人工智能（AI）在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用還處于早期階段，但人工智能已經(jīng)悄然加快了在醫(yī)療領(lǐng)域的部署。目前，國(guó)內(nèi)外已經(jīng)有一些高科技企業(yè)將認(rèn)知計(jì)算和深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)用于醫(yī)療影像領(lǐng)域，與各大頂尖醫(yī)院都已經(jīng)開(kāi)始建立合作關(guān)系。
聚焦醫(yī)療行業(yè)現(xiàn)存問(wèn)題
人工智能解決現(xiàn)存醫(yī)療問(wèn)題已經(jīng)成了社會(huì)層面的需求。
至今全國(guó)醫(yī)療高新技術(shù)、先進(jìn)設(shè)備和優(yōu)秀人才基本上集中在城市大醫(yī)院，農(nóng)村和城市社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)十分薄弱，基層社區(qū)缺少衛(wèi)生資源。
同時(shí)隨著傳染病和慢性病出現(xiàn)井噴式高發(fā)，越來(lái)越多人群依然面臨疾病長(zhǎng)期相伴的困擾，很多慢性病至今仍然病因不明，比如腫瘤；有些傳染病難以治愈，比如艾滋病。
面對(duì)“看病難、看病貴”的問(wèn)題，以及未來(lái)迫切需要轉(zhuǎn)向預(yù)防的醫(yī)療模式。國(guó)家一直在推動(dòng)基層的首診、雙層的轉(zhuǎn)診，推進(jìn)分級(jí)診療的進(jìn)行。不過(guò)由于優(yōu)質(zhì)的醫(yī)師資源難以下沉，這項(xiàng)國(guó)策推動(dòng)了很久依然沒(méi)有達(dá)到預(yù)期。
人工智能可以建立早期預(yù)測(cè)
而把人工智能的焦點(diǎn)拉到改善慢性疾病上，通過(guò)人工智能不僅僅可以將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)信息化，更能夠挖掘信息和疾病的潛在關(guān)聯(lián)，建立疾病的早期預(yù)測(cè)和分析，達(dá)到疾病診療向慢病防治發(fā)展的醫(yī)學(xué)趨勢(shì)。
人工智能建立早期預(yù)測(cè)擁有以下明顯的特點(diǎn)：
● 速度快，可以在遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于1秒內(nèi)識(shí)別醫(yī)學(xué)影像；
● 可以批量識(shí)別醫(yī)學(xué)影像；
● 精準(zhǔn)穩(wěn)定，不會(huì)由于疲勞出現(xiàn)識(shí)別出錯(cuò)，并且可以自動(dòng)識(shí)別像素級(jí)別的異變。
我國(guó)對(duì)發(fā)展醫(yī)療人工智能產(chǎn)業(yè)的態(tài)度也非常明確，從發(fā)布的《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》到2016年頒布的《“健康中國(guó)2030”規(guī)劃綱要》都直接或間接的表明了我國(guó)對(duì)人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的支持和推動(dòng)態(tài)度。
人工智能早期預(yù)警疾病
▼癌癥
癌癥死亡率高一方面跟國(guó)民飲食結(jié)構(gòu)調(diào)整，環(huán)境變化等因素有關(guān)；另一方面跟大多數(shù)人對(duì)癌癥認(rèn)識(shí)不足，就診時(shí)處于晚期有關(guān)，這使得人們迫切需要早期預(yù)防癌癥的技術(shù)出現(xiàn)。
人工智能在癌癥檢測(cè)和早期診斷領(lǐng)域已經(jīng)取得了重要的進(jìn)步，人工智能可以像人類一樣識(shí)別圖像，并且認(rèn)知和應(yīng)用，近些年來(lái)因?yàn)樗惴ê陀布某墒?，人工智能?yīng)用在醫(yī)學(xué)影像的識(shí)別，可以更快更精準(zhǔn)的檢測(cè)到病灶，從數(shù)字化圖像里找到癌細(xì)胞的蹤跡，實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化的診斷，從而可以判斷很多像肺癌、乳腺癌、直腸癌、宮頸癌、結(jié)腸癌、肝癌等癌癥。
▼心血管病
心血管病的病例中都有多達(dá)上百組的數(shù)據(jù)，對(duì)于一般醫(yī)生而言，只能通過(guò)簡(jiǎn)單的幾組數(shù)據(jù)來(lái)判斷病人的病情。
但是通過(guò)人工智能算法，可以同時(shí)對(duì)幾十組甚至上百組數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)的文本、影像等多模態(tài)海量數(shù)據(jù)的綜合挖掘，發(fā)現(xiàn)群體中的疾病及隱藏信息，建立預(yù)測(cè)分析模型，進(jìn)一步探索疾病分布演化規(guī)律，確定危險(xiǎn)因素，找到更好的診療方法并對(duì)心血管疾病流行趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
如，冠狀動(dòng)脈鈣化是冠狀動(dòng)脈疾病的生物標(biāo)志，并且冠狀動(dòng)脈鈣化評(píng)分是心血管事件發(fā)生的預(yù)測(cè)因子，人工智能算法可以根據(jù)胸部CT自動(dòng)計(jì)算冠狀動(dòng)脈鈣化評(píng)分，可以檢測(cè)出嚴(yán)重心血管事件爆發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)并提供預(yù)警。
▼阿爾茲海默癥
阿爾茲海默癥（又稱老年性癡呆）的病因尚不明確，目前還沒(méi)有有效逆轉(zhuǎn)或阻止該病進(jìn)展的特效方法。阿爾茨海默癥發(fā)現(xiàn)的早是可以通過(guò)藥物治療和控制的，能夠幫助患者改善認(rèn)知功能、延緩10年以上病程的發(fā)展。
常規(guī)冗長(zhǎng)的診斷程序，包括病史回顧、體格檢查、癡呆量表評(píng)估篩查測(cè)試、腦神經(jīng)系統(tǒng)檢查及實(shí)驗(yàn)室檢查等，并不適用于大規(guī)模的阿爾茲海默癥早期篩查。
影像學(xué)檢查在阿爾茲海默癥早期檢測(cè)中發(fā)揮著重要作用，其中CT、MRI、PET/SPECT各種影像都可提供癡呆的腦組織損害等異常情況，人工智能在影像領(lǐng)域的診斷技術(shù)應(yīng)用，能夠?qū)崿F(xiàn)阿爾法茲海默癥的早期篩查和診斷。
▼傳染病
傳染病讓世界范圍內(nèi)緊張的公共衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。像之前爆發(fā)的嚴(yán)重急性呼吸系統(tǒng)綜合癥（SARS）、甲型H1N1流感、埃博拉病毒和中東呼吸綜合征（MERS）等。傳染病可以在國(guó)家內(nèi)外迅速傳播，如果能在傳染病出現(xiàn)前抑制其傳播，那么意義非凡。
目前有研究人員開(kāi)發(fā)了一種能夠減緩傳染病蔓延的算法，并考慮到了隨著時(shí)間的推移資源的有限性和人口的動(dòng)態(tài)變化，這種算法可使得傳染病到來(lái)之前能夠提前預(yù)備好的反應(yīng)時(shí)間并優(yōu)化政策。
除此之外，也有研究報(bào)道過(guò)用作醫(yī)學(xué)輔助診斷系統(tǒng)來(lái)預(yù)測(cè)腦疝在大面積腦?；颊甙l(fā)生的人工智能隨機(jī)森林模型、通過(guò)眼底拍照反應(yīng)眼底改變的慢性疾病篩查人工智能模型以及在慢性腎病等領(lǐng)域人工智能的慢性腎病分型預(yù)警模型。
人工智能的意義在于幫助我們提高整個(gè)社會(huì)的運(yùn)轉(zhuǎn)效率，通過(guò)輔助醫(yī)生就診和大規(guī)模篩查疾病，實(shí)現(xiàn)早期預(yù)警，早期干預(yù)的預(yù)防醫(yī)療模式。
人工智能能夠更準(zhǔn)確的進(jìn)行慢性病的判斷、輔助診斷和長(zhǎng)期管理。早期預(yù)警對(duì)患者預(yù)后進(jìn)行有效判斷和選擇有效的治療方案有非常關(guān)鍵的作用，未來(lái)也會(huì)有越來(lái)越多的早期預(yù)警人工智能的醫(yī)療產(chǎn)品出現(xiàn)。
來(lái)源：Zying智影醫(yī)療
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