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人工智能论文参考文献：
文‖周敏
国内医学AI公司已近150家
HC3i中国数字医疗网日前发布了一份《2016—2017年度人工智能+医疗市场分析及趋势报告》,预计到202 5年,人工智能应用市场总值将达到1270亿美元.
其中,医疗行业将占市场规模的五分之一.中国正处于医疗人工智能的风口：2016年中国人工智能+医疗市场规模达到96.61亿元,增长37.9%.2017年将超130亿元,增长40.7%.2018年有望达到200亿元.
近日,青岛市物价局批复关于IBM开发的医生会诊人工智能产品沃森（Watson）肿瘤机器人的收费,引发业界关注.医院可根据自愿原则,与病人双方协商并签订协议确定具体收费标准.这意味着,医疗AI产品作为医疗服务项目,其商业化临床应用和推广受到主管部门认可.
美国临床肿瘤学会在5月份的年度会议中披露的数据显示,IBM的沃森给出的癌症治疗方案,大部分时候与医生的建议十分吻合.IBM公司也宣布,其用于帮助医生诊断和治疗患者的癌症护理产品,已在分布全球的9家新医疗中心投入使用.
研究人员表示,沃森如今在针对不同癌症推荐治疗方案时,已经表现得十分出色.在印度进行的一项研究显示,在治疗肺癌时,沃森给出的治疗建议96%的情况下与医生的方案相吻合；治疗直肠癌和结肠癌时,与医生建议的吻合率也分别高达93%和81％.
此外,在泰国进行的一项研究中,针对结直肠癌、肺癌、乳腺癌和胃癌,沃森给出的治疗建议也达到了相似的吻合度.而且,沃森在临床试验中筛选乳腺癌和肺癌患者的速度要比人类快78%,将筛查时间从110分钟缩减到了24分钟.
IBM沃森健康总经理Rob Merkel介绍,沃森产品目前已在13个国家开展临床应用,并将很快推广到20多个国家.其中沃森肿瘤和沃森基因解决方案,分别于去年8月和今年6月被引进中国市场.
除了IBM持续开发Watson Health来代替医生为病人坐诊外,从全球医疗AI布局方面看,还有谷歌 Google收购DeepMind成立DeepMind health,与英国NHS、皇家自由意愿合作开发辅助决策、视觉疾病机器学习.
在一些可以标准化、量化和结构化的情况下,人工智能有办法通过不断的学习和更新来完成工作.例如病理切片分析,每一个切片放大到40倍后再分析,对于病理学家来说是一个耗时耗力的工作,谷歌表示这套人工智能系统可以用10亿像素级的拍摄效果自动检测和定位肿瘤的大小,对于人类病理学家来说,这是一个非常有益的补充.
在大数据和人工智能的基础上,英特尔先后与美国的一些医疗机构合作,共同开发了帕金森项目和协作式癌症云.英特尔还与专注帕金森疾病研究的MichaeIJ.Fox基金合作,借助AI扩展人类基因库,从而实现疑难病症的诊疗.
国内,则有阿里发布ET医疗大脑,腾讯投资碳云智能、思派网络等医疗人工智能公司,百度宣布要做医疗大脑,等等.
越来越多的公司开始利用人工智能来解决医疗难题.火石公司创造发布的《医学人工智能产业图谱和投资趋势分析》报告显示,中国已经成为全球领先的AI研发中心（全球两个引擎——美国、中国）,国内企业主要分布在北京、广州和长三角地区.
基于对海量数据的分析和学习能力,人工智能在医学领域应用的优势显而易见.比如,要培养一名医生,通常需要8年.但最新研究表明,人工智能医生仅通过4年的训练,就学习了200本肿瘤领域的教科书、3 0 0种医学期刊、超过1500万份文献和60多万条临床试验信息,并开始在肺癌、乳腺癌、直肠癌等多个领域向人类医生提出建议.
根据上述报告,医疗人工智能公司从1998年的3家增长到2016年的36家,2017年,据不完全统计,目前国内的医学AI公司达到144家.
数据生成和共享的速度迅速增加,也是医疗人工智能发展的动力.据国际数据公司IDC预测,到2020年医疗数据量将达40万亿GB,是2010年的30倍,但其中80%为非结构化数据.
风险投资方面,报告显示,国内人工智能领域相关投融资记录共93笔 ,其中57笔披露明确金额.辅助诊疗获投最多 ,其后依次为语音交互（13.2亿元）、医学影像（11.6亿元）、健康管理（11.3亿元）、信息化管理（4.5亿元）,但目前投资智能医疗机器人、药物研发和虚拟助手较少.
近三年,全球医疗+人工智能融资活跃度逐年升高,从国内外投融资轮次及时间分布热力图来看,中国跟全球的距离非常近,基本上实现同步走,投资增长最快的时段为2013年到2016年,尤其是2016年总共投了25.8亿元.
从数据看,A轮B轮融资金额较大,大多处于初创阶段；行业集中度较低,尚未形成垄断或者出现“独角兽”.
技术、数据瓶颈制约多
对于国内医学人工智能图谱,火石公司做了九项分类,分别为：医学影像（25家）、智能机器人（9家）、虚拟助手（5家）、药物研发（3家）、辅助诊疗（41家）、健康管理（37家）、语音交互（8家）、信息化管理（25家）、其他（3家）.
从应用来看,目前医疗AI落地最多的是影像领域,AI帮助医生更快、更准确地读取病人影像数据,以做出更精确的诊断.火石公司称,影像辅助诊断结合病理分析的准确率高达99.5%,市场空间巨大,融资金额达到30多亿元,创业公司活跃度最高.
不过,上海市儿童医院影像科主任杨秀军在接受采访时却说,目前儿童医院没有采用市面上任何一家智能影像公司的产品.“有的智能诊断产品针对某一种病,比如开发出一种软件能更简便快捷地诊断皮肤癌.但绝大多数的病变不是那么简单的,比如有些患者确实患病,但其CT、磁共振或其他影像检查中,没有看到有异常的影像表现.还有,面对同一种影像异常,不同人的诊断会有不同.”
杨秀军认为,想用一个软件来诊断疾病,甚至替代医生,只是一个梦想.人工智能可能在某些方面、某几种疾病上,对医生有所帮助.“比如我们把全球范围内已经报道的某种肿瘤的影像尤其CT、MRI等进行统计学分析,形成影像组学,那么人工智能在这个领域潜力很大.”
计算机是否会取代放射科医生呢？斯坦福大学医学物理部主任邢磊认为,近期来看可能性不大,因为这一过程中还需要人来进行质量控制和最终决策.但是,技术确实会带来巨大的帮助,除了提高效率之外,它可以提高质量和精度,促使很多医生去想很多以前想不到的问题.
丁香园创始人李天天也有着同样的看法,目前他们正与中南大学湘雅二院、大拿科技三方合作人工智能辅助诊断皮肤病应用,“不可能把所有皮肤病都列入,我们只选了红斑狼疮.” 李天天表示,第一阶段帮助建立疾病采集及解读；第二是处方建议及医学建议；第三做医生管理和患者教育.“现在还处在第一阶段,因为准确性没有达到想象的高度,因此需要不断调整算法.”
平安创投董事总经理张江认为,目前的医疗AI尚处于早期,仍存在着较多技术壁垒未能突破,实际应用尚存在不确定性.“计算机不能应付复杂环境,无法处理模糊的、连续的、不完美的数据,认知层面的知识表达、信息补足瓶颈仍待突破.数据缺失、缺乏统一标准、医患不信任、监管空白都制约着发展,且目前亦无清晰的盈利模式,买单方不明确.”
悉尼科技大学工程与信息技术学院教授操龙兵认为,虽然各医院都有大量的病人医疗数据,但彼此之间并不共享,数据是碎片化的,无论是健康人还是非健康人的数据都非常缺乏.
据了解,获取医疗人工智能所需的数据,成本很高,数据来源的正当性也常受质疑.
就在7月4 日,英国信息委员会（ICO）做出裁决,判定英国皇家自由医院在与谷歌分享数据时,未能充分保护患者隐私.2016年年初,皇家自由医院曾将大约160万名患者的信息交给谷歌子公司 DeepMind 进行医疗试验,以期找到发现肾脏损伤的全新方法.之后,皇家自由医院虽然没有被处以罚款,但是签署了承诺书,保证改变处理数据的方式.英国数据保护官伊丽莎白·德纳姆在一份声明中称：“科技的进步,不该以牺牲民众最基本的隐私权作为代价.”
在中国国内,获取医疗数据同样面临着巨大的难题.医院内部人士表示,原则上,把医院的数据拿出去是不可能的,涉及到病人隐私、医学*、法律等多个方面.
A I医疗的发展,有三个主要的部分：数据、模型、算法.在数据方面,除了需要大量的高质量数据以外,数据的标准化也至关重要.
不过,目前国内各医院系统并不相连,也没有统一规范的临床结构化病历模型标准,不同医院的病历书写存在差异,非结构化的数据导致高效率的大数据挖掘很难实现.而且,由于国内临床病历缺乏规范,不少诊断细节在病历中无法体现,此外,与国外患者离院后延续性的随访体系不同,国内患者离开医院失访率非常高,临床病历和高度碎片化的数据实际价值有限.
虽然数据不集中、不规范是目前智能医学发展的最大障碍之一,但邢磊认为,国内在这一方面还是有很多优势的,毕竟政府可以很高效地进行协调、协商,设法解决这个问题.
AIRDOC创始人兼CEO张大磊表示,“数据标注的问题应引起重视.实际上,人工智能80%的时间是在做数据预处理工作,医疗领域的标注是一个瓶颈.未来2到5年之内,小样本学习理论层面会获得足够的突破,但近一两年还是要大量医生去做标注.”
张大磊称,另一个制约因素在于数据质量.医生是高度个性化的工作,非技术结果如果处理不好,很可能产生数据污染.“不管在美国还是中国,大多数医院里拿出来的数据都缺乏标准化.同样一个病,10 个大夫会给出5种或3种诊断意见,到底谁对谁错,有时候很难说.处理过程中,往往有很多技术之外的因素存在,这些因素如果不处理好,很可能产生数据污染.”
第三则是交互问题.总体来说,病人和医生交互环节越多,各方面的信息质量越差.在处理这些数据时,丢失的信息会对结果判断产生影响.
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