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“AI+医疗”时代已来?张文宏一句话道出真相

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AI+医疗被今年春天的疫情狠狠地撞了一下腰。

医院的放射科室、远程协作的移动屏幕前、医患集中的方舱医院,医疗机器人忙不更迭的身影,记录着人工智能在医疗领域踏过的足迹。从语音电子病历、智能导诊、智能问诊为代表的虚拟助理,到AI医学影像实现病灶识别与标注、三维重建、靶区自动勾画与自适应放疗;医疗大数据、医疗机器人实现辅助诊疗,到利用AI技术与新药研发、老药新用、药物‘筛选结合,进行药物挖掘;医院管理的病历结构化、分级诊疗、DRGs智能系统、专家系统……AI在医疗领域的应用遍地开花。

人工智能在抗疫前线的风光一时无两。

“未来,AI在医药研发过程中发挥的作用将越来越凸显。”阿斯利康全球执行副总裁王磊在近日举办的2020世界人工智能大会上说,“在医疗领域,AI的价值将主要体现在两个方面,一是提升三甲医院医生的效率,二是提升基层医疗机构的诊疗水平。”

然而复旦大学附属华山医院张文宏却给在场的嘉宾浇了一盆冷水。“在整个疫情防控中,全部是靠人工,也就是靠传统智慧和城市管理实现的 ”。

张文宏认为,尽管现在人工智能已经应用于多个场景,技术还算成熟,但在医疗、流行病防治领域,人工智能的建设还在起点。

AI在医疗健康发展的道路上能否一路狂飙?

忽如一夜春风来?

疫情是挑战也是机遇,特别是AI企业的机遇。

在5秒内完成数百张影像的初步诊断;将电脑端语音转换医疗文字的极速输入;不仅提供人工智能远程诊疗服务,还承担日常消毒、送餐、清扫等工作;AI算法将原来数小时的疑似病例基因分析缩短至半小时,精准检测出病毒的变异情况……2020世界人工智能健康云峰会上,不少抗疫“明星”企业分享了探索的实践。

AI在医疗行业大热。

疫情下AI大展身手,高效辅助医疗应用场景,AI算法和算力在新冠肺炎诊断中发挥更大的价值。AI在医疗领域的应用忽地遍地开花。

尽管如此,AI仍然只是一个辅助手段。

疫情期间,依图医疗和上海公共卫生临床中心合作推出了业内第一款智能评估新型冠状病毒性肺炎的AI影像产品。

依图科技创始人兼CEO朱珑介绍说,“从前医生对于新冠肺炎的定量评价需要数个小时,但AI辅助医生诊断只要1、2秒,就可以做出准确判断,这是视觉感知的智能”。这也是依图医疗AI应用场景的切入点。

上海儿童医学中心智慧交接班的大屏上,患者的体温、呼吸、脉搏等生命体征、导管情况、氧饱和度等数据得到清晰的显示,据了解,上海儿童医学中心根据不同场景分别部署了上海森亿智能开发的辅助决策、质量管理和智慧交班系统,大大提高了效率,减轻了医护人员的负担。此情此景,让人不自觉地认为AI+医疗的前景似乎一片光明。

然而,AI在辅助医疗上仍然困难重重。

人工智能的根本就在与数据。数据是让人工智能生根的土壤水源,然而,医疗电子病历数据不仅类型复杂,而且体系割裂。对其进行数据的采集、清理、挖掘,其难度不亚于在沙漠里精耕细作。

数据标准化成为AI+医疗的核心问题。森亿智能创始人张少典说,让人工智能与临床医学深度融合的过程,就要让IT人把临床医学的语言转化成IT语言,让IT人和医学人双方之间实现对话交流。用文本解析电子病历数据,实际上是用不同的算法模型处理不同类型的数据,研发和搭建基于中文语言语义为特点的医疗知识图谱。

数据之外,算法也是一道坎。哪种算法或者哪些算法更合适?跨越人工智能技术与医学专业难以逾越的知识壁垒也是当前阶段AI+医疗面临的难题。

依图科技朱珑举例说:“在儿科领域,今天AI能够基于几百万份病例,学习近百万的医学同义词,近千万关联关系。目前,AI在儿科的智能辅助诊断能够接近初级医生的水平,但是距离高水平专家还有一定差距。”

AI+医疗的道路还且阻且长。

AI加速“神药”的诞生?

中国科学院院士、中国科学院上海药物研究所陈凯先提到,药物研究有两个核心问题,一个是寻找靶点,另一个就是对药物结构进行优化,人工智能在寻找靶点上更快捷。

人工智能运用强大的发现能力与计算能力,发现药物与疾病、疾病与基因的连接关系,构建药物、疾病和基因之间的深层次关系,虚拟筛选出具有较高活性的化合物,为后期临床试验做准备。目前,AI在新药研发领域主要应用于靶点发现、化合物合成、化合物筛选等场景。

据了解,在药物研发领域,已经出现了人工智能的身影。上海的一家生物制药公司利用人工智能方法基于蛋白晶体学数据进行药物设计,打造数据驱动的智能药物开发云计算平台,将药物研发时间从原来的3-5年缩短至1-3年。这样具有领先技术的企业目前被“雪藏”保护起来。

据悉,阿斯利康的新药研发进程中,包括新药开发阶段、研究阶段、临床研发阶段、研发后期,人工智能已在扮演相当重要的角色。例如,将人工智能技术与化工自动化相结合,使得原本需要数月才能研制完成的先导分子现在只需数周即可完成,而且无需人工干预;人工智能和大数据助力获取隐藏在临床前和临床组织样本中的生物学新洞察;利用人工智能技术辅助患者分类;通过“真实世界证据数据计划”拓宽对患者的洞察,依靠机器学习方法,更加准确、高效地获取患者治疗效果等。

“虽然AI还没有直接创造新的药物,但在很多新药发明的背后都有AI的身影,它已经成为了我们研发过程中不可缺少的部分。”王磊说。

2017年以来,AI在制药领域的应用可谓如火如荼,国际制药巨头纷纷入局AI开发,用于提高新药的研发效率。据统计,有100多家初创企业在探索用AI 发现药物,传统的大型制药企业更倾向于采用合作的方式,如阿斯利康与Berg,强生与、Benevolent AI,默沙东与Atomwise,赛诺菲和葛兰素史克与Exscientia,辉瑞与IBM Watson等。

然而,专家认为,AI应用于新药研发与医疗AI落地面临同样的问题,如人才短缺、数据标准化与共享机制、商业模式创新等诸多问题。人工智能在医学领域的应用需要生物医学、生物信息与临床医学、数据统计分析、医学管理等学科背景的跨界人才。

青山隐隐水迢迢,AI成为未来的“药神”已迈开了第一步。

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