九年便會翻一番，要理解不同類型的數據，閱讀大量的論文找到數據之間的相關關系已超出了人的能力范圍。但正是由于積累了足夠的數據給人工智能在制藥領域的應用提供了沃土。

　　人工智能系統通過閱讀專利數據庫、醫療數據庫、醫學論文，學習從分子結構、基因組序列和圖像的一切信息，建立關聯，形成假設，尋找可用于制造新藥的分子或配方。

　　人工智能算法可在幾周內闡明數據之間的強相關性，提供新的思路，可以很大程度提高新藥的研發進度，降低藥品的研發成本與風險。而人類要想得到同樣的成果，除了需要大量專業人員花費大量時間外可能還需要醫藥專家們的靈光一現。

　　冗長的新藥研發周期

　　醫生的培養同樣面臨高成本與高風險的問題，以美國醫生為例要成為一名醫生首先要完成四年大學本科的學習，本科畢業后經過激烈的競爭才能進入醫學院，較好的醫學院錄取率低于哈佛大學，在醫學院里仍然要進行四到五年的學習才能夠獲得醫學博士學位。

　　結束了醫學院的學習后需要經過兩年左右的醫院實習和兩到三年的專科醫生實習才能獲得專科的行醫執照。整個過程平均需要花費13年時間，期間還有很高的被淘汰的風險。一個獲得行醫資格的醫生從本科算起需要的花費在50-70萬美元之間，這些醫生投入了大量的時間和金錢，從投資回報率的角度看，必須要有高的收入才合理，這也就導致了診療費用的昂貴。

　　然而，以放射科醫生為例，曾經被認為需要太多專業技能與經驗，但是如今基于智能模式開發的識別軟件通過對醫學影像的識別和分析，比經過多年培養有經驗的放射科醫生的診斷正確率與診斷效率更高。這無疑要改變醫療行業的現狀，能夠被廣泛復制的智能算法代替需要花大量時間和金錢培養出來的醫學專家必然會大幅度的降低醫療費用，當然這對醫生這個行業也是一個巨大的沖擊。

　　輔助疾病診斷

　　在很多患者心目中，看病要找有經驗的年長的大夫。老大夫的經驗積累來源于一個病例一個病例的學習與研究。然而學習能力再強的大夫也不如計算機學得快。一個放射科的大夫每天能夠閱讀的X光片數量有限，窮其一生也很難研究10萬個病例，而計算機則很容易在短時間內學習能夠獲得的所用病例。應用輔助診療軟件，放射科醫生可以根據計算機輸出的結果結合經驗對病人的病情進行判斷，不僅提高了診斷效率，由于計算機學習了大量案例更是提高了診斷的正確率。

　　致力于機器學習的IBM公司聯合了20多個頂尖的癌癥研究機構，用這些機構提供的數據教會其著名的人工智能系統Watson理解基因和腫瘤學。Watson僅用了一周的時間就讀完了2500篇醫學論文。

　　據統計每天新發表的醫學論文有8000多篇，沒有哪個人可以有如此巨大的閱讀量，因此醫生的診斷通常都是滯后于最新研究成果的，而且通常是滯后一到兩年。然而Watson卻是能夠及時的分析大量的數據并據此作出診斷的。基于Watson的輔助診療頗有成效，在其研究的病例樣本中，Watson為其中30%的病人找到了治療方法，但是一群醫學專家卻沒有找到。

　　IBM Watson計算機

　　人工智能不僅幫助病人找到治療方法，在惡性疾病的早期診斷上也具有人類所沒有的優勢。2012年美國的一位高中生，通過對760萬個樣本的機器學習，設計了一種確定乳腺癌細胞位置的算法，其位置預測的準確率高達96%，已經超過目前專科醫生的水平。

　　據統計美國每年新增的肺癌患者高達22.5萬人，每年消耗在肺癌診療上的經費有120億美元之多。如果利用大數據結合機器學習能提高早期肺癌的診斷率，這對人類整體健康而言具有難以估量的現實意義。

　　相比醫生，計算機在診斷方面具有更大的優勢，首先，計算機診斷的失誤概率非常的低，能夠發現醫生很容易忽視的問題，其次，計算機診斷的準確率很高，并且隨著醫療數據的不斷累積，診斷的準確率會不斷提高；最后，計算機不像醫生那樣有情緒問題的困擾，診療的穩定性更好。

　　解決醫療資源短缺

　　當今，世界醫療水平分布極為不均，很多國家醫生數量不足，社區醫院與頂級醫院醫生的診療水平相差甚遠。在人工智能的幫助下，同樣數量的醫生可以服務幾倍甚至更多的患者，醫療資源匱乏的地區可以通過引入智慧醫療系統為患者提供頂級醫院頂級醫療專家的服務。

　　仍然以Watson智能系統為例，它可以分析各種醫學數據和各種影響，幫助疾病診斷和醫療信息的理解。目前如果沒有醫生的干預，僅僅靠計算機通過分析病人病例，閱讀各種檢驗結果，傾聽病人陳述而得出的診斷已經能達到中等水平醫生的水平，這在醫療資源并不匱乏的大城市似乎作用不大，但在醫療資源匱乏的地區就顯得尤為重要了。考慮到隨著醫療數據的不斷積累，計算機學習能力的不斷增強，可以預見在不久的將來計算機在某些疾病的診療上會超過頂級醫療專家。

　　未來的醫生也許只需讀取診療方案

　　在人工智能的幫助下，頂尖的醫生和科學家可以騰出時間研究更具挑戰型的項目。在醫療資源匱乏的地區，醫療水平一般的醫生可以提高診斷的準確率，提高醫療服務質量。智慧醫療無疑是解決醫療資源分配不平衡的最好方法。

　　結語

　　2015年互聯網+成為了一個新的概念，造就了很多新行業的出現。如今隨著互聯網到移動互聯網再到物聯網的演進，使得數據的積累量達到了前所未有的規模，為以大數據為基礎的人工智能+行業的涌現提供了條件。計算機、大數據和算法相結合的智慧醫療是人工智能對人類社會最有意義的貢獻，隨著智慧醫療的不斷發展，人工智能將會徹底改變人類健康管理的歷史。

來源：機電商報