2014 年，斯坦福大學(xué)啟動了“AI100”項目，即“人工智能百年研究”。該項目集結(jié)了各領(lǐng)域頂尖的研究人員,，旨在研究并預(yù)測人工智能將如何發(fā)展，及其對人類和社會的影響。

　　“人工智能+醫(yī)療保健”一直被視為極具發(fā)展?jié)摿Φ男屡d領(lǐng)域,。未來幾年，基于人工智能的應(yīng)用程序有望改善數(shù)百萬人的健康狀況和生活質(zhì)量,，并改進醫(yī)務(wù)工作者和患者之間的交流方式,。

　　編譯了AI100報告中與醫(yī)療有關(guān)的部分,，本文的主要內(nèi)容包括：

　　臨床環(huán)境：AI助手幫助自動化問診流程；

　　醫(yī)療分析：管理臨床記錄和患者數(shù)據(jù),、自動圖像解譯,；

　　醫(yī)療機器人：人機工程學(xué)+智能自動化；

　　數(shù)字醫(yī)療：利用生物識別技術(shù),，提供個性化建議,；

　　老年護理：多項創(chuàng)新技術(shù)為居家生活提供便利。

　　“AI+醫(yī)療”的主要應(yīng)用領(lǐng)域包括：臨床決策支持,、患者監(jiān)控和指導(dǎo),、輔助手術(shù)、患者護理的自動化設(shè)備以及醫(yī)療保健系統(tǒng)的管理等,。例如,，利用社交媒體來推測可能存在的健康風(fēng)險，利用機器學(xué)習(xí)來預(yù)測疾病以及通過機器人來輔助手術(shù),。

　　然而,，如何獲取醫(yī)生、護士和患者的信任,，如何消除政策,、法規(guī)以及商業(yè)上的阻礙，這些都是需要解決的問題,。與在其他領(lǐng)域一樣,，數(shù)據(jù)都是關(guān)鍵的推動者。從個人監(jiān)控設(shè)備加上移動應(yīng)用程序,、臨床環(huán)境中的電子健康記錄（EHR）到醫(yī)療機器人,，研究人員不斷創(chuàng)新，在收集有用醫(yī)療數(shù)據(jù)方面,，取得了巨大進步,。

　　但事實證明，相關(guān)人員很難利用這些數(shù)據(jù)為單個患者和患者群體提供更精準(zhǔn)的診斷和治療,。過時的規(guī)章制度和激勵機制都阻礙了產(chǎn)品的研發(fā)和上市,。

　　在龐大且復(fù)雜的醫(yī)療系統(tǒng)中，人機交互方式不完善以及技術(shù)應(yīng)用存在困難和風(fēng)險,，都為人工智能應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域帶來了挑戰(zhàn),。通過減少或消除這些阻礙，加上不斷的創(chuàng)新,，數(shù)百萬人的健康狀況就能得到改善,。

　　臨床環(huán)境：AI助手幫助自動化問診流程

　　幾十年來，人工智能驅(qū)動的臨床醫(yī)生助理這一概念不斷被提起,。盡管有些“AI+醫(yī)療”的試點項目取得了成功,，但目前的醫(yī)療系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)上仍然不能適應(yīng)這一技術(shù),。

　　平價醫(yī)療法案中的激勵措施加速了電子健康記錄（EHR）在臨床實踐中的應(yīng)用，但實施效果不佳,，也讓臨床醫(yī)生對其有效性產(chǎn)生了質(zhì)疑,。其中存在的問題包括，一小部分公司控制著EHR市場,，以及公眾普遍認為用戶界面不符合標(biāo)準(zhǔn)，比如醫(yī)生通常會忽略的彈出窗口,。

　　由于以上問題以及監(jiān)管方面的要求,，通過人工智能，利用EHR的數(shù)據(jù)進行分析的愿景,，在很大程度上仍未實現(xiàn),。

　　在未來15年，如果人工智能發(fā)展迅速,，加上足夠多的數(shù)據(jù)以及合適的系統(tǒng),，就有望改善臨床醫(yī)生的工作效率。目前,，按照固定流程,，患者會先對癥狀進行口頭描述，然后醫(yī)生們再將癥狀與已知疾病的臨床表現(xiàn)聯(lián)系起來,。

　　如果以上流程實現(xiàn)了自動化,，那么醫(yī)生可以監(jiān)督問診過程，運用經(jīng)驗和直覺來指導(dǎo)輸入過程,，并評估機器的智能輸出,。醫(yī)生的“實踐”經(jīng)驗仍將至關(guān)重要。而其中,，最大的挑戰(zhàn)在于,，如何將人性化的護理與自動化推理過程結(jié)合起來。

　　為了達到最佳效果,，臨床醫(yī)生必須在一開始就參與進來,，以確保系統(tǒng)的正常運行。目前,，新一代醫(yī)生已經(jīng)精通這些技術(shù),，并開始在移動設(shè)備上使用專門的應(yīng)用程序。與此同時,，初級保健醫(yī)生的工作量會大幅度地增加,。

　　但是，只要解決監(jiān)管,、法律和社會方面的問題,，就能極大地改善臨床的分析,，其中包括開發(fā)新的學(xué)習(xí)方法、通過自動分析科學(xué)文獻來創(chuàng)建結(jié)構(gòu)化的推理模式,、通過自由對話的形式來創(chuàng)建認知助手等,。

　　醫(yī)療分析：管理臨床記錄和患者數(shù)據(jù)、自動圖像解譯

　　人工智能可以分析數(shù)百萬條患者臨床記錄,，從而實現(xiàn)更準(zhǔn)確,、更個性化的診斷和治療。隨著全基因組測序成為患者的常規(guī)檢查,，基因型-表型的相關(guān)性分析也將成為可能,。

　　比如，可以通過類似群組分析,，即找到“相似患者”,，來決定治療方案。通過社交平臺以及傳統(tǒng)或非傳統(tǒng)的醫(yī)療數(shù)據(jù),，來決定患者分組,。而每一組都有一個專門的系統(tǒng)進行管理，系統(tǒng)由醫(yī)療服務(wù)提供者以及自動推薦和監(jiān)控系統(tǒng)組成,。如果將這一技術(shù)應(yīng)用于數(shù)億人的臨床記錄,，就可能從根本上改善醫(yī)療服務(wù)。

　　此外,，人工智能技術(shù)也可以提供個性化的醫(yī)療服務(wù),，比如，通過可穿戴設(shè)備自動獲取個人環(huán)境數(shù)據(jù),，以產(chǎn)生個性化的分析和建議,。目前，ShareCare等公司正在將這一技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療場景,。

　　然而,，想要實現(xiàn)快速創(chuàng)新，仍然需要克服許多困難,。FDA在批準(zhǔn)創(chuàng)新診斷軟件方面進展緩慢,；HIPAA法案（健康保險攜帶和責(zé)任法案）要求保護患者隱私，這就為通過人工智能技術(shù)使用患者數(shù)據(jù)設(shè)置了法律障礙,。批準(zhǔn)的藥物或產(chǎn)品可能會出現(xiàn)意料之外的負面影響,，比如，用于分析藥物相互作用的移動應(yīng)用程序會被禁止從患者記錄中提取必要的信息,。

　　總的來說,，由于缺乏普適的隱私保護方法和標(biāo)準(zhǔn)，醫(yī)療領(lǐng)域的人工智能研究和創(chuàng)新受到了阻礙,。FDA遲遲沒有批準(zhǔn)創(chuàng)新軟件,，部分原因是無法權(quán)衡這些系統(tǒng)的成本與效益,。如果監(jiān)管機構(gòu)（主要是FDA）意識到，上市后報告可以有效避免某些安全風(fēng)險,，那么它們可能會更快地批準(zhǔn)新的治療方式和干預(yù)措施,。

　　幾十年來，自動圖像解譯一直是一個極具發(fā)展?jié)摿Φ念I(lǐng)域,。而這一領(lǐng)域取得的進展都引發(fā)了極大的關(guān)注,，比如解譯大量標(biāo)記較弱的圖像（如從網(wǎng)絡(luò)上截取的大型照片）。在此之前,，醫(yī)學(xué)圖像的解譯并未取得如此大的進展,。因為大多數(shù)醫(yī)學(xué)成像方式（CT、MR,、超聲）本質(zhì)上都是數(shù)字化的，圖像都進行了存檔,，而且有大型的,、技術(shù)成熟的公司（如西門子、飛利浦,、通用電氣等）專門從事成像研究,。

　　但到目前為止，仍然存在一些障礙,，限制了這一領(lǐng)域的發(fā)展,。大多數(shù)醫(yī)院的圖像檔案在過去十年才數(shù)字化。更重要的是,，解決醫(yī)學(xué)問題,，依靠的并不僅僅是識別圖像中的東西，而是對其作出準(zhǔn)確的判斷,。而這些高風(fēng)險的判斷都會受到嚴格的監(jiān)管,。

　　即使有了最先進的技術(shù)，放射科醫(yī)生可能還是需要查看圖像,，因此其判定的結(jié)果仍不具有說服力,。此外，醫(yī)療保健法規(guī)禁止跨機構(gòu)的數(shù)據(jù)共享,。因此,，只有像Kaiser Permanente這樣的大型綜合醫(yī)療機構(gòu)才能解決以上問題。

　　盡管如此,，自動/增強圖像解譯這一領(lǐng)域仍發(fā)展迅速,。在未來15年，可能不會出現(xiàn)完全自動化的放射學(xué),，但對于圖像“分流”或二級檢查的初步嘗試,，有望提高醫(yī)學(xué)成像的速度和成本效益,。

　　結(jié)合電子病歷系統(tǒng)，機器學(xué)習(xí)技術(shù)可大規(guī)模地應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù),。例如,，幾個大型的醫(yī)療系統(tǒng)都存有數(shù)百萬名患者的檔案，每個檔案都有相關(guān)的放射學(xué)數(shù)據(jù),。另一方面,，相關(guān)文獻表明，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過訓(xùn)練分析放射學(xué)的數(shù)據(jù),，并且具有較高的可信度,。

　　醫(yī)療機器人：人機工程學(xué)+智能自動化

　　15年前，醫(yī)療機器人還只存在于科幻小說中,。一家名為Robodoc的公司（IBM的子公司）開發(fā)了機器人系統(tǒng),，用于髖關(guān)節(jié)和膝關(guān)節(jié)置換等骨科手術(shù)。但該公司在商業(yè)上遇到了困難,，最終公司倒閉,，技術(shù)被收購。而最近,，醫(yī)療機器人的研究和實際應(yīng)用出現(xiàn)了爆炸式的增長,。

　　2000年，Intuitive Surgical公司推出了達芬奇系統(tǒng)（the da Vinci system）,，這是一種用于微創(chuàng)心臟搭橋手術(shù)的新技術(shù),，后來被用于治療前列腺癌。2003年,，IntuiTIve Surgical與競爭對手Computer MoTIon合并,。

　　目前，第四代 da Vinci系統(tǒng),，在人機工程學(xué)平臺上,，可提供3D可視化（相對于2D腹腔鏡）服務(wù)。它被認為是腹腔鏡手術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)工具,，每年使用近75萬次,，為研究手術(shù)過程提供了新的數(shù)據(jù)平臺。

　　該系統(tǒng)將會對醫(yī)療人員如何參與護理過程進行更深入的學(xué)習(xí),，為各個領(lǐng)域的創(chuàng)新提供思路,，其中包括新的儀器、圖像融合以及新的生物標(biāo)記物,。此外,，這個人機工程學(xué)平臺的成功也帶動了機器人手術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展，其中比較有名的是Verb Surgical，它得到了Verily（原谷歌生命科學(xué)部門）和Ethicon（強生集團旗下一家醫(yī)療設(shè)備公司）的投資,。

　　與機器人技術(shù)有關(guān)的另一領(lǐng)域是智能自動化,。大約20年前，HelpMate公司發(fā)明了一種機器人,，可以幫助醫(yī)院運送食物和病歷等物品,。

　　最近，Aethon公司引進了TUG機器人,，用于運送物資,。但迄今為止，很少有醫(yī)院在這項技術(shù)上進行投資,。然而,，機器人技術(shù)在其他服務(wù)行業(yè)（如酒店和倉庫）被證明是實用且經(jīng)濟的，比如,，亞馬遜機器人公司（Amazon RoboTIcs,，原名Kiva）的創(chuàng)新應(yīng)用。

　　在未來,，各種醫(yī)療任務(wù)會因為機器人技術(shù)而變得更簡單,，但不會實現(xiàn)完全自動化。例如,，機器人可以把物品送到醫(yī)院病房，但隨后仍需要人來將它們放在最終位置,。在助行器的幫助下,，患者可以更輕松地沿著走廊行走（但對于手術(shù)后康復(fù)的患者或老年患者來說，在擠滿設(shè)備和患者的走廊上行走仍然很困難）,。這些應(yīng)用都表明,，很多系統(tǒng)或技術(shù)都將涉及人與機器之間的密切交互。

　　自動化的發(fā)展將使人們對醫(yī)療過程有新的認識,。從以往的應(yīng)用來看,，機器人技術(shù)并不是一門由數(shù)據(jù)驅(qū)動或面向數(shù)據(jù)的學(xué)科。然而,，隨著（半）自動化應(yīng)用到醫(yī)療保健領(lǐng)域,，這種情況正在發(fā)生變化。

　　患者護理平臺的上線,，量化和預(yù)測分析就建立在這些平臺提供的數(shù)據(jù)之上,。而這些數(shù)據(jù)將用于評估質(zhì)量、識別錯誤以及改進性能,。簡而言之,，這些平臺將過程與結(jié)果聯(lián)系起來，使真正的醫(yī)療“閉環(huán)”成為現(xiàn)實。

　　數(shù)字醫(yī)療：利用生物識別技術(shù),，提供個性化建議

　　到目前為止,，基于證據(jù)的醫(yī)療分析都依賴于傳統(tǒng)的醫(yī)療數(shù)據(jù)，主要是電子病歷,。在臨床環(huán)境中,，人工智能可以帶來新的解決方案。例如,，TeleLanguage讓臨床醫(yī)生能夠在AI助手的幫助下,，與多位患者同時進行溝通并提供治療。Lifegraph可以從患者智能手機收集的數(shù)據(jù)中,，提取行為模式并發(fā)出警報,，以色列的精神病學(xué)家已經(jīng)利用相關(guān)產(chǎn)品，來檢測患者的早期癥狀,。

　　隨著移動計算的發(fā)展,，與“生物識別技術(shù)”相關(guān)的平臺和應(yīng)用程序?qū)粩喑霈F(xiàn)。目前,，已有成千上萬的移動應(yīng)用程序可以提供信息,，矯正行為或者識別“相似患者”。這些應(yīng)用程序,，加上專業(yè)化的運動追蹤設(shè)備（如Fitbit）以及家庭環(huán)境和健康監(jiān)測設(shè)備之間的連接,，將會給醫(yī)療領(lǐng)域帶來創(chuàng)新。

　　通過結(jié)合社會數(shù)據(jù)和醫(yī)療數(shù)據(jù),，一些應(yīng)用程序可以從捕獲的數(shù)據(jù)中進行分析,、學(xué)習(xí)和預(yù)測。雖然它們的預(yù)測相對簡單,，但這種數(shù)據(jù)和功能的融合可能會催生創(chuàng)新產(chǎn)品,。比如某款運動應(yīng)用程序，它不僅會提出鍛煉計劃,，還會建議最佳鍛煉時間,，并提供指導(dǎo)，讓你堅持鍛煉計劃,。

　　老年護理：多項創(chuàng)新技術(shù)為居家生活提供便利

　　在未來的15年里,，美國的老年人口將增長50%以上。美國勞工統(tǒng)計局預(yù)測,，家庭健康助理人數(shù)在未來十年將增長38%,。老年護理領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用包括，互動和通信設(shè)備,、家用健康監(jiān)測設(shè)備,、運動輔助工具（如助行器）等。但在過去15年中，這一領(lǐng)域的發(fā)展卻比較緩慢,。

　　隨著各種創(chuàng)新應(yīng)用的出現(xiàn),，老年人對科技的接受程度也會發(fā)生改變。目前,，70歲的老年人,，可能在中年或更晚的時候，才第一次體驗到個性化的信息技術(shù),，而50歲的人對新技術(shù)的接受度更高,。因此，人工智能有巨大的市場潛力,，可用于改善老年人的身體,、情感、社會和精神健康,。

　　生活品質(zhì)與獨立性

　　自動化交通工具幫助老年人更好地獨立生活,，并擴大他們的社會視野

　　信息共享將幫助家人之間的溝通，預(yù)測性分析可能被用來推動家庭的積極行為,，比如提醒他們“給家里打電話”

　　家用智能設(shè)備將在需要時幫助進行日?；顒樱缱鲲?。如果機器人的操作能力提高,，還可以幫助穿衣和洗漱

　　健康

　　監(jiān)控活動的移動應(yīng)用程序，加上社交平臺,，將為保持身心健康提出建議,。

　　通過家庭健康監(jiān)測并提供健康信息，能夠檢測情緒或行為的變化,，并提醒護理人員。

　　個性化的健康管理

　　治療方法和設(shè)備

　　助聽器和視覺輔助設(shè)備將減輕聽力和視力損失帶來的負面影響,，為老年人提供更安全的環(huán)境,，改善與社會之間的聯(lián)系

　　個性化的康復(fù)和家庭治療將減少住院或護理設(shè)施的需要。

　　輔助設(shè)備（智能步行器,、輪椅等）將擴大體弱者的活動范圍

　　研究人員預(yù)計,，低成本的傳感技術(shù)將發(fā)展迅速，為老年人的居家生活提供便利,。除了傳感技術(shù),，整個智能系統(tǒng)還將涉及多個領(lǐng)域，比如自然語言處理,、推理,、學(xué)習(xí)、感知和機器人。