人工智能（Artificial Intelligence）的概念最早在1956年達(dá)特茅斯會(huì)議上被提出,，20世紀(jì)70年代人們開(kāi)始嘗試將人工智能應(yīng)用于生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,。當(dāng)今的AI已今非昔比，有些AI的計(jì)算能力已然超越了人類,，引發(fā)社會(huì)熱烈的話題討論,。在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，AI已在藥物研發(fā),、診前咨詢,、診斷治療和健康管理康復(fù)方面有所建樹(shù)，并一度出現(xiàn)取代人類的趨勢(shì),。人工智能對(duì)于生物醫(yī)學(xué)的發(fā)展提供了哪些價(jià)值,？人工智能會(huì)取代醫(yī)生嗎？我們將邀請(qǐng)投壺智庫(kù)專家,，做出精彩的分析,。

1950年，英國(guó)密碼學(xué)家艾倫·圖靈就曾在哲學(xué)雜志《Mind》上發(fā)過(guò)論文《機(jī)器能思考嗎》來(lái)討論人工智能，并設(shè)計(jì)了“圖靈測(cè)試”來(lái)判斷機(jī)器是否能夠思考,，即表現(xiàn)出與人相同的智能,。圖靈的研究奠定了人工智能和計(jì)算機(jī)科學(xué)的重要基礎(chǔ)。1956年夏天的達(dá)特茅斯會(huì)議上,，科學(xué)家們正式提出“人工智能”（Artificial Intelligence）的概念和研究方向,，人工智能從此誕生。

由于技術(shù)的局限,，AI行業(yè)波瀾不驚,，甚至在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)陷入低谷。然而近20年來(lái),，AI的發(fā)展取得了質(zhì)的飛躍,。1997年，IBM開(kāi)發(fā)的“深藍(lán)”機(jī)器人戰(zhàn)勝了當(dāng)時(shí)世界象棋冠軍卡斯帕羅夫,；2011年,，經(jīng)過(guò)三個(gè)晚上的激戰(zhàn)，IBM開(kāi)發(fā)的Watson在智力問(wèn)答節(jié)目中戰(zhàn)勝了兩位最成功的人類選手,；還有眾所周知的AlphaGo,，它在高度反映人類的智慧的圍棋領(lǐng)域先后戰(zhàn)勝了歐洲冠軍樊麾、前世界冠軍李世乭,、世界冠軍柯潔,，但不久后，自身也被新一代的AlphaGo Zero超越,。

2017年5月27日,，世界圍棋冠軍柯潔以終比分0：3負(fù)于AlphaGo

（圖片來(lái)源：搜狐網(wǎng)）

AI在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的嘗試最早可以追溯到20世紀(jì)70年代。1972年,，由利茲大學(xué)研發(fā)的AAPHelp是最早出現(xiàn)的AI醫(yī)療系統(tǒng),，AAPHelp系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)基于貝葉斯理論，主要用于腹部劇痛的輔助診斷以及手術(shù)的相關(guān)需求,。1976年美國(guó)斯坦福大學(xué)開(kāi)發(fā)了一個(gè)用于細(xì)菌感染病診斷及抗生素治療的專家咨詢系統(tǒng)MYCIN,，它是世界上第一個(gè)功能比較全面的專家系統(tǒng)。1980年,，已經(jīng)有一些商業(yè)化應(yīng)用系統(tǒng)的出現(xiàn),，比如哈佛醫(yī)學(xué)院開(kāi)發(fā)的DXplain，主要是依據(jù)臨床表現(xiàn)提供診斷方案,。DXplain的知識(shí)庫(kù)中,，收錄了2,200種疾病和5,000多種癥狀。同時(shí)期,，中國(guó)的醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)也開(kāi)始進(jìn)入研究階段,。

早期的生物醫(yī)學(xué)AI的廠商并不成功，技術(shù)本身也存在很大的局限性，主要的原因在于,，無(wú)論從算法,、計(jì)算能力或者數(shù)據(jù)來(lái)看，AI技術(shù)本身并不成熟,。生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的高度復(fù)雜性運(yùn)算對(duì)于過(guò)去的AI而言還是一個(gè)不可逾越的鴻溝,，隨著互聯(lián)網(wǎng)、超級(jí)計(jì)算和大數(shù)據(jù)的高度發(fā)達(dá),，AI已經(jīng)產(chǎn)生質(zhì)變……

AI已經(jīng)進(jìn)入包括物流,、客服、消費(fèi),、金融等諸多領(lǐng)域,，掀起了一波又一波行業(yè)革命，當(dāng)然生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域也不例外?，F(xiàn)在,，我們可以在生物醫(yī)學(xué)的各個(gè)流程中，看到AI的足跡：

藥物研發(fā)階段

智能藥物研發(fā)機(jī)器人是AI在化學(xué)藥物研發(fā)領(lǐng)域的新嘗試,，其基礎(chǔ)是海量數(shù)據(jù)的收集與加工。通過(guò)大范圍收集散在的實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù),、藥物化學(xué)專業(yè)領(lǐng)域著作,、前沿科學(xué)文獻(xiàn)和醫(yī)療機(jī)構(gòu)的臨床資料，將它們篩選并且關(guān)聯(lián),，用于輔助新藥研發(fā)的決策,。Atomwise公司使用AI和復(fù)雜的算法來(lái)模擬藥品研發(fā)的過(guò)程，在研發(fā)的早期評(píng)估新藥研發(fā)風(fēng)險(xiǎn),，讓藥物研究在幾天內(nèi)完成,，并將成本降至數(shù)千美元。2015年,，Atomwise公司在一個(gè)星期內(nèi)預(yù)測(cè)兩種埃博拉病毒治療方案,，花費(fèi)成本低至1,000美元以下。從全球市場(chǎng)來(lái)看,，在研發(fā)周期長(zhǎng),、投入大、失敗率高等為特點(diǎn)的藥物研發(fā)行業(yè)中,，化藥智能研發(fā)可達(dá)到千億級(jí)的市場(chǎng),。

Atomwise運(yùn)用AI加速新藥研發(fā)

（圖片來(lái)源：動(dòng)脈網(wǎng)）

診前咨詢階段

臨床治療前包括遠(yuǎn)程問(wèn)診和智能導(dǎo)診助手。前者是專業(yè)的醫(yī)療服務(wù)智能客服機(jī)器人,，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可以遠(yuǎn)程為患者提供導(dǎo)診服務(wù)，而患者可能不知道在網(wǎng)絡(luò)的另一端是機(jī)器人在答疑解惑,；智能導(dǎo)診助手則是綜合醫(yī)院的硬件,，利用智能問(wèn)答系統(tǒng)幫助患者解答掛號(hào)、繳費(fèi),、科室分布等常見(jiàn)問(wèn)題,，引導(dǎo)患者順利就醫(yī)，降低醫(yī)院導(dǎo)診咨詢壓力,，提供更加全面的服務(wù),。在國(guó)內(nèi)，科大訊飛,、百度,、智慧思特都在積極探索智能導(dǎo)診的相關(guān)服務(wù)。

智能導(dǎo)診機(jī)器人

（圖片來(lái)源：互聯(lián)網(wǎng)）

診斷階段

智能影像識(shí)別指運(yùn)用AI技術(shù)識(shí)別及分析醫(yī)學(xué)影像和病理圖像,，幫助醫(yī)生定位病癥分析病情,，輔助做出診斷。這部分是目前AI發(fā)展比較成熟的部分,，貝斯以色列女執(zhí)事醫(yī)學(xué)中心（BIDMC）與哈佛醫(yī)學(xué)院合作研發(fā)的AI系統(tǒng),，對(duì)乳腺癌病理圖片中癌細(xì)胞的識(shí)別準(zhǔn)確率能達(dá)到92%，在AI的輔助下,，病理學(xué)家的分析準(zhǔn)確率可以高達(dá)99.5%,。國(guó)內(nèi)也有“Doctor You”AI診斷系統(tǒng),，輔助醫(yī)生對(duì)CT影像診斷，速度提高了5-6倍,。這說(shuō)明智能影像識(shí)別有著十分可觀的應(yīng)用前景。

醫(yī)生在AI的輔助下閱讀影像片診斷

（圖片來(lái)源：新浪網(wǎng)）

IBM的沃森腫瘤醫(yī)生是最為大家所熟知的智能輔助診斷機(jī)器人,，它可以在17秒內(nèi)學(xué)習(xí)3,469本醫(yī)學(xué)專著、248,000篇論文,、69種治療方案,、61,540次試驗(yàn)數(shù)據(jù)和106,000份臨床報(bào)告,。2012年,，沃森腫瘤醫(yī)生通過(guò)了美國(guó)職業(yè)醫(yī)師資格考試，并部署在美國(guó)多家醫(yī)院提供輔助診療的服務(wù),。從2016年起,，IBM正式全線發(fā)力推廣沃森腫瘤醫(yī)生,。一個(gè)著名的案例是,，沃森在10分鐘內(nèi)為一名60歲的日本女性罕見(jiàn)急性骨髓白血病提供精準(zhǔn)診療方案。截止至2017年3月底,，沃森腫瘤醫(yī)生在全球7個(gè)國(guó)家服務(wù)的病患數(shù)量已達(dá)到數(shù)萬(wàn)名,。

沃森腫瘤醫(yī)生

（圖片來(lái)源：cnbeta）

智能語(yǔ)音記錄可以輔助醫(yī)生書(shū)寫(xiě)病歷，提升醫(yī)生工作效率,。調(diào)查顯示,，中國(guó)50%住院醫(yī)生每天花在寫(xiě)病歷的時(shí)間約為4個(gè)小時(shí)，客觀上占用了醫(yī)療資源,。智能語(yǔ)音系統(tǒng)能在醫(yī)生和護(hù)士、患者交流的過(guò)程中由AI系統(tǒng)過(guò)濾掉無(wú)用信息,，將所需的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)自動(dòng)轉(zhuǎn)換成文字，形成結(jié)構(gòu)化電子病歷,。大大減輕了醫(yī)生的非醫(yī)療工作壓力,。目前國(guó)內(nèi)科大訊飛已涉水該領(lǐng)域。

治療階段

世界上最具代表性的智能手術(shù)機(jī)器人是達(dá)·芬奇手術(shù)系統(tǒng),，擁有一套三維成像系統(tǒng)和四支靈活遠(yuǎn)超過(guò)人類的機(jī)械臂，在此系統(tǒng)的幫助下,，醫(yī)生能夠顯著提高手術(shù)的精準(zhǔn)度,，減少對(duì)患者身體的誤傷,。手術(shù)系統(tǒng)的應(yīng)用也使得遠(yuǎn)程手術(shù)成為可能,。AI結(jié)合醫(yī)療機(jī)器人的市場(chǎng)前景其實(shí)被廣泛看好，在未來(lái)將是高速增長(zhǎng)的一部分,。

達(dá)·芬奇手術(shù)機(jī)器人

（圖片來(lái)源：新知社）

健康管理及康復(fù)階段

智能健康管理主要通過(guò)體檢報(bào)告、電子病歷,、可穿戴設(shè)備,、智能手機(jī)等方式收集用戶身體狀況的相關(guān)數(shù)據(jù)，提供分析報(bào)告及健康管理建議,。相較于常規(guī)的醫(yī)學(xué)應(yīng)用,，智能健康管理更體現(xiàn)了醫(yī)學(xué)、生物學(xué)與IT的跨界融合,。健康管理平臺(tái)CaféWell與IBM的沃森機(jī)器人合作,，運(yùn)用AI技術(shù)分析來(lái)源于可穿戴設(shè)備用戶的體征數(shù)據(jù)，提供個(gè)性化的生活習(xí)慣干預(yù)和預(yù)防性健康管理計(jì)劃,。AI在這一階段的應(yīng)用有著覆蓋范圍廣、應(yīng)用場(chǎng)景多等特點(diǎn),，有很大一部分都是消費(fèi)級(jí)的產(chǎn)品，在未來(lái)可能會(huì)是增長(zhǎng)規(guī)模最大的部分,。

在智能康復(fù)領(lǐng)域，康復(fù)機(jī)器人的應(yīng)用市場(chǎng)十分龐大,。世界衛(wèi)生組織的統(tǒng)計(jì)顯示,，在我國(guó)約有500萬(wàn)缺血性腦卒患者,，其中80%的患者需要進(jìn)入漫長(zhǎng)的術(shù)后康復(fù)階段。而我國(guó)目前的術(shù)后康復(fù)訓(xùn)練器械功能單一,，以固定式康復(fù)訓(xùn)練器械為主,，無(wú)法建立訓(xùn)練參數(shù)和康復(fù)指標(biāo)的對(duì)應(yīng)關(guān)系,，康復(fù)過(guò)程需要人工輔助進(jìn)行。智能康復(fù)機(jī)器人可以主動(dòng)分析病人各項(xiàng)生理指標(biāo),，自動(dòng)采取合理的康復(fù)強(qiáng)度與時(shí)間進(jìn)行康復(fù)作業(yè),。

根據(jù)火石創(chuàng)造HSMAP的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),，截至2017年6月,，全球醫(yī)療AI領(lǐng)域公開(kāi)披露的融資事件達(dá)到311起,，其中2014-2016年融資數(shù)量有了明顯的上升,，共計(jì)226起，其中84起融資事件發(fā)生在國(guó)內(nèi),。在國(guó)內(nèi)醫(yī)療AI各細(xì)分領(lǐng)域中,，輔助診療融資金額高居第一，達(dá)到20.6億元,，接下來(lái)分別是語(yǔ)音交互的13.2億元，醫(yī)學(xué)影像和健康管理分別占11.6億元和11.3億元,。

數(shù)據(jù)來(lái)源：hsmap

殷衛(wèi)海教授,，上海交大Med-X研究院副院長(zhǎng),、生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院特聘教授,、中國(guó)城市治理研究院研究員。1985年畢業(yè)于上海醫(yī)科大學(xué)（現(xiàn)復(fù)旦大學(xué)上海醫(yī)學(xué)院）于上海交大聯(lián)合建立的生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè),。2002-2008年在國(guó)際頂級(jí)醫(yī)學(xué)院——美國(guó)UCSF神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域擔(dān)任PI,。在PNAS等國(guó)際科學(xué)雜志上發(fā)表了80余篇論文（大多數(shù)為通訊作者或第一作者），被引用超過(guò)4,300次,。作為客座主編，主編了三個(gè)SCI雜志（IF>3.5）專輯,?；貒?guó)后擔(dān)任“973”項(xiàng)目子課題、上海全球創(chuàng)新中心優(yōu)先啟動(dòng)計(jì)劃重大項(xiàng)目子課題,、國(guó)家自然科學(xué)基金,、浦江人才計(jì)劃等一系列基金的PI,。擔(dān)任“973”基金評(píng)委、國(guó)家自然科學(xué)基金評(píng)委,、美國(guó)心臟協(xié)會(huì)基金評(píng)委,。

殷教授近期完成了題為《人工智能時(shí)代》專著的寫(xiě)作。該專著全面系統(tǒng)地分析了人工智能的定義,、人工智能對(duì)于社會(huì)的價(jià)值和威脅,、以及相關(guān)的應(yīng)對(duì)戰(zhàn)略,。近期受政府邀請(qǐng)撰寫(xiě)了五篇關(guān)于人工智能發(fā)展的報(bào)告,。在上海市市委常委會(huì)專題研究人工智能以后,，殷教授作為兩位學(xué)者之一在《解放日?qǐng)?bào)》上對(duì)人工智能的發(fā)展戰(zhàn)略提出了建議。他對(duì)于人工智能的思考和建議也在近期兩次發(fā)表于《上觀新聞》,。

閆維新教授,，工學(xué)博士，博士生導(dǎo)師,，上海交通大學(xué)老師,，1978年3月出生，中國(guó)共產(chǎn)黨黨員,。參與了2006年到2007年兩次國(guó)家重點(diǎn)863項(xiàng)目,，負(fù)責(zé)其中的控制部分總設(shè)計(jì)。獲得上海市科技進(jìn)步發(fā)明三等獎(jiǎng)一項(xiàng),、省市級(jí)科技成果鑒定項(xiàng)目一項(xiàng),，發(fā)表論文多篇。博士后期間研究方向?yàn)榛诜氯诵袨榈墓鈾C(jī)電產(chǎn)品,，圍繞了“雙臂主動(dòng)柔順協(xié)調(diào)控制”,、“復(fù)雜物料視覺(jué)識(shí)別”等前沿領(lǐng)域展開(kāi),，完成了雙臂主動(dòng)柔順協(xié)調(diào)控制，自主移動(dòng)定位,，復(fù)雜物料視覺(jué)識(shí)別,，整體運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)及控制方案制定等多項(xiàng)難點(diǎn)的攻關(guān),。

2014年開(kāi)始外骨骼機(jī)器人系統(tǒng)在腦卒中等康復(fù)類訓(xùn)練的應(yīng)用研究，完成了上肢,、下肢,、手指手腕等多款康復(fù)外骨骼機(jī)器人并進(jìn)入醫(yī)院進(jìn)行臨床測(cè)試,。

2015年開(kāi)始人工智能和微流控技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用研究，探討機(jī)器人應(yīng)用技術(shù)與生物醫(yī)療診斷方法相結(jié)合的新路線,，結(jié)合分子病理學(xué)診斷,，在良惡性腫瘤病理診斷、分子診斷核心技術(shù)的研發(fā)方面具有豐富的經(jīng)驗(yàn),，建立了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能訓(xùn)練平臺(tái),，在細(xì)胞形態(tài)學(xué)和分子生物學(xué)上對(duì)腫瘤細(xì)胞進(jìn)行病例分析。

作者介紹：

秩家,，985高校生命科學(xué)本科,，知名一線高校生命科學(xué)碩士，曾任職于國(guó)內(nèi)大型券商與咨詢機(jī)構(gòu),，現(xiàn)任投壺網(wǎng)專職編輯,，對(duì)醫(yī)療大健康行業(yè)有深入思考與獨(dú)道見(jiàn)解。