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【報告】醫(yī)療人工智能的歷史發(fā)展與構成要素

   日期:2017-09-14     瀏覽:239    
核心提示:發(fā)布日期:2017-09-14 摘要 近來人工智能(Artificial Intellige

發(fā)布日期:2017-09-14

 

摘要 近來人工智能(Artificial Intelligence,AI)在醫(yī)療領域的應用成為健康產(chǎn)業(yè)的一個技術發(fā)展和商業(yè)熱點,其背后蘊含著巨大的想象空間和產(chǎn)業(yè)價值。AI作為一個全新的技術如何在醫(yī)療這個具高度復雜性的領域落地,仍面臨許多挑戰(zhàn)。本篇將在總結醫(yī)療人工智能現(xiàn)狀的基礎上,介紹國內(nèi)外在醫(yī)療人工智能領域的應用探索和商業(yè)實踐創(chuàng)新,供關心這一領域的專家和從業(yè)人員參考。 一、醫(yī)療人工智能的發(fā)展歷程與構成要素 人工智能(Artificial Intelligence,AI)是計算機科學的一個分支,是通過對人的意識和思維過程進行模擬并系統(tǒng)應用的一門新興科學。該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。1956年夏季在美國達特茅斯(Dartmouth)大學舉行的首次人工智能研討會,McCarthy第一次提出“人工智能”的概念,標志著人工智能學科的誕生。 醫(yī)療人工智能即人工智能在醫(yī)療領域的應用,涉及醫(yī)療行業(yè)各個環(huán)節(jié),其終極目標是人工智能代替人來為患者診斷、治療,目前主要發(fā)展方向包括輔助診斷、醫(yī)學影像識別、藥品研發(fā)、健康管理、基因測序等。 1.1 醫(yī)療人工智能的發(fā)展歷程 早期的醫(yī)療人工智能探索 最早在醫(yī)療領域進行人工智能探索的嘗試出現(xiàn)在上世紀70年代。1972年,由利茲大學研發(fā)的AAPHelp是資料記載當中醫(yī)療領域最早出現(xiàn)的人工智能系統(tǒng)。這個系統(tǒng)主要是用于腹部劇痛的輔助診斷以及手術的相關需求。 在隨后的整個七十年代,又產(chǎn)生了不少新的成果。INTERNISTI于1974年由匹茲堡大學研發(fā)問世,主要用于內(nèi)科復雜疾病的輔助診斷。MYCIN于1976年由斯坦福大學研發(fā),能對感染性疾病患者進行診斷,開出抗生素處方。在其內(nèi)部共有500條規(guī)則,只要按順序依次回答其提問,系統(tǒng)就能自動判斷出患者所感染細菌的類別,為其開出相應處方。此外,還有羅格斯大學開發(fā)的CASNET/Glaucoma,MIT開發(fā)的PIP、ABEL,斯坦福大學開發(fā)的ONCOCIN等。到上世紀80年代,已經(jīng)有一些商業(yè)化應用系統(tǒng)的出現(xiàn),比如QMR(Quick Medical Reference),還有哈佛醫(yī)學院開發(fā)的DXplain,主要是依據(jù)臨床表現(xiàn)提供診斷方案。 總的來說,醫(yī)療人工智能方面過早期的大多數(shù)探索都并不成功。不過,這樣的現(xiàn)狀只能說明醫(yī)療的高度復雜性,并沒有阻止人類在醫(yī)療領域探索人工智能的嘗試。 近期國外在醫(yī)療人工智能領域的發(fā)展 目前,醫(yī)療人工智能領域最知名的就是IBM Watson,并且Watson已經(jīng)取得了不俗的成績。例如在腫瘤治療方面, Watson能夠在幾秒之內(nèi)篩選數(shù)十年癌癥治療歷史中的150萬份患者記錄,并為醫(yī)生提供可供選擇的循證治療方案。目前癌癥治療領域排名前三的醫(yī)院都在運行Watson,并且Watson已經(jīng)正式進入中國。 除了IBM之外,谷歌、微軟等科技巨頭也在醫(yī)療人工智能領域取得了積極進展。2016年2月,谷歌DeepMind公布成立DeepMind Health部門,將與英國國家健康體系(NHS)合作,幫助他們輔助決策,提高效率縮短時間。DeepMind還參與NHS一項利用深度學習開展頭頸癌患者放療療法設計的研究。DeepMind還與Moorfields眼科醫(yī)院的合作將人工智能技術應用于及早發(fā)現(xiàn)和治療威脅視力的眼部疾病。 微軟于2016年宣布將AI用于醫(yī)療健康的計劃Hanover,幫助尋找最有效的藥物和治療方案,并且與俄勒岡衛(wèi)生科學大學Knight癌癥研究所合作,共同進行藥物研發(fā)和個性化治療。 蘋果公司一方面計劃自主開發(fā)人工智能芯片,另一方面則屢次收購人工智能公司。在2010年收購Siri之后,蘋果公司近年來還在語音技術方面進行了幾筆收購,其中包括VocalIQ和Novauris Technologies。 我國的醫(yī)療人工智能發(fā)展歷史與現(xiàn)狀 我國人工智能領域的開發(fā)研究始于20世紀80年代初,起步雖然較發(fā)達國家晚,但是發(fā)展速度迅猛。1978年北京中醫(yī)醫(yī)院關幼波教授與計算機科學領域的專家合作開發(fā)了“關幼波肝病診療程序”,第1次將醫(yī)學專家系統(tǒng)應用到我國傳統(tǒng)中醫(yī)領域。此后我國有代表性的人工智能產(chǎn)品有“林如高骨傷計算機診療系統(tǒng)”、“中國中醫(yī)治療專家系統(tǒng)”、具有咨詢和輔助診斷性質(zhì)的“中醫(yī)計算機輔助診療系統(tǒng)”等。進入21世紀以來,我國的醫(yī)療人工智能則在更多領域取得長足發(fā)展。 2016年10月,百度以“開啟智能醫(yī)療新時代”為主題,正式對外發(fā)布百度人工智能在醫(yī)療領域內(nèi)的最新成果——百度醫(yī)療大腦,對標谷歌和IBM的同類產(chǎn)品。作為百度大腦在醫(yī)療領域的具體應用,百度醫(yī)療大腦是通過海量醫(yī)療數(shù)據(jù)、專業(yè)文獻的采集與分析,模擬醫(yī)生問診流程,依據(jù)用戶的癥狀,給出診療最終建議。 騰訊則依托微信豐富的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)維度,探索發(fā)展醫(yī)療人工智能。如騰訊與中山腫瘤南山醫(yī)院的合作,在廣東汕頭地區(qū)開展食道癌早期篩查系統(tǒng)的試點。騰訊通過人工智能圖片處理,幫助開展食道癌前期篩查,在提升醫(yī)療機構醫(yī)療能力的同時,顯著降低了人工投入。此外,騰訊的人工智能實驗室還將和卓建、醫(yī)聯(lián)兩家公司合作,開發(fā)面向未來的復診系統(tǒng)。 阿里則在醫(yī)療智能診斷領域重點布局。2017年7月,阿里健康發(fā)布醫(yī)療AI“Doctor You”,“Doctor You”AI系統(tǒng)包括臨床醫(yī)學科研診斷平臺、醫(yī)療輔助檢測引擎、醫(yī)師能力培訓系統(tǒng)等。此外阿里健康還與多地政府、醫(yī)院、科研院校等外部機構合作,開發(fā)打造包括糖尿病、肺癌預測、心理智能、眼底篩查在內(nèi)的20種常見、多發(fā)疾病的智能診斷引擎。 1.2 醫(yī)療人工智能的三個階段 從技術發(fā)展的歷程看,人工智能分為計算智能、感知智能、認知智能三個階段。第一階段機器開始像人類一樣會計算,傳遞信息。第二階段機器開始看懂和聽懂,做出判斷,采取一些行動。第三階段機器能夠像人一樣思考,主動采取行動。 圖表1 醫(yī)療人工智能發(fā)展的三個階段 圖表來源:奇璞研究 從數(shù)據(jù)有效性和商業(yè)模式的發(fā)展來看,醫(yī)療人工智能應用也可以分為三個階段:第一階段為數(shù)據(jù)整合階段。目前已存在深度學習等先進算法,但由于醫(yī)療數(shù)據(jù)標準化低,共享機制弱,導致人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用領域和效果受限。在共享機制尚未成熟前,擁有醫(yī)療大數(shù)據(jù)的公司具備競爭優(yōu)勢與議價能力。第二階段是“數(shù)據(jù)共享+感知智能”階段。當醫(yī)療數(shù)據(jù)融合到一定程度后,將會在輔助診療、圖像識別等各領域出現(xiàn)輔助性的商用產(chǎn)品。在這個階段,數(shù)據(jù)和算法優(yōu)勢都成為重要壁壘,有效數(shù)據(jù)將促進算法的實施得到進一步優(yōu)化。第三階段是“認知智能+健康大數(shù)據(jù)”階段。在此階段,人工智能整體上從感知智能向認知智能發(fā)展,健康大數(shù)據(jù)的獲取成本也將降低,人類將步入個性化醫(yī)療時代。該階段將出現(xiàn)替代人類醫(yī)生的人工智能應用。 圖表2 按照數(shù)據(jù)和算法角度,醫(yī)療人工智能的發(fā)展階段 圖表來源:奇璞研究 1.3 醫(yī)療人工智能構成的三個要素 人工智能的核心是算法,基礎條件是數(shù)據(jù)及計算能力,因此,可以認為醫(yī)療與人工智能結合的關鍵要素是“算法+有效數(shù)據(jù)+計算能力”。 先進算法是實現(xiàn)醫(yī)療人工智能的核心,能夠提升數(shù)據(jù)使用效率。隨著先進算法的不斷開發(fā),人工智能從計算智能邁向感知智能,未來將會向認知智能邁進。先進算法能夠提升從信息到“知識”的轉(zhuǎn)化效率,提升智能化程度。 有效的醫(yī)療大數(shù)據(jù)是人工智能應用的基礎。醫(yī)療數(shù)據(jù)的有效性包括三個方面:電子化程度、標準化程度以及共享機制。電子化程度強調(diào)數(shù)據(jù)和病歷的供給量;標準化程度強調(diào)數(shù)據(jù)之間的可比性和通用型;共享機制強調(diào)數(shù)據(jù)獲取渠道的便利性和合法性。只有滿足上述三個方面的條件,醫(yī)療大數(shù)據(jù)才能得到有效搜集和應用,進而為人工智能打下基礎。 計算能力是醫(yī)療人工智能的另一基礎條件。未來隨著量子計算以及速度更快的芯片的產(chǎn)生,將進一步推動人工智能應用的發(fā)展。 圖表3 醫(yī)療人工智能的三大要素 圖表來源:奇璞研究 二、醫(yī)療人工智能的商業(yè)應用與模式創(chuàng)新 由于醫(yī)療人工智能的發(fā)展必須以有效的醫(yī)療大數(shù)據(jù)為基礎,所以在醫(yī)療領域,凡是具備獲取有效數(shù)據(jù)的領域,人工智能均有用武之地,比如在基因測序、輔助診斷、藥品研發(fā)的方面,醫(yī)療人工智能均有不錯的發(fā)展。 這里首先介紹醫(yī)療人工智能領域的代表公司——IBM的Watson,它主要的商業(yè)模式是通過在某一類疾病的數(shù)據(jù)和算法優(yōu)勢,擴展相關領域人工智能的商業(yè)模式。 2.1 IBM Watson:深度聚焦腫瘤領域人工智能技術 IBM Watson是自2007年開始,由IBM公司的首席研究員DavidFerrucci所領導的DeepQA小組開發(fā)的人工智能系統(tǒng),目前是醫(yī)療人工智能領域的龍頭。Watson在醫(yī)療領域的商業(yè)戰(zhàn)略分為三個方面:一是深度聚焦腫瘤領域,并向其他領域擴展;二是通過收購獲取數(shù)據(jù)資源;三是通過合作擴展使用場景,輸出生態(tài)能力。 Watson在2011年便開始了腫瘤領域的機器學習,充分訓練后,形成Watson for Oncology產(chǎn)品。該產(chǎn)品可以輔助腫瘤醫(yī)生快速了解相似病歷,完成初步診斷,縮短診斷時間。接下來,Watson開始提供識別基于證據(jù)的輔助治療方案。通過將患者文件中的屬性數(shù)據(jù)與臨床知識、外部數(shù)據(jù)相結合,Watson提供腫瘤解決治療方案供醫(yī)生參考。目前Watson對不同癌癥種類的診斷準確率能達到70%-90%之間。 在合作模式上,一方面,Watson會給提供醫(yī)療數(shù)據(jù)的機構基于訓練案例數(shù)的經(jīng)濟補償。另一方面,Watson也會直接和醫(yī)院簽訂銷售合同,由醫(yī)院支付系統(tǒng)采購費用。目前Watson已經(jīng)廣泛應用于多家癌癥治療機構。2016年8月,Watson進入中國,在國內(nèi)有21家醫(yī)院計劃使用Watson腫瘤解決方案。 表格1 Watson與醫(yī)療機構之間的合作 數(shù)據(jù)來源:公開資料整理,奇璞研究 除了腫瘤領域,Watson也在其他醫(yī)療領域推進相關產(chǎn)品,如臨床試驗匹配項目。 表格2 Watson的功能擴展 數(shù)據(jù)來源:公開資料整理,奇璞研究 IBM通過資本收購,進一步積累“醫(yī)療大數(shù)據(jù)”。2015年4月IBM成立WatsonHealth部門,旨在向醫(yī)療行業(yè)提供數(shù)據(jù)分析服務,越來越大的收購金額也反映了IBM對于醫(yī)療數(shù)據(jù)的堅定投入的決心,逐步構筑其數(shù)據(jù)競爭壁壘。 表格3 IBM Health的收購 數(shù)據(jù)來源:公開資料整理,奇璞研究 Watson還通過業(yè)務合作,不斷豐富應用場景。Watson一方面與各領域重要參與者合作,實現(xiàn)Watson人工智能分析能力的場景化輸出,探索商用的方式。 例如,Watson與美國第二大零售藥店CVS合作,預測用戶患有疾病的風險,為用戶制定健康問題解決方案。另一方面通過與各合作方的對接,搜集醫(yī)療健康領域的各類數(shù)據(jù),完善自身的分析學習能力。例如,與蘋果合作,將Watson應用軟件整合至HealthKit 和ResearchKit工具系統(tǒng),允許應用開發(fā)者收集個人健康醫(yī)療數(shù)據(jù),和在臨床試驗中使用這類數(shù)據(jù);與美敦力合作,處理來自美敦力可穿戴醫(yī)療設備及其他情景化來源的數(shù)據(jù),并提供個性化的糖尿病管理服務。 圖表4 Watson的商業(yè)模式圖表 來源:奇璞研究  

 

來源:中國健康產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新平臺(微信號 CHIP20140720)

 
 
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