“AI 医疗”发展势头强劲：人工智能2020年发展的几个走向

 

在诊断方面

 

人工智能技术不但能够提供包括心脏、肝脏、肺部、胆脾、肠胃、膀胱、大脑等多种脏器医学影像数据的智能化识别和分析，而且可以为医院影像准段提供快速精准的医疗辅助诊断，从而提高临床诊疗的精准性与效率，减低医生工作强度的同时，减少漏诊与误诊几率，还可以为体检机构提供高质量的影像筛查，快速全面提升筛查诊断水平，并有效地缓解医疗资源紧张的问题。从应用效果来看，规模化使用人工智能技术将是未来医疗诊断的一个发展趋势。未来，人工智能诊断工具或许能够比人类医生更快、更准确地确立病因并给予诊断。

 

例如，美国西奈山伊坎医学院的研究人员最近采用人工智能算法，将胸部CT扫描结果和临床症状、暴露史及实验室检测结合起来，以快速诊断新冠肺炎(COVID-19)阳性患者。他们表示，在CT扫描和相关病史都可用的情况下，新的人工智能系统准确度与资深胸放射科医生相当。该系统让医生们检查CT影像不再完全依靠经验和大脑，而多了一个可以信赖的人工智能助手。有关专家认为，新冠肺炎疫情将会推动人工智能发挥重要作用。

 

在手术方面

 

作为一种重要的职业，外科医生特别是手术医生需要具备丰富的专业知识，还需要掌握精准的手术操作技术，这都需要不断的学习与练习。受学习资料、手术练习材料等软硬件条件的制约，医生进行手术学习和手术操作的难度都非常大。许多大医院正在将人工智能技术应用到手术中，尤其是现在比较流行的微创手术方面;通过数据化和3D技术，将传统的二维图像信息立体化，使医生的病患分析和手术治疗更加轻松精准。人工智能技术正在逐渐改变外科医生的手术实践。

 

例如，我国天津爱尔眼科医院利用人工智能技术推出创新型手术方式;医生可以根据患者每只眼睛的不同，选择适合患者情况的近视手术方式，以获得良好的视觉质量。医生还可以根据近视患者的情况定制专属的手术方案，为学子们、运动爱好者、特殊职业人群(飞行员、警察、司机等)以及角膜偏薄、睑裂偏小的近视患者提供人工智能化近视手术解决方案，让近视患者又多了一种新选择。

 

在耐药方面

 

抗生素耐药性意味着常见细菌感染有一天可能无法治疗，该问题在公共卫生领域受到了全球各个国家的关注。抗生素的广泛使用导致了抗生素耐药性细菌的产生，全球每年因此有7万人死亡。研究人员使用机器学习来鉴定细菌中引起抗生素耐药性的基因，有望用于改进现有抗生素效果或开发新型抗生素。他们通过深度学习系统,让人工智能“慧眼识珠”,使新型抗生素不仅能杀死多种形式的耐药性细菌，而且还能以一种新颖的方式杀死它们。

 

例如，美国加州大学洛杉矶分校研究人员最近利用人工智能技术确定了一种更快、更有效地治疗结核病的药物组合方案;该方案不仅能显著缩短治疗时间，而且对多数耐药结核病有效。研究人员在细胞培养和动物模型中使用这种方法，从数十亿种潜在的药物和剂量组合中快速识别出3-4种药物组合，从而显著缩短了结核病治疗的持续时间，同时降低患者开发耐药结核病的风险。

 

在制药方面

 

药物开发是一个漫长而昂贵的过程。为了解决成本高昂、步伐缓慢的问题，研究人员利用机器学习、机器视觉、图像分析和自然语言处理等人工智能技术，对数千页的研究结果进行分类，以使过程更高效。许多制药公司正在使用人工智能研究药物相互作用的深层化学，并探究整个生物系统，以了解药物如何影响患者的组织;通过分析大量数据并使用人工智能技术，有望通过识别候选分子来帮助减少药物发现的时间和成本。

 

例如，日本百年药企大日本住友制药与英国新兴制药企业Exscientia利用人工智能制造并用于治疗强迫症(OCD)的化合物“DSP-1181”最近进入临床第一实验阶段，这也是用人工智能制造出来的药物首次被承认可以用于临床试验，有着非凡的意义。有关专家认为，人工智能在药物压法领域拥有巨大的潜力，或许即将彻底改变制药界的面貌。