人工智能助力-医疗掀开新篇章.docx

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人工智能助力，医疗掀开新篇章

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自2017年3月被写入政府工作报告，人工智能（英文简称AI）已经席卷各个行业，成为新的经济增长点和国际竞争力的焦点。我国医疗行业基础数据量大、优质医疗资源相对不足、民生需求迫切，已成为人工智能走出实验室、落地商业化的最前沿阵地之一。2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出，要“围绕教育、医疗、养老等迫切民生需求，加快人工智能创新应用，为公众提供个性化、多元化、高品质服务”。

当前，人工智能在医疗领域的应用可谓机遇与挑战并存，未来“AI+医疗”还将碰撞出怎样的火花？会给人民生活带来哪些改变？产业未来发展前景如何？

疾病诊断：AI+医疗大有可为

今年6月9日，在第三届华夏医学胸外科论坛现场进行了一个“盲测”试验：请4位志愿者上台在腾讯觅影（是腾讯首款将人工智能技术运用到医学领域的产品）的辅助下对10个高难度病例作诊断，而台下的胸外科专家则用手机通过医学影像和病历“纯人工”诊断。

经过一个小时的高强度阅片，台上志愿者和台下专家、教授都完成了对10个病例的诊断，擅长肿瘤影像诊断的中山大学肿瘤医院影像科教授郑列现场“开估”：第一个病例就是没有家族史的63岁男性病人，病理检查最终显示为与肺癌高度相似的单发结节霉菌感染，而腾讯觅影准确地诊断这一病例是“良性”。郑列教授对于人工智能能够准确诊断这一病例感到很意外。他解释，这位病人的CT影像显示有胸膜牵拉、支气管有横断，也有血管纠集症……“这个对于影像科医生来说还是挺难的，霉菌感染有一个形态是单发结节霉菌感染，其影像特点和肺癌高度相似，很多临床医生包括有一定资历的影像医生都很难鉴别诊断。”

最后，中山大学肿瘤医院胸外科主任、中山大学肿瘤医院肺癌首席专家张兰军教授揭晓了这次“盲测”结果：在腾讯觅影的辅助下，4位志愿者对上述单发结节霉菌感染病例的诊断准确率，对比台下“纯人工”诊断的专家、教授提升了5倍。而综合10个高难度病例的诊断来看，在腾讯觅影的辅助下，志愿者的诊断准确率比“纯人工”诊断准确率提升超过20%。这显示使用腾讯觅影辅助后，明显提高了诊断准确率。

“腾讯觅影在辅助医生诊断上还是有很大的优势。”张兰军教授进一步解释，“它在结节的诊出率上比人有优势，判断良恶性也有它的优势，最大的优势是它不会疲劳，诊断一致性是永远保持下去的，而人可能由于疲惫会有失误。”

山西省肿瘤医院胸外科主任孙诠在认真体验过腾讯觅影后，得出了这样的评价：它比人要发现的多。“我们平时要看到5毫米以上甚至8毫米以上的结节，我们看到一个结节，机器报出来往往是三四个、多发的结节。”还有腾讯觅影对病史串联提示，也让孙诠印象深刻：“有家族历史，又得了乳腺癌，又出现了结节，几下就判断出来了。”

来自广西壮族自治区人民医院的胸外科主任贺榜福则对“小结节”问题印象深刻：小结节的良恶性判断失误率很高，很多时候被诊断为肺癌，但手术做下去却发现是良性结节；有时候被诊断为良性结节，后来却发现是肺癌。而腾讯觅影对肺结节的良恶性判断辅助能力，则让贺榜福看到了人工智能带来的进一步提升诊断准确率的空间，“有了人工智能，让我们将来减少失误，对病人更负责任，这是一个很好的学习机会。”

在看过“盲测”的病例后，郑列教授提出了人工智能在诊断多原发肺癌方面上的优势：“腾讯觅影会帮你把所有病灶找出来，避免医生看到一个病灶后，漏掉其他多原发肺癌。”

事实上，自2017年8月在广州问世以来，腾讯觅影的快速发展展现了AI+医学的无限想象力，从刚发布时只具备对早期食管癌的辅助诊断能力，到目前已经发展到针对肺结节、糖尿病视网膜病变、乳腺癌、宫颈癌等多种疾病的筛查，除了识别内窥镜、CT、钼靶等多种医学影像，还能通过临床病历分析辅助医生对500多种疾病风险进行识别预测。正如参与“盲测”的专家、教授所期待的那样，AI+医学有望在推动各级医疗系统诊断同质化，减轻医生工作量，提升诊断准确率和效率方面，发挥更大的作用。

AI+医疗：“看病难”有望缓解

那么，到底什么是AI医疗呢？它就是人工智能与医疗的结合，又称“AI+医疗”。AI医疗是以互联网为依托，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量，更好地解决医疗资源短缺、人口老龄化的问题。Al医疗主要体现在3个方面，涉及多个领域，其定义的金字塔如右图所示：

基础层：通过软硬件的基础设施，收集用户、药物及病理数据，并使数据互通互联，為人工智能的应用提供支持与可能。

技术层：通过语音/语义识别、计算机视觉技术，对非结构化数据进行分析提炼。“学习”大量病理学数据文本，使其掌握问答、判断、预警、实施的能力。

应用层：是指人工智能与不同细分领域的结