2014年，斯坦福大學(xué)啟動(dòng)了“AI100”項目，即“人工智能百年研究”。該項目集結了各領(lǐng)域頂尖的研究人員，旨在研究并預測人工智能將如何發(fā)展，及其對人類(lèi)和社會(huì )的影響。

“人工智能＋醫療保健”一直被視為極具發(fā)展潛力的新興領(lǐng)域。未來(lái)幾年，基于人工智能的應用程序有望改善數百萬(wàn)人的健康狀況和生活質(zhì)量，并改進(jìn)醫務(wù)工作者和患者之間的交流方式。

動(dòng)脈網(wǎng)編譯了AI100報告中與醫療有關(guān)的部分，本文的主要內容包括：

臨床環(huán)境：AI助手幫助自動(dòng)化問(wèn)診流程；

醫療分析：管理臨床記錄和患者數據、自動(dòng)圖像解譯；

醫療機器人：人機工程學(xué)＋智能自動(dòng)化；

數字醫療：利用生物識別技術(shù)，提供個(gè)性化建議；

老年護理：多項創(chuàng )新技術(shù)為居家生活提供便利。

“AI＋醫療”的主要應用領(lǐng)域包括：臨床決策支持、患者監控和指導、輔助手術(shù)、患者護理的自動(dòng)化設備以及醫療保健系統的管理等。例如，利用社交媒體來(lái)推測可能存在的健康風(fēng)險，利用機器學(xué)習來(lái)預測疾病以及通過(guò)機器人來(lái)輔助手術(shù)。

然而，如何獲取醫生、護士和患者的信任，如何消除政策、法規以及商業(yè)上的阻礙，這些都是需要解決的問(wèn)題。與在其他領(lǐng)域一樣，數據都是關(guān)鍵的推動(dòng)者。

從個(gè)人監控設備加上移動(dòng)應用程序、臨床環(huán)境中的電子健康記錄（EHR）到醫療機器人，研究人員不斷創(chuàng )新，在收集有用醫療數據方面，取得了巨大進(jìn)步。

但事實(shí)證明，相關(guān)人員很難利用這些數據為單個(gè)患者和患者群體提供更精準的診斷和治療。過(guò)時(shí)的規章制度和激勵機制都阻礙了產(chǎn)品的研發(fā)和上市。

在龐大且復雜的醫療系統中，人機交互方式不完善以及技術(shù)應用存在困難和風(fēng)險，都為人工智能應用于醫療領(lǐng)域帶來(lái)了挑戰。通過(guò)減少或消除這些阻礙，加上不斷的創(chuàng )新，數百萬(wàn)人的健康狀況就能得到改善。

臨床環(huán)境：AI助手幫助自動(dòng)化問(wèn)診流程

幾十年來(lái)，人工智能驅動(dòng)的臨床醫生助理這一概念不斷被提起。盡管有些“AI＋醫療”的試點(diǎn)項目取得了成功，但目前的醫療系統在結構上仍然不能適應這一技術(shù)。

平價(jià)醫療法案中的激勵措施加速了電子健康記錄（EHR）在臨床實(shí)踐中的應用，但實(shí)施效果不佳，也讓臨床醫生對其有效性產(chǎn)生了質(zhì)疑。其中存在的問(wèn)題包括，一小部分公司控制著(zhù)EHR市場(chǎng)，以及公眾普遍認為用戶(hù)界面不符合標準，比如醫生通常會(huì )忽略的彈出窗口。

由于以上問(wèn)題以及監管方面的要求，通過(guò)人工智能，利用EHR的數據進(jìn)行分析的愿景，在很大程度上仍未實(shí)現。

在未來(lái)15年，如果人工智能發(fā)展迅速，加上足夠多的數據以及合適的系統，就有望改善臨床醫生的工作效率。目前，按照固定流程，患者會(huì )先對癥狀進(jìn)行口頭描述，然后醫生們再將癥狀與已知疾病的臨床表現聯(lián)系起來(lái)。

如果以上流程實(shí)現了自動(dòng)化，那么醫生可以監督問(wèn)診過(guò)程，運用經(jīng)驗和直覺(jué)來(lái)指導輸入過(guò)程，并評估機器的智能輸出。醫生的“實(shí)踐”經(jīng)驗仍將至關(guān)重要。而其中，最大的挑戰在于，如何將人性化的護理與自動(dòng)化推理過(guò)程結合起來(lái)。

為了達到最佳效果，臨床醫生必須在一開(kāi)始就參與進(jìn)來(lái)，以確保系統的正常運行。目前，新一代醫生已經(jīng)精通這些技術(shù)，并開(kāi)始在移動(dòng)設備上使用專(zhuān)門(mén)的應用程序。與此同時(shí)，初級保健醫生的工作量會(huì )大幅度地增加。

但是，只要解決監管、法律和社會(huì )方面的問(wèn)題，就能極大地改善臨床的分析，其中包括開(kāi)發(fā)新的學(xué)習方法、通過(guò)自動(dòng)分析科學(xué)文獻來(lái)創(chuàng )建結構化的推理模式、通過(guò)自由對話(huà)的形式來(lái)創(chuàng )建認知助手等。

醫療分析：管理臨床記錄和患者數據、自動(dòng)圖像解譯

人工智能可以分析數百萬(wàn)條患者臨床記錄，從而實(shí)現更準確、更個(gè)性化的診斷和治療。隨著(zhù)全基因組測序成為患者的常規檢查，基因型－表型的相關(guān)性分析也將成為可能。

比如，可以通過(guò)類(lèi)似群組分析，即找到“相似患者”，來(lái)決定治療方案。通過(guò)社交平臺以及傳統或非傳統的醫療數據，來(lái)決定患者分組。而每一組都有一個(gè)專(zhuān)門(mén)的系統進(jìn)行管理，系統由醫療服務(wù)提供者以及自動(dòng)推薦和監控系統組成。如果將這一技術(shù)應用于數億人的臨床記錄，就可能從根本上改善醫療服務(wù)。

此外，人工智能技術(shù)也可以提供個(gè)性化的醫療服務(wù)，比如，通過(guò)可穿戴設備自動(dòng)獲取個(gè)人環(huán)境數據，以產(chǎn)生個(gè)性化的分析和建議。目前，ShareCare等公司正在將這一技術(shù)應用于醫療場(chǎng)景。

然而，想要實(shí)現快速創(chuàng )新，仍然需要克服許多困難。FDA在批準創(chuàng )新診斷軟件方面進(jìn)展緩慢；HIPAA法案（健康保險攜帶和責任法案）要求保護患者隱私，這就為通過(guò)人工智能技術(shù)使用患者數據設置了法律障礙。批準的藥物或產(chǎn)品可能會(huì )出現意料之外的負面影響，比如，用于分析藥物相互作用的移動(dòng)應用程序會(huì )被禁止從患者記錄中提取必要的信息。

總的來(lái)說(shuō)，由于缺乏普適的隱私保護方法和標準，醫療領(lǐng)域的人工智能研究和創(chuàng )新受到了阻礙。FDA遲遲沒(méi)有批準創(chuàng )新軟件，部分原因是無(wú)法權衡這些系統的成本與效益。如果監管機構（主要是FDA）意識到，上市后報告可以有效避免某些安全風(fēng)險，那么它們可能會(huì )更快地批準新的治療方式和干預措施。

幾十年來(lái)，自動(dòng)圖像解譯一直是一個(gè)極具發(fā)展潛力的領(lǐng)域。而這一領(lǐng)域取得的進(jìn)展都引發(fā)了極大的關(guān)注，比如解譯大量標記較弱的圖像（如從網(wǎng)絡(luò )上截取的大型照片）。在此之前，醫學(xué)圖像的解譯并未取得如此大的進(jìn)展。因為大多數醫學(xué)成像方式（CT、MR、超聲）本質(zhì)上都是數字化的，圖像都進(jìn)行了存檔，而且有大型的、技術(shù)成熟的公司（如西門(mén)子、飛利浦、通用電氣等）專(zhuān)門(mén)從事成像研究。

但到目前為止，仍然存在一些障礙，限制了這一領(lǐng)域的發(fā)展。大多數醫院的圖像檔案在過(guò)去十年才數字化。更重要的是，解決醫學(xué)問(wèn)題，依靠的并不僅僅是識別圖像中的東西，而是對其作出準確的判斷。而這些高風(fēng)險的判斷都會(huì )受到嚴格的監管。

即使有了最先進(jìn)的技術(shù)，放射科醫生可能還是需要查看圖像，因此其判定的結果仍不具有說(shuō)服力。此外，醫療保健法規禁止跨機構的數據共享。因此，只有像KaiserPermanente這樣的大型綜合醫療機構才能解決以上問(wèn)題。

盡管如此，自動(dòng)／增強圖像解譯這一領(lǐng)域仍發(fā)展迅速。在未來(lái)15年，可能不會(huì )出現完全自動(dòng)化的放射學(xué)，但對于圖像“分流”或二級檢查的初步嘗試，有望提高醫學(xué)成像的速度和成本效益。

結合電子病歷系統，機器學(xué)習技術(shù)可大規模地應用于醫學(xué)圖像數據。例如，幾個(gè)大型的醫療系統都存有數百萬(wàn)名患者的檔案，每個(gè)檔案都有相關(guān)的放射學(xué)數據。另一方面，相關(guān)文獻表明，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可以通過(guò)訓練分析放射學(xué)的數據，并且具有較高的可信度。

醫療機器人：人機工程學(xué)＋智能自動(dòng)化

15年前，醫療機器人還只存在于科幻小說(shuō)中。一家名為Robodoc的公司（IBM的子公司）開(kāi)發(fā)了機器人系統，用于髖關(guān)節和膝關(guān)節置換等骨科手術(shù)。但該公司在商業(yè)上遇到了困難，最終公司倒閉，技術(shù)被收購。而最近，醫療機器人的研究和實(shí)際應用出現了爆炸式的增長(cháng)。

2000年，IntuitiveSurgical公司推出了達芬奇系統（thedaVincisystem），這是一種用于微創(chuàng )心臟搭橋手術(shù)的新技術(shù)，后來(lái)被用于治療前列腺癌。2003年，IntuitiveSurgical與競爭對手ComputerMotion合并。

目前，第四代daVinci系統，在人機工程學(xué)平臺上，可提供3D可視化（相對于2D腹腔鏡）服務(wù)。它被認為是腹腔鏡手術(shù)的標準工具，每年使用近75萬(wàn)次，為研究手術(shù)過(guò)程提供了新的數據平臺。

該系統將會(huì )對醫療人員如何參與護理過(guò)程進(jìn)行更深入的學(xué)習，為各個(gè)領(lǐng)域的創(chuàng )新提供思路，其中包括新的儀器、圖像融合以及新的生物標記物。此外，這個(gè)人機工程學(xué)平臺的成功也帶動(dòng)了機器人手術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展，其中比較有名的是VerbSurgical，它得到了Verily（原谷歌生命科學(xué)部門(mén)）和Ethicon（強生集團旗下一家醫療設備公司）的投資。

與機器人技術(shù)有關(guān)的另一領(lǐng)域是智能自動(dòng)化。大約20年前，HelpMate公司發(fā)明了一種機器人，可以幫助醫院運送食物和病歷等物品。

最近，Aethon公司引進(jìn)了TUG機器人，用于運送物資。但迄今為止，很少有醫院在這項技術(shù)上進(jìn)行投資。然而，機器人技術(shù)在其他服務(wù)行業(yè)（如酒店和倉庫）被證明是實(shí)用且經(jīng)濟的，比如，亞馬遜機器人公司（AmazonRobotics，原名Kiva）的創(chuàng )新應用。

在未來(lái)，各種醫療任務(wù)會(huì )因為機器人技術(shù)而變得更簡(jiǎn)單，但不會(huì )實(shí)現完全自動(dòng)化。

例如，機器人可以把物品送到醫院病房，但隨后仍需要人來(lái)將它們放在最終位置。在助行器的幫助下，患者可以更輕松地沿著(zhù)走廊行走（但對于手術(shù)后康復的患者或老年患者來(lái)說(shuō)，在擠滿(mǎn)設備和患者的走廊上行走仍然很困難）。這些應用都表明，很多系統或技術(shù)都將涉及人與機器之間的密切交互。

自動(dòng)化的發(fā)展將使人們對醫療過(guò)程有新的認識。從以往的應用來(lái)看，機器人技術(shù)并不是一門(mén)由數據驅動(dòng)或面向數據的學(xué)科。然而，隨著(zhù)（半）自動(dòng)化應用到醫療保健領(lǐng)域，這種情況正在發(fā)生變化。

隨著(zhù)患者護理平臺的上線(xiàn)，量化和預測分析就建立在這些平臺提供的數據之上。而這些數據將用于評估質(zhì)量、識別錯誤以及改進(jìn)性能。簡(jiǎn)而言之，這些平臺將過(guò)程與結果聯(lián)系起來(lái)，使真正的醫療“閉環(huán)”成為現實(shí)。

數字醫療：利用生物識別技術(shù)，提供個(gè)性化建議

到目前為止，基于證據的醫療分析都依賴(lài)于傳統的醫療數據，主要是電子病歷。在臨床環(huán)境中，人工智能可以帶來(lái)新的解決方案。例如，TeleLanguage讓臨床醫生能夠在A(yíng)I助手的幫助下，與多位患者同時(shí)進(jìn)行溝通并提供治療。Lifegraph可以從患者智能手機收集的數據中，提取行為模式并發(fā)出警報，以色列的精神病學(xué)家已經(jīng)利用相關(guān)產(chǎn)品，來(lái)檢測患者的早期癥狀。

隨著(zhù)移動(dòng)計算的發(fā)展，與“生物識別技術(shù)”相關(guān)的平臺和應用程序將會(huì )不斷出現。目前，已有成千上萬(wàn)的移動(dòng)應用程序可以提供信息，矯正行為或者識別“相似患者”。這些應用程序，加上專(zhuān)業(yè)化的運動(dòng)追蹤設備（如Fitbit）以及家庭環(huán)境和健康監測設備之間的連接，將會(huì )給醫療領(lǐng)域帶來(lái)創(chuàng )新。

通過(guò)結合社會(huì )數據和醫療數據，一些應用程序可以從捕獲的數據中進(jìn)行分析、學(xué)習和預測。雖然它們的預測相對簡(jiǎn)單，但這種數據和功能的融合可能會(huì )催生創(chuàng )新產(chǎn)品。比如某款運動(dòng)應用程序，它不僅會(huì )提出鍛煉計劃，還會(huì )建議最佳鍛煉時(shí)間，并提供指導，讓你堅持鍛煉計劃。

老年護理：多項創(chuàng )新技術(shù)為居家生活提供便利

在未來(lái)的15年里，美國的老年人口將增長(cháng)50％以上。美國勞工統計局預測，家庭健康助理人數在未來(lái)十年將增長(cháng)38％。老年護理領(lǐng)域的創(chuàng )新應用包括，互動(dòng)和通信設備、家用健康監測設備、運動(dòng)輔助工具（如助行器）等。但在過(guò)去15年中，這一領(lǐng)域的發(fā)展卻比較緩慢。

隨著(zhù)各種創(chuàng )新應用的出現，老年人對科技的接受程度也會(huì )發(fā)生改變。目前，70歲的老年人，可能在中年或更晚的時(shí)候，才第一次體驗到個(gè)性化的信息技術(shù)，而50歲的人對新技術(shù)的接受度更高。

因此，人工智能有巨大的市場(chǎng)潛力，可用于改善老年人的身體、情感、社會(huì )和精神健康。

生活品質(zhì)與獨立性

自動(dòng)化交通工具幫助老年人更好地獨立生活，并擴大他們的社會(huì )視野

信息共享將幫助家人之間的溝通，預測性分析可能被用來(lái)推動(dòng)家庭的積極行為，比如提醒他們“給家里打電話(huà)”

家用智能設備將在需要時(shí)幫助進(jìn)行日?；顒?dòng)，如做飯。如果機器人的操作能力提高，還可以幫助穿衣和洗漱

健康

監控活動(dòng)的移動(dòng)應用程序，加上社交平臺，將為保持身心健康提出建議。

通過(guò)家庭健康監測并提供健康信息，能夠檢測情緒或行為的變化，并提醒護理人員。

個(gè)性化的健康管理

治療方法和設備

助聽(tīng)器和視覺(jué)輔助設備將減輕聽(tīng)力和視力損失帶來(lái)的負面影響，為老年人提供更安全的環(huán)境，改善與社會(huì )之間的聯(lián)系

個(gè)性化的康復和家庭治療將減少住院或護理設施的需要。

輔助設備（智能步行器、輪椅等）將擴大體弱者的活動(dòng)范圍

研究人員預計，低成本的傳感技術(shù)將發(fā)展迅速，為老年人的居家生活提供便利。除了傳感技術(shù)，整個(gè)智能系統還將涉及多個(gè)領(lǐng)域，比如自然語(yǔ)言處理、推理、學(xué)習、感知和機器人。

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