醫療領(lǐng)域一直以來(lái)都是AI的絕佳落地場(chǎng)景。10月14日，《麻省理工科技評論》（MIT Technology Review）發(fā)布報告《AI醫療：亞洲的發(fā)展空間、能力和主動(dòng)健康的未來(lái)》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《報告》）指出：AI正在亞洲醫療領(lǐng)域不斷崛起，以滿(mǎn)足其地域性的需求與挑戰。該《報告》以與亞洲各國醫療領(lǐng)域的技術(shù)行業(yè)專(zhuān)家、領(lǐng)軍企業(yè)進(jìn)行訪(fǎng)談、研究、實(shí)地考察走訪(fǎng)等調研方式，評估了AI被用于醫療服務(wù)在亞洲地區所產(chǎn)生的價(jià)值和前景。其中，百度CDSS基層案例以其廣泛落地及有效使用成為報告重點(diǎn)分析與推薦的案例。
《報告》認為，在醫療人力資源短缺的背景下，亞洲許多國家面臨醫療資源緊張的難題——據世界衛生組織數據估算，到2030年，亞洲地區需達到超過(guò)1200萬(wàn)名醫療從業(yè)人員，比當前增長(cháng)70%以上。其次，醫療支出不足也是另一大嚴峻挑戰。除發(fā)達經(jīng)濟體以外，亞洲其余國家和地區的人均醫療支出不足經(jīng)濟合作與發(fā)展組織（OECD）標準的四分之一，而AI技術(shù)則正在有效縮小亞洲醫療發(fā)展差距。
另一方面，亞洲地區的醫療發(fā)展正受益于一線(xiàn)醫務(wù)人員在A(yíng)I技術(shù)下得到的巨大助力，以及“人機交互”等全新診療手段帶來(lái)的專(zhuān)業(yè)輔助。除此之外，亞洲諸多國家也正“以其本國醫療方面的挑戰”作為落地目標，用公私合作的方式快速促進(jìn)著(zhù)AI創(chuàng )新。無(wú)論是新加坡利用AI技術(shù)對全民“高血脂、高血糖、高血壓”減少方面的努力，還是印度對于嬰兒死亡率減少所做的推動(dòng)，或是日本在老齡化問(wèn)題上的應用等，都讓亞洲對AI在醫療領(lǐng)域的應用充滿(mǎn)著(zhù)迫切的需求與巨大的市場(chǎng)。
正如《報告》中描述的那樣，一方面，AI切實(shí)提高了亞洲地區醫療服務(wù)供應能力和效率，另一方面，亞洲地區巨大的需求和市場(chǎng)也推動(dòng)著(zhù)AI醫療的快速發(fā)展與實(shí)現。近年來(lái)，世界各國都在進(jìn)行人工智能的重要戰略布局，而實(shí)際上，AI技術(shù)發(fā)展的60多年，經(jīng)歷浪潮趟過(guò)低谷，兩起兩落，并在2016年帶著(zhù)令人振奮的技術(shù)突破與商業(yè)發(fā)展從低谷中走來(lái)。
回溯AI在醫療領(lǐng)域的發(fā)展：自1959年計算機診斷的數學(xué)模型創(chuàng )建，開(kāi)創(chuàng )了計算機輔助診斷的先河后，1966年“計算機輔助診斷”（Computer Aided Diagnosis，CAD）的概念便被正式提出；到了1968年左右， 醫學(xué)“專(zhuān)家系統”研制成功，并首次采用了知識庫、推理機系統結構等，自此形成了一整套專(zhuān)家系統開(kāi)發(fā)理論。其后，專(zhuān)門(mén)為醫療領(lǐng)域設計的“專(zhuān)家系統”不斷發(fā)展，到了90年代“計算機輔助診斷”系統知識庫已儲備了22000種疾病和5000種癥狀信息。而中國在70年代末，便開(kāi)創(chuàng )了首款自己的醫學(xué)專(zhuān)家系統，隨后迅速發(fā)展并被廣泛應用。到了2006年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )深度學(xué)習算法帶來(lái)突破，工業(yè)界迅速將技術(shù)發(fā)展至各個(gè)行業(yè)，其中也包括醫療。AI+醫療的“風(fēng)口”在全世界吹拂多年，近年來(lái)更是在亞洲“風(fēng)生水起”。
談到用AI提升亞洲地區醫療服務(wù)供應能力、緩解醫療資源不足問(wèn)題，《報告》以中國公司百度為例，介紹了其以AI為驅動(dòng)打造的“臨床輔助決策系統”（CDSS）。目前，該系統已覆蓋了中國16個(gè)省市自治區近千家醫療機構，通過(guò)標準化的診斷流程、科學(xué)的治療方案推薦輔助醫生作出臨床診斷決策。“從醫學(xué)影像分析到臨床輔助決策、從院內診療流程管理到院外健康管理、從賦能醫生到賦能藥企等，人工智能技術(shù)在醫療領(lǐng)域的應用越來(lái)越廣泛和深入，能夠幫助促進(jìn)優(yōu)質(zhì)醫療資源下沉，實(shí)現資源共享，提高基層醫生診療效率和醫療服務(wù)水平。”百度CTO王海峰博士如是指出。
此外，《報告》中MIT科技評論分析人員在對百度及其落地案例的走訪(fǎng)中了解到：在中國，基層醫療機構本應該是人民健康的第一道防線(xiàn)。然而，由于基層醫療水平相對有限，多數患者都更傾向于到三級醫院看病，以獲得規范的專(zhuān)業(yè)治療。這就進(jìn)一步加劇了“中國醫療資源的結構性失衡”：基層醫院門(mén)可羅雀，醫療資源閑置，而三級醫院則人滿(mǎn)為患，長(cháng)期超負荷運作。
面對上述問(wèn)題，AI驅動(dòng)的CDSS已經(jīng)在中國許多地區顯露出了其獨有的價(jià)值?！秷蟾妗凡蓪?xiě)了百度CDSS的落地案例。北京市平谷區（平谷區位于北京市東北部，有46萬(wàn)人口）衛健委信息中心主任焦俊峰表示，在百度CDSS的幫助下，當地的醫療機構能夠更好地滿(mǎn)足整個(gè)行政區域的醫療需求，服務(wù)包括18個(gè)鄉鎮的居民。焦俊峰談到，國家要求基層承擔66種常見(jiàn)病的診療，這對于基層醫生是有一定難度的，而且當地有限的基層醫生數量也不能滿(mǎn)足居民日益增長(cháng)的醫療需求。百度CDSS定位于提升基層醫院的診療能力，這與國家的要求高度一致，二者的目的都是讓基層醫療承擔更多的診療任務(wù)、更好地服務(wù)于基層群眾。談及CDSS落地以來(lái)的效果，焦俊鋒大加贊賞。“這個(gè)系統對于癥狀識別的準確性遠遠高于我們的預期，獲得了醫生和患者的高度評價(jià)。以前基層醫生能看的病人、能看的病比較少，所以診療經(jīng)驗也比較有限，CDSS部署以后，醫生的能力提高了，人們也因此越來(lái)越認可我們當地的醫生了?，F在越來(lái)越多的患者來(lái)基層醫院看病，而不像以前那樣不分病情輕重就徑直去大醫院。”
據了解，百度CDSS的可解釋性建立在醫學(xué)自然語(yǔ)言處理（NLP）和知識圖譜（KG）技術(shù)之上，這兩項技術(shù)也是CDSS最終成功的關(guān)鍵因素?！秷蟾妗凡稍L(fǎng)百度智慧醫療總經(jīng)理黃艷表示：“醫學(xué)自然語(yǔ)言處理技術(shù)和知識圖譜技術(shù)奠定了百度AI醫療的基礎。自然語(yǔ)言處理技術(shù)能夠自動(dòng)識別病歷和醫學(xué)文獻中的實(shí)體以及實(shí)體之間的關(guān)系，將其整合入醫學(xué)知識圖譜。這種對于醫學(xué)知識的編譯和理解很復雜且高度結構化，如果沒(méi)有醫學(xué)專(zhuān)家和人工智能工程師的密切合作，是很難實(shí)現的。”
《報告》還針對亞洲AI醫療發(fā)展趨勢指出預防性診療策略的重要性。在未來(lái)，醫療生態(tài)系統將更加側重健康和福祉，AI將通過(guò)識別疾病征兆并追蹤健康狀況，在促進(jìn)“主動(dòng)健康”中發(fā)揮主導作用；而同時(shí)，醫療系統還必須堅持以人為本。從倫理角度考慮，科技必須是醫生和醫療從業(yè)者的輔助工具。為保障醫療系統的問(wèn)責制，最終決策權必須牢牢掌握在人類(lèi)手中。AI開(kāi)發(fā)人員應當確保醫生、患者能夠準確解讀和理解科技，這樣醫生和患者才會(huì )持續信任科技，并樂(lè )于在醫療領(lǐng)域使用人工智能。
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