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    2017中國人工智能產業年會——醫療人工智能專題論壇

    無人駕駛、語音識別、刷臉支付、智慧醫療、智能教育……人們對“人工智能”越來越熟悉，它已成為家喻戶曉的名詞。在我們日常生活場景中，也湧現出了越來越多的人工智能應用。“人工智能正滲透到各行各業”，中國人工智能學會理事長、中國工程院院士李德毅對此很有信心，“我們相信這是剛剛的起點，會有很多用武之地”。

    在醫療領域，人工智能也迅速嶄露頭角，成為醫生精準診斷疾病的“得力助手”。在去年年底，“2017中國人工智能產業年會——醫療人工智能專題論壇”上，數位專家學者，從不同方麵對這一話題進行了深入的討論。

    中山大學數據科學與計算機學院教授、青年千人計劃學者陸遙主要介紹了計算機輔助診斷乳腺癌。“事實上，人工智能在影像分析方麵並非新的領域，30多年前，在計算機輔助診斷領域的創建中，人工智能就扮演了非常重要的角色。”陸遙表示。

    乳腺癌是全球女性的第一大腫瘤殺手。據陸遙介紹，早期診斷可將乳腺癌的五年生存率提高至85%。當前早期診斷乳腺癌主要是用鉬鈀來進行篩查，但該方法存在一定的缺陷，如假陽性率非常高、不同醫院影像質量高低不一、臨床醫生的主觀性強，由此導致較高的誤診率。計算機輔助診斷有更好的客觀性、穩定性和時效性，在乳腺癌微鈣化檢測方麵優勢明顯。鈣化點的出現是罹患乳腺癌的重要早期標誌之一，通過人工智能對鉬鈀影像微鈣化點的智能分析，能夠精準地判斷乳腺癌的發生，減少誤診率。

    視網膜疾病診斷和治療是一個國際前沿問題，也是難點問題。蘇州大學教授、青年千人計劃學者陳新建則從人工智能在視網膜疾病診斷與分析方麵展開討論。他們開發了光學相幹斷層掃描OCT技術以及眼底疾病的篩查係統，可對眼底常見疾病進行篩查。通過對視網膜疾病的早診、早治，從而減少這類疾病的發生。

    人工智能除了能對疾病精準診斷、提早治療外，它還可以用來進行藥物設計。傳統的藥物合成設計流程，“有經驗的研究人員，每天需要花費大量的精力設計合成路線，從而得到一些目標化合物，但隨著人工智能的發展和大數據的分析，利用人工智能的方法讓電腦自己設計合成路線，節省工作人員大量的時間”，同濟大學生物信息係教授劉琦介紹了人工智能在藥物設計等方麵的工作。不過他也認為，“From Data to Therapy （從數據到治療），需要各個層麵的合作，包括來自計算機科學、臨床、分子生物學以及影像學等方麵的專家合作。這條道路雖然漫長，但前途非常光明。”

    數據融合也是未來這一領域的趨勢。南京信息工程大學教授徐軍認為，醫學數據量大且非常複雜，跨越多模態分析是未來這一領域的研究方向，“隻有通過病理、影像、分子、甚至其他文本數據的融合，才能真正地推動精準醫療的發展”。

    人工智能對醫療的變革，也體現在醫療人才培養模式的轉變。“過去培養一個合格的影像科醫生和檢驗科醫生需要十幾年，人工智能和醫學影像的結合讓我們看到了曙光。它既能讓影像科醫生從巨大的工作量中解放出來，同時也能保證工作的質量。”山東大學信息科學與工程學院副教授劉治表示。

    人工智能在醫療應用的潛力似乎很大，現實又如何？近日，著名醫學期刊《美國醫學會雜誌》（ JAMA ）發表數篇論文指出，盡管人工智能在遊戲、語音識別、金融等方麵取得了很大的進步，但它在醫療領域中的表現，還不盡人意。不過它給出了一個令人振奮的數據：2014年，健康領域的人工智能創業企業並購金額隻有6億美元，而到2021年，這一數字將達到66億美元，年增長率達40%。

    人工智能之所以在醫療領域如此快速發展，歸功於醫療領域的自身屬性：擁有“大數據”，能很好地輔助醫生進行診斷。除此之外，就是我們對健康以及高質量的醫療資源的需求。“2016年10月國務院正式發布《健康中國2030戰略規劃》，首次將全人民健康提升至國家戰略的高度，中國醫療健康產業市場規模在過去的五年中保持了超過20%的年複合增長率，2020年預計超過8萬億元。”中國人工智能學會智慧醫療專委會主任、北京科技大學教授班曉娟指出。

    撰文|葉水送