．智慧醫療健康照護五大應用場景案例分析

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光電技術論壇

近年來，智慧醫療在全球的發展，熱度不斷提升。有人這樣說，「儘管安全監控和智慧投顧最為火熱，但AI在醫療領域，可能會率先引爆。」

106 Artificial Intelligence Startups In Healthcare

一方面，圖像辨識、深度學習、神經網路等，關鍵技術的突破，帶來了人工智慧技術新一輪的發展。大大推動了以數據密集、知識密集、腦力勞動密集為特徵的醫療產業，與人工智慧的深度融合。

另一方面，隨著社會進步和人們健康意識的覺醒，人口老齡化問題的不斷加劇，人們對於提升醫療技術、延長人類壽命、增強健康的需求，也更加急迫。

而實踐中卻存在著醫療資源分配不均，藥物研製與驗證週期長、費用高，以及醫務人員培養成本過高等問題。

對於醫療進步的現實需求，極大地刺激了以人工智慧技術，推動醫療產業變革升級浪潮的興起。

智慧醫療的主要應用場景

「從全球創業公司實踐的情況來看，智慧醫療的具體應用，包括洞察與風險管理、醫學研究、醫學影像與診斷、生活方式管理與監督、精神健康、護理、急救室與醫院管理、藥物挖掘、虛擬助理、可穿戴設備以及其他。」

總結來看，目前人工智慧技術在醫療領域的應用，主要集中於以下五個領域：

（一）醫療機器人

「機器人技術在醫療領域的應用並不少見，比如智慧義肢、外骨骼和輔助設備等技術，修復人類受損身體；醫療保健機器人輔助醫護人員的工作等。」目前實踐中的醫療機器人，主要有兩種：

一是，能夠讀取人體神經信號的可穿戴型機器人，也成為「智慧外骨骼」；

二是，能夠承擔手術或醫療保健功能的機器人，以IBM開發的達芬奇手術系統為典型代表。

（二）智慧藥物研發

智慧藥物研發是指，將人工智慧中的深度學習技術，應用於藥物研究，透過大數據分析等技術手段，快速、準確地挖掘和篩選出，合適的化合物或生物，達到縮短新藥研發週期、降低新藥研發成本、提高新藥研發成功率的目的。

人工智慧透過電腦模擬，可以對藥物活性、安全性和副作用進行預測。借助深度學習，人工智慧已在心血管藥、抗腫瘤藥和常見傳染病治療藥等，多領域取得了新突破。在抗擊伊波拉病毒中，智慧藥物研發也發揮了重要的作用。

（三）智慧診療

智慧診療就是將人工智慧技術，用於輔助診療中，讓電腦「學習」專家醫生的醫療知識，模擬醫生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。

智慧診療場景是人工智慧在醫療領域最重要、也最核心的應用場景。

（四）智慧影像辨識

智慧醫學影像是將人工智慧技術，應用在醫學影像的診斷上。人工智慧在醫學影像應用主要分為兩部分：

一是圖像辨識，應用於感知環節，其主要目的是將影像進行分析，獲取一些有意義的資訊；

二是深度學習，應用於學習和分析環節，透過大量的影像數據和診斷數據，不斷對神經元網路，進行深度學習訓練，促使其掌握診斷能力。

（五）智慧健康管理

智慧健康管理是將人工智慧技術，應用到健康管理的具體場景中。目前主要集中在風險辨識、虛擬護士、精神健康、線上問診、健康干預，以及基於精準醫學的健康管理。

（1）風險辨識：透過獲取資訊，並運用人工智慧技術進行分析，辨識疾病發生的風險，及提供降低風險的措施。

（2）虛擬護士：收集病人的飲食習慣、鍛鍊週期、服藥習慣等個人生活習慣資訊，運用人工智慧技術，進行數據分析，並評估病人整體狀態，協助規劃日常生活。

（3）精神健康：運用人工智慧技術從語言、表情、聲音等數據進行情感辨識。

（4）行動醫療：結合人工智慧技術，提供遠端醫療服務。

（5）健康干預：運用 AI 對用戶體徵數據進行分析，客製化健康管理計劃。

智慧醫療產業應用典型案例

（一）醫療機器人

1、智慧外骨骼

俄羅斯ExoAtlet公司，生產了兩款「智慧外骨骼」產品：ExoAtletⅠ和ExoAtlet Pro。前者適用於家庭，後者適用於醫院。ExoAtletⅠ適用於下半身癱瘓的患者，只要上肢功能基本完整，它能幫助患者完成基本的行走、爬樓梯及一些特殊的訓練動作。ExoAtlet Pro在ExoAtletⅠ的基礎上包括了更多功能，如測量脈搏、電刺激、設定既定的行走模式等。

日本厚生勞動省，已經正式將「機器人服」和「醫療用混合型輔助肢」，列為醫療器械在日本國內銷售，主要用於改善肌萎縮側索硬化症、肌肉萎縮症等疾病患者的步行機能。

2、手術機器人

世界上最有代表性的做手術的機器人，就是達芬奇手術系統。「達芬奇手術系統分為兩部分：手術室的手術台，和醫生可以在遠端操控的終端。

手術台是一個有三個機械手臂的機器人，它負責對病人進行手術，每一個機械手臂的靈活性，都遠遠超過人，而且帶有攝影機，可以進入人體內的手術，因此不僅手術的創口非常小，而且能夠實施，一些人類一生很難完成的手術。

在控制終端上，電腦可以透過幾台攝影機拍攝的二維圖像，還原出人體內的高清晰度的三維圖像，以便監控整個手術過程。目前全世界共裝配了3000多台達芬奇機器人，完成了300萬例手術。」

（二）智慧藥物研發

美國矽谷公司Atomwise，透過IBM超級電腦，在分子結構數據庫中篩選治療方法，評估出 820萬種藥物研發的候選化合物。2015 年，Atomwise基於現有的候選藥物，應用人工智慧算法，在不到一天時間內，就成功地尋找出能控制伊波拉病毒的兩種候選藥物。

除挖掘化合物研制新藥外，美國Berg生物醫藥公司，透過研究生物數據研發新型藥物。「Berg 透其開發的 Interrogative Biology 人工智慧平台，研究人體健康組織，探究人體分子和細胞自身防禦組織，以及發病原理機制，利用人工智慧和大數據，來推算人體自身分子潛在的藥物化合物。

這種利用人體自身的分子，來醫治類似於糖尿病和癌症等疑難雜症，要比研究新藥的時間成本與資金少一半。」

（三）智慧診療

國際上最早將人工智慧，應用於醫療診斷的是MYCIN專家系統。對岸中國研製基於人工智慧的專家系統，始於上世紀70年代末，但是發展很快。早期的有北京中醫學院研製成‘關幼波肝炎醫療專家系統’，它是模擬著名老中醫關幼波大夫，對肝病診治的程序。

上世紀80年代初，福建中醫學院與福建電腦中心研製的林如高骨傷電腦診療系統。其他如廈門大學、重慶大學、河南醫科大學、長春大學等高等院校，和其他研究機構，開發了基於人工智慧的醫學電腦專家系統，並成功應用於臨床。

在智慧診療的應用中，IBM Watson是目前最成熟的案例。

IBM Watson 可以在17秒內閱讀3469本醫學專著、248000 篇論文、69種治療方案、61540次試驗數據、106000份臨床報告。

2012年Watson 透過了美國職業醫師資格考試，並佈署在美國多家醫院，提供輔助診療的服務。目前Watson 提供診治服務的病種包括乳癌、肺癌、結腸癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宮癌等多種癌症。

Watson實質是融合了自然語言處理、認知技術、自動推理、機器學習、資訊檢索等技術，並給予假設認知，和大規模的證據蒐集、分析、評價的人工智慧系統。

（四）智慧影像辨識

貝斯以色列女執事醫學中心（BIDMC），與哈佛醫學院合作研發的人工智慧系統，對乳癌病理圖片中，癌細胞的辨識準確率能達到 92％。

美國企業 Enlitic，將深度學習，運用到了癌症等惡性腫瘤的檢測中，該公司開發的系統的癌症檢出率，超越了4位頂級的放射科醫生，診斷出了人類醫生無法診斷出的 7％的癌症。

（五）智慧健康管理

1、風險辨識

風險預測分析公司Lumiata，透過其核心產品——風險矩陣（Risk Matrix），在獲取大量的健康計劃成員，或患者電子病歷，和病理生理學等數據的基礎上，為用戶繪製患病風險隨時間變化的軌跡。利用Medical Graph圖譜分析，對病人做出迅速、有針對性的診斷，從而對病人分診時間縮短 30％－40％。

2、虛擬護士

Next IT開發的一款APP慢性病患者虛擬助理（Alme Health Coach），「Alme Health Coach 是專為特定疾病、藥物和治療設計配置。它可以與用戶的鬧鐘同步，來觸發例如‘睡得怎麼樣’的問題，還可以提示用戶按時服藥。這種思路是收集醫生可用的可行動化數據，來更好的與病人對接。」