专业化医疗人工智能平台：驱动医疗AI从实验到实用

1驱 动 医 疗 A I 从 实 验 到 实 用专业化医疗人工智能平台赞 助 者 ：N V I D I A2IDC 观点随着经济发展和民众生活水平的提升，以及老龄化的来临，人们对于健康的需求日益增长。当前医疗行业面临如下挑战：医疗资源的供给能力不足以及难以满足民众对高水平疗效的追求。医疗改革和应用新技术是应对这种挑战的两项关键措施。很多国家都在进行医疗改革，同时也大力将新技术应用到医疗领域，人工智能技术正在成为提高医疗资源服务能力和提高疗效从而应对医疗服务挑战的重要工具。医疗人工智能系统在过去两年中取得了突破 性 的 发 展，获 得 了 医 院 和 医 生 的 广 泛 认可。医学影像人工智能发展尤其快速，广泛应用到肺、心脏、脑、眼科、皮肤等多器官的多种疾病的诊断中。医学影像人工智能系统在医院的应用不仅显示出良好的效果，而且促进了医院对于人工智能系统的认知，显示出蓬勃的发展潜力。医疗人工智能系统的开发和运行，需要建立医疗大数据系统、开发人工智能算法和模型和建立专业的人工智能平台。这三项工作的要点如下：建 立 起 来 能 够 处 理 和 集 成 多数 据 源 、多 种 格 式 的 大 数 据 系统 ：在 医 学 影 像 人 工 智 能 系 统中能够处理多种医疗设备例如CT、MR、X光、超声等输出的影像数据，进行专业的数据标记，以及进行大量的运算。建立专业的深度学习模型，可以选择专业的开源模型也可以自己开发建立模型。模型在深度学习训练和人工智能系统运行中需要不断地升级改进，从而保障模型的精准性和可靠性。3建立专业的人工智能算平台，包括硬件平台的搭建和计算系统的建立。整体的平台也可以采用专业性一体化的平台模式，即打包集成了芯片、服务器、计算系统、算法模型软件以及人工智能应用系统和云服务的一体化平台。总之，以提供强大计算能力和可靠稳定性作为建立计算平台的基本原则，同时也能够与深度学习软件顺畅集成，从而提高人工智能系统开发和运行的整体运算性能。展望未来，人工智能系统将会改变诊疗模式，提高医疗服务供给能力并提升诊疗水平，促进整个医疗健康行业运营模式的转型。建议医疗人工智能开发企业采取如下措施，以加速人工智能系统的开发和应用。先从医学影像人工智能系统的开发和应用开始，在此基础上，进一步集成更多类型的数据例如病历数据、检验检查数据、患者日常健康监测数据等，从而构建更加丰富和全面的医疗大数据，为开发更丰富的人工智能系统打好基础。随着人工智能技术的不断深入发展，专业性的医疗人工智能平台逐渐涌现出来，建议选用专业性一体化的平台，从而节省平台搭建和调试的工作，更加专注于模型的训练以及系统的应用，同时所开发出的人工智能系统也具有高可靠、高效率的性能。在未来医疗大融合的背景下，搭建的平台应具有弱耦合、强兼容的特性，满足人工智能系统与医疗设备以及医院信息系统之间的兼容和集成需求，提升医疗人工智能系统的性能。在医院建立专业性医疗人工智能平台的基础上，与医院的临床科室密切合作，选择适合的疾病种类进行其诊断和治疗系统的开发，从而提高诊断和治疗的效果。4在诊疗技术发展中，结合基因技术、生物医药等新技术的应用而开展的精准医疗快速发展，以此提高诊疗水平和治疗效果，满足多层次人群健康服务的需求，这正成为重要的趋势之一。以患者为中心的医疗和护理理念正在逐步被患者和医疗机构接受，在诊疗实践中快速发展。虽然医疗服务需求保持持续增长，但受到各种资源的限制，医疗服务供给能力难以与需求同步增长，医疗资源处于短缺状态。例如，据美国医医学人工智能发展状况和未来趋势随着经济发展以及民众生活水平的提升，人们对于健康的需求日益增长，同时随着全球老龄化的到来，医疗服务的需求大量增长。日本和欧洲国家都在面临老龄化带来的医疗服务需求快速增长的挑战，而中国、印度等发展中国家则面临如何满足民众大量的医疗服务需求增长的挑战。医 疗 健 康 服 务 需 求长 期 保 持 快 速 增 长5学会估计，截至 2020 年美国对医生的需求人数将达到 91,500 名，而这一数据将在 2025 年飙升至 130,600名，而几年的时间中医生人数难以达到这一水平。医生短缺问题并非美国独有。据世界卫生组织估计，全球范围内对于医疗健康工作者需求的缺口预计将在 2030 年超过 1,400 万，贫穷国家受到的影响尤其严重。这 一 情 况 也 正 在 中 国 显 现 。根 据 民 政 部 发 布 的《2 0 1 7 年 社 会 服 务 发 展 统 计 公 报》，到 2 0 1 7 年 年底，中国老年人口（60岁以上）2.41亿人，占全国总人口的17.3%，预计到2030年中国60岁以上人口将占总人口的30%，老龄化的健康医疗服务和保健问题成为中国社会发展的一个重大挑战。中国的医疗服务的需求增长趋势明显，2017年中国总诊疗人次达81.8亿人次，总入院人数2.4亿人，分别比上一年增长3.2%和7.5%。虽然医疗服务需求增长迅速，由于受到各种资源的限制，医疗服务供给能力的增长潜力有限，再加上中国医疗资源不平衡，“看病难、看病贵”的问题依旧存在。新 技 术 应 用 是 应 对 医 疗 健 康服 务 需 求 增 长 的 关 键 途 径为了应对上述挑战，多数国家都在进行医疗改革以应对挑战。例如美国开展针对中低收入人群参加医疗保险的医疗改革；日本为了应对老龄化趋势，政府建立了完善的机制用来促进居民按时参加体检以及做好相关疾病的预防与筛查。然而在实践中，仅仅通过医疗改革还难以克服医疗服务需求增长带来的压力，而充分利用新兴技术则是应对挑战和解决问题的另一个关键途径。在当前新兴技术快速发展以及医疗健康服务体系面临变革的背景下，医疗服务的数字化转型成为应对挑战的 必 然 之 路 。医 疗 服 务 的 数 字 化 转 型 以 应 用 云 计算、大数据、人工智能等技术为主要特征，用来支持数字化医疗、精准医疗等诊疗业务，从而增加医疗技术资源和提升诊疗技术水平。在医疗服务的数字化转型实践中，美国医疗行业在开展基于价值的医疗健康服务，即为患者提供有疗效的诊疗服务，而不仅仅单纯地按照既定的流程来提供医疗健康服务。基于价值的医疗服务不仅需要在就医各个环节和健康维护中监控患者身体状况，而且需要建立起人工智能系统动态评估患者的健康水平。日本利用新技术建立起智能化的医疗健康服务体系，例如利用物联网、机器人、人工智能等技术促进预防、筛查、护理等发展，从而应对服务量上升和医护人员短缺的问题。中国政府一直把医疗和健康事业发展作为重点工作，以以应对日益增长的医疗健康服务需求。中国医疗行业不仅在执行医疗改革，而且也非常重视新技术的应用。2016年6月，国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见，推动大数据、人工智能、机器人等新技术的应用。2017年3月，国家卫计委发布《“十三五”全国人口健康信息化发展规划》，推动信息化在创新健康医疗中的作用。中国的许多医院正在采用或者正在计划采用云计算、大数据、人工智能、机器人等技术，提高医疗服务的供给能力，提高诊疗水平。非洲等欠发达国家和地区在医疗水平和医疗基础设施方面面临严重不足；发展中国家则面临医疗资源不平衡的问题，其大城市的医疗资源和医疗水平相对充足，而偏远地区则医疗资源不足，医