AI技術(shù)在多個環(huán)節(jié)助力疫情防控

　　人工智能（AI）技術(shù)正在許多行業(yè)中產(chǎn)生變革，但只有在醫(yī)療領域，AI的影響才有望真正改變我們每一個人的生活。而這樣的改變也許正在發(fā)生……

　　疫情肆虐，AI助力防控

　　截至目前，全球確診人數(shù)已超過800萬。這次疫情給全球帶來了巨大挑戰(zhàn)。

　　近年來，人工智能已經(jīng)開始在醫(yī)療衛(wèi)生領域發(fā)揮重要作用。先進的計算和數(shù)據(jù)分析工具使信息共享和診斷實踐成為可能，并加深了醫(yī)療行業(yè)對疾病和感染的理解。在遏制Covid-19（新型冠狀病毒肺炎）的迫切需求推動下，世界各地的政府機構(gòu)和企業(yè)越來越多地將目光投向基于人工智能的技術(shù)，以提供對病毒傳播的分析，并尋求治療藥物和方法。

　　我國在疫情剛開始傳播的時候，就采用AI技術(shù)進行疫情防控，在春運期間，火車站、機場、地鐵等公共場所的測溫壓力巨大，各大圖像識別技術(shù)巨頭們很快部署了AI測溫解決方案，采用圖像識別與紅外等結(jié)合的方式，有效避免接觸式測溫帶來的病毒傳播風險；疫情開始有所緩解、準備復工之時，不少AI公司提供了大數(shù)據(jù)AI技術(shù)，對遷徙人員進行動態(tài)跟蹤，結(jié)合疫情地圖，有效及時地跟蹤傳染源、接觸源，為復工保駕護航。

　　國外疫情爆發(fā)的要晚一些，各個國家也采用了AI技術(shù)在多個環(huán)節(jié)助力疫情防控：

　?。?）AI疫情輔助控制

　　迪拜采用了圖像識別技術(shù)來自動判斷人們是否遵守了疫情防控規(guī)定，比如保持距離，從圖像可以看出該AI程序可以自動識別出人與人之間的距離，這樣的應用在公共場所可以對人群密集提出預警提示。

　?。?）新冠治療藥物研發(fā)

　　總部位于倫敦的藥物研發(fā)公司Benevolent AI在1月底開始將注意力轉(zhuǎn)向冠狀病毒問題。該公司用知識圖譜技術(shù)來快速分析科學文獻和生物醫(yī)學研究資料，挖掘疾病的遺傳和生物特性與藥物的組成和作用之間的聯(lián)系。該公司之前一直專注于慢性疾病，而不是傳染病，但通過向其輸入關于病毒的最新研究，能夠重新調(diào)整系統(tǒng)，使其專注于新冠藥物的研發(fā)。目前該公司已經(jīng)進行潛在新冠治療藥物的臨床試驗。

　?。?）新冠病毒結(jié)構(gòu)分析

　　DeepMind正在利用基因組的數(shù)據(jù)來預測生物體的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，揭示哪些藥物有可能對COVID-19起作用。DeepMind是Google母公司Alphabet旗下的人工智能公司，在2016年推出的人工智能圍棋程序AlphaGo，戰(zhàn)勝了人類圍棋選手之后一舉成名，在當年將深度學習和人工智能技術(shù)直接推向高潮，其最新版本已無對手。

　　DeepMind發(fā)布了一個名為AlphaFold的深度學習庫，它使用神經(jīng)網(wǎng)絡來預測組成生物體的蛋白質(zhì)如何根據(jù)其基因組變換形狀，進而計算出哪些藥物可以與新冠病毒生物體細胞結(jié)合，用來破壞病毒細胞，破壞它與人類細胞的結(jié)合方式，減緩病毒的繁殖速度。

　?。?）COVID-Net

　　加拿大初創(chuàng)公司Darwin AI開發(fā)了一個神經(jīng)網(wǎng)絡COVID-Net，可以通過X射線篩查COVID-19感染的跡象。DarwinAI已將COVID-Net作為一個開源系統(tǒng)發(fā)布，受到了AI研究人員的熱烈追捧，該公司現(xiàn)在正致力于將COVID-Net從一個技術(shù)實現(xiàn)變成一個可以被醫(yī)療工作者使用的系統(tǒng)。它現(xiàn)在還在開發(fā)一種神經(jīng)網(wǎng)絡，用于對感染COVID-19的患者進行風險分層，以此來分離那些可能更適合在家中自我隔離恢復的病毒感染者，和那些最好進醫(yī)院的病毒感染者。

　　醫(yī)療AI的大機遇

　　這次疫情讓各個國家的醫(yī)療體系翻了個底朝天，新冠病毒的流行讓醫(yī)療系統(tǒng)的脆弱暴露在陽光之下。響應不及時、信息流通受阻、醫(yī)務人員不足、醫(yī)療資源分配不均等諸多問題在多數(shù)國家都存在。因此，也讓整個人類社會意識到醫(yī)療體系變革的緊迫性，是時候重新思考醫(yī)療體系的升級了，而人工智能技術(shù)在這次疫情中的積極表現(xiàn)，讓炒了這么多年的醫(yī)療AI概念走入大眾視野。

　　而且，隨著人口老齡化問題越來越突出，老年人口對于醫(yī)療的需求也將呈增長態(tài)勢。根據(jù)國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)，我國2019年65歲及以上老人已經(jīng)突破1.7億人，占人口總數(shù)13%。這樣的增長趨勢對于醫(yī)療資源是一個現(xiàn)實而急迫的挑戰(zhàn)。

　　將AI應用在醫(yī)療中雖不能完全解決醫(yī)療資源短缺的問題，但是卻可以借助AI快速發(fā)展的紅利，為醫(yī)療領域增添新的動力，刺激醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展，拓寬醫(yī)療資源的使用范圍，使全球各地患者更平等地受益于科學進步。醫(yī)療健康領域也切實存在很多需求需要AI來幫助實現(xiàn)，從防范疾病和減輕醫(yī)護壓力角度，至少有以下幾個方面需求：

　?。?）基于大數(shù)據(jù)的疾病或疫情預警；

　　（2）智能讀片，輔助醫(yī)療影像診斷輸出，可以緩解醫(yī)院的閱片壓力；

　?。?）智能診療系統(tǒng)，輔助醫(yī)生做好疾病初步篩查，甚至輔助手術(shù)；

　?。?）智能醫(yī)護輔助系統(tǒng)，幫助護士做好入院評估以及護理監(jiān)控等工作。

　　從技術(shù)供給側(cè)考慮，人工智能技術(shù)正逐步走向成熟，各種應用場景也日趨完善，加上軟硬件的持續(xù)迭代，讓AI技術(shù)的廣泛落地近在眼前。而且，國家對人工智能、大數(shù)據(jù)、5G等前沿技術(shù)的發(fā)展從政策上給予了足夠的重視，并加入國家“新基建”發(fā)展規(guī)劃，進一步提升其戰(zhàn)略地位。醫(yī)療AI應用領域在這個浪潮之下，正可以踏上快速發(fā)展的新車道。

　　醫(yī)療AI有哪些細分場景

　　醫(yī)療AI的應用范圍比較廣，可以細分為多個應用場景。

　　（1）AI疾病預測

　　主要基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對搜索引擎數(shù)據(jù)、航空數(shù)據(jù)、交通信息等人類活動數(shù)據(jù)進行分析，從中發(fā)現(xiàn)與傳染病相關的蛛絲馬跡。舉個簡單例子，可以通過人們使用搜索引擎搜索疾病相關的某些詞項來預測與此相關的傳染病在某地區(qū)爆發(fā)的可能性。當然，要想預測準確，還需結(jié)合更多數(shù)據(jù)進行多維度更廣泛的分析，單個方面數(shù)據(jù)分析往往會高估預測結(jié)果。

　?。?）AI醫(yī)療影像

　　這是AI助力醫(yī)療最熱門也是最具有挑戰(zhàn)的應用場景之一。將圖像識別技術(shù)應用在醫(yī)療影像的識別中意義重大，一方面醫(yī)院每天需要應對海量的X光影像、CT影像處理需求，需耗費大量人工長時間讀片，容易出現(xiàn)誤診、漏診情況；另一方面是因為圖像識別本身就是AI最熱門最具魅力的一個技術(shù)方向，并且圖像識別已經(jīng)在多個應用中大規(guī)模使用，目前已廣泛應用在移動支付和安全監(jiān)控領域，如果AI能在醫(yī)療影像中得到發(fā)揮，那將大大減輕醫(yī)務人員負擔。

　　美國IDx公司的IDx-DR就是這樣一個AI系統(tǒng)，它是用于視網(wǎng)膜病變檢測，不需要臨床醫(yī)生解讀就能尋找特定病癥的篩查設備。該設備的軟件，利用人工智能分析眼睛的圖像，判斷是否有糖尿病視網(wǎng)膜病變的跡象。

　　IDx的檢測系統(tǒng)不僅可以為缺少眼科專家的醫(yī)院篩查糖尿病視網(wǎng)膜病變提供極大幫助，還可以將醫(yī)生從一系列的測試中解放出來，而這些測試的結(jié)果大多是陰性的，可以讓醫(yī)生有更多的時間來治療那些真正患有疾病的人。

　?。?）AI新藥研發(fā)

　　由于新藥研發(fā)過程極長，成本極高，而AI算法因為在數(shù)據(jù)挖掘方面以及計算能力方面具有天然優(yōu)勢，可以用在藥物、疾病、基因之間關聯(lián)關系挖掘以及藥物的分子結(jié)構(gòu)預測等方面，因此被寄予厚望，近年來該AI新藥研發(fā)領域的資金投入突飛猛進。下圖展示了美國的AI新藥研發(fā)風投資金近年來大幅增長的趨勢。本文開頭提到的BenevolentAI公司便是這一領域的佼佼者。

　?。?）AI醫(yī)療輔助機器人

　　這些機器人可以代替人工醫(yī)生來執(zhí)行一些重復性高或者具有傳染性環(huán)境的工作。比如醫(yī)院大堂的導診機器人可以大大減輕導診臺的工作量，而查房機器人可以讓醫(yī)生不需要接觸具有傳染病例的患者，減少醫(yī)務人員的感染。結(jié)合5G技術(shù)，醫(yī)生甚至不需要離開辦公室，就可以將自己的專業(yè)診療工作延伸到任何地方，不僅在自己醫(yī)院內(nèi)部可以高效地開展診療工作，還可以支撐偏遠地區(qū)醫(yī)務極度缺乏的地區(qū)，進行遠程診斷、遠程會診等。

　　有一些微型機器人可以幫助醫(yī)師更好地進行手術(shù)，卡內(nèi)基·梅隆大學機器人部門開發(fā)了Heartlander，這是一個微型移動機器人，旨在方便對心臟進行治療。在醫(yī)生的控制下，這個微型機器人通過一個小切口進入胸部，自行導航到心臟的某些位置，附著在心臟表面并進行治療。

　?。?）AI健康管理

　　隨著人們越來越重視健康，越來越多的健康相關產(chǎn)品開始進入大眾視野，健康管理是一個范圍比較廣的概念，包括手機健康APP、可穿戴設備、移動醫(yī)療等諸多應用。而AI健康管理往往與互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療大數(shù)據(jù)相關，細分場景也很多。比如Apple Watch就提供一項“摔倒檢測”功能，關鍵時刻可以救命，這是Apple Support上對該功能的描述：

　　如果手表檢測到您摔得很嚴重，它會輕觸您的手腕、發(fā)出警報聲并顯示提醒。您可以選擇聯(lián)系緊急服務，也可以按下數(shù)碼表冠并輕點左上角的“關閉”，或者輕點“我沒事”來關閉提醒。

　　如果 Apple Watch 檢測到您在移動，它會等待您對提醒做出響應，而不會自動撥打緊急服務電話。如果手表檢測到您在大約一分鐘內(nèi)沒有做出任何動作，它會自動撥打緊急服務電話。

　　智能問診機器人是近年來比較火的一個智能醫(yī)療產(chǎn)品方向，它基于自然語言處理、知識圖譜、搜索引擎以及醫(yī)療知識庫等技術(shù)構(gòu)建的智能對話機器人，可以為用戶提供在線實時問診服務，是互聯(lián)網(wǎng)在線問診平臺的智能化延伸，可以解決逐日增加的醫(yī)療咨詢需求，讓一些輕癥患者免去因小恙而不得不去掛號排隊問醫(yī)生的麻煩，也大大緩解醫(yī)院的壓力。

　　醫(yī)療AI面臨的挑戰(zhàn)

　　前景是美好的，但是道路是曲折的。在醫(yī)療AI逐漸落地的過程中，有諸多困難需要去面對。

　?。?）臨床認證難

　　用于臨床醫(yī)療的產(chǎn)品，需要得到所屬國家食品藥品監(jiān)督管理局的認證才能合法臨床使用。上文提到的IDx公司的糖尿病視網(wǎng)膜病變檢測AI系統(tǒng)是美國食品和藥物管理局（FDA）授權(quán)認證的第一次AI醫(yī)療項目。然而，大部分醫(yī)療AI項目都沒有這么幸運，醫(yī)療臨床器械認證流程非常繁瑣。在我國要得到國家食品藥品監(jiān)督管理總局（CFDA）的認證，需要同國家的三甲醫(yī)院合作進行臨床測試，需要與接受臨床測試的病人簽訂合同，還需要在國家專業(yè)機構(gòu)做檢測和報備，通過一系列測試和評估才能獲得CFDA認證，很多醫(yī)療AI初創(chuàng)公司往往扛不住這樣的時間成本。

　?。?）數(shù)據(jù)問題

　　數(shù)據(jù)是AI算法必不可少的“燃料”，很多做AI的公司頭腦風暴出好些AI產(chǎn)品原型，大部分都由于無法獲取足夠多足夠好的數(shù)據(jù)而不得不放棄。數(shù)據(jù)問題在醫(yī)療AI中尤為突出，一方面是數(shù)據(jù)來源問題，醫(yī)院內(nèi)的數(shù)據(jù)有相當一部分依賴于不同的系統(tǒng)，醫(yī)院之間的數(shù)據(jù)也很難共享；另一方面是數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，醫(yī)療過程中產(chǎn)生各種臨床數(shù)據(jù)，這樣的數(shù)據(jù)缺少標準化和結(jié)構(gòu)化處理，而且獲取高質(zhì)量的標注醫(yī)療數(shù)據(jù)也不那么容易。

　?。?）隱私風險

　　隱私是AI技術(shù)不得不面對的一個問題。隨著AI技術(shù)的爆炸式發(fā)展，對隱私的保護越來越受到重視。隨著歐盟的最嚴格隱私保護條例GDPR的出臺，各國紛紛推出自己的隱私保護規(guī)范。AI技術(shù)對隱私的侵犯甚至還會成為某些社會問題背后的幫兇，比如種族歧視。就在不久前，一些AI巨頭已經(jīng)開始對這樣的應用技術(shù)輸出進行限制。6月9日，IBM宣布停止提供通用的人臉識別軟件，隨后不久亞馬遜也宣布暫停向警方提供人臉識別監(jiān)控軟件，微軟也緊跟其后表示在政府出臺相關規(guī)定前不會再向警方出售人臉識別技術(shù)。雖然這些巨頭們可能是迫于輿論壓力不得不停止輸出人臉識別技術(shù)，從側(cè)面也反映出民眾開始認識到自己的隱私正受到來自AI技術(shù)的侵害。

　　在醫(yī)療領域，隱私數(shù)據(jù)尤其敏感，無論是基因測序數(shù)據(jù)，還是醫(yī)療健康數(shù)據(jù)，大部分人都不會愿意分享自己的敏感信息。如何在治病救人與保護隱私之間保持平衡，這是醫(yī)療AI發(fā)展之路無法繞開的問題，是技術(shù)與倫理的博弈。

　?。?）AI診斷容易問責難

　　醫(yī)療AI還存在一個困境，那就是如果讓AI診斷代替醫(yī)生診斷的話，將無法對診斷失誤問責，無法定位責任主體，因為AI技術(shù)無法作為民事主體來承擔民事責任義務，也不太可能讓其背后的AI科學家承擔責任。在醫(yī)學倫理中，醫(yī)生必須完全對患者負責，而如果讓AI技術(shù)的鍋給醫(yī)生來背，也不太現(xiàn)實。

　?。?）人才缺乏

　　人工智能領域人才和醫(yī)學人才是大學階段培養(yǎng)周期最長的兩撥人，也是最稀缺的人才。隨著人工智能領域的爆炸式發(fā)展，人工智能相關技術(shù)人才的缺口越來越大，根據(jù)某招聘網(wǎng)站做的統(tǒng)計分析，中國人工智能人才缺口已經(jīng)超過500萬，高校每年培養(yǎng)的AI人才不到一萬，杯水車薪。而醫(yī)藥AI需要從業(yè)人員不僅精通AI，還要懂醫(yī)學相關細分領域的知識，能滿足條件的鳳毛麟角，更遑論建一個醫(yī)療AI團隊，可想而知其難度之大。

　　我國醫(yī)療AI現(xiàn)狀

　　人工智能在我國各項政策的扶持下得到了快速發(fā)展，醫(yī)療AI也不例外。從下圖醫(yī)療AI融資輪次的分布情況來看，目前我國醫(yī)療AI技術(shù)還處在比較初級的階段，大部分融資還集中在公司比較早期的階段，也體現(xiàn)了發(fā)展?jié)摿薮蟆?/p>

　　結(jié)語

　　一百多年前的西班牙大流感造成了當時世界人口三分之一被感染，導致至少2000萬人的死亡，是歷史上最致命的一次全球大流行病。

　　一個世紀后的今天，疫情再次席卷全球，不過今天人類已經(jīng)有了更多的手段和方法來應對疫情的肆虐。希望人類克服層層困難，讓醫(yī)療AI早日服務人類健康事業(yè)，盡早戰(zhàn)勝新冠病毒。