人工智能在醫(yī)療場景中的應(yīng)用分享以人工智能在醫(yī)療場景中的應(yīng)用為主體

今年9月將在廣西南寧舉辦“第一屆—東盟人工智能峰會”，在此期間，廣西壯族自治區(qū)人民政府主辦，廣西壯族自治區(qū)大數(shù)據(jù)發(fā)展局承辦了天池大賽—數(shù)智廣西·全球數(shù)據(jù)智能挑戰(zhàn)賽(2019)。大賽以“在線推廣+定向邀約”雙輪驅(qū)動的模式吸引全球知名企業(yè)和實驗室參賽，通過貫通全球資源，挑戰(zhàn)世界領(lǐng)域醫(yī)療難題，推動醫(yī)療數(shù)據(jù)開放和標(biāo)準(zhǔn)化，普惠廣西當(dāng)?shù)鼗鶎俞t(yī)療建設(shè)。

本次大賽吸引了分布在全球12個和地區(qū)的1635支隊伍，來自國內(nèi)外100余家企業(yè)和單位，其中包括慧影醫(yī)療、聯(lián)影、依圖、深睿醫(yī)療、深圳數(shù)字生命研究院、浙大睿醫(yī)等國內(nèi)著名醫(yī)療AI企業(yè)和研究機構(gòu)。

天池大賽—數(shù)智廣西·全球數(shù)據(jù)智能挑戰(zhàn)賽(2019)，始于“數(shù)據(jù)競賽”，專于“產(chǎn)學(xué)聯(lián)動”，精于“醫(yī)療落地”，構(gòu)建“1+1+6”的新形態(tài)：1個全球首個肺綜合公開數(shù)據(jù)集發(fā)布、1個廣西醫(yī)療人工智能白皮書發(fā)布及以6場研討調(diào)研論證推動產(chǎn)學(xué)研融合。

在大賽進行期間，為了推進人工智能在醫(yī)療場景的應(yīng)用，衛(wèi)生信息與健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)學(xué)會、廣西壯族自治區(qū)大數(shù)據(jù)發(fā)展局共同主辦以“數(shù)智廣西，共領(lǐng)未來”為主題的研討會。在研討會中，阿里巴巴達摩院AI中心醫(yī)療健康實驗室與動脈網(wǎng)·蛋殼研究院共同發(fā)布《人工智能在醫(yī)療場景中的應(yīng)用分享》。

《人工智能在醫(yī)療場景中的應(yīng)用分享》以人工智能在醫(yī)療場景中的應(yīng)用為主體，結(jié)合廣西的地方特色，通過動脈網(wǎng)·蛋殼研究院及阿里巴巴達摩院AI中心醫(yī)療健康實驗室的調(diào)研及分析，從四個宏觀維度洞察廣西的醫(yī)療發(fā)展現(xiàn)狀，并提出需要重點關(guān)注的四大變化及由此衍生出的六大機遇與挑戰(zhàn)。

在宏觀層面，對標(biāo)其它省份，提出發(fā)展建議;在微觀層面，則重點聚焦人工智能的四大落地場景;產(chǎn)品端，我們重點探索如何從視覺引擎、知識引擎及搜索引擎三大平臺切入醫(yī)療人工智能領(lǐng)域。

廣西醫(yī)療產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀洞察：從“變化”開始，重點關(guān)注四大宏觀維

從“變化”開始，四大驅(qū)動因素引發(fā)廣西未來醫(yī)療產(chǎn)業(yè)變革。經(jīng)濟要素——引發(fā)的醫(yī)療消費能力變化;人口結(jié)構(gòu)要素——引發(fā)的醫(yī)療受眾人群結(jié)構(gòu)變化;疾病譜要素——引發(fā)的醫(yī)療剛性需求變化;供給要素——引發(fā)的醫(yī)療服務(wù)能力變化。

1、經(jīng)濟要素--引發(fā)的醫(yī)療消費屬性變化：居民醫(yī)療消費屬性偏向“優(yōu)質(zhì)醫(yī)療”，政府醫(yī)療負擔(dān)加劇

2015年～2017年的數(shù)據(jù)顯示，廣西居民醫(yī)療消費能力提升，屬性已經(jīng)偏向于獲得：高質(zhì)量的醫(yī)療服務(wù)、高質(zhì)量的就醫(yī)環(huán)境及便捷的就醫(yī)途徑，醫(yī)療期望由“基本醫(yī)療”向“優(yōu)質(zhì)醫(yī)療”轉(zhuǎn)變;同時，廣西人均醫(yī)療保健支出逐年增長，政府醫(yī)療負擔(dān)不斷加劇。

現(xiàn)階段的醫(yī)療服務(wù)體系未來將不足以滿足居民的醫(yī)療期望，而政府將面臨更大的社會保障壓力。

2、人口結(jié)構(gòu)要素--引發(fā)的醫(yī)療受眾人群結(jié)構(gòu)變化：居民城鎮(zhèn)化及老齡化，考驗醫(yī)療供給能力

數(shù)據(jù)顯示，廣西居民的人口結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)：居民老齡化趨勢明顯，占比68%中青年人群將快速老化。廣西居民城鎮(zhèn)化趨勢正在不斷加速，城市居民每年增長約70萬人。

我們認為：廣西老齡化人口增多現(xiàn)狀不可逆轉(zhuǎn)，老齡人口醫(yī)療及養(yǎng)老需求未來將呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。同時，農(nóng)村居民向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移，未來，廣西城鎮(zhèn)醫(yī)療機構(gòu)醫(yī)療供給能力將受到嚴峻考驗。

3、疾病譜要素--引發(fā)的醫(yī)療剛性需求變化：死亡率大幅上升，治療“強剛性需求”需滿足

數(shù)據(jù)顯示，循環(huán)系統(tǒng)疾病(高血壓、冠心病、急性腦血管病、心力衰竭)、腫瘤及呼吸系統(tǒng)疾病疾病死亡率最高;同時，近年來，城市及農(nóng)村居民的循環(huán)體統(tǒng)疾病及腫瘤疾病的死亡率大幅上升。

我們認為：患者對于這三類疾病有著極大的剛性治療也大幅上升。

4、供給要素--引發(fā)的醫(yī)療服務(wù)能力變化：整體供給能力上升，但醫(yī)生缺口及負擔(dān)加劇

數(shù)據(jù)顯示：廣西醫(yī)療服務(wù)能力(供給端)保持長期穩(wěn)定增長，2017年醫(yī)院數(shù)/衛(wèi)生院數(shù)及衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)分別增長2.4%及5.3%;但每萬人擁有衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)增長趨0。

我們認為：盡管廣西醫(yī)療供給能力持續(xù)增長，但人口增長速度明顯高于醫(yī)療供給能力。未來，醫(yī)生缺口及醫(yī)生負擔(dān)將會明顯加劇。

鼓勵試點，總結(jié)經(jīng)驗，制定規(guī)則，是政府落地醫(yī)學(xué)人工智能的政策導(dǎo)向。

1、機遇與挑戰(zhàn)并存，以政策為抓手應(yīng)對“六大”機遇與挑戰(zhàn)

四大“變化”因素引發(fā)居民的醫(yī)療期望上升、政府支付負擔(dān)上升、老年人醫(yī)療需求增加、城鎮(zhèn)醫(yī)療機構(gòu)負擔(dān)加劇、高致死率疾病剛性需求增加、醫(yī)生缺口及負擔(dān)明顯加劇等六大現(xiàn)象。面對機遇與挑戰(zhàn)，我們認為：以政策驅(qū)動“新技術(shù)”落地解決廣西醫(yī)療領(lǐng)域供需矛盾。

2、區(qū)域參照：結(jié)合貴州發(fā)展情況，看廣西醫(yī)學(xué)人工智能落地路徑

以政策驅(qū)動“新技術(shù)”的方式，在全國多地已經(jīng)開始進行。以區(qū)域參照的方式，我們研究人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化較早的貴州，整體來說，貴州的人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈應(yīng)用可以分為四個階段：

第一階段：建立了健全完善的四大醫(yī)療衛(wèi)生基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫;

第二階段：構(gòu)建高效共享、互聯(lián)互通的全省醫(yī)療衛(wèi)生信息交換服務(wù)網(wǎng)絡(luò);

第三階段：實施智能醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)化示范項目;

第四階段：發(fā)展智能藥物挖掘，支持醫(yī)藥企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型;

結(jié)合我們對多地人工智能政策的整理，我們認為，在政策的驅(qū)動下，廣西落地醫(yī)學(xué)人工智能的政策導(dǎo)向應(yīng)當(dāng)遵循：1.鼓勵試點;2.總結(jié)經(jīng)驗;3.制定規(guī)則。

聚焦四大人工智能應(yīng)用場景

以政策驅(qū)動“新技術(shù)”，結(jié)合當(dāng)前廣西的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀，我們認為，應(yīng)當(dāng)聚焦四大人工智能應(yīng)用場景：

1.人工智能+醫(yī)學(xué)影像;

2.人工智能+醫(yī)院管理;

3.人工智能+疾病診斷和預(yù)測;

4.人工智能+醫(yī)學(xué)研究;

應(yīng)用場景一：人工智能+醫(yī)學(xué)影像

1、人工智能+醫(yī)學(xué)影像，重點落地心血管及腫瘤影像

人工智能在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域目前的應(yīng)用方向主要有三類，即疾病篩查、病灶勾畫、臟器三維成像，涉及腦、眼睛、乳腺、食管、肺、心臟等多個人體部位。

結(jié)合目前循環(huán)系統(tǒng)疾病的特點，預(yù)防意義重于治療，人工智能心血管影像能夠有效提高廣西居民的循環(huán)系統(tǒng)疾病早篩及預(yù)防情況，其中優(yōu)先落地：心電圖的自動分析及診斷及心血管疾病AI影像技術(shù)(心電CTMRI心電彩超等)。

結(jié)合目前癌癥診斷和治療的發(fā)展?fàn)顩r，人工智能腫瘤影像能夠有效提高廣西居民腫瘤類疾病治療情況，其中落地人工智能腫瘤影像的優(yōu)先順序為：肺癌、肝癌、胃癌、結(jié)直腸癌及乳腺癌等高發(fā)癌種。

我們可以看到大多數(shù)人工智能企業(yè)選擇了在醫(yī)學(xué)影像推出產(chǎn)品，肺結(jié)節(jié)篩查、糖網(wǎng)篩查兩大熱門方向遙遙領(lǐng)先，但同時有相當(dāng)多的企業(yè)將目光投向了心血管類疾病方面，同時，針對更多疾病的產(chǎn)品正在不斷涌現(xiàn)，人工智能企業(yè)產(chǎn)品呈現(xiàn)出分散趨勢。所以，醫(yī)療機構(gòu)在人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品的選擇上，有著非常廣泛的可選擇性。

肺部疾病檢測引擎：可以自動、快速、準(zhǔn)確的從病人的胸部CT掃描序列中發(fā)現(xiàn)疑似病灶位置，降低肺癌早期篩查的成本，提高檢測速度和檢測的準(zhǔn)確率，緩解醫(yī)療資源的緊張，挽救更多患者的生命。

阿里巴巴達摩院AI中心醫(yī)療健康實驗室的肺部疾病檢測引擎具有檢測準(zhǔn)確度高、核心技術(shù)原創(chuàng)及經(jīng)過實際場景驗證這三大特點：

心血管疾病診斷引擎：為了進一步降低醫(yī)生交互的工作量，人工智能心血管疾病診斷可以進行心臟冠脈的提取及重建，自動化的提取冠脈樹并命名精細到半徑小于1mm的分支，同時利用三維重建技術(shù)生成VR、CPR和SPR輔助醫(yī)生診斷病灶，實現(xiàn)斑塊類別識別、易損斑塊預(yù)警及狹窄程度預(yù)測等多項功能。

智能骨科引擎：利用定位、分割和測量核心技術(shù)，輔助評估致病因素并確定診療方案，覆蓋膝關(guān)節(jié)、脊椎和膝關(guān)節(jié)，覆蓋多病種。經(jīng)過醫(yī)院實景場景驗證，阿里巴巴達摩院AI中心醫(yī)療健康實驗室的數(shù)據(jù)顯示，其骨科AI產(chǎn)品的精準(zhǔn)度超過70%的骨科醫(yī)生并且單次耗時低于200ms。

對于肝、肺、心血管及脊椎等多個檢測引擎，均可以通過其內(nèi)嵌的智能標(biāo)注功能進行自動化標(biāo)注：

1.自動肺和肝標(biāo)注：內(nèi)嵌國際領(lǐng)先的肺，肝分割算法，自動生成器官的預(yù)分割，輔助標(biāo)注更準(zhǔn)確高效;

2.自動心血管標(biāo)注：業(yè)界領(lǐng)先的全自動的冠脈提取算法，冠脈樹一點即成，血管標(biāo)注簡單易見;

3.自動脊柱標(biāo)注：自主研發(fā)的高精度脊柱分割算法，分段分割同步完成，脊柱標(biāo)注不再繁瑣;

在真正落地的過程中，智能標(biāo)注需要具備：跨平臺云端標(biāo)注、支持豐富的數(shù)據(jù)種類、靈活多樣的標(biāo)注類型、智能用戶交互及高效三維標(biāo)注五大特點。

2、影像拍片AI質(zhì)控：攝片質(zhì)量及時診斷，避免非必要時間損耗

AI技術(shù)實現(xiàn)攝片質(zhì)量即時自動分析，在患者尚未離開前即可提示技術(shù)是否需要重拍，從而避免非必要的時間損耗。AI質(zhì)控平臺可以通過與設(shè)備集成，從而實現(xiàn)拍片到審片直接在設(shè)備端完成，由平臺提示影像是否符合要求。

目前影像拍片AI質(zhì)控平臺已經(jīng)實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化，尤其是對于典型胸部正位圖像篩查，其準(zhǔn)確率已經(jīng)達到95%以上。

傳統(tǒng)人工質(zhì)控的方式無法避免的兩大問題：效率低而且一致性差及事后質(zhì)控，患者很難再次拍攝，時間損耗大。影像拍片AI質(zhì)控基于人工智能圖像識別技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)醫(yī)學(xué)影像成像質(zhì)量的自動評價與評分及醫(yī)學(xué)影像質(zhì)控自動化、網(wǎng)絡(luò)化、常態(tài)化和實時化，最終提升醫(yī)生的閱片水平提高診斷率。

影像拍片AI質(zhì)控的產(chǎn)品價值可以分為三個層面：

1.醫(yī)生層面：每一份有質(zhì)量問題的報告，都能更清楚地明確問題所在;

2.科室管理層面：每份報告都能做出相對客觀的評價，每位報告醫(yī)生的工作質(zhì)量也都能了如指掌;

3.醫(yī)院層面：對于醫(yī)院可以動態(tài)分析每天的質(zhì)控狀態(tài);

3、智能影像網(wǎng)關(guān)平臺：數(shù)據(jù)自動DICOM標(biāo)準(zhǔn)化，簡化操作流程

由于影像歸檔和通信系統(tǒng)PACS與很多AI產(chǎn)品之間，并未實現(xiàn)基于DICOM，即醫(yī)學(xué)數(shù)字成像和通信，標(biāo)準(zhǔn)的影像通訊和其它信息通訊，醫(yī)生不得不在多個系統(tǒng)之間操作。而智能影像網(wǎng)關(guān)平臺就像一個介于PACS及AI產(chǎn)品間的轉(zhuǎn)換器，能夠：

1.簡化醫(yī)院PACS與AI產(chǎn)品的對接;

2.減輕現(xiàn)有PACS/設(shè)備的負擔(dān);

3.實現(xiàn)影像數(shù)據(jù)DICOM標(biāo)準(zhǔn)化;

智能影像網(wǎng)關(guān)平臺，目前已在國內(nèi)多家醫(yī)院臨床應(yīng)用;

應(yīng)用場景二：人工智能+醫(yī)院管理

因為醫(yī)療事務(wù)繁重、臨床管理和醫(yī)院管理的難度大、對新技術(shù)接受度高等因素，我們認為：醫(yī)院在完成第一階段的人工智能體系建設(shè)后，尤其是針對大型三級醫(yī)院，應(yīng)當(dāng)大力發(fā)展：人工智能醫(yī)院管理。人工智能在醫(yī)院管理應(yīng)用上主要有兩個方向，分別是優(yōu)化醫(yī)療資源配置和彌補醫(yī)院管理漏洞。

1、優(yōu)化醫(yī)療資源配置

人工智能優(yōu)化醫(yī)療資源配置：利用大數(shù)據(jù)，從宏觀層面協(xié)調(diào)資源的有效分配。它能根據(jù)電子病歷、既往病史等信息分析出哪些患者是最需要及時救治的，把醫(yī)療資源優(yōu)先提供給他們，優(yōu)化醫(yī)療服務(wù)的先后順序。

相對于傳統(tǒng)方式：人工智能能夠大幅降低人力成本，而醫(yī)護人員將工作重心投入到醫(yī)療服務(wù)中;醫(yī)療資源利用率能夠得到大幅度提高，分析出哪些患者急需救治，優(yōu)化醫(yī)療服務(wù)的前后順序;就診體驗得到一定程度提升，優(yōu)化醫(yī)院的資源配置能夠最大程度滿足患者的訴求。

2、人工智能彌補醫(yī)院管理漏洞

彌補醫(yī)院管理漏洞：從點評網(wǎng)站、社交平臺和新聞媒體等渠道收集客戶對醫(yī)院的評價，通過自然語言處理技術(shù)將非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)處理成能被系統(tǒng)識別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，根據(jù)已經(jīng)搭建好的模型，系統(tǒng)能夠整理、分析出各種評價背后的真實含義。

調(diào)查發(fā)現(xiàn)：患者對某醫(yī)院話題討論最多的分別是：候診時間、服務(wù)態(tài)度、就診時間、醫(yī)療價格及院后隨訪。

相對于傳統(tǒng)方式：人工智能能夠大幅的擴寬患者的反饋信息收集渠道;大幅降低從信息收集、分析到總結(jié)的時間損耗;并且能夠避免人為因素，最大程度保證調(diào)查分析的結(jié)果客觀有效。

利用人工智能對醫(yī)院進行管理，能有效的對人、財、物、信息、時間等資源，進行計劃、組織、協(xié)調(diào)、控制， 充分利用醫(yī)院的現(xiàn)有資源，實現(xiàn)醫(yī)療效用的最大化。

以醫(yī)院管理標(biāo)桿型的企業(yè)Qventus為例，在XX醫(yī)院使用了它所提供的人工智能系統(tǒng)后，這家醫(yī)院在以下八個維度的表現(xiàn)出現(xiàn)改善，同時患者對醫(yī)院的滿意度從29位提高到第3位。

應(yīng)用場景三：人工智能+疾病診斷和預(yù)測

現(xiàn)代醫(yī)學(xué)，是從人們的各種生化、影像的檢查結(jié)果中，去診斷是否患病。但如果要實現(xiàn)疾病的未來發(fā)展預(yù)測，往往力不從心。人工智能能夠參與疾病的篩查和預(yù)測，需要從行為、影像、生化等檢查結(jié)果中進行判斷，除此之外，人們的語言、文字也會成為精神健康和身體健康狀況的可測指標(biāo)。

疾病預(yù)測功能主要通過自動分析emr/ehr數(shù)據(jù)，影像檢查報告等文本數(shù)據(jù)，從中提取出相關(guān)信息，利用深度學(xué)習(xí)預(yù)測疾病發(fā)生及病程發(fā)展進程。

應(yīng)用場景四：人工智能+醫(yī)學(xué)研究

人工智能的切入主要是利用機器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)自動抓取病歷中的臨床變量，融匯多源異構(gòu)的醫(yī)療數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)化病歷、文獻，最后生成標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)庫。在具體的人工智能+醫(yī)學(xué)研究的相關(guān)落地產(chǎn)品管線中，我們重點關(guān)注醫(yī)療翻譯與醫(yī)療知識圖譜。

醫(yī)療機器翻譯：醫(yī)療行業(yè)內(nèi)存在大量的翻譯需求，AI自動翻譯有完善的文件解析生成能力，適應(yīng)用戶不同文件格式輸入，有效降低客戶在大量翻譯需求上的開支。

阿里巴巴達摩院AI中心醫(yī)療健康實驗室落地的醫(yī)療行業(yè)機器翻譯系統(tǒng)能實現(xiàn)：權(quán)威語料翻譯、術(shù)語干預(yù)、SAAS標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)及定制化部署，其醫(yī)學(xué)術(shù)語翻譯準(zhǔn)確率大于80%，日期翻譯準(zhǔn)確率大于99%。

醫(yī)療知識庫的構(gòu)建采用：

1.最新的信息抽取技術(shù)，將疾病相關(guān)的知識從各種信息源中提取出來，其信息源包括行業(yè)最新論文，互聯(lián)網(wǎng)知識等;

2.抽取得到的信息會進行專業(yè)審核，審核通過的數(shù)據(jù)會進行入庫，全程采用最新的圖數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)的存儲和可視化;

產(chǎn)品落地：三大引擎平臺

在醫(yī)療人工智能產(chǎn)品上，阿里巴巴達摩院AI中心醫(yī)療健康實驗室從視覺引擎、知識引擎及搜索引擎三大平臺切入醫(yī)療人工智能領(lǐng)域，重點實現(xiàn)：多器官診斷、小樣本訓(xùn)練、高精度、自動標(biāo)注、醫(yī)療翻譯、信息抽取、圖譜建模、醫(yī)學(xué)特征提取、多模態(tài)檢索、醫(yī)療輔助等十大功能。