隨著社會的發展和科技的進步，人工智能與大數據技術已經滲透到了社會生產的各行各業，極大地推動了社會生產和生活方式的變革。在醫療領域，人工智能的應用如人工智能輔助診療、機器人、醫學影像等極大地促進了整個醫療行業的發展和變革。目前，在國家政策、市場、技術的支持下，醫療行業要抓住人工智能發展機遇，從而構筑人工智能發展的先發優勢。當然發展與挑戰并存，在未來的發展過程中，需要客觀分析與發達國家的差距，思考發展中存在的不利因素如人工智能芯片和數據問題，將人工智能與大數據的應用和服務擴展到醫療行業的各個環節，使其充分與臨床相結合，從而更好地推動我國醫療人工智能的發展。
引用本文： 錢英, 孫小磊. 人工智能與大數據在臨床工程中的應用與挑戰. 華西醫學, 2019, 34(6): 607-611. doi: 10.7507/1002-0179.201905210 復制
隨著科技的迅猛發展和社會的快速進步，人工智能（artificial intelligence，AI）與大數據技術已然滲透到了社會生產的各行各業，成為當今最炙手可熱的技術和研究方向。縱觀大數據時代，AI 相關企業也呈現出欣欣向榮的態勢，極大地推動了整個社會生產和生活方式的變革。尤其在醫療領域，AI 與大數據技術同醫學的結合將成為國際上長期的研究熱點與創新方向。美國和歐洲發達國家醫療上游產業相對成熟，因此在這一領域起步早、發展快、應用范圍較廣、掌握了大量的核心技術。而我國起步相對較晚，但是國家高度重視這一領域的發展，給予了大量的基金、政策、技術等的支持，因此我國的 AI 與大數據技術在醫療領域的發展速度迅猛、前景廣闊。同樣在發展的過程中，我們也面臨著諸多挑戰與困難，例如產品技術應用的成熟度與準確度問題、核心技術問題等等，都亟待解決。基于此，本文通過探討 AI 與大數據技術在醫療行業中的具體應用場景，客觀分析其在臨床工程中存在的挑戰，從而更好地展望未來發展方向，促進與醫療行業的快速融合，推動整個醫療行業的發展，最終實現臨床醫學工程學科將技術實踐應用與臨床需求相結合的紐帶作用。
1 概述
現代 AI 是一門進行類腦智能研究的學科，讓機器解決人腦所能解決的問題。它的核心內容包括：基于深度學習的最新算法；由超級計算、并行計算、云計算等方式提供的強大算力；以及通過物聯網、互聯網技術和傳感器、智能手機等終端設備所獲取的大數據[1]。20 世紀 50 年代中期，“人工智能”概念的提出，標志著 AI 的正式誕生。AI 在其出現后的 60 多年時間里經歷了數次發展寒冬[2]，但隨著深度學習算法的問世、計算能力的顯著提高，以及大數據的支撐，AI 也進入了新的大發展時期。
AI 研究范圍廣、涉及領域多，從技術角度講，現代 AI 的研究領域大致可以分為符號智能、計算智能、機器學習以及機器感知 4 個主要內容[3]。而從研究方向和場景角度講，AI 可具體到工程、教育、金融、交通、醫療等各個領域的縱向解決方案，以及圖像處理、機器人、語音識別等具體的橫向技術內容。從廣義上說 AI 真正滲透到了人機交互的感知分析，理解思考和決策支持的方方面面。此外，解析 AI 應用場景（例如 AI+ 醫療、AI+ 教育等），對 AI 應用進行結構分層，其可分為基礎層、技術層和應用層[4]。基礎層主要包含大量的數據和計算能力兩部分；技術層是指對海量非結構化數據進行提取、分析和標記，訓練學習數據，從而掌握問答、解析、判斷、實施等能力；應用層是指掌握的“能力”與不同細分領域的具體結合，解決行業需求[5]。結構分層指明了 AI 是基于大數據的支持和采集，依托大數據平臺和技術不斷進行自身訓練和優化，因此數據越大 AI 的能力也將越強。自從 2016 年谷歌的 Alpha Go 戰勝李世石之后，AI 已經成為當今世界炙手可熱的發展方向和潮流，各國都意識到 AI 將是未來技術革命的新高地，紛紛開始部署發展戰略。例如 2016 年美國白宮成立“人工智能委員會”，正式將 AI 上升為國家戰略。對于我國而言，AI 是一個歷史性的發展機遇，其對解決未來人口老齡化問題、推動醫療衛生改革以及促進經濟結構轉型升級至關重要。可想而知，在不久的將來，AI 將會成為推動社會發展和科技革新的最主要推動力之一[6]。
2 AI 與大數據的發展現狀
十九大報告提出，“要推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，抓住人工智能發展的重大戰略機遇，從而構筑我國人工智能發展的先發優勢”[7]。為此，我國制定了一系列如《中國制造 2025》《新一代人工智能發展規劃》等具有前瞻性、指導性的政策，并投入了大量的科研基金，以此快速推動 AI 發展的落地。相比發達國家，我國 AI 起步較晚，但在國家政策和科研基金的大力支持與鼓勵下，近年來發展迅速。我國 AI 的發展現狀：① 在 AI 人才擁有量方面，據統計，截至 2017 年，我國 AI 人才數量達到 18 232 人，占世界總量的 8.9%，僅次于美國[8]。② 在 AI 企業數量方面，截至 2018 年 6 月，全球 AI 企業數量為 4 000 多家，我國 AI 企業數量為 1 000 多家，位居全球第二[9]。在全球最值得關注的 100 家 AI 企業榜單中，中國約占 1/3（共有 27 家出現在榜單中）。③ 在技術應用方面，我國在圖像識別、計算機視覺、語言處理等多項 AI 技術上處于世界領先地位。例如中國科學院研究者在虹膜識別領域取得了重大突破，掌握了圖像識別、安全防偽等相關 AI 核心技術，目前已經建成國際上規模最大的虹膜圖像共享數據庫[10]。在智能芯片方面，華為之前發布的 AI 芯片—麒麟 970，首次應用在手機上，引領了手機世界的再一次變革。此外當前我國 AI 產品在商業、通信、醫療等領域得到了快速應用。例如我院最新上線的支付寶“刷臉”支付功能，截至 2017 年，在全國范圍已經擁有 1.5 億用戶[11]。綜上所述，國家為 AI 產業的發展提供了政策、財政、市場、人才等方面有利的發展條件，我國 AI 的發展現狀總體上是積極樂觀的，具有廣闊前景。但我們也要清楚地意識到，我國 AI 整體發展水平與發達國家相比仍有較大差距，比如上游基礎工業、制造業水平，以及核心芯片、傳感器、算法等技術的掌握水平，我國 AI 的發展仍然面臨著巨大挑戰。
3 AI 與大數據在醫療行業的應用
如今依托互聯網技術，通過基礎設施平臺建設及數據采集，將 AI 技術與大數據服務應用于醫療行業是目前臨床工程學科的研究熱點和重要的發展方向。作為醫工結合的交叉學科，臨床工程學科具有采集、整合臨床大數據及挖掘數據價值的理論基礎、技術手段與能力，可以將 AI 與醫療行業進行全面、有效的有機結合，建立符合醫療行業發展實際規律的標準與流程[12]，從而全方位優化醫療行業結構，促進臨床及工程技術的革新，提高醫療行業的整體服務質量和效率，更好地解決醫療資源短缺、分布不均衡以及日漸突出的醫患矛盾等問題。分析全球 AI 醫療公司的創業實踐情況，AI 醫療的應用涉及到臨床的診斷、治療、管理、監督、分析等各個環節和全過程，具體包括了臨床風險分析、健康管理、藥物研發、智能診療、醫學影像、醫療數據的分析研究等等[13]。這里我們主要將 AI 與大數據技術在醫療領域的應用集中于以下 4 個方面進行分析討論。
3.1 醫療機器人
縱觀全球火熱的醫療機器人市場，中國的醫療機器人仍處在研發或者臨床試驗階段，規模不大、產品成熟度不高，但市場潛力巨大。醫療機器人是機器人，也是醫療器械。目前實踐中的臨床工程領域的醫療機器人主要有 2 類[14]：第一類是輔助型機器人，可用于輔助臨床服務和患者的康復訓練等。此類機器人的典型代表如由俄羅斯 ExoAtlet 公司研發生產的“智能外骨骼”，可幫助下半身癱瘓的患者完成一些簡單的如行走、站立等基本動作和一些特殊的康復訓練動作，對改善他們的生活質量意義重大[15]。第二類是能夠承擔手術的機器人。例如我院先后采購的達芬奇手術機器人和我國自主研發的“天璣”骨科手術機器人。① 達芬奇手術機器人，具有可多維度手術、操作穩、避免手顫等優點，最核心的 3 個工程技術包括主控臺的人機交互設計、自由運動機械臂和 3D 高清影像技術。醫生通過遠程操控終端操作機械手臂來實施手術，可以完成不同維度的高難度手術，同時實時監控記錄手術全過程[16]。達芬奇手術機器人目前普遍用于普外科、心血管外科、胸外科等手術。② 與傳統手術相比，骨科手術機器人具有耗時更少、精度更高、創傷更小、輻射減半等優點[17]。2019 年 5 月 11 日我院參與了全球首例 5G 遠程遙控智能機器人椎體強化試驗手術，利用大流量、低時延、大帶寬的 5G 網絡，遠在蘇州手術室的骨科手術機器人根據高清三維圖像引導成功進行了精準的手術定位、椎體鉆孔、放球囊、填充骨水泥等全部手術治療過程，更加智能化、精準化和微創化的外科手術將成為可能。機器人的廣泛使用將有效地改變手術的方式和方法，減輕患者痛苦，提高了手術的成功率，具有非常高的臨床實用價值。相信在不久的將來，各種智能醫療機器人將開創臨床醫學的新天地，同時它所涉及的如物聯網、醫學圖像處理、信號處理、數據采集、智能芯片、傳感器等新技術將會是臨床工程的研究重點和難點。
3.2 智能健康管理
智能健康管理是將 AI 技術應用到健康管理的各個環節中，目前主要集中在專病個性化健康管理和健康干預等[18]。其主要實現方式是通過各類智能終端或者智能應用程序采集數據，通過互聯網將數據傳輸至服務器或者云平臺，并通過服務器或者云端硬件強大的分析、計算能力，將數據根據生理參數或者病種進行分析分類、歸納總結，從而提取出針對不同個體、不同疾病的有用信息，為人們提供個性化的健康監測方式和友好的管理服務；同時與醫院的智能診療中心或平臺網絡互連，上傳數據至平臺服務器進行分析診斷，可以在異常情況發生時及時提供預警并給出相應的診治意見，讓人們能夠及時了解自身的健康狀況，起到主動管理自身健康、預防疾病的作用[19]。例如由美國 Alive Cor 公司研制的與蘋果手表兼容的智能腕帶，帶在手腕上可檢測出心房顫動的異常情況，從而持續監測心臟健康等。此外，一款由 Next IT 公司開發的專門用于慢性病管理的手機智能應用程序，通過傳感器技術與網絡技術的結合，將智能可穿戴設備、智能手機等終端采集的數據進行匯總分析，綜合評估出患者的病情，為患者提供個性化的自我健康管理方案[20]。這些方案的實現使疾病在初級階段就能夠得到很好的預防和管理，為后期的治療提供了有利條件，在某種程度上節省了大量的醫療資源。相信隨著工程技術的不斷發展（如傳感器技術、物聯網技術等）[21]，尤其是在 5G 通信技術的加持下，智能健康管理的應用很快會普及到千家萬戶，最終實現疾病以預防為主的良好愿景。
3.3 AI 輔助診療
目前我國的醫療存在資源不足、分布不均、看病流程繁瑣、就醫體驗差、患者數量大等問題。為解決行業痛點，提高醫療服務質量和患者就醫滿意度，將 AI 技術應用于輔助診療中已經成為 AI+ 醫療的重要應用場景之一。讓機器自動“學習”專業醫學知識（如醫學教科書、病歷、臨床指南等）來模擬醫生的思維和診斷邏輯[22]，同樣臨床醫生可以將新的建議反饋回系統，使系統不斷得到優化，從而給出可靠的診斷和治療方案。AI 輔助診療主要通過運用語音識別技術、認知技術、信息檢索、機器學習等臨床工程技術，實現智能導醫、掛號、就診、電子病歷、臨床輔助分析決策、診療方案制定的全流程智能診療[23]。目前市場已經有許多成功的應用案例，從臨床工程角度可以分為 2 種類型：一是個體輔助診療系統，例如由我國阿里健康發布的“Doctor You”系統，讓 AI 承擔專業醫生助手的角色，減少醫務人員的工作量，避免無效的重復勞動，同時為患者提供更好的醫療服務[24]。二是通過網絡技術搭建 AI 輔助診療中心，在全網絡環境下實現資源共享，解決基層醫療資源浪費和大醫院飽和的難題，讓患者就近享受優質的醫療資源。例如科大訊飛與安徽省立醫院合作搭建的“人工智能輔助診療中心”，整合 40 多家縣級醫院，服務范圍輻射全省 105 個縣。未來 AI 輔助診療的市場空間巨大，可以有效緩解醫患矛盾、改善就醫體驗，并將在基層醫療中發揮巨大的效能。可以說，看病就醫的 AI 時代將很快到來[25]。
3.4 AI+ 醫學影像
當前，我國醫學影像數據以每年 30% 以上的增速在增長，每年誤診人數達到 5 700 萬人次，且主要發生在基層，而且我國放射科醫生數量基數小，每年增長速率約為 4.7%[26]，遠不及影像數據的增長速率。在大數據和 AI 背景下，AI+ 醫學影像的研究和應用具有迫切的現實需求。將 AI 技術應用在醫學影像的診斷上，主要運用計算機視覺技術解決醫學影像的 3 種需求：① 病灶識別與標注；② 影像三維重建；③ 靶區自動勾畫與自適應放射治療[27]。其原理步驟可被概括為 2 個主要階段：階段一是圖像識別，包括圖像預處理、分割、特征提取、匹配判斷，從而得到一定量級的高質量數據[28]；階段二是深度學習，以一定數量量級醫療數據作為深度學習的原始模型，不斷訓練優化模型從而提供最終的精確判斷。據統計，截至 2018 年，我國醫療 AI 企業已有 80 多家，其中涉及到醫學影像的約有 40 家，阿里巴巴、騰訊、百度、科大訊飛等公司紛紛涌入該領域，說明醫學影像已經成為 AI 醫療應用最熱門的領域之一。例如我院放射科試用的推想肺結節自動篩查輔助診斷系統，可自動識別并標記鈣化、實性、部分實性、磨玻璃等多種類型的結節，提供較為全面的信息，包括結節的性質、位置、大小、數量等，尤其在預測磨玻璃結節方面表現高度敏感[29]。我們將人工閱片與系統輔助+人工核對兩種閱片方式進行對比，結果顯示該系統的應用可以有效避免醫生疲勞、疏忽等主觀因素造成的漏診、誤診，大幅減少醫生讀片時間，提高了工作效率和診療水平。此外，通過 AI 醫學影像云平臺，自上而下覆蓋基層醫療機構，跨區域整合影像數據，在全網絡環境下，實現實時的圖像調閱、圖像后處理、遠程會診等功能，對緩解醫療資源配置不均衡的矛盾、推動醫藥衛生體制改革進程、改善整個醫療大環境有著積極的作用[30]。
4 思考與展望
在 AI 與大數據背景下，我國的 AI 醫療進入了高速發展時期，但發展的過程并不是一帆風順的，仍然面臨諸多挑戰與不利因素。作為與臨床結合最緊密、感受最直觀的臨床工程學科，我們更應該在火熱的背景下冷靜思考與分析發展的不利因素，從而更好地促進 AI+ 醫療行業的發展。從臨床工程技術角度上講，目前制約我們發展的最主要的不利因素有 2 個方面，即人工智能芯片和數據問題。首先在 AI 芯片領域如通用芯片（圖形處理器）、類腦芯片、半定制化芯片等，我國并未處在世界領先地位和掌握芯片的核心技術，存在硬件開發難度較大、核心算法基礎薄弱、制造工藝差等問題，與發達國家之間存在差距。美國公司 Compass Intelligence 最新發布的 AI 芯片廠商排名數據顯示：英偉達、Intel、AMD 等國外廠商牢牢占據了前 10 名，其中英偉達擁有全球 AI 芯片市場的 50% 以上的份額[31]，我國的芯片之路任重道遠，仍需要持續積累和不斷加強。其次是數據問題，當下深度學習、計算機學習等 AI 算法都是基于大量數據的訓練而得到不斷優化的，數據已然成為 AI 最核心的關鍵所在。但是目前能夠應用的數據獲取難度大且質量不高。目前 AI 的數據來源主要有政府機構提供的公共數據和與相關企事業單位建立合作獲取的數據，例如和醫院建立合作關系獲取合法地醫療數據[32]。在數據獲取問題上，美國已經出臺相關法律法規，而我國目前在這一問題上態度并不明確，這就導致了我國總量巨大的醫療數據缺乏統一標準，利用率和利用價值都不高，影響未來 AI 在醫療行業的持續發展。當然隨著 AI 各種應用的逐漸普及，AI+ 醫療的發展將會帶來一系列可以預見的問題，例如 AI 是否可以代替醫生的問題、患者數據的安全隱私問題、未來醫療行業的就業問題等，這些同樣需要我們理性思考與冷靜面對，防患于未然，以謀求更大的發展和進步。
當然 AI 與大數據未來發展的道路上，挑戰與機遇并存，在政策、市場、技術的大力支持下，把握當下的技術革命浪潮，迎接挑戰抓住機遇，將 AI 與大數據的應用和服務擴展到醫療行業的各個環節，充分與臨床相結合，使人工智能醫療產品真正地走出實驗室，提高產品的成熟度與準確度。在 4G、5G 等新型移動網絡技術的加持下，AI 和大數據技術在醫療行業的深入應用，可有效整合各類醫療資源，從而謀求新的發展模式和服務模式，真正推動醫療衛生行業的改革。相信在不久的將來，AI 與醫療將會更加深入地融合，更好地造福社會。
隨著科技的迅猛發展和社會的快速進步，人工智能（artificial intelligence，AI）與大數據技術已然滲透到了社會生產的各行各業，成為當今最炙手可熱的技術和研究方向。縱觀大數據時代，AI 相關企業也呈現出欣欣向榮的態勢，極大地推動了整個社會生產和生活方式的變革。尤其在醫療領域，AI 與大數據技術同醫學的結合將成為國際上長期的研究熱點與創新方向。美國和歐洲發達國家醫療上游產業相對成熟，因此在這一領域起步早、發展快、應用范圍較廣、掌握了大量的核心技術。而我國起步相對較晚，但是國家高度重視這一領域的發展，給予了大量的基金、政策、技術等的支持，因此我國的 AI 與大數據技術在醫療領域的發展速度迅猛、前景廣闊。同樣在發展的過程中，我們也面臨著諸多挑戰與困難，例如產品技術應用的成熟度與準確度問題、核心技術問題等等，都亟待解決。基于此，本文通過探討 AI 與大數據技術在醫療行業中的具體應用場景，客觀分析其在臨床工程中存在的挑戰，從而更好地展望未來發展方向，促進與醫療行業的快速融合，推動整個醫療行業的發展，最終實現臨床醫學工程學科將技術實踐應用與臨床需求相結合的紐帶作用。
1 概述
現代 AI 是一門進行類腦智能研究的學科，讓機器解決人腦所能解決的問題。它的核心內容包括：基于深度學習的最新算法；由超級計算、并行計算、云計算等方式提供的強大算力；以及通過物聯網、互聯網技術和傳感器、智能手機等終端設備所獲取的大數據[1]。20 世紀 50 年代中期，“人工智能”概念的提出，標志著 AI 的正式誕生。AI 在其出現后的 60 多年時間里經歷了數次發展寒冬[2]，但隨著深度學習算法的問世、計算能力的顯著提高，以及大數據的支撐，AI 也進入了新的大發展時期。
AI 研究范圍廣、涉及領域多，從技術角度講，現代 AI 的研究領域大致可以分為符號智能、計算智能、機器學習以及機器感知 4 個主要內容[3]。而從研究方向和場景角度講，AI 可具體到工程、教育、金融、交通、醫療等各個領域的縱向解決方案，以及圖像處理、機器人、語音識別等具體的橫向技術內容。從廣義上說 AI 真正滲透到了人機交互的感知分析，理解思考和決策支持的方方面面。此外，解析 AI 應用場景（例如 AI+ 醫療、AI+ 教育等），對 AI 應用進行結構分層，其可分為基礎層、技術層和應用層[4]。基礎層主要包含大量的數據和計算能力兩部分；技術層是指對海量非結構化數據進行提取、分析和標記，訓練學習數據，從而掌握問答、解析、判斷、實施等能力；應用層是指掌握的“能力”與不同細分領域的具體結合，解決行業需求[5]。結構分層指明了 AI 是基于大數據的支持和采集，依托大數據平臺和技術不斷進行自身訓練和優化，因此數據越大 AI 的能力也將越強。自從 2016 年谷歌的 Alpha Go 戰勝李世石之后，AI 已經成為當今世界炙手可熱的發展方向和潮流，各國都意識到 AI 將是未來技術革命的新高地，紛紛開始部署發展戰略。例如 2016 年美國白宮成立“人工智能委員會”，正式將 AI 上升為國家戰略。對于我國而言，AI 是一個歷史性的發展機遇，其對解決未來人口老齡化問題、推動醫療衛生改革以及促進經濟結構轉型升級至關重要。可想而知，在不久的將來，AI 將會成為推動社會發展和科技革新的最主要推動力之一[6]。
2 AI 與大數據的發展現狀
十九大報告提出，“要推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，抓住人工智能發展的重大戰略機遇，從而構筑我國人工智能發展的先發優勢”[7]。為此，我國制定了一系列如《中國制造 2025》《新一代人工智能發展規劃》等具有前瞻性、指導性的政策，并投入了大量的科研基金，以此快速推動 AI 發展的落地。相比發達國家，我國 AI 起步較晚，但在國家政策和科研基金的大力支持與鼓勵下，近年來發展迅速。我國 AI 的發展現狀：① 在 AI 人才擁有量方面，據統計，截至 2017 年，我國 AI 人才數量達到 18 232 人，占世界總量的 8.9%，僅次于美國[8]。② 在 AI 企業數量方面，截至 2018 年 6 月，全球 AI 企業數量為 4 000 多家，我國 AI 企業數量為 1 000 多家，位居全球第二[9]。在全球最值得關注的 100 家 AI 企業榜單中，中國約占 1/3（共有 27 家出現在榜單中）。③ 在技術應用方面，我國在圖像識別、計算機視覺、語言處理等多項 AI 技術上處于世界領先地位。例如中國科學院研究者在虹膜識別領域取得了重大突破，掌握了圖像識別、安全防偽等相關 AI 核心技術，目前已經建成國際上規模最大的虹膜圖像共享數據庫[10]。在智能芯片方面，華為之前發布的 AI 芯片—麒麟 970，首次應用在手機上，引領了手機世界的再一次變革。此外當前我國 AI 產品在商業、通信、醫療等領域得到了快速應用。例如我院最新上線的支付寶“刷臉”支付功能，截至 2017 年，在全國范圍已經擁有 1.5 億用戶[11]。綜上所述，國家為 AI 產業的發展提供了政策、財政、市場、人才等方面有利的發展條件，我國 AI 的發展現狀總體上是積極樂觀的，具有廣闊前景。但我們也要清楚地意識到，我國 AI 整體發展水平與發達國家相比仍有較大差距，比如上游基礎工業、制造業水平，以及核心芯片、傳感器、算法等技術的掌握水平，我國 AI 的發展仍然面臨著巨大挑戰。
3 AI 與大數據在醫療行業的應用
如今依托互聯網技術，通過基礎設施平臺建設及數據采集，將 AI 技術與大數據服務應用于醫療行業是目前臨床工程學科的研究熱點和重要的發展方向。作為醫工結合的交叉學科，臨床工程學科具有采集、整合臨床大數據及挖掘數據價值的理論基礎、技術手段與能力，可以將 AI 與醫療行業進行全面、有效的有機結合，建立符合醫療行業發展實際規律的標準與流程[12]，從而全方位優化醫療行業結構，促進臨床及工程技術的革新，提高醫療行業的整體服務質量和效率，更好地解決醫療資源短缺、分布不均衡以及日漸突出的醫患矛盾等問題。分析全球 AI 醫療公司的創業實踐情況，AI 醫療的應用涉及到臨床的診斷、治療、管理、監督、分析等各個環節和全過程，具體包括了臨床風險分析、健康管理、藥物研發、智能診療、醫學影像、醫療數據的分析研究等等[13]。這里我們主要將 AI 與大數據技術在醫療領域的應用集中于以下 4 個方面進行分析討論。
3.1 醫療機器人
縱觀全球火熱的醫療機器人市場，中國的醫療機器人仍處在研發或者臨床試驗階段，規模不大、產品成熟度不高，但市場潛力巨大。醫療機器人是機器人，也是醫療器械。目前實踐中的臨床工程領域的醫療機器人主要有 2 類[14]：第一類是輔助型機器人，可用于輔助臨床服務和患者的康復訓練等。此類機器人的典型代表如由俄羅斯 ExoAtlet 公司研發生產的“智能外骨骼”，可幫助下半身癱瘓的患者完成一些簡單的如行走、站立等基本動作和一些特殊的康復訓練動作，對改善他們的生活質量意義重大[15]。第二類是能夠承擔手術的機器人。例如我院先后采購的達芬奇手術機器人和我國自主研發的“天璣”骨科手術機器人。① 達芬奇手術機器人，具有可多維度手術、操作穩、避免手顫等優點，最核心的 3 個工程技術包括主控臺的人機交互設計、自由運動機械臂和 3D 高清影像技術。醫生通過遠程操控終端操作機械手臂來實施手術，可以完成不同維度的高難度手術，同時實時監控記錄手術全過程[16]。達芬奇手術機器人目前普遍用于普外科、心血管外科、胸外科等手術。② 與傳統手術相比，骨科手術機器人具有耗時更少、精度更高、創傷更小、輻射減半等優點[17]。2019 年 5 月 11 日我院參與了全球首例 5G 遠程遙控智能機器人椎體強化試驗手術，利用大流量、低時延、大帶寬的 5G 網絡，遠在蘇州手術室的骨科手術機器人根據高清三維圖像引導成功進行了精準的手術定位、椎體鉆孔、放球囊、填充骨水泥等全部手術治療過程，更加智能化、精準化和微創化的外科手術將成為可能。機器人的廣泛使用將有效地改變手術的方式和方法，減輕患者痛苦，提高了手術的成功率，具有非常高的臨床實用價值。相信在不久的將來，各種智能醫療機器人將開創臨床醫學的新天地，同時它所涉及的如物聯網、醫學圖像處理、信號處理、數據采集、智能芯片、傳感器等新技術將會是臨床工程的研究重點和難點。
3.2 智能健康管理
智能健康管理是將 AI 技術應用到健康管理的各個環節中，目前主要集中在專病個性化健康管理和健康干預等[18]。其主要實現方式是通過各類智能終端或者智能應用程序采集數據，通過互聯網將數據傳輸至服務器或者云平臺，并通過服務器或者云端硬件強大的分析、計算能力，將數據根據生理參數或者病種進行分析分類、歸納總結，從而提取出針對不同個體、不同疾病的有用信息，為人們提供個性化的健康監測方式和友好的管理服務；同時與醫院的智能診療中心或平臺網絡互連，上傳數據至平臺服務器進行分析診斷，可以在異常情況發生時及時提供預警并給出相應的診治意見，讓人們能夠及時了解自身的健康狀況，起到主動管理自身健康、預防疾病的作用[19]。例如由美國 Alive Cor 公司研制的與蘋果手表兼容的智能腕帶，帶在手腕上可檢測出心房顫動的異常情況，從而持續監測心臟健康等。此外，一款由 Next IT 公司開發的專門用于慢性病管理的手機智能應用程序，通過傳感器技術與網絡技術的結合，將智能可穿戴設備、智能手機等終端采集的數據進行匯總分析，綜合評估出患者的病情，為患者提供個性化的自我健康管理方案[20]。這些方案的實現使疾病在初級階段就能夠得到很好的預防和管理，為后期的治療提供了有利條件，在某種程度上節省了大量的醫療資源。相信隨著工程技術的不斷發展（如傳感器技術、物聯網技術等）[21]，尤其是在 5G 通信技術的加持下，智能健康管理的應用很快會普及到千家萬戶，最終實現疾病以預防為主的良好愿景。
3.3 AI 輔助診療
目前我國的醫療存在資源不足、分布不均、看病流程繁瑣、就醫體驗差、患者數量大等問題。為解決行業痛點，提高醫療服務質量和患者就醫滿意度，將 AI 技術應用于輔助診療中已經成為 AI+ 醫療的重要應用場景之一。讓機器自動“學習”專業醫學知識（如醫學教科書、病歷、臨床指南等）來模擬醫生的思維和診斷邏輯[22]，同樣臨床醫生可以將新的建議反饋回系統，使系統不斷得到優化，從而給出可靠的診斷和治療方案。AI 輔助診療主要通過運用語音識別技術、認知技術、信息檢索、機器學習等臨床工程技術，實現智能導醫、掛號、就診、電子病歷、臨床輔助分析決策、診療方案制定的全流程智能診療[23]。目前市場已經有許多成功的應用案例，從臨床工程角度可以分為 2 種類型：一是個體輔助診療系統，例如由我國阿里健康發布的“Doctor You”系統，讓 AI 承擔專業醫生助手的角色，減少醫務人員的工作量，避免無效的重復勞動，同時為患者提供更好的醫療服務[24]。二是通過網絡技術搭建 AI 輔助診療中心，在全網絡環境下實現資源共享，解決基層醫療資源浪費和大醫院飽和的難題，讓患者就近享受優質的醫療資源。例如科大訊飛與安徽省立醫院合作搭建的“人工智能輔助診療中心”，整合 40 多家縣級醫院，服務范圍輻射全省 105 個縣。未來 AI 輔助診療的市場空間巨大，可以有效緩解醫患矛盾、改善就醫體驗，并將在基層醫療中發揮巨大的效能。可以說，看病就醫的 AI 時代將很快到來[25]。
3.4 AI+ 醫學影像
當前，我國醫學影像數據以每年 30% 以上的增速在增長，每年誤診人數達到 5 700 萬人次，且主要發生在基層，而且我國放射科醫生數量基數小，每年增長速率約為 4.7%[26]，遠不及影像數據的增長速率。在大數據和 AI 背景下，AI+ 醫學影像的研究和應用具有迫切的現實需求。將 AI 技術應用在醫學影像的診斷上，主要運用計算機視覺技術解決醫學影像的 3 種需求：① 病灶識別與標注；② 影像三維重建；③ 靶區自動勾畫與自適應放射治療[27]。其原理步驟可被概括為 2 個主要階段：階段一是圖像識別，包括圖像預處理、分割、特征提取、匹配判斷，從而得到一定量級的高質量數據[28]；階段二是深度學習，以一定數量量級醫療數據作為深度學習的原始模型，不斷訓練優化模型從而提供最終的精確判斷。據統計，截至 2018 年，我國醫療 AI 企業已有 80 多家，其中涉及到醫學影像的約有 40 家，阿里巴巴、騰訊、百度、科大訊飛等公司紛紛涌入該領域，說明醫學影像已經成為 AI 醫療應用最熱門的領域之一。例如我院放射科試用的推想肺結節自動篩查輔助診斷系統，可自動識別并標記鈣化、實性、部分實性、磨玻璃等多種類型的結節，提供較為全面的信息，包括結節的性質、位置、大小、數量等，尤其在預測磨玻璃結節方面表現高度敏感[29]。我們將人工閱片與系統輔助+人工核對兩種閱片方式進行對比，結果顯示該系統的應用可以有效避免醫生疲勞、疏忽等主觀因素造成的漏診、誤診，大幅減少醫生讀片時間，提高了工作效率和診療水平。此外，通過 AI 醫學影像云平臺，自上而下覆蓋基層醫療機構，跨區域整合影像數據，在全網絡環境下，實現實時的圖像調閱、圖像后處理、遠程會診等功能，對緩解醫療資源配置不均衡的矛盾、推動醫藥衛生體制改革進程、改善整個醫療大環境有著積極的作用[30]。
4 思考與展望
在 AI 與大數據背景下，我國的 AI 醫療進入了高速發展時期，但發展的過程并不是一帆風順的，仍然面臨諸多挑戰與不利因素。作為與臨床結合最緊密、感受最直觀的臨床工程學科，我們更應該在火熱的背景下冷靜思考與分析發展的不利因素，從而更好地促進 AI+ 醫療行業的發展。從臨床工程技術角度上講，目前制約我們發展的最主要的不利因素有 2 個方面，即人工智能芯片和數據問題。首先在 AI 芯片領域如通用芯片（圖形處理器）、類腦芯片、半定制化芯片等，我國并未處在世界領先地位和掌握芯片的核心技術，存在硬件開發難度較大、核心算法基礎薄弱、制造工藝差等問題，與發達國家之間存在差距。美國公司 Compass Intelligence 最新發布的 AI 芯片廠商排名數據顯示：英偉達、Intel、AMD 等國外廠商牢牢占據了前 10 名，其中英偉達擁有全球 AI 芯片市場的 50% 以上的份額[31]，我國的芯片之路任重道遠，仍需要持續積累和不斷加強。其次是數據問題，當下深度學習、計算機學習等 AI 算法都是基于大量數據的訓練而得到不斷優化的，數據已然成為 AI 最核心的關鍵所在。但是目前能夠應用的數據獲取難度大且質量不高。目前 AI 的數據來源主要有政府機構提供的公共數據和與相關企事業單位建立合作獲取的數據，例如和醫院建立合作關系獲取合法地醫療數據[32]。在數據獲取問題上，美國已經出臺相關法律法規，而我國目前在這一問題上態度并不明確，這就導致了我國總量巨大的醫療數據缺乏統一標準，利用率和利用價值都不高，影響未來 AI 在醫療行業的持續發展。當然隨著 AI 各種應用的逐漸普及，AI+ 醫療的發展將會帶來一系列可以預見的問題，例如 AI 是否可以代替醫生的問題、患者數據的安全隱私問題、未來醫療行業的就業問題等，這些同樣需要我們理性思考與冷靜面對，防患于未然，以謀求更大的發展和進步。
當然 AI 與大數據未來發展的道路上，挑戰與機遇并存，在政策、市場、技術的大力支持下，把握當下的技術革命浪潮，迎接挑戰抓住機遇，將 AI 與大數據的應用和服務擴展到醫療行業的各個環節，充分與臨床相結合，使人工智能醫療產品真正地走出實驗室，提高產品的成熟度與準確度。在 4G、5G 等新型移動網絡技術的加持下，AI 和大數據技術在醫療行業的深入應用，可有效整合各類醫療資源，從而謀求新的發展模式和服務模式，真正推動醫療衛生行業的改革。相信在不久的將來，AI 與醫療將會更加深入地融合，更好地造福社會。