人工智能在健康領(lǐng)域應(yīng)用現(xiàn)狀與前景展望*

畢軒懿 王 軻 王婧婷

(海軍軍醫(yī)大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院 上海 200433)(海軍軍醫(yī)大學(xué)護理系 上海 200433)

1 引言

人工智能(Artificial Intelligence，AI)是能夠理解復(fù)雜情況、模擬人類思維過程、獲得學(xué)習(xí)能力及知識，從而解決問題的智能系統(tǒng)，包括專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、自動規(guī)劃、圖像處理等多種技術(shù)[1]。AI在健康領(lǐng)域得到日益廣泛的應(yīng)用，創(chuàng)造健康產(chǎn)業(yè)鏈新模式并逐步探索解決醫(yī)療健康行業(yè)存在的問題。國務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中明確指出要推動智能醫(yī)療發(fā)展，建立精準智能服務(wù)體系，探索智慧醫(yī)院建設(shè)，開發(fā)人機協(xié)同醫(yī)療機器人、智能診療助手并加強智能健康和群體智能健康管理[2]。本文綜述AI在國內(nèi)外健康領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)況并對其未來發(fā)展與挑戰(zhàn)進行展望，以期提高醫(yī)護人員對AI的認知，為醫(yī)護人員參與AI研究提供新思路，從而推動AI在健康領(lǐng)域的深入探索與應(yīng)用。

2 AI在健康領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀

2.1 全周期健康管理

2.1.1 疾病風(fēng)險預(yù)測 患者個體差異和疾病不穩(wěn)定性都可能導(dǎo)致傳統(tǒng)疾病風(fēng)險預(yù)測存在一定誤差，疾病風(fēng)險預(yù)測是AI在健康領(lǐng)域中較早的應(yīng)用。2008年谷歌流感預(yù)測軟件通過分析用戶搜索數(shù)據(jù)提前1～2周預(yù)測了美國流感變化[3]；我國學(xué)者利用百度搜索引擎數(shù)據(jù)進行季節(jié)性流感預(yù)測[4]。AI算法與電子病歷結(jié)合可用于心臟病和糖尿病患者的入院風(fēng)險預(yù)測和再入院預(yù)防[5]。有研究表明基于AI的慢性阻塞性肺疾病和哮喘遠程風(fēng)險預(yù)測準確率在40%～94%之間。由此可見AI在疾病風(fēng)險預(yù)測上的可行性已得到證實，但準確率尚有提升空間。

2.1.2 疾病診斷 AI在醫(yī)療領(lǐng)域最為廣泛、發(fā)展最為迅速的應(yīng)用即為醫(yī)學(xué)影像診斷。美國Gulshan V團隊的糖尿病視網(wǎng)膜病變AI影像檢測準確率高于87%[6]，且美國已于2018年批準AI糖尿病視網(wǎng)膜病變檢測醫(yī)療設(shè)備的銷售[7]。我國廣州婦女兒童醫(yī)學(xué)中心與Kermany DS等合作完成基于AI的致盲性視網(wǎng)膜疾病篩查試驗，準確率達93.4%[8]。AI在癌癥影像診斷中的應(yīng)用也頗為廣泛，且準確率較高，如基于AI病理圖像識別的乳腺癌淋巴轉(zhuǎn)移診斷準確率高達98.75%[9]，胃癌AI內(nèi)鏡檢測準確率達92.2%[10]?；贏I的影像學(xué)診斷準確率甚至高于醫(yī)生，可檢測到肉眼無法看到的肺癌小腫塊[11]。IBM公司開發(fā)用于腫瘤精準診療的沃森腫瘤系統(tǒng)(Watson for Oncology，WFO)是診斷機器人的代表，WFO與多學(xué)科乳腺癌診療專家團隊對638例乳腺癌患者的診斷一致性達93%[12]。對于不同癌癥，WFO與我國腫瘤醫(yī)生診斷的一致性則存在差異：卵巢癌一致性最高，達96%；肺癌和乳腺癌略高于80%；結(jié)腸癌和子宮頸癌為64%；胃癌最低僅為12%[13]，表明WFO在我國應(yīng)用的本土化有待加強。

2.1.3 手術(shù)機器人 高分辨率成像與微創(chuàng)機械臂的輔助可促使手術(shù)機器人完成精密手術(shù)。達芬奇腹腔鏡手術(shù)機器人是目前全球最先進的手術(shù)機器人，已在全球3 000多家醫(yī)院全面應(yīng)用，其能夠通過成像設(shè)備任意切換手術(shù)視角，且機械臂能夠記憶并模仿主刀醫(yī)生的操作[14]。我國自主研發(fā)的Remebot神經(jīng)外科機器人于2018年正式通過國家藥品監(jiān)督管理局批準，其可保持誤差<1mm的準確操作，還可合成患者頭顱三維模型，以便醫(yī)生觀察病灶部位并進行手術(shù)規(guī)劃[15]。

2.1.4 健康照護 (1) 護理機器人。輔助護士完成治療，減少其工作量并提升護理質(zhì)量。物品運輸機器人能夠根據(jù)內(nèi)置傳感器避開障礙物，完成藥品、器械等物資的搬運[15]；飲食護理機器人通過人機交互技術(shù)輔助癱瘓患者進食[16]；移動輔助機器人主要針對視力障礙患者，能夠有效監(jiān)測障礙物并構(gòu)建實時地圖，引導(dǎo)患者到達終點[17]；監(jiān)管機器人能自動測量并記錄患者生命體征與出入量，還能檢測尿液質(zhì)量，當指標觸及危急值時自動報警，根據(jù)導(dǎo)航前往發(fā)出警報信號的病房[18]。我國自主研發(fā)的全自動護理機器人于2015年正式推出，其可自動識別并處理失能患者的大小便，還可通過無線網(wǎng)絡(luò)將患者病情信息傳送至護士站，現(xiàn)已在部分養(yǎng)老院投入使用[18]。智能靜脈配藥機器人能夠使護士全程無需與藥品接觸即可完成藥液配制，流程精準、高效且可追溯，有效規(guī)避職業(yè)暴露[19]。(2)護理決策輔助系統(tǒng)。幫助護士減輕決策壓力并提高決策效率和準確度，但并非完全替代護士。南京大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬鼓樓醫(yī)院的臨床護理系統(tǒng)包括智能知識決策、記錄質(zhì)控、人機交互模塊，有效降低護理不良事件和病歷質(zhì)控問題發(fā)生率[20]。臺灣國立陽明大學(xué)構(gòu)建護理決策輔助系統(tǒng)，其做出的護理診斷與資深護理人員的一致率達87%，有效提高護士工作效率，縮短決策時間[21]。

2.1.5 康復(fù)機器人 幫助患者恢復(fù)運動功能，有助于減輕醫(yī)護人員工作強度?？祻?fù)機器人能長時間進行重復(fù)繁雜的動作，可實時精準地監(jiān)控和調(diào)整運動與力的參數(shù)，其典型代表為美國麻省理工學(xué)院的MIT-MANUS和斯坦福大學(xué)的MIME[22]。我國學(xué)者張衛(wèi)杰設(shè)計的外骨骼手指康復(fù)機器人適用于嚴重腦卒中和偏癱患者，其可提前設(shè)置康復(fù)訓(xùn)練程序，還能實時監(jiān)測患者手指彎曲程度以觀察康復(fù)訓(xùn)練效果[23]。岳海波等設(shè)計的外骨骼式步態(tài)康復(fù)訓(xùn)練機器人主要針對偏癱患者，可發(fā)揮患肢殘存的運動能力，還能根據(jù)健肢運動能力展開系統(tǒng)訓(xùn)練[24]。

2.1.6 居家健康管理 包括生理指標檢測、健康生活方式促進、服藥提醒、營養(yǎng)管理和心理健康管理。AI生理指標檢測主要依托智能穿戴設(shè)備，如可以24小時監(jiān)控用戶血壓、心率、呼吸及體表溫度的智能腕帶[25]。通過對用戶健康數(shù)據(jù)的分析AI健康管理軟件可為患者進行日常鍛煉規(guī)劃，監(jiān)測患者睡眠質(zhì)量和服藥依從性[26]。營養(yǎng)管理方面，通過AI識別食物，幫助用戶養(yǎng)成并維持健康膳食習(xí)慣，為用戶提供更為精準的營養(yǎng)學(xué)建議[26]。AI還可通過人臉識別分析用戶面部表情，判斷其情緒，通過聊天、音樂或視頻等互動方法輔助情緒管理，促進心理健康[27]。

2.2 智慧醫(yī)院建設(shè)

2.2.1 語音電子病歷 人工輸入病歷效率低且容易出現(xiàn)疏漏，語音電子病歷則是AI語音識別技術(shù)很好的應(yīng)用場景。與一般的語音識別相比，語音電子病歷對專業(yè)性及準確性要求更高，需具備醫(yī)療專業(yè)知識系統(tǒng)，通過智能語音和自然語言處理技術(shù)實現(xiàn)該功能。Nuance Voice Platform語音平臺將醫(yī)生口述病歷轉(zhuǎn)錄成文字，有效提高醫(yī)生工作效率[27]。國內(nèi)首套醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的中文語音識別、錄入軟件“病歷夾”，經(jīng)云校準后正確率高達100%[28]。目前語音電子病歷尚不成熟，系統(tǒng)仍有一定優(yōu)化空間，未來語音電子病歷與醫(yī)療知識圖譜、影像診斷相結(jié)合將催生醫(yī)療、護理服務(wù)新功能。

2.2.2 智能導(dǎo)醫(yī)問診 《國務(wù)院辦公廳關(guān)于促進“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展的意見》提出要健全“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”服務(wù)體系，實現(xiàn)智能導(dǎo)醫(yī)分診，提高診療效率[29]。我國研發(fā)的導(dǎo)醫(yī)分診系統(tǒng)不僅能根據(jù)患者主訴給出最佳就診科室建議，還具有院內(nèi)導(dǎo)航、業(yè)務(wù)咨詢、健康教育等諸多功能，有助于減輕護理工作量[30]。AI與信息通信技術(shù)結(jié)合還出現(xiàn)了“平安好醫(yī)生”、“春雨醫(yī)生”等醫(yī)療咨詢APP，其不僅能夠為患者提供就診前的線上問診、候診、預(yù)約掛號等，還能進行就診后的用藥、康復(fù)鍛煉指導(dǎo)，有助于緩解醫(yī)院分診及延續(xù)護理壓力。

2.2.3 醫(yī)療、護理質(zhì)量監(jiān)控 AI與醫(yī)院管理的結(jié)合有助于提高效率，為科學(xué)化、規(guī)范化管理提供有力支撐。AI醫(yī)療、護理質(zhì)量監(jiān)控在防治院內(nèi)感染、監(jiān)測中心供液等方面已有應(yīng)用。葉俊等[31]設(shè)計的醫(yī)院感染實時監(jiān)控系統(tǒng)可第一時間獲取醫(yī)院感染情況，實現(xiàn)醫(yī)院感染的早期識別、實時監(jiān)測與有效預(yù)警。楊智才[32]等依托血液凈化中心，研制的中央供液質(zhì)量管理系統(tǒng)可實時監(jiān)測透析液的電導(dǎo)度、pH值等，還可實現(xiàn)輸液風(fēng)險識別與分析。

2.2.4 醫(yī)院運營管理 AI與醫(yī)院運營管理也有一些探索性結(jié)合。王偉杰等[33]構(gòu)建的運營決策支持系統(tǒng)集醫(yī)療管理、運營管理與臨床服務(wù)于一體，可實現(xiàn)不同管理角色的數(shù)據(jù)可視化和不同指標(如手術(shù)并發(fā)癥、死亡、用藥)的檢測與預(yù)警，促進醫(yī)院管理效率的提高。繆姝妹等[34]建設(shè)的醫(yī)院運營管理與決策支持系統(tǒng)包括商業(yè)智能系統(tǒng)、短信通知及移動應(yīng)用等功能，為醫(yī)院信息化運營管理提供決策依據(jù)和最優(yōu)解決策略。

2.3 新藥研發(fā)

采用深度學(xué)習(xí)、虛擬篩選技術(shù)提高藥物篩選速度和成功率，縮短研發(fā)周期。硅谷的Atomwise以極短時間在候選藥物中尋找出可能控制埃博拉病毒的藥物，而既往研究需要耗時數(shù)年[35]。Pan-cancer利用AI學(xué)習(xí)不同癌癥類型的RNA基因來預(yù)測疾病靶點，供后續(xù)癌癥靶向藥物研發(fā)應(yīng)用[36]。Berg Health利用機器學(xué)習(xí)尋找癌細胞的特異靶點并針對性開發(fā)藥物，其研發(fā)的藥物BPM 31510(用于晚期胰腺癌患者)已進入臨床二期試驗，目前Berg Health公司在尋找糖尿病和帕金森癥的特異性藥物靶點[37]。

2.4 傳染病防治

AI在傳染病防治方面也有一定應(yīng)用。吳軍等[38]開發(fā)的基于大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)的系統(tǒng)可對學(xué)校聚集性疫情進行早期篩查與預(yù)警風(fēng)險，實時監(jiān)控傳染病處理過程，以防止疫情擴散。葉俊等[39]通過在醫(yī)生工作站嵌入傳染病上報系統(tǒng)實現(xiàn)實時、準確、全面地收集區(qū)域內(nèi)各醫(yī)院傳染病情況信息，避免漏報、遲報現(xiàn)象的發(fā)生，提高傳染病報告管理工作效率和質(zhì)量。AI機器人在傳染病防治中發(fā)揮重要作用，如醫(yī)用智能配送、醫(yī)用測溫、消毒、多功能餐飲服務(wù)、床旁超聲、床邊會診和遠程查房機器人等，一定程度上緩解醫(yī)護人員短缺壓力，減輕醫(yī)護人員工作量，降低醫(yī)患交叉感染風(fēng)險，提高院內(nèi)專家會診效率。

3 思考與啟示

3.1 AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用目前廣于護理領(lǐng)域

AI在語音識別、機器視覺、自然語言處理等方面的突出能力使其被寄予厚望，越來越多的公司日益重視AI健康業(yè)務(wù)。AI的高速發(fā)展及其與醫(yī)療領(lǐng)域的深入融合，如AI在醫(yī)學(xué)影像診斷、醫(yī)療機器人、語音電子病歷、智能問診等方面的應(yīng)用，不僅可輔助醫(yī)生診斷和制定治療計劃，降低漏診、誤診可能性，還一定程度上減輕工作負擔(dān)，提高其工作效率。在護理領(lǐng)域AI也有一些探索性應(yīng)用，如基于AI的護理機器人、健康管理、護理決策輔助、導(dǎo)醫(yī)問詢、護理質(zhì)量管理等，但應(yīng)用廣度和深度還有待進一步擴展，護理數(shù)據(jù)庫建立、護理文書錄入、患者個性化照護方案制定、精準護理干預(yù)和支持、智能化延續(xù)性護理等多方面都有待與AI深入融合。AI助力健康領(lǐng)域有助于推動臨床工作向智能、精準、高效的模式轉(zhuǎn)變。

3.2 發(fā)揮AI優(yōu)勢解決我國健康領(lǐng)域存在的問題

3.2.1 緩解醫(yī)護資源緊張且分布不均衡問題，進一步滿足患者需求 當前我國人口老齡化加劇、慢性病患者人數(shù)劇增，公眾對于高質(zhì)量醫(yī)護資源的需求不斷上升。但醫(yī)護資源緊張且分布不均衡，擁有優(yōu)質(zhì)醫(yī)護資源和設(shè)備的三甲醫(yī)院主要集中在北上廣和省會城市，分級分診制度不完善導(dǎo)致大量患者直接涌入三甲醫(yī)院，不僅浪費寶貴醫(yī)護資源，還使“看病難、看病貴”現(xiàn)象日益突出。各類AI機器人的發(fā)展將擴展遠程醫(yī)療應(yīng)用領(lǐng)域，減少醫(yī)護資源分布不均導(dǎo)致的患者長途奔波就醫(yī)現(xiàn)象?；贏I的院前導(dǎo)醫(yī)問診和癥狀篩查，根據(jù)患者病情將其分流，推薦至其居住地附近的合適等級醫(yī)院就診，以緩解三甲醫(yī)院門診壓力。此外AI輔助健康管理有助于實現(xiàn)高效、優(yōu)質(zhì)的延續(xù)護理，患者可通過健康管理APP詢問常見問題以減少往返醫(yī)院的路途奔波和就醫(yī)候診。

3.2.2 縮短候診時間，提高就診效率 候診環(huán)境差、醫(yī)護態(tài)度不佳等是引起患者就醫(yī)產(chǎn)生不滿情緒的主要原因。2018年國家衛(wèi)生健康委員會發(fā)布的《關(guān)于深入開展“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”便民惠民活動的通知》提出，截至2020年二級以上醫(yī)院普遍提供分時段預(yù)約診療、智能導(dǎo)醫(yī)分診、候診提醒、檢驗檢查結(jié)果查詢等線上服務(wù)，以降低患者等待時間[40]?；颊吆蛟\期間進行AI智能問診可高效收集患者病史及與此次就診相關(guān)疾病信息，有助于緩解患者候診時間過久而產(chǎn)生的不良情緒，同時系統(tǒng)將收集到的信息與醫(yī)療信息數(shù)據(jù)庫進行對比和深度學(xué)習(xí)，診療建議提前傳至醫(yī)生端，提高醫(yī)生診斷和醫(yī)患溝通效率。

3.2.3 滿足患者個性化照護需求 醫(yī)護人員短缺的情況下，高壓超負荷的工作使其再無更多精力關(guān)注患者的個性化照護需求。AI將促進精準醫(yī)療的加速發(fā)展，納入患者人口學(xué)資料、病史、基因篩查、體檢、運動飲食習(xí)慣、治療方案選擇偏好等多類數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)字化人體，將有助于為患者提供精準診療方案、預(yù)測性地進行精準信息推薦、跟進個性化護理方案，以滿足患者個性化照護需求，提高患者滿意度，促進和諧醫(yī)患關(guān)系的建立。

3.2.4 降低重大傳染病疫情中交叉感染風(fēng)險 不論是曾經(jīng)的SARS、埃博拉病毒，疫情暴發(fā)之時醫(yī)護人員總是第一時間集結(jié)，冒著極大的感染風(fēng)險支援疫區(qū)。AI在抗擊傳染病疫情中的應(yīng)用，如線上智能問診、輔助機器人，在一定程度上降低醫(yī)護人員工作量、節(jié)約醫(yī)療人力資源；遠程診療則降低醫(yī)患交叉感染風(fēng)險、提高診療效率，同時減少防護物資消耗。未來，無人駕駛運輸?shù)膽?yīng)用可將緊缺醫(yī)療防護物資更及時地送至醫(yī)護人員手中；基于AI的心理護理支持服務(wù)可促進傳染病患者和相關(guān)醫(yī)護人員的心理健康；人口大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的完善將更精準觸及高危人群，更高效落實篩查、隔離與防護；基于大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)的病毒基因測定、疫苗毒株篩選、診斷試劑盒研制、有效藥物篩選等疫情防控關(guān)鍵環(huán)節(jié)也將更為高效。

3.3 高質(zhì)量、標準化數(shù)據(jù)獲取是核心

健康數(shù)據(jù)專業(yè)性強、受保護程度高，醫(yī)療機構(gòu)間相互獨立、數(shù)據(jù)標準化程度低且缺乏統(tǒng)一標準，使得優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的獲取極為困難，且健康行為、生活數(shù)據(jù)缺失，均阻礙AI在健康領(lǐng)域的發(fā)展。國務(wù)院《關(guān)于促進和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見》[41]中明確指出健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)是國家重要的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，將規(guī)范和推動健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)融合共享、開放應(yīng)用。目前國內(nèi)醫(yī)院間信息共享程度低，信息孤島多，存在重復(fù)、分散建設(shè)和多系統(tǒng)并立問題[42]。截至目前由國家衛(wèi)健委牽頭，中國境內(nèi)已成立中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)股份有限公司、中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展集團公司和中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)科技發(fā)展集團公司，這3家大數(shù)據(jù)公司正共同積極推動國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。在國家大力推動下醫(yī)療數(shù)據(jù)系統(tǒng)化與標準化體系建立將推動數(shù)據(jù)分享與流動，AI有望突破數(shù)據(jù)瓶頸，加速落地，長足發(fā)展。

3.4 技術(shù)層面仍面臨多重挑戰(zhàn)

AI是一項顛覆性技術(shù)，在健康領(lǐng)域的應(yīng)用面臨多重挑戰(zhàn)。確保數(shù)據(jù)的安全性是重要技術(shù)挑戰(zhàn)之一，當前中心化結(jié)構(gòu)下的資料存儲方式無法很好地保證數(shù)據(jù)安全性，可能會造成患者數(shù)據(jù)泄露。因此更為安全的數(shù)據(jù)存儲方式，如利用區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展以個人健康信息庫為核心的醫(yī)療生態(tài)服務(wù)圈，使科技與醫(yī)療相結(jié)合實現(xiàn)利益最大化是值得探索的方向[45]。目前健康行為和生活數(shù)據(jù)缺失比較嚴重，可穿戴設(shè)備技術(shù)尚處于起步階段，市場普及度較低，且尚未建立囊括健康行為和生活數(shù)據(jù)并進行長期追蹤的智能化健康管理系統(tǒng)。當前AI面臨數(shù)據(jù)和技術(shù)瓶頸，現(xiàn)有AI實現(xiàn)水平不高，不足以滿足人們高質(zhì)量智慧健康需求。

3.5 復(fù)合型人才是推動AI與健康領(lǐng)域融合的關(guān)鍵因素

目前國內(nèi)多所高校陸續(xù)設(shè)立AI研究所、實驗室，開設(shè)AI相關(guān)專業(yè)，且海歸AI人才數(shù)量也不斷增多。然而AI單一專業(yè)背景人才還尚不足以推動AI與健康領(lǐng)域的加速融合，具備AI和醫(yī)療健康相關(guān)專業(yè)背景的復(fù)合型人才是AI與健康領(lǐng)域加速融合的關(guān)鍵因素。積極培養(yǎng)跨學(xué)科人才，組建多學(xué)科團隊，醫(yī)學(xué)、護理、AI和計算機等多學(xué)科通力合作，提高產(chǎn)學(xué)研的轉(zhuǎn)化率，從而推動該領(lǐng)域進一步發(fā)展。

3.6 AI引入健康領(lǐng)域催生的社會及倫理問題

AI引入健康領(lǐng)域可能帶來就業(yè)結(jié)構(gòu)的改變，對法律與社會倫理造成沖擊，醫(yī)患信任和患者隱私保護也面臨新的挑戰(zhàn)。因此應(yīng)制定一系列法規(guī)以保證AI在健康領(lǐng)域的應(yīng)用更合法、安全、可控。需指出的是醫(yī)學(xué)對準確度和可靠性的要求極為嚴格，AI影像學(xué)診斷、醫(yī)療/護理機器人、護理決策輔助系統(tǒng)等并非取代醫(yī)護人員，而是輔助醫(yī)護人員做出更準確的診斷，其定位需要在醫(yī)護和患者群體中明確。

4 結(jié)語

本文針對AI在健康領(lǐng)域的典型應(yīng)用進行綜述，對AI在健康領(lǐng)域的未來發(fā)展與挑戰(zhàn)進行展望，以期提高醫(yī)護人員對AI的研究認知，為醫(yī)護人員參與AI研究提供新思路，從而推動AI與醫(yī)療健康領(lǐng)域進一步融合發(fā)展。