人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用研究

1 引言

近年來，隨著人工智能相關(guān)技術(shù)的逐漸成熟，人工智能正逐步走出實(shí)驗(yàn)室，從理論技術(shù)研究向產(chǎn)業(yè)落地方向發(fā)展。其中，將人工智能應(yīng)用于醫(yī)療健康領(lǐng)域構(gòu)建的“AI+醫(yī)療”正成為一個(gè)熱點(diǎn)研究方向。

物質(zhì)文化生活水平的提高和人們的健康意識(shí)顯著增強(qiáng)，對(duì)于提升醫(yī)療技術(shù)水平、提高健康服務(wù)質(zhì)量的需求愈加迫切。得益于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法不斷創(chuàng)新，TPU、NPU等人工智能計(jì)算芯片不斷升級(jí)，人工智能得到了突破式發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等技術(shù)日趨成熟，使得通過人工智能提高醫(yī)療技術(shù)水平成為可能。

2 應(yīng)用場(chǎng)景與案例

隨著人工智能技術(shù)的不斷落地，已有不少應(yīng)用人工智能提高醫(yī)療服務(wù)水平的成功案例。人工智能已深入醫(yī)療健康領(lǐng)域的方方面面，包括智能診療、醫(yī)學(xué)影像分析、醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)治理、健康管理、精準(zhǔn)醫(yī)療、新藥研發(fā)等場(chǎng)景中都可以看到人工智能的身影。

2.1 智能診療

過去，醫(yī)生以自己的醫(yī)療知識(shí)和臨床經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，根據(jù)病人的癥狀和檢查結(jié)果判定病癥及病程。如今，人們將人工智能應(yīng)用于醫(yī)療輔助診斷，讓計(jì)算機(jī)“學(xué)習(xí)”專業(yè)的醫(yī)療知識(shí)并“記憶”海量歷史病例，構(gòu)建智能診療系統(tǒng)，為醫(yī)生提供一個(gè)“超級(jí)助手”，幫助醫(yī)生完成診斷。

IBM Watson是智能診療應(yīng)用中的一個(gè)著名案例。Watson是認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)的杰出代表，它融合了認(rèn)知技術(shù)、自動(dòng)推理技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠在短時(shí)間內(nèi)完成大規(guī)模信息的搜集和分析，并利用現(xiàn)有信息對(duì)特定問題進(jìn)行推理和論證，并通過學(xué)習(xí)來獲取反饋，優(yōu)化模型，不斷進(jìn)步。Watson可以在17s內(nèi)閱讀3469本醫(yī)學(xué)專著、24.8萬篇論文、69種治療方案、61540次試驗(yàn)數(shù)據(jù)、10.6萬份臨床報(bào)告。2012年Watson通過了美國(guó)職業(yè)醫(yī)師資格考試，并部署在美國(guó)多家醫(yī)院提供輔助診療的服務(wù)。目前，Watson提供診治服務(wù)的病種包括乳腺癌、肺癌、結(jié)腸癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宮癌等多種癌癥。

2.2 醫(yī)學(xué)影像分析

傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)影像診斷中，醫(yī)生常常需要用肉眼去看X光、CT、超聲、MR等醫(yī)學(xué)影像資料，機(jī)器在閱片時(shí)提供的幫助比較有限。如今，基于人工智能的醫(yī)學(xué)影像分析系統(tǒng)能自動(dòng)識(shí)別患者的影像數(shù)據(jù)，并為醫(yī)生提供診斷參考。隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，一些應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域的人工智能產(chǎn)品甚至可以不依賴人類醫(yī)生獨(dú)立給出診斷結(jié)論。

例如，總部位于美國(guó)舊金山的Enlitic公司將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于惡性腫瘤檢測(cè)，并構(gòu)建智能系統(tǒng)對(duì)已知的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，歸納出惡性腫瘤在圖像數(shù)據(jù)中的“特征”，并尋找出判斷有無惡性腫瘤的“模式”。在一項(xiàng)測(cè)試中，該公司研發(fā)的惡性腫瘤檢測(cè)系統(tǒng)的精度甚至超過了人類放射科醫(yī)生，系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)了人類醫(yī)生沒有診斷出的7%的癌癥。

在我國(guó)，人工智能應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像分析中的案例也十分廣泛。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)從事智能醫(yī)療的企業(yè)中，有超過1/3的企業(yè)在做醫(yī)療影像相關(guān)的產(chǎn)品和應(yīng)用。比較著名的案例包括騰訊（Tencent）推出的“騰訊覓影”，該產(chǎn)品將人工智能技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像分析，對(duì)各類醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，能夠有效地輔助醫(yī)生對(duì)食管癌、肺結(jié)節(jié)、糖尿病視網(wǎng)膜病變、宮頸癌、乳腺癌等疾病進(jìn)行診斷和早期篩查?，F(xiàn)如今，“騰訊覓影”已與十余家三甲醫(yī)院共建聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，并與上百家醫(yī)院達(dá)成了合作意向。

2.3 醫(yī)療數(shù)據(jù)治理

醫(yī)療數(shù)據(jù)治理通常指對(duì)“雜亂無章”的醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)（主要指病歷、體檢結(jié)果、健康檔案等）進(jìn)行深度治理和挖掘，并釋放數(shù)據(jù)價(jià)值的過程。由于過去醫(yī)療信息系統(tǒng)不完善，加之醫(yī)生時(shí)間緊張，在記錄病歷時(shí)往往存在記錄格式不規(guī)范、簡(jiǎn)寫、縮寫等各種問題，醫(yī)院有大量的積壓病歷無法入庫和分析。如今通過引入人工智能，計(jì)算機(jī)可以利用自然語言處理技術(shù)，自動(dòng)識(shí)別病歷中的臨床變量和指標(biāo)，將這些非結(jié)構(gòu)化的病歷轉(zhuǎn)化成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)供醫(yī)生分析。

我國(guó)在醫(yī)療數(shù)據(jù)治理方面的需求十分廣泛，許多“AI+醫(yī)療”初創(chuàng)企業(yè)都將醫(yī)療數(shù)據(jù)治理作為重要的發(fā)展方向，例如位于上海的森億智能就是一家致力于醫(yī)療數(shù)據(jù)治理的初創(chuàng)企業(yè)，該公司利用醫(yī)學(xué)自然語言處理技術(shù)，將低質(zhì)量的醫(yī)療數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量可分析的醫(yī)療數(shù)據(jù)。目前，該公司推出的產(chǎn)品已經(jīng)可以完成病歷的自動(dòng)處理，其處理水平相當(dāng)于受過8年臨床醫(yī)學(xué)教育的醫(yī)學(xué)研究生。在抓取和理解一本50頁病歷全部臨床信息的測(cè)試中，該公司的產(chǎn)品已經(jīng)超過了人類醫(yī)生。

除此之外，醫(yī)療數(shù)據(jù)治理還有另外一種應(yīng)用形式，即語音錄入病歷。以科大訊飛（iflytek）為代表的一批中國(guó)智能語音企業(yè)已開始研發(fā)基于語音識(shí)別技術(shù)的電子病歷產(chǎn)品。通過語音錄入代替打字，讓醫(yī)生通過說話的就可輕松與電腦、iPad、移動(dòng)查房設(shè)備進(jìn)行交互。醫(yī)生說話的內(nèi)容會(huì)被轉(zhuǎn)錄成文字并保存在醫(yī)療系統(tǒng)中。不僅如此，在醫(yī)生和患者溝通中，人工智能系統(tǒng)有望實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)記錄醫(yī)患溝通的全過程，通過語音識(shí)別把患者的主訴、既往史等數(shù)據(jù)全部結(jié)構(gòu)化整理出來，給醫(yī)生的診斷和治療提供幫助。

2.4 健康管理

隨著人們健康意識(shí)的逐步提高，越來越多的人開始尋求專業(yè)的健康管理服務(wù)。健康管理公司根據(jù)個(gè)人的健康檔案，從生理、心理、營(yíng)養(yǎng)、運(yùn)動(dòng)等多個(gè)角度為客戶提供個(gè)性化的健康管理方案，幫助客戶保持良好的生活習(xí)慣和精神狀態(tài)。健康管理具有很強(qiáng)的個(gè)性化特征，常常需要針對(duì)個(gè)體情況提供差異化的一對(duì)一服務(wù)，而具有良好專業(yè)能力的健康管理從業(yè)者數(shù)量有限，在一定程度上限制了健康管理服務(wù)的發(fā)展。

現(xiàn)在，越來越多的公司開始注意到健康管理產(chǎn)業(yè)的巨大價(jià)值，并試圖利用人工智能技術(shù)解決健康管理服務(wù)發(fā)展的瓶頸，讓每個(gè)人都能享受屬于自己的健康管理服務(wù)。2009年成立于美國(guó)丹佛市的Welltok公司是一個(gè)很好的例子，該公司研發(fā)的健康管理平臺(tái)已經(jīng)可以為客戶提供基于人工智能的個(gè)性化健康數(shù)據(jù)分析和健康管理建議。該公司還與智能硬件、大數(shù)據(jù)、保險(xiǎn)公司等其它服務(wù)商合作，進(jìn)一步整合用戶數(shù)據(jù)，據(jù)此提供更加精準(zhǔn)的健康管理服務(wù)。例如，通過與可穿戴設(shè)備廠商合作，健康管理平臺(tái)可以獲取更多的用戶運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)可以判斷用戶是否堅(jiān)持按照平臺(tái)提供的方案進(jìn)行鍛煉，并給予用戶積分或禮品獎(jiǎng)勵(lì)，激勵(lì)用戶堅(jiān)持良好的生活方式，幫助用戶改善健康狀況。

另一家提供健康管理服務(wù)的初創(chuàng)企業(yè)Sensely研發(fā)了一款私人健康助理產(chǎn)品。一個(gè)被稱為Molly的虛擬護(hù)士集成了人工智能、醫(yī)療傳感、遠(yuǎn)程醫(yī)療、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等技術(shù)。通過監(jiān)測(cè)用戶的日常飲食、運(yùn)動(dòng)、服藥等生活習(xí)慣，Molly可以分析特定用戶的健康狀況，并協(xié)助用戶進(jìn)行合理的生活規(guī)劃。用戶可以在PC、平板電腦或智能手機(jī)上通過問答形式與Molly進(jìn)行溝通來獲得服務(wù)。

心理健康也是健康管理中不可忽視的重要一環(huán)。過去，人們只能求助于昂貴的心理醫(yī)生，而現(xiàn)在利用人工智能技術(shù)，更多人可以擁有屬于自己的“AI心理治療師”。例如，南加州大學(xué)研發(fā)的一款人工智能程序可以通過分析受訪士兵的面部表情及語音、語調(diào)變化，結(jié)合調(diào)查問卷來診斷其是否存在創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙；來自IBM公司的研究小組利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過對(duì)個(gè)體語言方式和語言連貫性的分析，來預(yù)測(cè)人們罹患精神疾病的風(fēng)險(xiǎn)；一款名為Woebot的醫(yī)療聊天機(jī)器人通過認(rèn)知行為治療來幫助人們緩解抑郁、焦慮等心理健康問題，在斯坦福大學(xué)的一項(xiàng)研究中，在使用Woebot兩周后，患者的焦慮和抑郁癥狀有所減輕，雖然無法取代人類治療師，但Woebot的確可以為人們提供一種疏解心理壓力的渠道。

2.5 精準(zhǔn)醫(yī)療

精準(zhǔn)醫(yī)療是以個(gè)體化醫(yī)療為基礎(chǔ)、隨著基因組測(cè)序技術(shù)快速進(jìn)步以及生物信息與大數(shù)據(jù)科學(xué)的交叉應(yīng)用而發(fā)展起來的新型醫(yī)學(xué)概念與醫(yī)療模式。近年來，隨著大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)的廣泛應(yīng)用，精準(zhǔn)醫(yī)療的發(fā)展如火如荼。以美國(guó)、中國(guó)和歐洲為代表的精準(zhǔn)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)集群正逐步形成，精準(zhǔn)醫(yī)療得到各國(guó)普遍重視，我國(guó)更是將其上升到了國(guó)家戰(zhàn)略高度。

在精準(zhǔn)醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能正在發(fā)揮越來越重要的作用。利用人工智能技術(shù)，在龐雜的數(shù)據(jù)中進(jìn)行挖掘，以在分子水平上尋找疾病的因果關(guān)系，促進(jìn)產(chǎn)生大量的新的分子診斷指標(biāo)。這不僅有益于發(fā)現(xiàn)新的疾病的標(biāo)記，同時(shí)也可以用來發(fā)現(xiàn)很多新的藥物設(shè)計(jì)靶點(diǎn)。

在基因檢測(cè)中，基因組解讀分析能力是現(xiàn)階段基因檢測(cè)產(chǎn)業(yè)臨床應(yīng)用的瓶頸。人工智能對(duì)基因組和疾病組進(jìn)行建模有望發(fā)現(xiàn)更多基因組和疾病組之間的規(guī)律,突破基因組解讀分析能力瓶頸。加拿大創(chuàng)業(yè)公司Deep Genomics，立足于人工智能和基因檢測(cè)的結(jié)合，引入了深入學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)。該團(tuán)隊(duì)建立了一個(gè)數(shù)學(xué)模型，然后通過健康人的全基因組序列和RNA序列對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，使模型學(xué)習(xí)健康人的RNA剪切模式，然后通過其他分子生物學(xué)方法對(duì)訓(xùn)練后的模型進(jìn)行確認(rèn)和校正，最后使用已知病歷檢驗(yàn)?zāi)Ｐ团袛嗟臏?zhǔn)確性。基于這一思路，Deep Genomics推出了一款名為SPIDEX的產(chǎn)品，只需將測(cè)序結(jié)果和細(xì)胞類型導(dǎo)入，SPIDEX便可分析出某一變異對(duì)RNA剪切的影響，并計(jì)算出該變異與疾病之間的關(guān)系。

瑞士醫(yī)療數(shù)據(jù)分析公司Sophia Genetics成立于2011年，是一家遺傳信息數(shù)據(jù)分析公司。該公司于2017年9月獲得到歐洲知名風(fēng)投機(jī)構(gòu)Balderton領(lǐng)投的3000萬美元的D輪融資，用以擴(kuò)大其DNA數(shù)據(jù)庫，加強(qiáng)其平臺(tái)的檢測(cè)和診斷能力。該公司提供的服務(wù)是基于一個(gè)名為Sophia DDM的SaaS平臺(tái)，醫(yī)護(hù)人員通過抽血或是組織活檢取樣病患的DNA，再經(jīng)過DNA定序?qū)⑺鸭降呐R床數(shù)據(jù)上傳到該平臺(tái)，最后利用AI找出病患基因組的突變基因，從而幫助醫(yī)生更好地為患者制定最佳的治療方案。同時(shí)，該公司還研制出3款以人工智能為基礎(chǔ)的基因分析專利：PEPPER，MUSKAT和MOKA，分別是為了識(shí)別單核苷酸多態(tài)性變異與刪除，識(shí)別拷貝變異數(shù)以及對(duì)基因變異的嚴(yán)重性進(jìn)行評(píng)估，這些技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)99%以上的準(zhǔn)確率。

2.6 新藥研發(fā)

人工智能可以應(yīng)用在藥物開發(fā)的不同環(huán)節(jié)，包括藥物有效性和安全性測(cè)試、新型藥物分子構(gòu)建以及生物標(biāo)志物篩選等。藥物研發(fā)是一個(gè)不斷尋找，甚至有些“碰運(yùn)氣”的工作，研發(fā)周期長(zhǎng)、資金投入多、失敗風(fēng)險(xiǎn)高。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用不斷深入，通過人工智能技術(shù)輔助藥物研發(fā)的企業(yè)逐漸增多，加之越來越多的資本涌入，智能制藥產(chǎn)業(yè)的規(guī)模將會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大。

美國(guó)硅谷公司Atomwise開發(fā)了基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心技術(shù)平臺(tái)AtomNet。通過自主分析大量的藥物靶點(diǎn)和小分子藥物的結(jié)構(gòu)特征，AtomNet可以學(xué)習(xí)小分子藥物與靶點(diǎn)之間相互作用規(guī)律，并且根據(jù)學(xué)習(xí)到的規(guī)律預(yù)測(cè)小分子化合物的生物活性，從而加快藥物研發(fā)進(jìn)程。通過IBM超級(jí)計(jì)算機(jī)，在分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫中篩選治療方法，評(píng)估出820萬種藥物研發(fā)的候選化合物。2015年，Atomwise應(yīng)用人工智能算法，基于現(xiàn)有的候選藥物，在不到一天時(shí)間內(nèi)就成功地尋找出能控制埃博拉病毒的兩種候選藥物。除此之外，該公司還與斯坦福大學(xué)、Scripps研究所等著名科研機(jī)構(gòu)合作開展了多種藥物的研發(fā)項(xiàng)目，與默沙東（Merck）也有藥物研發(fā)合作項(xiàng)目。

英國(guó)倫敦的BenevolenAI成立于2013年，是一家專注于人類健康并致力于人工智能技術(shù)開發(fā)和應(yīng)用的公司。該公司希望通過人工智能從根本上提高藥物開發(fā)效率、選擇更好的靶點(diǎn)、優(yōu)化化合物、并從有生物意義的實(shí)體和非結(jié)構(gòu)化文本之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)中獲取全新的見解。目前，該公司正在開發(fā)一個(gè)先進(jìn)的人工智能平臺(tái)，利用人工智能工具從科技論文、專利、臨床試驗(yàn)信息和大量非結(jié)構(gòu)化信息中生成有用的知識(shí)，通過深度學(xué)習(xí)語言模型和算法來分析理解信息，然后根據(jù)所學(xué)到的東西來產(chǎn)生獨(dú)特的假設(shè)。自成立以來，該公司開發(fā)出了多種候選藥物，并與世界上一些大型的制藥公司簽署了重要許可協(xié)議。2017年5月，其發(fā)現(xiàn)的用來治療肌萎縮性側(cè)索硬化癥的藥物，經(jīng)過英國(guó)謝菲爾德一家機(jī)構(gòu)的研究，確實(shí)對(duì)治愈運(yùn)動(dòng)神經(jīng)衰退有作用。

3 面臨的挑戰(zhàn)

人工智能已經(jīng)能夠解決很多醫(yī)學(xué)上的難題，但距離真正的智慧醫(yī)療仍有很大的差距，一些問題仍需得到重視并解決。

3.1 數(shù)據(jù)問題

當(dāng)前人工智能發(fā)展面臨著諸多挑戰(zhàn)，行業(yè)專家普遍認(rèn)為，高質(zhì)量、規(guī)范化的數(shù)據(jù)是AI實(shí)現(xiàn)的前提基礎(chǔ)。出于對(duì)病人隱私保護(hù)的考慮，以及醫(yī)院考慮到醫(yī)療數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，目前國(guó)內(nèi)絕大多數(shù)醫(yī)院對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)開放共享的態(tài)度都不積極，數(shù)據(jù)獲取困難。另外，即便一些醫(yī)院愿意通過合作的方式向企業(yè)開放醫(yī)療數(shù)據(jù)，但就現(xiàn)實(shí)而言，臨床數(shù)據(jù)質(zhì)量欠佳、病歷不夠規(guī)范，數(shù)據(jù)采集量也不夠，范圍上遠(yuǎn)不夠所謂的“大數(shù)據(jù)”，距離理想狀態(tài)中的真實(shí)世界數(shù)據(jù)還比較遙遠(yuǎn)。這種情況下，如何滿足算法模型對(duì)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的要求以及如何保證數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確性，是需要業(yè)內(nèi)共同思考的問題。

3.2 觀念問題

近年來，人工智能技術(shù)飛速發(fā)展、人們對(duì)AI消除人性的恐懼與關(guān)于AI的夸大陳述齊頭并進(jìn)。甚至霍金也曾預(yù)言，人工智能的崛起可能帶來人類文明的終結(jié)。在醫(yī)療健康領(lǐng)域，關(guān)于AI機(jī)器人在某些工作上超越了外科醫(yī)生的技能，或?qū)⑷〈派淇漆t(yī)生的工作的論調(diào)造成了醫(yī)療從業(yè)人員的擔(dān)憂。

除了醫(yī)學(xué)界，普通民眾對(duì)于人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用也有擔(dān)憂。長(zhǎng)時(shí)間以來，人們已經(jīng)習(xí)慣“望聞問切”的診療方式，讓人們?nèi)ハ嘈艡C(jī)器人的判斷尚存在困難。受人文倫理的傳統(tǒng)觀念影響，接受人工智能醫(yī)療這一事實(shí)的過程可能比想象的要長(zhǎng)。另外，當(dāng)今一些媒體為吸引眼球，對(duì)人工智能的報(bào)道也常常造成迷惑和誤解，若想要成功地將人工智能技術(shù)應(yīng)于醫(yī)療保健系統(tǒng)，這些迷惑和誤解需要澄清。類似于Facebook關(guān)閉AI聊天機(jī)器人的事件，因?yàn)榱奶鞕C(jī)器人使用了程序員不懂的語言對(duì)話，F(xiàn)acebook的工程師緊急關(guān)閉了聊天機(jī)器人。事后媒體報(bào)道AI機(jī)器人如何開始交談，如何不受人類控制，甚至有些媒體宣傳AI機(jī)器人開始有自主意識(shí)并將摧毀人類，無疑更加重了人們對(duì)AI的擔(dān)憂。

3.3 法律與監(jiān)管問題

智慧醫(yī)療的建設(shè)過程中會(huì)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，包括個(gè)人健康信息、醫(yī)護(hù)人員工作信息、藥品設(shè)備信息等，存在較大的安全隱患。然而，目前國(guó)家層面的相關(guān)法律法規(guī)還不盡完善，現(xiàn)有的病歷資料保護(hù)的法律或文件中多為宣示性條款，可操作性較差。

除了患者隱私存在被泄露的風(fēng)險(xiǎn)外，人工智能算法本身也并非準(zhǔn)確無誤。雖然人工智能算法都是經(jīng)過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的，但在臨床環(huán)境中，可能會(huì)遇到尚未接受過訓(xùn)練的數(shù)據(jù)和情景，這可能會(huì)降低預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。如智能算法出錯(cuò)造成了患者的漏診或者誤診將由誰負(fù)責(zé)？在線問診和遠(yuǎn)程醫(yī)療等缺乏診療規(guī)范，患者權(quán)益無從保障，發(fā)生醫(yī)療事故的追責(zé)和維權(quán)問題等都是當(dāng)前需要考慮的問題。

法律與監(jiān)管應(yīng)該走在技術(shù)浪潮的前面，指導(dǎo)人工智能在各個(gè)領(lǐng)域的實(shí)施。對(duì)于醫(yī)療健康領(lǐng)域，應(yīng)遵循與其他行業(yè)利益相關(guān)者合作的原則和道德標(biāo)準(zhǔn)。此外，還應(yīng)推動(dòng)并激勵(lì)企業(yè)關(guān)注患者并設(shè)計(jì)出臺(tái)人工智能醫(yī)療解決方案。

4 結(jié)束語

隨著深度學(xué)習(xí)、語音、計(jì)算機(jī)視覺和自然語言理解等創(chuàng)新技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用，在國(guó)務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的引導(dǎo)下，在新一輪人工智能浪潮的推動(dòng)下，健康全流程管理的各個(gè)環(huán)節(jié)將會(huì)越來越智能化，以數(shù)據(jù)密集、知識(shí)密集、腦力勞動(dòng)密集為特征的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)必將與人工智能深度融合，興起醫(yī)療產(chǎn)業(yè)變革升級(jí)的浪潮。我們有理由相信人工智能將為醫(yī)療健康領(lǐng)域會(huì)帶來歷史性的變革。與此同時(shí)，我們也不得不正視當(dāng)前智慧醫(yī)療面臨的種種問題，只有這些問題得到解決，才能迎來真正的智慧醫(yī)療。