智能医学与智慧医疗

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· 548 · 交通医学 2019 年第 33 卷第 6 期 Med J of Communications,2019,Vol.33,No.6 传统医疗模式正面对越来越多的挑战，包括人 口老龄化、医疗费用过高和医疗资源分布不均衡等 问题。2017 年底，我国 65 岁以上老年人口已经达 到 1.5 亿，占全国人口比超过 11%[1]。在可预见的未 来，人口老龄化压力与日俱增，伴随着人口老龄化， 患有高血压、糖尿病、关节炎等多种慢性病的人数会 继续增加。慢性病成为我国百姓健康的杀手，我国 现有确诊慢性病患者 2.6 亿人，由慢性病引发的死 亡占总死亡人数的 86.6%[2]。老龄化和慢性病带来 更多的医疗需求，社会将产生更多医疗费用，也意味 着医疗机构将承担比以往更多的医务工作，医疗差 错的风险也会随之提高。此外，我国医疗资源分布 不均衡，各级别医院医生水平、设备资源差距大，造 成大医院人满为患，基层医疗机构出现床位闲置的 现象。目前医疗行业存在的诸多问题亟待解决，智 慧医疗的发展为此找到了很好的出路。 1 智慧医疗的概述 智慧医疗是在新一代信息技术深入发展和智慧 城市的推动下，人的健康管理与医疗信息化、医疗智 能化交相融合的高级阶段 [3]。智慧医疗融合物联网、 互联网、云计算、大数据、人工智能等多种技术，能够 实现智能远程疾病预防与护理的平台，强调在医疗 领域实现信息的整合和诊疗的便捷、准确。智慧医 疗旨在建设医疗信息完整、跨服务部门、以病人为中 心的医疗信息管理和服务体系，实现医疗信息互联、 共享协作、临床创新、诊断科学等，贯穿诊断、治疗、 康复、支付、卫生管理等各环节。在实际发展中，智 慧医疗即是“互联网医疗+人工智能”，是应对医疗 挑战的有效方法。 互联网医疗发展迅速，互联网医院成为其重要 的发展载体，到 2019 年 5 月，我国落地运营的互联 网医院有近 160 家。互联网医院正在逐步形成覆盖 医、药、保的业务形态，服务内容主要包括咨询和诊 疗，包括诊疗问诊、用药指导、线上开药等。2018 年， 国家对于互联医院建设、诊疗等行业核心内容进行 规范，先后发布了《互联网医院管理办法（试行）》、 《互联网诊疗管理办法（试行）》和《远程医疗服务 管理规范(试行)》。 人工智能技术在智慧医疗发展进程中占据重要 的地位，不但为互联网医院的发展提供便利，而且正 在开启智慧医疗的新纪元。2017 年，为抢抓人工智 能发展的重大战略机遇，国务院印发并实施《新一 代人工智能发展规划》[4]。围绕医疗领域，规划中提 出加快人工智能创新应用，主要包含以下三个方面： 一是推广应用人工智能治疗新模式新手段 ；二是建 立快速精准的智能医疗体系，探索智能医院建设 ； 三是开发人机协同的手术机器人、智能诊疗助手，研 发柔性可穿戴、生物兼容的生理监测系统，研发人机 协同临床智能诊疗方案，实现智能影像识别、病理分 智能医学与智慧医疗 房梦雅 1，张 愉 2，顾晓松 3*，蒋 葵 1* （1 南通大学医学院医学信息学系 , 江苏 226001 ；2 南京中医药大学附属江苏省中医院， 江苏 210029 ；3 南通大学江苏省神经再生重点实验室，江苏 226001） [摘 要] 目前医疗行业存在的诸多问题亟待解决，智慧医疗即“互联网医疗+人工智能”提供了很好的出路。人 工智能在医学领域可以应用的范围较广，可涉及医疗活动全过程，包括院前管理、院中诊疗和院后康复等。本文围绕 智能医学的应用，包括智能导诊、语音电子病历、影像辅助诊断、临床辅助诊断、疾病风险预测和药物研发等方面进 行阐述，更好地展望我国智能医学的未来发展。 [关键词] 智能医学；智慧医疗；人工智能 [中图分类号] R-05 [文献标志码] A [DOI] 10.19767/j.cnki.32-1412.2019.06.003 [文章编号] 1006-2440[2019]06-0548-04 *[通信作者] 顾晓松，男，中国工程院院士，博士生导师，中国生物医学工程学会副理事长。研究方向：医学组织工程与神经再生。 E-mail: nervegu@ntu.edu.cn；蒋葵，E-mail: kujj@ntu.edu.cn · 549 · 交通医学 2019 年第 33 卷第 6 期 Med J of Communications,2019,Vol.33,No.6 型和智能多学科会诊等。2018 年，为推进人工智能 应用服务，国务院办公厅发布《关于促进“互联网+ 医疗健康”发展的意见》[5]。在医疗领域，意见中提 出研发基于人工智能的临床诊疗决策支持系统，开 展智能医学影像识别、病理分型和多学科会诊以及 多种医疗健康场景下的智能语音技术应用，提高医 疗服务效率。智能医学带给智慧医疗全新的技术和 理念，智能医学将使智慧医疗进一步发展，推动医疗 卫生行业更好的发展。 2 智能医学的应用 智能医学在医疗卫生活动中可以应用的范围较 广，涉及医疗活动全过程，包括院前管理、院中诊疗、 院后康复等，主要围绕智能导诊、语音电子病历、影 像辅助诊断、临床辅助诊断、疾病风险预测、药物研 发等方面。其中，智能导诊、语音电子病历、影像辅 助诊断、临床辅助诊断相关应用的发展迅速，在国内 一些医院已有落地。我们将从智能医学的一些具体 应用进行详细阐述。 2.1 智能导诊 智能导诊机器人基于人脸识别、语 音识别、远场识别等技术，通过人机交互，提供导诊、 指路、医事咨询、知识普及等服务，在医院其需求呼 声较高并且能够优化就医流程 [6]。智能导诊机器人 通过一系列模拟医生的问诊流程后，获取患者的体 温、心率、呼吸、血压四大生命体征数据，经过分析后 给出一份预问诊报告，为患者推荐科室和医生，并将 预问诊报告推送给相关医生。安徽省立医院于 2017 年投放了智能导诊机器人“晓医”， “晓医”可以支持 47 个科室的医生排班查询，618 个地点导航，607 个 功能地点导航以及 227 个地点的上班时间和 260 个 常见医疗问题的咨询。“晓医”的回答正确率并非百 分百，通过不断的训练，回答正确率在逐步上升。 2.2 智能语音电子病历 优化现有电子病历的录 入过程，减少医生耗费在记录患者情况上的时间，增 加医生与患者交流的时间，对提高医疗服务质量至 关重要。智能语音识别采用深度学习算法，经模型训 练，训练的数据包括大量医学专业知识、文献和真实 工作场景中产生的数据，在训练中不断优化模型，使 得智能语音电子病历的语音识别模型适应性不断增 强。科大讯飞在北京大学口腔医院落地使用的语音 电子病历系统，该系统包括一个医学麦克风、一个发 射器和一个接收器，医生口述的话经语音识别后再 电脑上自动生成结构化的电子病历，医生对电子病 例内容进行简单修改确认即可。但这个产品在使用 过程中也存在一些问题，比如口腔科医生需要将标 准化病历中的很多词重复说出来，原先利用电脑可 以直接快速复制粘贴的部分也要求医生一字不落的 口述，反而让医生的工作变得更繁琐。 2.3 智能影像辅助诊断 因影像学数据标准化的 程度高，影像辅助诊断系统发展势头较好，国内各公 司、研究机构纷纷加入智能影像辅助诊断的研究。人 工智能在医学影像中的应用，基本思路是图像识别- 图像分割-后续分析 [7]。后续分析的发展方向主要 包括病灶标注、靶区勾画、影像三维重建等。病灶标 注与靶区勾画即是对影像进行图像分割、特征提取、 定量分析、对比分析等 ；影像三维重建，即根据影像 对脏器或血管的结构进行重建，主要应用于手术前 对于手术方式的评估。肿瘤影像是人工智能在医学 影像应用最成熟的领域，2018 年 7 月腾讯公司推出 “腾讯觅影”乳腺肿瘤筛查AI系统，通过自动识别并 定位可疑病灶，标出肿块灶和钙化灶位置；其次， “腾 讯觅影”能进一步判别肿瘤的良恶性风险程度，并自 动生成乳腺影像报告和数据系统分级报告。这两项 技术突破，更好的实现了智能影像辅助医生诊断，帮 助医生高效、准确发现乳腺肿瘤。智能影像学的发展 目前还存在问题，比如影像诊断模型局限于某个或 某类疾病的诊断，更多的疾病系统是无法识别到的， 因此必须要医生先进行分类影像辅助系统才能进行 下一步的分析。 2.4 临床疾病辅助诊断 在疾病辅助诊断与治疗方 面，IBM公司推出的Waston系统最具代表性。Watson 肿瘤解决方案（Watson for Oncology，WfO）[8]经由纪 念斯隆-凯特琳癌症中心的肿瘤学家培训，Watson肿 瘤解决方案完善了肿瘤专家的工作，协助他们进行 临床决策，使他们能够从 300 多种医学期刊、200 多 本教科书和近 1500 万页文本中寻找到循证医学的个 性化治疗方案。至 2018 年Wfo学习了 13 种癌症，这 13 种癌症占全球癌症发病率和患病率的 80%。但该 系统也存在一定的缺陷，因算法基于的数据有限，系 统提出的一些治疗建议有漏洞，例如建议在患有严 重出血的患者中使用贝伐单抗 [9]。 2.5 个人健康管理 移动可穿戴设备、各种手机应 · 550 · 交通医学 2019 年第 33 卷第 6 期 Med J of Communications,2019,Vol.33,No.6 用程序方便人们记录日常身体数据，智能化分析个 人的数据，有助于在日常生活中控制自己的身体各 项指标，减少引起发病的诱因，实现个人精准有效的 健康管理。此外，对于慢性病病人来讲，科学管理控 制好病情避免并发症的发生尤为重要，宦华敏等 [10] 开发了验证式慢性病管理系统，该系统基于互联网、 智能手机软件及有效凭证验证等技术，构建了医院 诊治、社区管理的验证式慢性病管理体系。该系统实 现对慢性病病人智能化的服务，确保了管理信息的 真实性，为慢性病病人科学管理控制病情提供新的 途径和依据。 3 智能医学发展面临的挑战 智能医学应用领域涉及广泛，国内出现的众多 产品也在使用中，但其中存在的问题也是不容忽视 的。我们要敢于在实践中不断总结产品的问题，不 断提高产品的实用性。医疗数据的标准化以及数据 的互通是于智能医学产品研发质量的首要前提，产 品监管审核制度是实现智能医学产品市场化、商业 化的重要保证。 3.1 数据的标准化和互通 智慧医疗的核心是数 据，参差不齐的数据格式常常导致数据使用率的降 低，数据的完整性和真实性对于后续的处理分析至 关重要，医疗数据具有数量大、复杂性的特点，数据 的标准化要在数据收集阶段就要进行。此外，我国医 疗数据信息不互通，造成医疗领域信息孤岛，为此政 府、医院、企业、第三方医疗机构等都要参与进来，建 立安全有效的规则，在保护病人的医疗隐私权和国 家的医疗数据安全的前提下，实现医疗数据的互通 整合，更好的将标准化、结构化、规范化的数据应用 的智能医学产品的研发中去。自 2019 年 11 月起，上 海市 37 家市级医院之间将率先实现 35 项医学检验 项目、9 项医学影像检查项目的医学信息互联互通， 这一重大举措若能在全国逐步开展，将促进医疗资 源更加合理利用减轻病人负担。 3.2 智能医学产品的监管审核过程 国内目前尚 没有被批准使用的医学人工智能产品，2017 年国家 食药监总局发布新版《医疗器械分类目录》[11]，自 2018 年 8 月 1 日起施行，其中对于人工智能辅助诊 断设备分类做出了如下说明 ：若诊断软件借助算法 提供诊断建议，仅具有辅助诊断功能而不直接提供 诊断结论的按二类医疗器械进行注册申报 ；若对病 变部位加以自动识别且能清晰提供诊断提示的按三 类医疗器械申报且需做临床试验美国FDA批准的医 学人工智能产品有 3 项 [12]，分别是Arterys、IDX-DR 和Guardian Connect（Medtronic）。Arterys主要作用 是在肺部CT、肝脏CT和MRI中发现病变，基于人工 智能来分割病变和结节；IDX-DR是对未被诊断患有 糖尿病视网膜病变的 22 岁或以上的糖尿病病人提 供糖尿病视网膜病变的自动检测，这是第一个自主 人工智能诊断系统；Guardian Connect（Medtronic）是 持续监控葡萄糖水平并将收集的数据发送到智能手 机应用程序的一个产品，可以提前 10~60 分钟预测 血糖水平的主要波动。 美国这些产品经历的审批过 程都很漫长，以IDX-DR为例，审批过程约需要 7 年 时间，IDX-DR审批过程大致包含软件认证预确认、 临床试验、重复性研究、图像采集培训课程认证等。 智能医学产品的监管审核需要建立一系列的认证规 则，只有经过严格的监督评价后才能用于临床，我国 需要积极推进监管审核流程。 4 展 望 我国尚处于智能医学的起步阶段，数据整合、标 准化等工作还需要加快步伐去完成。我们国家在数 据资源上有独特优势，人口数量多、移动设备使用率 高积累了大量的医疗数据，加上我国医疗面临的人 口老龄化、慢性病、医疗费用过高和医疗资源分布不 均衡等问题，为我国智慧医疗的发展提供了很好的 机遇。目前智慧医疗在增强医院服务水平和改善基 层医疗水平上有其优势，基于智能医学的应用，其优 势具体表现在以下三个方面，一是提高医疗生产力， 提升医疗供给能力。医疗行业是一个特殊的行业， 医生的培养周期长、成本高，不能在短期内培养出大 批量的优质临床医生，智能医学的产品一旦成熟便 可以根据临床的需要批量复制生产，减轻临床压力； 二是智能医学系统协助医生诊断，减少医生大量重 复性的工作，减少医疗差错的风险 ；三是降低区域 医疗水平差距，智能医学系统的输出端结果无差异， 给医疗资源差的医院提供同样的诊断意见，提升基 层医院的诊疗水平，分担更多的医疗压力，达到合理 配置医疗资源的目标。 （下转第 554 页） · 554 · 交通医学 2019 年第 33 卷第 6 期 Med J of Communications,2019,Vol.33,No.6 课程体系中，人文数理等通识教育、工程训练和医学 课程的比重各占 1/3，医学课程中，既包含了解剖、生 理等基础医学课程，也包括了内、外、妇、儿乃至中医 理论以及心理学等与临床密切相关的专业课程。课 程体系的设置，体现了以医学为本，同时，与数据科 学、仪器科学、材料科学、工程科学的交叉融合。跨 学位是指学生在本科阶段，同时修习医学和工学课 程，毕业后可由天大和天医大两校共同授予医学和 工学双学位。跨学制是指智能医学工程的学生，成 绩优秀者可直接进入本-硕-博贯通式一体化培养 体系，直至获得医学或工学博士学位。 4 结 语 综上所述，智能医学重点关注智慧医院、区域医 疗中心、家庭健康终端三级健康服务网络中的医学现 象、医学问题和医疗模式，十分契合我国目前医疗资 源短缺、地区发展不均衡、老龄化日趋严重的现状，以 及“健康中国 2030”的战略目标。在“十三五”乃至 今后的很长一段时间内，智能医学将形成一个巨大的 产业链，并由此产生大量的就业机会和人才缺口。 智能医学工程是新医科、新工科教育综合改革 的有益探索，其培养的毕业生，不仅具备医学专业基 础和临床实践能力，还拥有运用前沿工程技术破解 医学问题的能力。专业的创建，将开创一条“医学 牵引、工程支撑、转化创新、临床示范”的医工结合发 展之路，成为创新医学研究的试验田、建设一流大学 的新引擎、高端医疗人才的孵化器，以及服务健康中 国的生力军。 [参考文献] [1] 中共中央国务院印发《“健康中国 2030”规划纲要》[N]. 光 明日报, 2016-10-26(001). [2] 陈敏. “互联网+医疗健康”: 打造智慧医疗服务新模式[J]. 中国党政干部论坛, 2018(10): 30-33. [3] 张雄, 胡珺, 朱福. 智慧医疗框架下的医学人工智能及其应用 [J]. 上海医药, 2019, 40(3): 6-8. [4] Chan, Lawrence S. Building an Engineering-Based Medical Col- lege: Is the Timing Ripe for the Picking[J]? Medical Science Edu- cator, 2016, 26(1):185-190. [5] 张晨, 李澈. 教育部印发“新时代高教 40 条”决定实施“六卓 越一拔尖”计划 2.0 [J]. 教书育人(高教论坛), 2018(36): 35. [6] 靳莹, 赵紫玉. 津云新闻: 天津大学获批创办全国首个 智 能 方 向 医 学 类 本 科 专 业 [EB/OL]. http://news.tju.edu.cn/ info/1005/22123.htm, 2018-03-23. [收稿日期]2019-10-30 智能医学发展还处在摸索阶段，政府、医院、研 究机构、企业积极发展智能医学，希望能够真正帮助 我们解决面临的医疗问题。上述提到的智能医学的 应用也还都是一些辅助性的产品，没有实现真正的 智能化，无法完全脱离人类医生直接进行诊断。展 望未来，随着科学技术的不断进步，高级人工智能时 代也会到来，医疗上实现智能化也指日可待。 [参考文献] [1] 穆光宗. 人口老龄化国情教育意义重大[J]. 中国社会工作, 2018,(8): 28. [2] 吴玉韶, 党俊武. 老龄蓝皮书 ：中国老龄产业发展报告[M]. 北京: 社会科学文献出版社, 2014. [3] 裘加林, 田华, 郑杰, 等. 智慧医疗[M]. 2 版. 北京: 清华大学 出版社, 2015. [4] 国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[EB/ OL]. http://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/con- tent_5211996.html. 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