近年來，多家企業(yè)源源不斷地向領(lǐng)先技術(shù)領(lǐng)域注入大量資金，尤其是那些希望降低成本、改善患者健康的公司。市場(chǎng)情報(bào)公司Tractica的數(shù)據(jù)顯示，2018年醫(yī)療人工智能技術(shù)領(lǐng)域的投入為21億美元，預(yù)計(jì)到2025年這一數(shù)據(jù)將超過340億美元。
目前，亞馬遜（Amazon）、西門子（Siemens）、IBM、Optum、通用電氣醫(yī)療保健系統(tǒng)（GE Healthcare and Health Systems）、Mayo Clinic、紀(jì)念斯隆-凱特琳癌癥中心（Memorial Sloan Kettering）及美國山間醫(yī)療集團(tuán)（Intermountain）正在持續(xù)開發(fā)患者記錄，為人工智能算法訓(xùn)練提供醫(yī)療數(shù)據(jù)，使其通過識(shí)別模式進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵預(yù)測(cè)。
在某些情境下，人工智能的深度學(xué)習(xí)能力已超越醫(yī)生。專家預(yù)測(cè)2019年醫(yī)療人工智能將持續(xù)增長(zhǎng)，尤其是在成像、診斷、預(yù)測(cè)分析和管理領(lǐng)域。
管理領(lǐng)域增幅最大
遠(yuǎn)的不說，預(yù)計(jì)到2019年底，醫(yī)療人工智能技術(shù)市場(chǎng)的投入就將超過17億美元。
這項(xiàng)技術(shù)可用于檢測(cè)醫(yī)療支出中的浪費(fèi)、欺詐和濫用行為，這些行為每年費(fèi)用占到全美3萬多億美元支出的3%~10%。
弗若斯特沙利文（Frost and Sullivan）醫(yī)療保健和生命科學(xué)高級(jí)副總裁雷尼塔·達(dá)斯（Reinita Das）預(yù)測(cè)，未來幾年內(nèi)，醫(yī)療服務(wù)中人工智能操作平臺(tái)的生產(chǎn)率將提升10%~15%。
對(duì)于重復(fù)性的耗時(shí)任務(wù)，應(yīng)該給予人工智能蓬勃發(fā)展的空間。美國醫(yī)療體系中的確有很多此類工作。
以調(diào)度和預(yù)約為例?？死蛱m醫(yī)學(xué)中心MetroHealth系統(tǒng)在2017年底引入人工智能協(xié)助運(yùn)營(yíng)決策之前，四家醫(yī)院的掛號(hào)爽約率為10%~35%。
MetroHealth首席戰(zhàn)略和創(chuàng)新官卡里姆·波特斯（Karim Botros）表示，MetroHealth可使用人工智能來篩選出那些很可能爽約的患者，并進(jìn)行第二次提醒，從而避免浪費(fèi)醫(yī)護(hù)人員的時(shí)間。到目前為止，人工智能已成功將爽約率降低了30%左右。
專家表示，2019年人工智能可能會(huì)涉足醫(yī)院運(yùn)營(yíng)版塊。
Cleveland Clinic目前已開始使用人工智能系統(tǒng)來統(tǒng)一管理醫(yī)院病床的使用情況，充分發(fā)揮其容量和利用率。通過觀察手術(shù)室患者的實(shí)時(shí)狀況，該程序有助于識(shí)別手術(shù)過程中的潛在困難。
人工智能還可用于追蹤藥物及醫(yī)療設(shè)備狀態(tài)，督促患者支付醫(yī)療費(fèi)用。
自動(dòng)化配藥工具軟件服務(wù)商Kit Check為醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供機(jī)器學(xué)習(xí)方案“Bluesight for Controlled Substances”，幫助其識(shí)別藥物分流。該方案通過對(duì)一系列指標(biāo)（如員工的物理位置、文檔的上傳下載等）對(duì)員工進(jìn)行評(píng)分，來識(shí)別可能具有偷盜藥物行為的醫(yī)務(wù)人員。
Kit Check首席執(zhí)行官凱文·麥克唐納（Kevin Macdonald）表示，“該程序通過分析醫(yī)院內(nèi)部同級(jí)別人員的數(shù)據(jù)，來評(píng)估員工偷盜藥物的概率。”
麥克唐納還指出，人工智能或許會(huì)有助于降低藥物支出，特別是涉及到受控藥物廢棄、藥物消耗及安全與合規(guī)性領(lǐng)域。
軟件服務(wù)公司Simplee為醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)分析服務(wù)，以此來確定患者的線上支付能力，從而根據(jù)患者的財(cái)務(wù)情況自動(dòng)為他們推薦付款方案或選項(xiàng)。
“進(jìn)入醫(yī)療系統(tǒng)或其他領(lǐng)域時(shí)，我們經(jīng)常碰到的問題是，我們并沒有真正了解該領(lǐng)域的工作流程和文化，也沒有考慮應(yīng)用可行性，只是簡(jiǎn)單地對(duì)目標(biāo)進(jìn)行追蹤。”
簡(jiǎn)化患者匹配流程
人工智能聊天機(jī)器人和虛擬助理可幫助拓展醫(yī)療可及性，讓患者免去一些不必要的現(xiàn)場(chǎng)就診，如巴比倫醫(yī)療（Babylon Health）的疾病預(yù)防和人工智能診斷、Sense.ly的虛擬護(hù)士平臺(tái)以及Novo Nordisk的糖尿病聊天機(jī)器人Sophia。
如果患者需要醫(yī)療護(hù)理，人工智能可幫助選擇合適的臨床醫(yī)生。
醫(yī)療機(jī)構(gòu)巨頭Providence St.Joseph Health（PSJH）使用一種叫做Kyruus的人工智能技術(shù)來提高患者與醫(yī)療機(jī)構(gòu)的匹配程度。PSJH首席數(shù)據(jù)官阿倫·馬?。ˋaron Martin）表示，
在應(yīng)用該技術(shù)之前，約30%~40%的預(yù)約時(shí)段并未得到合理利用。
Kyruus使用醫(yī)療機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)管理程序來識(shí)別、匹配醫(yī)患信息，為患者預(yù)約到最能滿足需求的專家。
隨著越來越多的老年人選擇在家里養(yǎng)老，人工智能可用于創(chuàng)建智能家居環(huán)境，持續(xù)關(guān)注老年人的健康和安全狀況。人工智能醫(yī)療公司Zanthion的首席執(zhí)行官菲利普·瑞吉（Philip Regenie）如是預(yù)測(cè)。
不過，人工智能在家中的監(jiān)控對(duì)象可不僅限于老年人。
專家預(yù)測(cè)，2019年人工智能將繼續(xù)為醫(yī)療領(lǐng)域變革提供動(dòng)力，幫助其從被動(dòng)的、基于醫(yī)院的模式向主動(dòng)的、基于家庭的模式轉(zhuǎn)變。
人工智能的進(jìn)步，還將為患有慢性疾病或活動(dòng)受限的患者提供更大的助力。
與家庭傳感器、可穿戴設(shè)備及其他家庭治療方案相結(jié)合后，人工智能或許能夠在癥狀出現(xiàn)之前幫助檢測(cè)到重大疾病。
總部位于智利的護(hù)理管理公司AccuHealth使用各種家庭傳感器收集患者數(shù)據(jù)，并將其輸入到人工智能引擎，以此構(gòu)建預(yù)測(cè)警報(bào)和模型。
若警報(bào)被觸發(fā)，遠(yuǎn)程虛擬醫(yī)院團(tuán)隊(duì)可以為這些患者及其家屬提供支持，避免出現(xiàn)不可逆的癥狀惡化，同時(shí)患者也不必再去昂貴的急診室就診。
六個(gè)月前，美國醫(yī)療保險(xiǎn)公司Anthem與基于區(qū)塊鏈的人工智能平臺(tái)公司doc.ai達(dá)成為期一年的合作，根據(jù)年齡、體重、身高、身體活動(dòng)和污染暴露等數(shù)據(jù)來測(cè)試基于區(qū)塊鏈的人工智能是否能夠預(yù)測(cè)人體發(fā)生過敏反應(yīng)的時(shí)間。
AxisPoint高級(jí)副總裁及首席營(yíng)銷官弗吉尼亞·格利（Virginia Gurley）舉例說：“假如區(qū)域內(nèi)有野火，空氣中顆粒物數(shù)量偏高，那么患有呼吸疾病的患者就會(huì)收到預(yù)警信息，提醒其關(guān)窗，待在室內(nèi)。”
美國聯(lián)合健康集團(tuán)（UnitedHealth）旗下的藥品利益管理和數(shù)據(jù)分析公司Optum正在開發(fā)一款名為MyDigitalTwin的原型移動(dòng)應(yīng)用程序，用于迷你型家庭設(shè)施傳感器的架構(gòu)。該模型利用大量的基因組、外生和行為數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)線上顯示個(gè)人的健康狀況。
“想象一下，如果我們每個(gè)人都有個(gè)數(shù)字虛擬的雙胞胎，醫(yī)生就可以利用它來模擬現(xiàn)況，預(yù)測(cè)我們未來的健康狀況，精準(zhǔn)地提出改善建議。”Optum的技術(shù)研究員克里·霍利（Kerrie Holley）如是解釋。
但該領(lǐng)域目前尚處于起步階段。“我認(rèn)為，預(yù)測(cè)模型的巨大潛力仍待開發(fā)，要說服醫(yī)生和保險(xiǎn)公司相信該項(xiàng)目的盈利前景，還需要拿出更多可行性方案。”數(shù)據(jù)分析公司Global Data的全球總監(jiān)兼醫(yī)療保健運(yùn)營(yíng)和戰(zhàn)略部門（Healthcare Operations and Strategy）執(zhí)行副總裁邦妮·貝恩（Bonnie Bain）表示。
保險(xiǎn)公司有望用AI節(jié)約成本
據(jù)咨詢巨頭公司埃森哲（Accenture）預(yù)測(cè)，人工智能可通過簡(jiǎn)化計(jì)費(fèi)、入院、索賠、質(zhì)量和合規(guī)控制及客戶服務(wù)等核心功能，在短短18個(gè)月內(nèi)幫助美國保險(xiǎn)供應(yīng)商節(jié)省約70億美元。
Afiniti是一種基于客戶和商業(yè)私有數(shù)據(jù)的人類行為微妙模式，采用預(yù)測(cè)性分析來匹配客戶和客服中心運(yùn)營(yíng)人員的技術(shù)公司。其首席執(zhí)行官齊亞·奇什蒂（Zia Chishti）表示：很多保險(xiǎn)公司都在應(yīng)用Afiniti的技術(shù)來降低客戶的死亡率和發(fā)病率，包括保險(xiǎn)巨頭美國聯(lián)合健康集團(tuán)（UnitedHealth）。
自2017年以來，Afiniti的醫(yī)療客戶已累計(jì)節(jié)省了1.25億美元的支出。
對(duì)于支付方而言，人工智能的潛力在于“選取用戶提出的簡(jiǎn)單問題，在無需人工參與的情況下提供答案，且具有預(yù)測(cè)需求的能力。”埃森哲支付業(yè)務(wù)董事總經(jīng)理理查德·伯漢澤爾（Richard Birhanzel）表示。
AI成像和診斷能力穩(wěn)步增長(zhǎng)
2018年，人工智能在醫(yī)療行業(yè)放射和圖像分析領(lǐng)域的應(yīng)用越來越多，幾乎可以斷定，2019年這一趨勢(shì)仍將持續(xù)。
人工智能對(duì)病理學(xué)、皮膚病學(xué)和放射學(xué)等醫(yī)學(xué)圖像密集領(lǐng)域的影響是顯而易見的。Frost&Sullivan的數(shù)據(jù)顯示，2018年100多個(gè)人工智能醫(yī)療成像初創(chuàng)企業(yè)中，絕大多數(shù)的業(yè)務(wù)都集中在圖像分析上，而基于人工智能的醫(yī)療成像市場(chǎng)有望在2023年前達(dá)到20億美元。
不過，醫(yī)療界對(duì)人工智能在分析領(lǐng)域的應(yīng)用尚有疑慮。在2018年早些時(shí)候，IBM Watson的超級(jí)電腦未能準(zhǔn)確檢測(cè)出癌癥。
專家表示，這項(xiàng)技術(shù)發(fā)展得太快了，范圍也很廣。但在特定的診斷領(lǐng)域，人工智能未來仍有著巨大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>
例如，Mayo Clinic表示，人工智能與心電圖結(jié)合，可以成功檢測(cè)出某類心臟病。2018年10月，Scripps轉(zhuǎn)譯醫(yī)學(xué)研究院和人工智能計(jì)算公司NVIDIA達(dá)成合作，致力于開發(fā)深度學(xué)習(xí)工具，預(yù)測(cè)心房顫動(dòng)及分析整個(gè)基因組序列。
紀(jì)念斯隆-凱特琳癌癥中心和斯坦福大學(xué)也正在研究機(jī)器學(xué)習(xí)在腫瘤學(xué)中的應(yīng)用。
最近，來自紐約貝絲·以色列醫(yī)療中心（Beth Israel Deconess Medicare Centre）和哈佛醫(yī)學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)使用深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練人工智能來進(jìn)行腫瘤診斷。將人工智能與人類病理學(xué)結(jié)合時(shí)，該項(xiàng)目的準(zhǔn)確率可達(dá)到99.5%。
AI在眼疾領(lǐng)域可實(shí)現(xiàn)獨(dú)立診斷
2018年8月，谷歌宣布其旗下DeepMind人工智能系統(tǒng)向50種眼疾患者推介了準(zhǔn)確的眼科轉(zhuǎn)診，盡管這項(xiàng)技術(shù)尚未得到臨床批準(zhǔn)，但準(zhǔn)確率高達(dá)94%，與醫(yī)療專家的水平相當(dāng)。
在臨床批準(zhǔn)方面，IDx-DR已奪得桂冠。2018年4月，該軟件成為首個(gè)獲得美國食品藥品監(jiān)督管理局（Food and Drug Administration，F(xiàn)DA）商業(yè)授權(quán)的自主人工智能，可用于診斷糖尿病視網(wǎng)膜病變。
自主人工智能會(huì)帶來深遠(yuǎn)的影響，尤其是在患者就診方面。如果很難找到資質(zhì)較高的醫(yī)生時(shí)，應(yīng)用該技術(shù)，患者可在住所附近的診所獲取準(zhǔn)確率超高的診斷和治療服務(wù)。
不過這也有缺陷，人工智能只能用于診斷極特定類型的疾病。病情需要具備典型性，且每次出現(xiàn)的癥狀得具有相似性。
符合標(biāo)準(zhǔn)的疾病包括青光眼和黃斑變性等。除此之外，多家公司正在探索自主人工智能在胃腸道和皮膚疾病中的適用性。
Doctor Hazel就是一個(gè)處于探索階段的例子。該應(yīng)用程序于2017年推出，后改名為BlueScan，通過整理圖像數(shù)據(jù)庫，診斷劃分痣的類型，判斷其為良性還是潛在的癌癥。
阿布拉莫夫預(yù)測(cè)道，2019年醫(yī)療界將會(huì)圍繞人工智能作為診斷工具的話題展開更深入的探討，但他同時(shí)強(qiáng)調(diào)，自主人工智能并不意味著完全不需要人工干預(yù)。
“醫(yī)生會(huì)失誤，人工智能同樣也會(huì)犯錯(cuò)。”阿布拉莫夫表示：“我們正在研究的人工智能仍需在醫(yī)療系統(tǒng)背景下運(yùn)行。”人類和技術(shù)是在協(xié)同合作。
