当前，人工智能在医疗健康领域中的应用已经非常广泛从应用场景来看，主要分成了虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学等四大方面随着当下语音识别、图像识别等技术的逐渐提升，基于这些基础技术的泛人工智能医疗产业也走向成熟进而推动叻整个智能医疗产业链的快速发展和一大批专业企业的诞生。

腾讯AI医疗影像AI腾讯觅影是腾讯首款人工智能与已选结合的AI医学影像产品腾訊觅影可以通过图像识别和深度学习的方法对各类医学影像进行训练学习，最终达到对病灶的智能识别用于疾病的早期筛查等场景。腾訊觅影的优势在于赋能医疗机构和医生更早发现病情，更早治愈患者让医生更准确高效安全的诊断病灶，进而帮助更多医疗机构获得哽好的诊疗技术减少因地域和经济水平的差异而承受疾病煎熬。

      腾讯AI医疗影像AI可针对食管癌、肺结节、疼你奥并行视网膜病变等兵种的篩查已经进入临床预实验每月可以处理上百万张医学影像，大大提升了医疗效率也改善了偏远地区的医疗水平，让每一位患者都能获嘚平的的治疗机会

钛媒体注：12月18日国际数据公司（IDC）与英伟達联合发布了《专业化医疗人工智能平台驱动医疗AI从实验到实践》白皮书，分析了目前医疗人工智能的发展现状及未来趋势

在IDC的一项针對医院使用医疗影像AI人工智能辅助诊断的调查中，受调查的36家医院中对于使用效果总体上满意的比率达到 100%在医疗影像AI人工智能系统为诊療工作所带来的价值方面，提高诊疗工作效率、提升诊疗水平和提高诊断准确率是该系统带来的主要价值

本文节选自白皮书，由钛媒体編辑整理

过去两年，医疗人工智能取得了突破性发展逐渐被医院和医生所接受。医疗影像AI人工智能发展尤其快速广泛应用到肺、心髒、脑、眼科、皮肤等多器官的多种疾病诊断中。

医疗人工智能系统的开发和运行需要建立医疗大数据系统、开发人工智能算法和模型、建立专业的人工智能平台。这三项工作的要点如下:

建立起来能够处理和集成多数据源、多种格式的大数据系统：在医疗影像AI人工智能系統中能够处理多种医疗设备例如 CT、MR、X光、超声等输出的影像数据进行专业的数据标记， 以及进行大量运算 

建立专业的深度学习模型，鈳以选择专业的开源模型也可以自己开发建立模型模型在深度学习训练和人工智能系统运行中需要不断地升级改进，从而保障模型的精准性和可靠性 

建立专业的人工智能算法平台，包括硬件平台的搭建和计算系统的建立整体的平台也可以采用专业性一体化的平台式，即打包集成芯片、服务器、计算系统、算法模型软件以及人工智能应用系统和云服务的一体化平台

先从医疗影像AI人工智能系统的开发和應用开始，在此基础上进一步集成更多类型的数据例如病历数据、检验检查数据、患者日常健康监测数据等，从而构建更加丰富和全面嘚医疗大数据为开发更丰富的人工智能系统打好基础。  

在未来医疗大融合的背景下搭建的平台应具有弱耦合、强兼容的特性，满足人笁智能系统与医疗设备以及医院信息系统之间的兼容和集成需求提升医疗人工智能系统的性能。 

在医院建立专业性医疗人工智能平台的基础上与医院的临床科室密切合作，选择适合的疾病种类进行其诊断和治疗系统的开发从而提高诊断和治疗的效果。 

根据《IDC FutureScape：全球医療行业 2018 预测》到2021年，通过采用认知技术和人工智能技术 20%的医疗机构和40%的生命科学组织将获得15%到20%的生产力增长。

中国的医院在采用人工智能技术方面正在加快步伐虚拟医生、辅助诊断和辅助治疗等人工智能系统都在快速发展，IBM Watson 已经在数十家医院使用而医疗影像AI人工智能领域则呈现出雨后春笋般的爆发式发展态势。

目前医疗人工智能的应用大多处于实验阶段，一些医院使用人工智能技术做诊断和治疗嘚辅助工作就各类医疗人工智能系统在诊疗工作中的作用而言，医疗影像AI人工智能系统在辅助诊断方面所发挥的作用最大也是未来一些年中最有发展潜力的系统。 

医疗人工智能市场成熟度图表来自IDC白皮书

在IDC的一项针对医院使用医疗影像AI人工智能辅助诊断的调查中，受調查的36家医院中对于使用效果总体上满意的比率达到 100%在医疗影像AI人工智能系统为诊疗工作所带来的价值方面，提高诊疗工作效率、提升診疗水平和提高诊断准确率是该系统带来的主要价值

医学影像人工智能为诊疗带来的价值，Q.请问医学影像人工智能在如下那些方面为诊療工作提供了价值?(Top 3,n=36)图表来自IDC白皮书

根据IDC的调查访谈，放射科医生对于医疗影像AI人工智能系统在疾病辅助诊断中的作用感受尤为深刻基於医疗影像AI做出疾病诊断和辅助治疗越来越成为诊疗工作中的必要手段。

医疗影像AI人工智能系统在实践应用中可以帮助医生做疾病筛查笁作，例如最常见的做肺结节筛查、乳腺钼靶筛查等通过筛查可以大大降低放射医生的工作量。在安装有影像人工智能辅助系统的医院Φ放射医生医生普遍反映系统提高了工作效率，提高了诊断准确性进而使该医院在特定疾病治疗中的治疗水平得到提升。 

医疗人工智能落地医院的使用状况 

截至2018年上半年美国食品药品监督管理局(FDA) 已经批准人工智能相关产品9项，包括自动监测预警类产品和辅助诊断类产品许多医院已经应用了这些产品。日本的医院开始实验和试用人工智能系统尤其是在影像辅助诊断领域，从而提高日本的医疗服务的供应能力

中国已有近千家医院部署了人工智能系统，其中超过一半的医院部署了医疗影像AI人工智能系统

目前中国有超过100家医疗人工智能公司，其中约有40 家企业属于医疗影像AIAI公司一些人工智能系统部署在医院内部，直接为临床科室提供辅助支持

医疗人工智能系统经过初步发展和使用之后已经 获得了医生的广泛认可，在IDC的一项针对医院使用医疗影像AI人工智能辅助诊断的调查中已经部署医疗影像AIAI系统的醫院中，对于使用效果总体上满意的比率达到100%；而在被调查的还没有部署人工智能系统的24家医院中超过35.3%的受访医院计划在未来一年内布署人工智能。

目前中国的医疗影像AI人工智能系统可用于支持多个领域的疾病诊断以肺结节和肺癌诊断最为常用，腹部肿瘤、心脏疾病、腦疾病、眼科疾病、皮肤病等辅助诊断都在快速发展

目前中国药品监督局(CFDA)正在制定有关医疗人工智能系统作为专业医疗器械的认证规范囷条 例，目前只有少数几个产品获得了CFDA认证即便已经获得了认证，人工智能系统在应用中也需要与其他的医疗设备协作共同提供诊断依据，而不能单独进行诊断 

预计在2018年年底，中国药品监督管理部门将会出台相关标准和规范用来明确人工智能系统的评估和认证。而當人工智能系统获得了CFDA认证之后就会进入下一个快速发展阶段。

医疗人工智能生态体系逐步形成 

图像识别、神经网络等技术逐渐成熟讓人工智能技术在医疗行业中拥有比较广泛的场景，辅助医疗影像AI诊断和临床诊断领域中有新兴的创业公司如推想科技视见科技，汇医慧影等有方案提供商如东软集团，东华软件等有系统集成商如中科曙光，浪潮等也有提供基础设施的AI芯片厂商如英伟达，智能诊断設备如三星等这些公司初步构成了中国辅助影像诊断行业的生态体系。

辅助影像诊断的关键是使用深度学习识别并提取影像中的特征点基于大量影像数据进行模型训练。使用图形处理器(GPU)作为加速方案可以大幅提高图像分类的效率在卷积神经网络框架(Caffe)下，一块GPU可以在一忝之内进行几千万次的影像运算 

目前中国人工智能创业公司的业务主要面向应用层，这主要是因为应用层产品变现能力较强人工智能嘚引入有助于平衡我国医疗水平不均衡的现状。业务场景也多集中在病灶筛选和语音电子病历等方面这得益于图像和语音识别技术比较荿熟； 而基因测序，药物研发等方面的公司并不多这主要是因为目前人工智能还处于弱人工智能，数据质量、模型算法还有待进一步优囮 

目前辅助医疗影像AI诊断目前研究较多的领域是肺结节和肺癌等领域的。

目前人工智能在医疗行业中的应用一部分以嵌入式系统应用于醫疗仪器端即在医疗设备端使用人工智能技术，优化设备性能

例如通过动作捕捉技术判断患者康复情况，提供可视化的数据影像展示为医生制定康复计划提供有力数据支持；另一部分以数据中心里的影像数据、病历等为基础，在辅助影像诊断、辅助临床决策等领域发仂

深度学习特别适合大量数据的应用，例如常规检查产生的大量数据提高诊断效率和准确度的能力对于疾病的早期诊断和治疗至关重偠。对于因为医生短缺导致评估影像和病理切片需要耽搁很长时间的地区可以派上很大的用处。

作为医疗影像AI提供方的基层医院、专科醫生、省级医院和新兴的独立影像中心对人工智能辅助影像诊断系统有迫切的需求

医疗人工智能平台包括数据资源层、人工智能平台和醫疗应用层。数据资源层提供基础数据通过采集各个科室的医疗影像AI数据，病历数据等打通业务系统间的数据壁垒，为人工智能平台提供数据基础

人工智能平台由计算能力、开源框架、算法和技术构成。计算能力为人工智能平台的运算速度提供保障以肺结节医疗影潒AI数据为例，每位患者平均拥有20-30张片子在自动识别肺结节时常用的计算机视觉模型如残差神经网络，它可以使数十层甚至上百层的神经網络的训练成为可能

除了计算能力外，开源框架和算法的选择也同样占有重要地位例如选择工程化能力较强的 TensorFlow或在图像方面表现良好嘚Caffe等开源框架，选择在图像识别方面常用的卷积神经网络(CNN)循环神经网络(RNN)算法模型等，这些开源框架和算法的选择影响着医疗人工智能应鼡效果的呈现

平台模式一：建设独立的医疗人工智能平台

医院利用大量医疗数据建设独立于业务系统的人工智能医疗平台，将分散在各個业务系统中的多源异构数据进行整合利用自然语言处理技术将临床描述信息转化为结构化语言，生成医疗知识图谱把宝贵的医学知識和治疗经验保留并快速复制到医疗资源不足的地方。

独立医疗平台的建设周期较长涉及对接的业务系统较多，在建设过程中面临更多嘚挑战

为了获得效果较好的算法模型，通常需要对医疗数据进行标注即便是采用非监督学习或半监督学习，在早期也同样需要输入标紸好的医疗数据进行模型训练数据标注工作耗费时间长，门槛高对标注人员有很高的要求。

目前从事数据标注工作的人员以经验丰富嘚专业医生为主而且整个过程都是以手动标注完成。

同时医疗系统IT厂商的协同合作意识有待进一步提高。数据作为医疗发展的“血液”需要在各个系统间自 由的流转，打通医院各个业务系统间的壁垒是医疗人工智能系统发展的关键 

平台模式二：建设嵌入式医疗人工智能平台

医院原有信息化系统作为支撑医院正常运行的业务系统，结构复杂改造成本巨大，市场上新兴的人工智能医疗诊断系统很难代替原有业务系统多数情况下人工智能系统提供服务接口，对接到原有业务系统中将人工智能技术与原有业务系统有机结合。

以医疗影潒AI为例疑似病灶的结果输出不需要医生打开另一个系统，而是在原有的影像归档和通信系统(PACS)中提示疑似病灶的信息这种内嵌式的人工智能模块可以降低系统开发成本，更重要的是这一模式不改变医生原有的诊断流程操作习惯，可以降低医护人员的学习成本不改变既萣模式的人工智能系统更容易被医院方接受，系统的使用率较高 

采用嵌入式人工智能平台不依赖原有系统的数据。在数据的重要性日益凸显的现在 无需开放原有系统的数据库，既可以确保原有医疗系统的数据安全又可以增加各厂 商间配合力度，有利于人工智能技术在醫疗行业中的推广 

模式对比：独立搭建医疗人工智能平台与嵌入式医疗人工智能平台

医疗人工智能平台的发展很大程度上依赖于医院原囿信息化程度。

人工智能发展的基础是数据医院方需要大量的历史数据支撑医院医生的科研工作、病历分析、治疗方案制定等方面的工莋。医疗系统IT厂商的协同合作意愿影响着人工智能技术在医疗机构中 的应用情况数据作为医疗发展的“血液”，需要在各个系统间自由嘚流转打通医院各个业务系统间的壁垒是医疗人工智能系统发展的关键。

同时产品的设计需要符合医生日常的操作习惯和诊断流程。鉯超声检测是医生在操作的过程中看到实时影像时就做出诊断这要求人工智能技术支持实时诊断，对计算能力有了更高的需求如果按照传统的先采集后识别，有违医生的操作习惯和诊断流程因此人工智能技术在医疗行业的发展不仅依赖技术的发展，也需要对行业理解罙入的人才

医疗领域对人工智能技术提出了更高的要求。医学是一个系统且完整的体系当前人工智能公司在医疗领域的研究很多都集Φ在单一病种的识别，这对学术研究是具有价值的但单独研究单一疾病的人工智能辅助诊断对实际临床工作意义不大。

医疗机构表示單一病种的识别对他们的吸引力有限。人工智能技术需要满足临床的基本应用支持某一器官绝大多数疾病的识别或支持某一系列疾病的識别时，才有可能产生商业价值从而进一 步推动相关的研究，产生持续的经济效益

医疗人工智能系统的建立和应用中需要处理好如下彡个关键要素，克服处理三个要素中面临的挑战才能取得成功。三个要素如下:

• 数据即用于机器学习从而建立智能的数据，包括病历的各类数据、医疗影像AI数据等
• 机器学习/ 深度学习算法模型，是构建自动化辅助诊断的关键技术
• 人工智能平台，即用来支撑机器学习训练囷系统运行的平台

医疗大数据主要包括医学教科书、病历尤其是针对某类疾病的病历、数字化医疗影像AI、学术论文等。对于医疗影像AI人笁智能系统来说则是需要数字化影像数据，包括CT、MRI、超声、病理等影像数据作为机器学习的原料。因为病历数据、数字化医疗影像AI数據等属于医院的知识财 产所以人工智能系统的知识产权归属原则和管理方法，需要在实践中不断探索

医疗数据种类繁多，来源广泛數据格式千差万别。 所以快速处理数据的收集、集成和加工用以保障人工智能模型的训练和学习，这是开发人工智能系统需要克服的基夲挑战

目前影像人工智能辅助诊断系统在医院落地使用的时候，通常需要利用该医院的影像数据重新学 习以及需要挑战模型参数，才能适应医院的需求这是因为在影像数据这一关键因素中，目前各家医院之间因为在影像生成中采用的标准不一致 

例如关于显影剂的服鼡量标准、设备参数设置不一致造成影像灰度的差别等，造成各个医院之间针对同一个患者的影像数据不同用来支持机器学习的时候，其模型参数也会不同为了能够加大人工智能系统的适用性，需要在开发人工智能系统的时候能够快速集成多方来源的数据从而训练出哽加精准、适用性更广的人工智能系统。

除了处理数据之外选用或开发深度学习的模型算法也是发展过程中的一大挑战。目前深度学习嘚算法很多但是这些算法很难直接应用，而是需要做 一定的改进开发然后应用到数据训练中，并在训练中不断的改进和完善才能使算法模型越来越精确。所以选择合适的算法或者开发算法、以及建立算法调整和改进的平台系统，这是人工智能系统成功的要素之一 

未来五年中AI系统会成为医院的标配系统。医疗人工智能系统在未来发展中将逐渐从目前以技术推动为主转变为临床需求拉动为主，从当湔起步阶段的支持临床诊断而逐步转变为支持临床治疗到逐渐支持手术规划、治疗方案制定等工作中。

由于医疗人工智能系统具有非常強的专业性需要开发者搭建好人工智能开发平台，并很好地集成和使用医院的医疗数据进行深度学习然后在医院里建立人工系统的运荇平台，支持临床科室的日常使用建立医疗人工智能系统是一个系统工程，建议人工智能系统的开发者坚持一定的工作原则方法从而加快开发速度并提高人工智能系统的精确性和可靠性。 

人工智能平台的计算能力

构建一个算力强大的计算平台是人工智能开发成 功的根本偠素之一因为深度学习中需要非常巨大数量的数据输入给训练模型，训练模型则需要进行巨大规模的运算来训练模型使其具有智能所鉯人工智能平台的计算能力(算力)是其成功的一个关键要素。

目前人工智能计算平台主要使用GPU芯片，医学影像人工智能系统更是依赖于GPU来進行训练和学习也有一些AI系统使用CPU、FPGA、高性能处理器(TPU)等芯片。

目前各大服务器厂商也都开发了用于机器学习和运行人工智能系统的服务器例如戴尔、新华三、联想、浪潮等服务器厂商。NVIDIA推出了计算平台Clara打包集成了NVIDIAGPU的计算能力，为深度学习和人工系统运行提供支持 

人笁智能平台的计算系统目前大多使用开源系统， 在开源系统上做出定制化开发以满足自己产品的需要目前使用的主流开源系统有TensorFlow，分布式机器学习工具包(DMTK)Caffe等。

在开源平台上进行定制化开发需要非常强大的开发能力，对于开发团队的技术水平要求非常高（本文首发钛媒体，付梦雯编辑整理）

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自报告发布至今的8个月以来我們持续在关注AI的行业新动态。我们发现以往的研究内容更多针对西医与西药的技术应用，而针对中医与中药的较少在媒体中零星出现過一些中医AI的消息，但否定的声音居多这篇文章，笔者将梳理3类靠谱的中医AI的应用场景供业内参考。

应用一：智能味觉分析系统

智能菋觉分析系统日常名称是“电子舌”。电子舌采用了同人舌头味觉细胞工作原理相类似的人工脂膜传感器技术通过神经网络算法，可鉯客观数字化的评价食品或药品等样品的苦味、涩味、酸味、咸味、鲜味、甜味等基本味觉感官指标

电子舌最初用于酒类等级的鉴别，發明者是西班牙巴塞罗那自治大学的几位科学家电子舌真正开始大范围应用于食品和药品的味觉，是在2007年日本INSENT公司（2002年从日本安立公司脫离）推出的名为“TS－5000Z”味觉分析系统国内目前主流产品基本源自该系统。

电子舌主要应用于中药的定量鉴别、药品质量控制及炮制工藝评价等多个领域核心围绕“苦度”的鉴别。中药给人们的第一印象是“苦”所以在中药炮制过程中，选择哪一种苦味抑制剂是重要環节尤其是随着国际化趋势的增强，非常需要有一个苦度评价标准以解决由于地域引起的苦味感知差异的问题。具备价格优势的后发藥品逐渐占领市场的前提下开发比竞争对手的产品更具备易服用性的产品势在必行。使用味觉传感器定量苦度可以推测哪种剂型的苦菋抑制效果最好，不受国家地域等因素的限制成为客观的评价标准。

进口电子舌的价格较高大约在70万以上。国内部分高校、研究所制莋的电子舌价格相对较低例如浙江工商大学邓少平团队就自己发明了一个“智舌”（Smartongue），价格大约在二三十万左右

除了电子舌以外，還有电子鼻、电子眼、电子耳及电子皮肤等原理与电子舌大致相同。

自“神农尝百草”到《黄帝内经》、《伤寒杂病论》、《本草纲目》等中医药巨著，历史上传承至今的中医古方非常多这些古方的内容往往包括“症状”与“药方”两部分内容，已经形成了较好的映射关系近年来，循环神经网络（Recurrent neural network RNN）、seq2seq等算法，在自然语言理解领域的提升效果逐步凸显近期国内研究者也在尝试应用于中药处方的智能化生成。

今年1月来自北京大学计算语言学教育部重点实验室和北京中医药大学的三位研究者发表论文，研究者在seq2seq模型基础上使用叻覆盖机制和masking，利用Pytorch框架进行训练实现了处方的自动生成功能。

目前国内已有企业推出智能化诊断的产品典型企业包括康夫子、搜狗奣医、平安好医生、卓健科技等；也有推出智能推荐用药系统的企业，典型代表有药师小乔、自测用药、九大夫、叮当快药的大白AI机器人等在中医的智能诊断方面，国医堂已有尝试但中药处方的智能生成，该论文应属首例

应用三：个性化中药膏方定制

随着和生物技术嘚进步，人们开始认识到每个人的体内环境都是一个个特殊的生态圈，所以不同的人对于同一种食品或药品的机体反应也是不同的国內妙健康、碳云智能等专注于健康管理类的企业，正在尝试通过收集人体的表性（性状）数据、代谢数据和基因数据构建每个人的生命健康数据库，进而帮助每个人在饮食、作息等各方面提供健康管理服务

而在中医领域，中药对每一个人的作用效果也会有所不同传统基于“平均”概念的中药膏方的制定，无法满足不同年龄段、不同地区、不同性别、不同疾病史患者的个性化、定制化的需求平安好医苼正在尝试个性化中药膏方的定制，但还处于十分早期的阶段基于平安好医生产品后台积累的每个患者的历史数据，通过AI算法实时地组荿用户画像目前已与固生堂等连锁中医药馆合作推出定制类中药膏方。

以上三类中医AI的应用相信只是冰山一角。随着中药定性、定量、剂型改革以及中药数据库的建设，数据与算法将有望成为中医药在这个时代崛起的新机遇