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    大咖眼中靠譜的醫(yī)療AI應(yīng)用場(chǎng)景和關(guān)鍵技術(shù)

       日期:2017-06-15     瀏覽:131    
    核心提示:發(fā)布日期:2017-06-15 IBM 中國(guó)研究院認(rèn)知醫(yī)療研究總監(jiān)謝國(guó)彤有感于“

    發(fā)布日期:2017-06-15

    IBM 中國(guó)研究院認(rèn)知醫(yī)療研究總監(jiān)謝國(guó)彤有感于“搞人工智能技術(shù)的人不知道醫(yī)療里重要又可解的問(wèn)題是什么,搞醫(yī)療的人不知道技術(shù)究竟能幫到什么程度”,謝博士特別撰寫(xiě)了這部述評(píng)醫(yī)療 AI 應(yīng)用場(chǎng)景、應(yīng)用案例、關(guān)鍵技術(shù)和未來(lái)技術(shù)前景的“連續(xù)劇”。今天為大家?guī)?lái)第一集。

    我做了八年醫(yī)療 AI,深切地體會(huì)到用人工智能技術(shù)解決行業(yè)問(wèn)題最大的挑戰(zhàn)是選對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景。搞人工智能技術(shù)的人不知道醫(yī)療里重要又可解的問(wèn)題是什么,搞醫(yī)療的人不知道技術(shù)究竟能幫到什么程度,兩撥人很容易迷失在喧囂熱鬧的學(xué)界/企業(yè)/資本的各種熱點(diǎn)里。我打算寫(xiě)個(gè)“連續(xù)劇”,分享一下我看到的醫(yī)療AI的靠譜的應(yīng)用場(chǎng)景,應(yīng)用案例,關(guān)鍵技術(shù)和未來(lái)的技術(shù)前景。

    人工智能(AI,Artificial Intelligence)正成為一股“顛覆”各個(gè)行業(yè)的力量:汽車(chē)可以自動(dòng)駕駛了,刷臉可以買(mǎi)東西了,家里的音箱可以跟你聊天了,甚至機(jī)器人都參加高考了。作為人命關(guān)天的重大領(lǐng)域,醫(yī)療,當(dāng)然也成為了人工智能技術(shù)應(yīng)用的熱點(diǎn)領(lǐng)域。用 AI 技術(shù)解決行業(yè)問(wèn)題最重要的是應(yīng)用場(chǎng)景。在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景很雜,醫(yī)院、藥廠、醫(yī)療設(shè)備廠家、醫(yī)療保險(xiǎn)公司、體檢機(jī)構(gòu)、健康管理機(jī)構(gòu)和藥店或藥品流通企業(yè)等都有不同的需求,需要不同的解決方案。這篇就從醫(yī)院的視角,看看人工智能可以有哪些應(yīng)用場(chǎng)景吧。其中某些場(chǎng)景對(duì)其他醫(yī)療服務(wù)提供商,比如健康管理機(jī)構(gòu),可能也是適用的。

    AI 在醫(yī)療服務(wù)的核心應(yīng)用場(chǎng)景是解決優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源不足的問(wèn)題

    “看病難”是普羅大眾對(duì)醫(yī)院服務(wù)詬病最厲害的地方,其實(shí)核心的問(wèn)題是優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源不足,供需不匹配。大醫(yī)院如協(xié)和、301醫(yī)院的醫(yī)生資源有限,現(xiàn)在每天每個(gè)醫(yī)生門(mén)診看上百個(gè)病人是稀松平常的事兒,很多醫(yī)生(比如兒科醫(yī)院)晚上還要出診,周末也要出診。即使這樣,病人還是看不完。更別說(shuō)大醫(yī)院的醫(yī)生同時(shí)還承擔(dān)很多教學(xué)和科研任務(wù)。這些醫(yī)生的”人肉“生產(chǎn)效率已經(jīng)被最大程度的“壓榨“了,所以 AI 在大醫(yī)院的應(yīng)用場(chǎng)景就是如何借助機(jī)器(人工智能)的力量,幫助大醫(yī)院的醫(yī)生進(jìn)一步提高生產(chǎn)效率。

    為了緩解大醫(yī)院資源不足的問(wèn)題,國(guó)家一直在力推”分級(jí)診療“,希望廣大的基層醫(yī)院能分流就診人群。但現(xiàn)狀是基層醫(yī)療機(jī)構(gòu),尤其是廣大農(nóng)村或邊遠(yuǎn)地區(qū)的優(yōu)質(zhì)醫(yī)生資源很有限,老百姓對(duì)基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的醫(yī)療質(zhì)量不信任,不愿意去?;鶎俞t(yī)生們無(wú)論是上學(xué)期間的培訓(xùn)還是從業(yè)后的在職培訓(xùn)相對(duì)大醫(yī)院的醫(yī)生來(lái)說(shuō)都很不足,同時(shí)他/她們面對(duì)的是幾十種疾病的全科診療(不像大醫(yī)院的醫(yī)生們都按科室提供專(zhuān)科服務(wù)),會(huì)面對(duì)有各種常見(jiàn)?。ǜ哐獕骸⑻悄虿?、高血脂、冠心病等)的患者。所以 AI 在基層醫(yī)療的核心應(yīng)用場(chǎng)景就是如何借助機(jī)器(人工智能)力量,幫助基層醫(yī)生達(dá)到中等程度的診療服務(wù)水平,讓老百姓愿意走進(jìn)基層醫(yī)院,真正實(shí)現(xiàn)“分級(jí)診療”。

    AI 助力疾病的診斷、預(yù)測(cè)、治療和管理服務(wù)

    AI 具體能如何幫助提高醫(yī)療服務(wù)水平呢?我們不妨從醫(yī)院為患者提供的關(guān)鍵醫(yī)療服務(wù)看起。簡(jiǎn)單的說(shuō),有如下幾個(gè)關(guān)鍵服務(wù):診斷、預(yù)測(cè)、治療、基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)還有疾病管理的服務(wù)。

    診斷:判斷患者到底得了什么病,它是所有后續(xù)治療的基礎(chǔ)。為了提高診斷的精度,好的醫(yī)生要能:1)利用先進(jìn)的診斷輔助方法,比如各種醫(yī)學(xué)影像(超聲/CT/核磁),病理切片(細(xì)胞染色)和基因分析;2)綜合患者的主訴、體格檢查、生化檢測(cè)、影像、病理和基因數(shù)據(jù),利用多維的數(shù)據(jù)做出診斷?,F(xiàn)狀是先進(jìn)的診斷輔助工具只掌握在少數(shù)醫(yī)生手里,所以醫(yī)院有專(zhuān)門(mén)的放射科分析醫(yī)學(xué)影像、病理科分析病理切片,而且目前這些分析基本靠人工。一個(gè)人的心臟 CT 影像有幾百?gòu)?,胃腸道的連續(xù)內(nèi)窺鏡影像有幾萬(wàn)張,腎臟病理切片的分辨率是最高清照片的幾百倍,醫(yī)生需要花大量的時(shí)間用肉眼掃描這些影像,判斷可能的心血管堵塞、胃潰瘍或者腎小球病變的位置和病變程度等。此外,能結(jié)合多維數(shù)據(jù)做出診斷對(duì)醫(yī)生的綜合能力要求很高,即使在大醫(yī)院里具備這樣能力的醫(yī)生也是鳳毛麟角。從人工智能的角度看,在疾病診斷的核心應(yīng)用場(chǎng)景是利用各種分類(lèi)算法(尤其是影像分析技術(shù)),融合多模態(tài)醫(yī)療數(shù)據(jù),1)過(guò)濾無(wú)用的信息,2)自動(dòng)分析病變的位置、程度(分級(jí))和分型等關(guān)鍵信息,3)最終輔助醫(yī)生完成鑒別診斷。

    預(yù)測(cè):預(yù)測(cè)疾病的發(fā)展(Disease Progression),治未病。比如診斷為房顫的患者,同時(shí)患有高血壓和糖尿病,那么該患者在未來(lái)的幾年內(nèi)中風(fēng)的可能性就較高,所以醫(yī)生就要提前采取抗栓治療,讓患者口服華法林等抗凝藥,降低他/她將來(lái)中風(fēng)的風(fēng)險(xiǎn)。類(lèi)似的,癌癥的患者術(shù)后有高復(fù)發(fā)或轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)的,可能要通過(guò)相應(yīng)的化療和放療來(lái)預(yù)防。好的醫(yī)生不僅是處理患者目前的問(wèn)題,更重要的是能預(yù)測(cè)患者疾病的演進(jìn),采用預(yù)防手段,防患于未然。預(yù)測(cè)疾病發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)最困難的是找到最關(guān)鍵的風(fēng)險(xiǎn)因素,以及各種風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)最終疾病發(fā)展的權(quán)重。目前這個(gè)過(guò)程主要靠醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)積累產(chǎn)生科研假設(shè),然后花很長(zhǎng)時(shí)間去積累跟潛在風(fēng)險(xiǎn)因素相關(guān)的數(shù)據(jù),再用統(tǒng)計(jì)的方法加以驗(yàn)證。從人工智能的角度看,在疾病預(yù)測(cè)的核心應(yīng)用場(chǎng)景是利用各種分類(lèi)算法,1)從真實(shí)世界數(shù)據(jù)(病歷/醫(yī)保)、生活方式數(shù)據(jù)和社交媒體等多維數(shù)據(jù)中自動(dòng)發(fā)掘風(fēng)險(xiǎn)因素及其權(quán)重;2)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型,自動(dòng)對(duì)個(gè)體患者的疾病發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè),輔助醫(yī)生“治未病”。從控制醫(yī)療保險(xiǎn)費(fèi)用的角度,預(yù)測(cè)患者未來(lái)的醫(yī)療資源使用(Resource Utilization)情況也是很熱門(mén)的題目,比如預(yù)測(cè)醫(yī)療費(fèi)用,住院天數(shù)、急診出診次數(shù)或?qū)?崎T(mén)診次數(shù)等。這些預(yù)測(cè)當(dāng)然跟疾病的發(fā)展相關(guān),但更多是從管理者的角度(醫(yī)療保險(xiǎn)公司或政府)來(lái)分析。

    治療:千百年來(lái),醫(yī)生通過(guò)用藥或者手術(shù)作用于患者,治愈疾病。但同樣是房顫患者,接受華法林抗凝治療一年,有人不中風(fēng)了,有人還是中風(fēng),有人甚至提早誘發(fā)了腦溢血。為什么?因?yàn)閭€(gè)體有差異。所以治療最困難的地方是根據(jù)患者的個(gè)體差異提供個(gè)性化的治療,這是精準(zhǔn)醫(yī)療的核心。如果從數(shù)據(jù)的角度看一個(gè)患者,無(wú)非是一堆數(shù)據(jù)的集合。這個(gè)集合里有該患者的基本人口學(xué)數(shù)據(jù)(性別,年齡等),生化檢驗(yàn)數(shù)據(jù)(糖化血紅蛋白、高密度脂蛋白等),影像學(xué)數(shù)據(jù)(冠狀動(dòng)脈掃描或乳腺超聲),病理學(xué)數(shù)據(jù)(腎臟病理或甲狀腺病理等),基因突變數(shù)據(jù)(EGRF變異等)和生活方式數(shù)據(jù)(飲食/運(yùn)動(dòng)/睡眠)等。從理論上說(shuō),世界上任意兩個(gè)患者的數(shù)據(jù)都是不相等的,這就是個(gè)體差異,精準(zhǔn)醫(yī)療的終極夢(mèng)想就是為每個(gè)患者制定不一樣的治療方案。這個(gè)終極目標(biāo)實(shí)現(xiàn)之前,重要的小目標(biāo)是能否把患者,比如中國(guó)的一億糖尿病患者,分成盡可能多的子群,為每個(gè)子群制定不一樣的治療方法,達(dá)到最佳的治療效果。從人工智能的角度看,在疾病治療的核心應(yīng)用場(chǎng)景是利用各種聚類(lèi)方法,根據(jù)不同治療方案的效果,1)自動(dòng)從患者的多維數(shù)據(jù)中尋找能夠區(qū)分患者所屬子群的關(guān)鍵變量及其權(quán)重;2)自動(dòng)劃分患者子群;3)自動(dòng)給出個(gè)性化的治療方案推薦,輔助疾病治療。除了考慮治療的臨床效果,不同治療方案的“性?xún)r(jià)比”也是分析的熱點(diǎn),會(huì)把各種治療方案的費(fèi)用也考慮在內(nèi)。

    管理:疾病管理是指患者離開(kāi)醫(yī)院后對(duì)患者的持續(xù)隨訪(fǎng)服務(wù),并根據(jù)患者病情的變化主動(dòng)提供醫(yī)療建議,或者被動(dòng)回答患者的問(wèn)題等。比如醫(yī)生通過(guò)隨訪(fǎng)了解到某個(gè)高血壓患者的血壓在最近一個(gè)月內(nèi)持續(xù)升高,而且他不按時(shí)服降壓藥,既然酗酒嗜煙,且熬夜嚴(yán)重,那么醫(yī)生可能會(huì)建議患者采取措施,避免可能的腦梗/心梗風(fēng)險(xiǎn)?;蛘吣硞€(gè)糖尿病患者突然覺(jué)得最近視力下降很厲害,她可能會(huì)主動(dòng)咨詢(xún)醫(yī)生,如果醫(yī)生響應(yīng)及時(shí),可能她就可以避免并發(fā)視網(wǎng)膜病變甚至失明的風(fēng)險(xiǎn)。但現(xiàn)狀是大醫(yī)院的醫(yī)生沒(méi)有時(shí)間對(duì)院外的患者進(jìn)行疾病管理,社區(qū)的全科醫(yī)生有疾病管理的責(zé)任,但受限于資源,也很難對(duì)我國(guó)的患者,尤其是近3億慢性病的患者,提供及時(shí)的隨訪(fǎng)和管理服務(wù)。從人工智能的角度看,在疾病管理的核心應(yīng)用場(chǎng)景是利用各種自然語(yǔ)言理解和對(duì)話(huà)技術(shù),1)自動(dòng)對(duì)患者進(jìn)行隨訪(fǎng),采集關(guān)鍵的病情變化數(shù)據(jù);2)根據(jù)患者的病情自動(dòng)給出預(yù)警或建議;3)主動(dòng)回答患者的問(wèn)題,尤其是跟患者教育相關(guān)的問(wèn)題(病因/飲食禁忌/藥物禁忌等)。

    后續(xù)我計(jì)劃針對(duì)疾病的診斷、預(yù)測(cè)、治療和管理這幾個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景,介紹一些具體的應(yīng)用案例。

    作者簡(jiǎn)介:謝國(guó)彤,IBM 中國(guó)研究院認(rèn)知醫(yī)療研究總監(jiān)、IBM 全球研究院醫(yī)療信息戰(zhàn)略聯(lián)合領(lǐng)導(dǎo)人。作為 IBM 中國(guó)研究院負(fù)責(zé)智能醫(yī)療方向的研究負(fù)責(zé)人,謝國(guó)彤博士在過(guò)去十年都在做醫(yī)療方向的研究,參與 IBM Watson 的醫(yī)療研究,包括醫(yī)療與人工智能結(jié)合之后,認(rèn)知、感知和醫(yī)療的結(jié)合,在中國(guó)也帶領(lǐng)了一個(gè)很大的研發(fā)團(tuán)隊(duì)。

    來(lái)源:新智元(微信號(hào) AI_era)

     
     
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