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人工智能在医疗领域的准入、管理与前景

2019-07-11来源:小萌情感小站

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AI的前世、今生与未来


为什么称为人工智能?机器的智能为什么称为人工的智能?人工智能是1955年普林斯顿大学数学系的约翰·麦卡锡博士为避免使用控制论而想出的新词。人工智能这一名称被确定是在1956年的达特茅斯会议上。


人工智能主要是通过对人的意识和思维过程进行模拟并系统应用的一门新兴科学,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等,但这个定义还没有受到公认。



人工智能的整个发展有三个层级,第一层为弱人工智能,指专注于只能解决特定领域的人工智能;第二层为强人工智能,指通用型的人工智能,即可以胜任人类所有工作的人工智能;最后发展到第三层为超人工智能,即科学创造力、智慧和社交能力等方面都比人类更强的人工智能,被称为超人工智能。


人工智能发展到现在经历了三个浪潮,第一个浪潮是在1956至1976年间,包括符号主义、机器证明、人工智能逻辑语言等方面,主要是专家系统。人工智能从1956年开始发展,但在1976年,明斯基的文章否定了神经网络大规模学习的能力。第二次浪潮是1976-2006年,神经网络和BT训练算法的提出使人工智能再次兴起,出现了语音识别、语音翻译计算机以及日本提出的第五代计算机。但由于这些设想迟迟不能进入人们的生活之中,第二次浪潮又破灭了。第三次浪潮是2006年至今,辛顿(Geoffrey Hinton)等人发表了一种深度置信网络快速学习算法,宣告深度学习的来临。

图表来源:李开复.《人工智能》


《人工智能》一书中,把Gartner技术成熟度曲线与人工智能波折起伏发展历程相对应,是不是现在人工智能到了一个最成熟的阶段,接下去将走向一个应用的繁荣时代呢?这也值得大家再深思。


关于人工智能的未来,去年7月,国务院发布了新一代人工智能的发展规划,其中比较详细地制订了人工智能三步发展的战略目标。第一步,到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步;第二步,到2025年人工智能基础理论实现重大突破部分技术与应用达到世界领先水平;第二步,到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。五年一个目标的一个三步目标。


去年12月,工信部印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》(2018-2020年),明确提出重点培育和发展医疗影像辅助诊断系统等智能化产品,推动智能产品在经济社会的集成应用。在国家政策引导下,有望实现规模化的发展,形成由点到面的突破。

图表来源:李开复.《人工智能》



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人工智能在医疗领域应用的沿革、现状及存在的问题


人工智能在医疗领域的应用范围比较广,在疾病的预防、诊断、治疗等全方位都可以得到应用,实际上,国际最早在医疗领域应用是英国的利兹大学,将人工智能应用于腹部诊断。


1976年到2010年间,人工智能虽然得到一些应用,但并不是很成功。2011年开始,人工智能在IBM的肿瘤循证诊断方案里得到了比较大的应用,肿瘤诊断准确率达到了70-80%,特别在2015年得到了比较好的应用。2016年苹果、谷歌等公司也在辅助诊断方面开展了较好的人工智能应用。2018年,我国国家神经系统疾病临床医学研究中心,神经影像人机大战也得到了应用。



我国医疗人工智能领域的研究较发达国家晚,但发展速度迅猛。1978年北京中医医院关幼波教授与计算机科学领域的专家合作开发了关幼波肝病诊疗程序,第一次将医学专家系统应用到我国传统中医领域。近些年,百度的医疗大脑正式对外发布;腾讯与中山大学的南山医院合作,在广东开展了食道癌早期的筛查系统的试点;阿里公司也在很多疾病开展了一些智能诊断。


图表来源:奇璞研究


整个人工智能在医疗领域应用的三个时期,第一个时期是数据整合阶段,就是医疗数据标准化低,拥有医疗大数据的公司具备竞争优势与议价的能力。第二阶段是“数据共享+感知智能”阶段,医疗数据融合到一定程度,出现辅助诊断、图像识别等商用产品。第三阶段是“认知+健康大数据”阶段


人工智能发展的核心有三个元素,第一是算法,第二是数据,有效的医疗大数据,第三是计算能力。算法、有效数据以及计算能力是医疗人工智能发展中十分关键的三要素。


先进的算法是实现人工智能的核心,能够提升我们数据使用的效率,提升从信息到知识,从数据到知识这样一个转化过程,把数据转化为决策的依据、应用的依据。


同时有效的大数据是人工智能应用的基础,数据的有效性要满足三方面的条件:数据的电子化,就是病历病案的电子化;数据标准化的程度要可比;共享机制,关于数据的获取,国外很多公立医院数据每年都公开,而我国缺乏很多数据的共享机制,获取数据的便利性、合法性缺失。最后是计算能力,就是前面讲的人才,要有计算能力,人才是很重要的另一个基础条件。

图表来源:动脉网


到现在为止,人工智能一共在九大新领域得到了比较好的应用。比如,虚拟助手,虚拟医生、虚拟助手在随访方面发挥了很大的作用;疾病的诊断与观察,现今老年痴呆症诊断方面,也有很大的人工智能应用的机会;应用最多的是医疗影像和病理方面;药物的研发,利用大数据和虚拟技术,可以提高药物研发的效率;还有医院管理等方面。这九大方面都是很宏观的人工智能应用领域。


虽然人工智能在医疗领域的应用取得了一定的成效,但是在实际解决问题上还有很多路要走,还存在很多问题。


首先是医疗数据的问题,医疗数据的问题包括四个方面:一是医疗大数据的有效性,数据未实现电子化,各个医院的数据很多还没进入数据化、电子化。没有电子化,大数据就没法应用;


二是数据的标准化,书写的格式、方法、标准,是不是有标准,没有标准则没有办法使用;


三是数据的共享机制,不同医疗机构之间对社会应该开放到什么程度,否则没有数据共享的话很难应用;


四是隐私保护,在伦理方面很重要。其次,医疗本身的问题,主要包括:诊断环节:疾病的症状与结果之间没有确定的对应关系,不同疾病之间也没有清晰的边界;治疗环节:医院、医生、药店建立怎样的商业生态等。第三是医保支付,我们所有的人工智能产品如果没有医保的支付,没有形成商业模式,经济得不到支撑,怎么去投入?没有回报的产业的寿命不会很长。人工智能和医生服务不一样,人工智能中医保支付到底该怎么实行?


医保是医疗人工智能发展的催化剂,如果没有这一块,长期靠烧钱投入而没有回报的话很难,医保支付是所有问题中重要的关键点。


最后,还有责任风险问题;法律监管问题,标准不完善则法律监管比较难,医疗人工智能行业统一的标准还不完善;人才培养问题,医学人才中既有医疗技术知识,又有人工智能技术的复合型人才非常缺乏;行业布局的问题。这些问题都需要逐步解决。


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人工智能在医疗领域应用的准入管理


关于人工智能,特斯拉的马斯克说人工智能有可能是人类的终结者,必须严格监管。而Facebook的扎克伯格说,人工智能远没有这么可怕,应大力发展,人工智能可被人类驾驭利用,应放宽监管。当然还有第三个观点认为目前不用监管,有三个理由:人工智能还是一项基础性的技术、现在谈监管为时过早以及应在什么层面进行监管仍不明确。


监管的问题在今后是一个比较大的问题。分国家来看,美国食药监局FDA的放射健康部门1998年已经开始监管计算机辅助识别系统。2015年开始,欧盟议会法律事务委员会(JURI)决定成立一个工作小组,专门研究与机器人和人工智能发展相关的法律问题,并在2016年12月发布了《机器人民事法律规则》。


2017年10月8号,中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于深化审评审批制度改革鼓励药品医疗器械创新的意见》,提出要完善和落实药品实验数据的保护制度。2017年2月14日,国家卫生计生委办公厅发布《人工智能辅助诊断技术管理规范(2017年版)》。


人工智能辅助诊断的准入至少有一定的依据,但是目前整个标准还没有形成,现在很多药监局批的医疗器械、人工智能产品还没有正式的注册审批,这对应用是一个很大的挑战。合法不合法的问题,没有准入、没有批准的产品,人工智能技术怎么发展,这都是很大的问题。


我国国家药监局2015-2017年连续发了关于人工智能方面的四个文件。


2015年7月14日,CFDA为了规范医疗器械分类,颁布了《医疗器械分类规则》,规定涉及到决策支持、辅助诊断的医用软件为Ⅲ类医疗器械,将软件作为第三类医疗器械,但到现在为止还没有一个正式的三类医疗器械通过审批。


2015年8月5日,CFDA组织制定了《医疗器械软件注册技术审查指导原则》。要求软件描述文档包括基本信息、实现过程和核心算法。


2017年8月25日,CFDA发布《药品数据管理规范》意见稿规范产品生命周期中全部活动的数据管理,要求高层管理人员对药品数据可靠性负最终责任。


2017年9月21日,CFDA规定申请人应当通过总局医疗器械标准管理中心(以下简称标管中心)分类界定信息系统提出分类界定申请。


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人工智能在医疗领域应用前景的展望


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人工智能可以扩充我们的脑容量、延伸脑功能、增强脑负荷。



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人工智能最适宜在成熟技术和基础领域展开。中国人多,基数大,市场大。整个医生队伍水平,全国医生50%是本科以下的。在医疗领域应用最有前景的十大领域,医学影像识别和病理诊断是我国目前应用比较多的,还有一些辅助、随访病人方面,在辅助手术方面,在辅助护理方面,也有广阔的前景。健康中国要求从预防开始加强,所以在健康管理方面、健康提升方面,可穿戴设备也有很大应用范围。



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 人工智能可以弥补人力资源的不足。目前整个卫生界医生数量严重不足,今后老龄化导致看病需求进一步增长,按照现在的医生培养速度,很可能满足不了需求,初诊可能需要由机器人完成,所以把人工智能发展好,可以解决人力不足的问题。



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人工智能可以降低成本。有报道说人工智能做的好的话可以降低50%的成本,提高效率,降低医疗支出,也可以实现更准确的医疗、更好的管理,减少后续医疗费用支出。通过人工智能手段能够提高医生的工作效率,降低医疗成本,也可以通过人工智能制定科学合理的健康医疗方案,减少不必要的医疗支出,特别是医保局通过人工智能监测不正常的医疗处方和治疗方案,控制医疗成本。



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人工智能可以提高医疗的准确率。人工智能的记忆力和计算能力肯定优于一个人的人脑,通过分级诊疗提升基层医生的能力,也可以赋能我们基层医疗的智慧。 


(本文根据上海市卫生和健康发展研究中心主任金春林研究员在2018未来医疗科技大会上的报告整理。文章观点不代表本公众号立场。)



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