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272醫(yī)院的放射科室、遠程協(xié)作的移動屏幕前、醫(yī)患集中的方艙醫(yī)院，醫(yī)療機器人忙不更迭的身影，記錄著人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域踏過的足跡。從語音電子病歷、智能導診、智能問診為代表的虛擬助理，到AI醫(yī)學影像實現(xiàn)病灶識別與標注、三維重建、靶區(qū)自動勾畫與自適應(yīng)放療；醫(yī)療大數(shù)據(jù)、醫(yī)療機器人實現(xiàn)輔助診療，到利用AI技術(shù)與新藥研發(fā)、老藥新用、藥物‘篩選結(jié)合，進行藥物挖掘；醫(yī)院管理的病歷結(jié)構(gòu)化、分級診療、DRGs智能系統(tǒng)、專家系統(tǒng)……AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用遍地開花。
人工智能在抗疫前線的風光一時無兩。
“未來，AI在醫(yī)藥研發(fā)過程中發(fā)揮的作用將越來越凸顯。”阿斯利康全球執(zhí)行副總裁王磊在近日舉辦的2020世界人工智能大會上說，“在醫(yī)療領(lǐng)域，AI的價值將主要體現(xiàn)在兩個方面，一是提升三甲醫(yī)院醫(yī)生的效率，二是提升基層醫(yī)療機構(gòu)的診療水平?！?/span>
然而復旦大學附屬華山醫(yī)院張文宏卻給在場的嘉賓澆了一盆冷水?！霸谡麄€疫情防控中，全部是靠人工，也就是靠傳統(tǒng)智慧和城市管理實現(xiàn)的 ”。
張文宏認為，盡管現(xiàn)在人工智能已經(jīng)應(yīng)用于多個場景，技術(shù)還算成熟，但在醫(yī)療、流行病防治領(lǐng)域，人工智能的建設(shè)還在起點。
AI在醫(yī)療健康發(fā)展的道路上能否一路狂飆？
忽如一夜春風來？
疫情是挑戰(zhàn)也是機遇，特別是AI企業(yè)的機遇。
在5秒內(nèi)完成數(shù)百張影像的初步診斷；將電腦端語音轉(zhuǎn)換醫(yī)療文字的極速輸入；不僅提供人工智能遠程診療服務(wù)，還承擔日常消毒、送餐、清掃等工作；AI算法將原來數(shù)小時的疑似病例基因分析縮短至半小時，精準檢測出病毒的變異情況……2020世界人工智能健康云峰會上，不少抗疫“明星”企業(yè)分享了探索的實踐。
AI在醫(yī)療行業(yè)大熱。
疫情下AI大展身手，高效輔助醫(yī)療應(yīng)用場景，AI算法和算力在新冠肺炎診斷中發(fā)揮更大的價值。AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用忽地遍地開花。
盡管如此，AI仍然只是一個輔助手段。
疫情期間，依圖醫(yī)療和上海公共衛(wèi)生臨床中心合作推出了業(yè)內(nèi)第一款智能評估新型冠狀病毒性肺炎的AI影像產(chǎn)品。
依圖科技創(chuàng)始人兼CEO朱瓏介紹說，“從前醫(yī)生對于新冠肺炎的定量評價需要數(shù)個小時，但AI輔助醫(yī)生診斷只要1、2秒，就可以做出準確判斷，這是視覺感知的智能”。這也是依圖醫(yī)療AI應(yīng)用場景的切入點。
上海兒童醫(yī)學中心智慧交接班的大屏上，患者的體溫、呼吸、脈搏等生命體征、導管情況、氧飽和度等數(shù)據(jù)得到清晰的顯示，據(jù)了解，上海兒童醫(yī)學中心根據(jù)不同場景分別部署了上海森億智能開發(fā)的輔助決策、質(zhì)量管理和智慧交班系統(tǒng)，大大提高了效率，減輕了醫(yī)護人員的負擔。此情此景，讓人不自覺地認為AI＋醫(yī)療的前景似乎一片光明。
然而，AI在輔助醫(yī)療上仍然困難重重。
人工智能的根本就在與數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是讓人工智能生根的土壤水源，然而，醫(yī)療電子病歷數(shù)據(jù)不僅類型復雜，而且體系割裂。對其進行數(shù)據(jù)的采集、清理、挖掘，其難度不亞于在沙漠里精耕細作。
數(shù)據(jù)標準化成為AI+醫(yī)療的核心問題。森億智能創(chuàng)始人張少典說，讓人工智能與臨床醫(yī)學深度融合的過程，就要讓IT人把臨床醫(yī)學的語言轉(zhuǎn)化成IT語言，讓IT人和醫(yī)學人雙方之間實現(xiàn)對話交流。用文本解析電子病歷數(shù)據(jù)，實際上是用不同的算法模型處理不同類型的數(shù)據(jù)，研發(fā)和搭建基于中文語言語義為特點的醫(yī)療知識圖譜。
數(shù)據(jù)之外，算法也是一道坎。哪種算法或者哪些算法更合適？跨越人工智能技術(shù)與醫(yī)學專業(yè)難以逾越的知識壁壘也是當前階段AI+醫(yī)療面臨的難題。
依圖科技朱瓏舉例說：“在兒科領(lǐng)域，今天AI能夠基于幾百萬份病例，學習近百萬的醫(yī)學同義詞，近千萬關(guān)聯(lián)關(guān)系。目前，AI在兒科的智能輔助診斷能夠接近初級醫(yī)生的水平，但是距離高水平專家還有一定差距。”
AI+醫(yī)療的道路還且阻且長。
AI加速“神藥”的誕生？
中國科學院院士、中國科學院上海藥物研究所陳凱先提到，藥物研究有兩個核心問題，一個是尋找靶點，另一個就是對藥物結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化，人工智能在尋找靶點上更快捷。
人工智能運用強大的發(fā)現(xiàn)能力與計算能力，發(fā)現(xiàn)藥物與疾病、疾病與基因的連接關(guān)系，構(gòu)建藥物、疾病和基因之間的深層次關(guān)系，虛擬篩選出具有較高活性的化合物，為后期臨床試驗做準備。目前，AI在新藥研發(fā)領(lǐng)域主要應(yīng)用于靶點發(fā)現(xiàn)、化合物合成、化合物篩選等場景。
圖片來源：視覺中國
據(jù)了解，在藥物研發(fā)領(lǐng)域，已經(jīng)出現(xiàn)了人工智能的身影。上海的一家生物制藥公司利用人工智能方法基于蛋白晶體學數(shù)據(jù)進行藥物設(shè)計，打造數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能藥物開發(fā)云計算平臺，將藥物研發(fā)時間從原來的3-5年縮短至1-3年。這樣具有領(lǐng)先技術(shù)的企業(yè)目前被“雪藏”保護起來。
據(jù)悉，阿斯利康的新藥研發(fā)進程中，包括新藥開發(fā)階段、研究階段、臨床研發(fā)階段、研發(fā)后期，人工智能已在扮演相當重要的角色。例如，將人工智能技術(shù)與化工自動化相結(jié)合，使得原本需要數(shù)月才能研制完成的先導分子現(xiàn)在只需數(shù)周即可完成，而且無需人工干預(yù)；人工智能和大數(shù)據(jù)助力獲取隱藏在臨床前和臨床組織樣本中的生物學新洞察；利用人工智能技術(shù)輔助患者分類；通過“真實世界證據(jù)數(shù)據(jù)計劃”拓寬對患者的洞察，依靠機器學習方法，更加準確、高效地獲取患者治療效果等。
“雖然AI還沒有直接創(chuàng)造新的藥物，但在很多新藥發(fā)明的背后都有AI的身影，它已經(jīng)成為了我們研發(fā)過程中不可缺少的部分?！蓖趵谡f。
2017年以來，AI在制藥領(lǐng)域的應(yīng)用可謂如火如荼，國際制藥巨頭紛紛入局AI開發(fā)，用于提高新藥的研發(fā)效率。據(jù)統(tǒng)計，有100多家初創(chuàng)企業(yè)在探索用AI 發(fā)現(xiàn)藥物，傳統(tǒng)的大型制藥企業(yè)更傾向于采用合作的方式，如阿斯利康與Berg，強生與、Benevolent AI，默沙東與Atomwise，賽諾菲和葛蘭素史克與Exscientia，輝瑞與IBM Watson等。
然而，專家認為，AI應(yīng)用于新藥研發(fā)與醫(yī)療AI落地面臨同樣的問題，如人才短缺、數(shù)據(jù)標準化與共享機制、商業(yè)模式創(chuàng)新等諸多問題。人工智能在醫(yī)學領(lǐng)域的應(yīng)用需要生物醫(yī)學、生物信息與臨床醫(yī)學、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、醫(yī)學管理等學科背景的跨界人才。
青山隱隱水迢迢，AI成為未來的“藥神”已邁開了第一步。
