《我不是藥神》的上映所引起用藥貴、用藥難問題的廣泛討論還沒停歇，這一端爆發(fā)的疫苗事件又引起了民憤。

去年10月，食品藥監(jiān)總局在抽樣檢驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)長春長生生物科技有限公司生產(chǎn)的一批次百白破疫苗不合格。最近，隨著對該公司的處理公告一出來就備受社會關(guān)注，而隨著文章《疫苗之王》在朋友圈的瘋轉(zhuǎn)，更是使這個事件引發(fā)新一輪的民憤。

百白破疫苗是不少新生兒的必打疫苗之一。雖然有關(guān)部門稱這次不合格的疫苗可能對免疫保護(hù)效果有所影響，但是對人體健康安全并沒有影響。但因?yàn)槭玛P(guān)健康，特別是涉及到兒童的健康問題，家長們對著手中的疫苗本表示無比的擔(dān)心甚至使憤怒。

醫(yī)療業(yè)的問題層出不窮，人們對于有關(guān)疾病的治療與防治關(guān)注度越來越高，如何使行業(yè)更好地發(fā)展，如何真正地解決人們的健康問題?

7月23日，美國國立衛(wèi)生研究院NIH開展了一次以利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)推進(jìn)生物醫(yī)學(xué)研究為題的研討會，對包括醫(yī)學(xué)成像分析，診斷，基因組學(xué)，疫苗設(shè)計(jì)，大規(guī)模數(shù)據(jù)綜合分析，醫(yī)療分析，精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)和公共衛(wèi)生等領(lǐng)域中人工智能應(yīng)用的問題進(jìn)行討論。

關(guān)于AI+醫(yī)療的話題再次引起業(yè)界討論。人工智能在其他行業(yè)不斷地宣布有新的發(fā)展，而在醫(yī)療行業(yè)又是否能融合，推動醫(yī)療事業(yè)的轉(zhuǎn)型發(fā)展?

人工智能與疾病的發(fā)現(xiàn)

醫(yī)療行業(yè)長期存在優(yōu)質(zhì)醫(yī)生資源分配不均的問題，放射科、病理科等科室醫(yī)生培養(yǎng)周期長，醫(yī)生資源供需缺口大。

有時候醫(yī)生對患者的醫(yī)療影像處理不及時或者誤診、漏診都有可能影響到治療的過程。

醫(yī)療數(shù)據(jù)中有超過 90%的數(shù)據(jù)來自于醫(yī)學(xué)影像，但是對醫(yī)學(xué)影像的診斷依賴于人工主觀分析。人工分析只能憑借經(jīng)驗(yàn)去判斷，容易發(fā)生誤判。據(jù)中國醫(yī)學(xué)會數(shù)據(jù)資料顯示，中國臨床醫(yī)療每年的誤診人數(shù)約為 5700 萬人，總誤診率為 27.8%，器官異位誤診率為 60%。

面對嚴(yán)重的稀缺資源缺口問題，人工智能技術(shù)或?qū)斫鉀Q這個難題的答案。人工智能輔助診斷技術(shù)應(yīng)用在某些特定病種領(lǐng)域，甚至可以代替醫(yī)生完成疾病篩查任務(wù)。利用圖像識別技術(shù)， 通過大量學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)影像，人工智能輔助診斷產(chǎn)品可以輔助醫(yī)生進(jìn)行病灶區(qū)域定位，有效緩解漏診誤診問題。

6月30日AI在腦腫瘤和腦血管影像判讀比賽中15分鐘內(nèi)以高出20%的準(zhǔn)確率擊敗15位高級醫(yī)生組成的專業(yè)團(tuán)隊(duì)。天壇醫(yī)院院長王永軍表示，通過這次比賽，醫(yī)生可以體驗(yàn)到人工智能的力量。對于一些對人工智能持懷疑態(tài)度的醫(yī)生來說尤其如此。我希望他們能夠進(jìn)一步了解人工智能并消除他們對此的恐懼。

目前不少公司已經(jīng)開始對這項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行研究探索，不少醫(yī)院也已經(jīng)開始應(yīng)用AI技術(shù)進(jìn)行影響識別，深圳市南山人民醫(yī)院就在騰訊的AI醫(yī)學(xué)影像技術(shù)——騰訊覓影的輔助下對早期食管癌進(jìn)行篩查，篩查準(zhǔn)確率達(dá)到90%。

AI識別醫(yī)學(xué)影像作為計(jì)算機(jī)視覺一個重要應(yīng)用，正不斷向著深化、多元化的趨勢發(fā)展，傳統(tǒng)的2D影像也正向3D立體(甚至4D)影像前進(jìn)，其間AI在圖像分析過程發(fā)揮的作用日益顯著，AI輔助閱片成為一種新常態(tài)，緩步向下普及。

對于AI醫(yī)療影像未來的發(fā)展，北卡羅來納大學(xué)教授沈定剛表示，我們要做的是全鏈條、全棧式的人工智能，從成像、篩查、診斷、預(yù)后，以及后面的治療和隨訪，整個過程均可借助AI輔助醫(yī)生，這樣可以優(yōu)化整個流程，達(dá)到最佳診斷效果。

人工智能與藥物

藥物是疾病治療的關(guān)鍵，對癥下藥才能使病者康復(fù)。但特效藥價格高一直都是行業(yè)難題。而且就像是一把雙刃劍，有些特效藥雖然療效好但伴隨的是各種副作用。

不少企業(yè)有嘗試研發(fā)新藥，但這個研發(fā)的過程是漫長的，也是昂貴的。NIH表示，從新藥的發(fā)現(xiàn)到有關(guān)部門的批準(zhǔn)可能就要花費(fèi)十多年的時間，而且失敗率超過95%。即使是研發(fā)成功了，花費(fèi)也超過了10億美元。

藥物研發(fā)需要經(jīng)歷靶點(diǎn)篩選、藥物挖掘、臨床試驗(yàn)、藥物優(yōu)化等階段。發(fā)現(xiàn)和試驗(yàn)所需要的數(shù)據(jù)量十分龐大，就拿發(fā)現(xiàn)新藥來說，就需要在10,000種以上化合物中選出有效的幾種成分，再對成分進(jìn)行對比篩選。

而人工智能的作用就在于能夠快速地在大量的數(shù)據(jù)中匹配出最適合的最佳成分，在最短的時間內(nèi)做到最佳的效果。而研發(fā)時間少了，成本降低了，藥物的價格自然也下降了。

另外，根據(jù)疾病預(yù)防控制中心的一項(xiàng)估計(jì)，僅6月就有23%的美國人服用了兩種或更多處方藥。此外，65歲以上的人中有39%的人需要五種或以上，這一數(shù)字在過去幾十年中增加了三倍。而在很多情況下，醫(yī)生不知道將另一種藥物添加到患者的個人藥房會產(chǎn)生什么副作用。

最近，美國研發(fā)出一個新的人工智能系統(tǒng)Decagon，可以幫助醫(yī)生更好地決定開哪種藥物，并幫助研究人員找到更好的藥物組合來治療復(fù)雜的疾病。

目前許多制藥企業(yè)紛紛開始研究AI技術(shù)，主要應(yīng)用在新藥發(fā)現(xiàn)和臨床試驗(yàn)階段。

今年6月，英國就宣布了一個新項(xiàng)目，利用人工智能開發(fā)一個全自動藥物發(fā)現(xiàn)設(shè)施，以加速新藥的生產(chǎn)并“改造”制藥行業(yè)。

利茲大學(xué)的首席科學(xué)家亞當(dāng)·尼爾森教授強(qiáng)調(diào)說，“它將擁有獨(dú)特的設(shè)計(jì)，并利用機(jī)器人技術(shù)和人工智能來自動化發(fā)現(xiàn)過程。它將允許一次研究數(shù)百或數(shù)千個候選分子。我們的目標(biāo)是將生產(chǎn)力提高5到10倍。“他希望以找到更高質(zhì)量的藥物發(fā)現(xiàn)起點(diǎn)，以最大限度地提高發(fā)現(xiàn)渠道后期成功的機(jī)會。

對癥下藥除了要用對藥還要看對什么病因用藥。

Xbird是一家專門針對可預(yù)防疾病的AI醫(yī)療公司，通過使用智能手機(jī)或可穿戴設(shè)備中的傳感器來跟蹤患者的生活環(huán)境和行為習(xí)慣，通過一系列的數(shù)據(jù)分析向醫(yī)生提供與病情有關(guān)的原因，讓醫(yī)生更加明確致病原因，做到真正的對癥下藥。

人工智能與醫(yī)療護(hù)理

不少的醫(yī)院都要求護(hù)士每隔一小時對患者進(jìn)行檢查，但由于醫(yī)院的護(hù)士數(shù)量有限，有時候一個護(hù)士要同時照看多個病房，分身乏術(shù)。數(shù)據(jù)顯示，美國每年因醫(yī)療失誤而死亡的人數(shù)就高達(dá)250000以上。

為了更好地了解患者地情況，Inspiren公司研發(fā)了一款能夠監(jiān)控病房情況并通關(guān)過分析讓護(hù)士即使不在病房也能了解患者狀態(tài)的產(chǎn)品iN。通過這款產(chǎn)品，護(hù)士能夠更好地完成工作的同時保證患者的健康安全。

通過人工智能，醫(yī)生還能通過反饋的信息了解患者全天候的身體情況，了解他們的康復(fù)情況以開展進(jìn)一步的治療。

AI醫(yī)療美好的理想&骨感的現(xiàn)實(shí)

隨著醫(yī)療需求的不斷深入，人工智能成為了未來醫(yī)療行業(yè)的主要方向。美年大健康產(chǎn)業(yè)集團(tuán)董事長俞熔認(rèn)為，對于許多患者而言，專家資源稀缺才是最核心、最本質(zhì)的問題。他認(rèn)為，在這個方面，AI技術(shù)也是大有可為的：“AI的價值就在于，我們有這個技術(shù)路徑，可以把專家的智慧標(biāo)準(zhǔn)化、智能化、技術(shù)化，這其實(shí)就是變相提高了專家效率。”

如今不斷地有醫(yī)療企業(yè)加入了人工智能研究的行列，人工智能也在實(shí)際應(yīng)用中減輕了醫(yī)生的工作負(fù)擔(dān)。但有一個現(xiàn)象我們把你忽視的是，盡管AI醫(yī)療產(chǎn)品可以進(jìn)行嘗試的空間很大，種類多樣，但真正落地的很少，能夠符合臨床使用場景的產(chǎn)品仍缺席。

業(yè)內(nèi)人士普遍認(rèn)為，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的問題很復(fù)雜，維度多、門檻高，AI技術(shù)在此領(lǐng)域進(jìn)行突破，難度比較大。以目前AI技術(shù)與醫(yī)療結(jié)合較為成功的影像科為例，曹原表示，肺部、眼部應(yīng)用相對簡單，技術(shù)門檻比較低，所以許多企業(yè)都爭相開發(fā)相關(guān)產(chǎn)品，而針對脊柱、腹部等復(fù)雜部位診斷的試水則相對較少。

另外，要想把AI醫(yī)療落到實(shí)地，還要解決的是信任問題。要想解決信任問題就必須要拿出大量的證據(jù)證明這是可行的。對于醫(yī)療產(chǎn)品，無論是患者還是醫(yī)生都是保持著一種謹(jǐn)慎而又保守的態(tài)度。

《醫(yī)療人工智能醫(yī)生認(rèn)知情況調(diào)研報(bào)告》顯示，外科和影像科醫(yī)生對AI的知曉率高于平均水平，但對AI的整體滿意度低于平均水平。不滿意主要集中在AI未能減少醫(yī)生的工作量，其次是對原理以及準(zhǔn)確率不高的質(zhì)疑。

如今AI不管在哪個領(lǐng)域的發(fā)展都十分地迅速，雖然AI醫(yī)療還處于發(fā)展階段，但未來隨著醫(yī)療行業(yè)的不斷發(fā)展，對于AI技術(shù)的需求也將不斷擴(kuò)大。再加上經(jīng)過一段時間的市場檢驗(yàn)，人們對AI醫(yī)療的接受度也將慢慢提升，患者也將開始傾向于AI方向。