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大数据时代下的人工智能医疗(上)

大数据时代下的人工智能医疗(上)

信息时代,现代科学技术发展进入了“快车道”,科学技术的实践化应用改变了人们的生活。作为人工智能技术的核心,大数据技术收集、处理与分析海量数据,探索数据中存在的潜在规律,并利用该规律进行有效预测,从而实现智能化的要求。

大数据时代下的人工智能医疗(上)

Q1、怎么理解大数据时代下的人工智能健康医疗?

2025年的一个清晨,一个常态处于上午脑暴、下午撕逼、晚上邮件的产品经理还没醒,由于紧急发布,两天没合眼了,他的颈环检测到颈部有点僵硬,手环检测到他的体征数据也出现了异常。

贴心的手环将异常数据上传到了云端,云端进行100多项体征数据分析后发现这个产品经理生病了,并自动生成了治疗建议传给手环,手环收到云端返回的信息后,向公司的OA系统提交了病假单,同时给他的主人预约了医生服务,确认医院、科室、医生、时间后,手环开始和颈环沟通,让其预测主人睡醒时间,并唤醒净水器准备开水,等待主人使用,同时记录主人的身体异常报告,以预测下一次病变可能的时间点…

这就是医疗大数据!这还只是一个小插曲,医疗大数据了解我们的生活、甚至情感;它通晓主人身体节律、协助制定计划;它洞悉主人生活细节、深谙医疗异常诊断,时刻提醒主人规避身体风险,周到体贴。

Q2. 智能医疗相比于传统医疗有什么优势和劣势吗?

早在08年,IBM就提出了“智能医疗”的概念,主要是把物联网和AI技术结合应用到医疗领域,实现医疗信息互联、共享协作、临床创新、诊断科学以及公共卫生预防等,现在由于大数据和5G技术的发力与应用,智能医疗再次变成焦点。

一、智能医疗的优势

就优势来说,智能医疗应用场景很多,也是一个不断发展的过程,个人觉得最根本优势是在于医疗资源和医疗数据层面的解放,也就是说智能医疗可以缓解医生资源紧缺和实现数据集中管理。

1、缓解医生资源

智能医疗解决未来医护人员稀缺的问题,人类医生的培养过程非常复杂,而且成本相对较高,培养时间较长。即使经过了10多年的培训也不一定能成为一个临床非常好的医生,还需要大量的经验。

人工智能就不同,随着计算速度加快、算法改进,它可以把目前医学的一些常见病快速的给出一些指导,哪些是什么病,哪些需要深入研究,哪些检查需要进一步做,往哪个地方考虑,都可以给医生一些帮助,进而有效地解决医生资源不足的问题,而且智能医疗可以在全世界的任何地方全年无休地提供医疗服务。

2、数据集中管理

智能医疗时代有两种表现:数据多和终端多,智能医疗可以使传感器设备和家用医疗设备自动或自助采集人体生命各类体征数据,同时可以将现有的院内、院外和基因医疗数据进行整合,实现数据的广泛共享和深度利用,以较低的成本对亚健康人群、老年人和慢性病患者提供长期、快速、稳定的健康监控和诊疗服务。

二、智能医疗的劣势

1、智能医疗短时间内难以传递医生面诊的温度

特鲁多医生曾对临床医学做出过客观的评价:“有时治愈、常常缓解、总是安慰”,所以病人不能被治愈是常有的事,但是缓解和安慰是必不可少的,这也是医生的本职工作,也体现了医生对生命的尊重,体现了一个医生对病人的人文关怀和高尚情操。

而智能医疗在短时间内解决人机关怀问题是比较困难的,AI医疗的冷冰冰到有温度还需要时间,对病人心灵交流、疾病呵护、以及术后的护理都需要医生的情感参与。

就目前而言,智能医疗对病人的关怀安慰还远达不到医生的面诊,我去过线下医院看过很多病人,他们到了医院第一时间总是问医生,我的病怎么样了,是不是快好了,其实都是在心理上寻求安慰,医生们的回答大部分也都是心理上的疏导,所以患者对医生的依赖程度依旧很高。

2、智能医疗的隐私保护面临前所未有的威胁与挑战

传统的信息泄露诸如手机号码、身份证信息的泄露也会给用户造成很大的威胁和损失,在人工智能医疗领域只会有增无减,甚至威胁可能会更大,用户丢失的不仅仅是单个维度的信息,可能是全部的重要数据信息,包括个人的疾病史、是否畸形、基因是否有缺陷,有无家族遗传病史等。

这些数据信息的非法共享与传播极快,一旦被暴露,不法者很容易进行数据欺骗、身份窃取或其他攻击行为,从而会影响一个人的正常生活,甚至婚姻问题。

3、智能医疗依赖的大数据依旧割裂、非标准化

对于医院和诊所来说,很多数据仍然是没有自动化的,还存在医生使用纸质文本录入,患者服用药品后效果跟踪是丢失的,电子病历也不完善,很多数据仍然是非标准化的。

这一系列的问题都将阻碍医疗机构的数据挖掘处理和深入分析,更重要的是医院信息系统数据缺少统一的标准,这就对医疗行业的数据共享和数据联盟造成很大的困难,这也是技术、利益、政策交错复杂的问题,最终导致医院数据割裂,成为各自的信息孤岛,所以医院数据的自动化、医院成为数据管理和决策中心依然面临发展缓慢的问题。

Q3. 国内外人工智能医疗的知名公司(医院)有哪些?其优势都在哪些方面?

Google DeepMind - 推动人工智能的发展

和IBM 沃森医疗一样,DeepMind最近似乎并不顺利,名气很大,但由于种种原因实际曝光的AI产品并不多,不过并不影响其实力与地位,DeepMind与NHS医院合作开发了一款AI眼部诊断工具,通过对眼部OCT图像的扫描,可识别出50多种威胁到视力的眼科疾病,准确率高达94%,超过了人类专家的表现,相信不久会有更多的医疗领域产品,其优势就是各种资源丰富。

Enlitic - 利用深度学习使医生更快更准确

Enlitic利用深度学习从数十亿的临床案例中提炼出可操作的建议从而制定解决方案,帮助医生利用医学界的集体智慧,他们深度学习技术可以包含广泛的非结构化医疗数据,包括放射学和病理学图像、实验室结果(如血液测试和心电图)、基因组学、患者历史和电子健康记录等。他们开发的恶性肿瘤检测系统在一项临床试验中的准确度比专业的放射科医师高出了50%多,他们的优势是有极大数据资源优势和专业的数据科学家团队。

Arterys - 世界上第一个在线医学影像平台

一个真正的医学影像网络平台,以改变临床护理与诊断确定性为目标,他们的产品包括AI助手心脏MR图像分析、AI探测肺结节的分割和追踪、AI可视化助手,以及肝脏病变的纵向追踪。胸部x光检查助手等,主营业务是为医疗机构提供更精准的3D血管影像,并提供量化分析,他们的优势是有一个云分析平台,可以为用户提供SaaS分析服务,它具有可视化、可量化和深度学习三大功能。

腾讯觅影 - 腾讯的医学解决方案专家

腾讯觅影主要涉及AI影像和AI复诊,就目前AI影像来说已经能对食管癌、肺癌、糖尿病、乳腺癌、结直肠癌、宫颈癌等进行早期筛查;AI辅诊可以进行智能导诊、病例智能管理、诊疗风险监控等。他们的优势在于腾讯的AI技术能力以及大数据深度学习能力,有着丰富的自然语言理解、语音识别、交互等基础能力作为后盾。

阿里健康 – AI Doctor You ET医疗大脑

阿里健康的医疗解决方案也是平台开放式的,主要是三大平台。临床医学科研辅助平台:提供智慧病例库矩阵、临床科研数据矩阵、多源异构医疗数据处理、大数据科研辅助分析引擎开发服务等;AI医疗开放平台:面向不同设备,提供多部位、多病种AI辅助筛查应用引擎;临床医师能力训练平台:提供沉浸式医师仿真教学培训系统,脱敏病例虚拟病人等服务。其优势是基于阿里云和AI能力的强大应用拓展能力。

百度AI - 医疗大脑

百度医疗大脑的对标产品是Google和IBM的同类产品,他们通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析进行人工智能化的产品设计,模拟医生问诊流程,与用户多轮交流,依据用户的症状,提出可能出现问题,反复验证,给出最终建议。在过程中可以收集、汇总、分类、整理病人的症状描述,提醒医生更多可能性,辅助基层医生完成问诊。他们的优势是大量的搜索引擎医疗数据和AI技术能力支撑,他们可以基于百度医疗大脑逐渐打造开放的医疗智能平台。

推想科技 - 推动科技,想医所想

推想科技主要针对肺部、心脑血管、肝癌等领域进行模型搭建,目前他们推出肺部、胸部、脑卒中辅助筛查产品和医疗影像深度学习中心,帮助医生完成个性化、差异化的深度学习,他们的优势是每日AI可以完成肺癌辅助筛查近万例,累计辅助诊断病人数已超过450万+,同时已经和超100家顶级医院合作并受到医生的一致好评。

DeepCare羽衣甘蓝 - AI口腔影像领跑者

DeepCare聚焦于口腔医学领域,目前具有公司全球首款口腔影像AI辅助分析系统,并已在口腔医院应用,正在进入基层医院、体检中心和口腔诊所,他们可以进行数据查询及管理、病灶区标记、辅助诊断并自动化生成报告等,他们的优势是团队基因比较强大,背景牛逼、专业性强。

LinkDoc - 人工智能与医疗大数据解决方案提供者

LinkDoc主要围绕医疗大数据一体化、医学影像智能诊断、标准化智能随访、一站式医学科研等提供解决方案,他们的使命是推动中国新一轮人工智能发展,让人人皆可享有精准的医疗服务,他们的优势是整合医疗机构、药企行业、保险行业、患者院外提供关联性、一体化的服务。

依图医疗 - 人工智能,关爱健康

依图六大核心业务领域分布在安防、医疗、金融、智慧园区、零售、城市等,就医疗来说,他们励志成为人工智能变革医疗领域的引领者,提升医疗生产力,扩展医疗新边界,他们的医疗智能产品解决方案主要是医疗大数据智能、临床智能决策等,包括遍布胸部、肺癌多学科、乳腺x线、乳腺超声、甲状腺超声、儿童生长发育及就诊流程等智能诊断系统,以及智能互联网医疗平台,从智能预诊、智能转诊到智能辅诊的完整服务。

第四范式-智能医疗

他们提出的是智能健康中心,从健康智能应用、中枢管理到智能组件都有所涉及,从服务层面来说,有着个人、社区、医疗机构、科研机构、保险机构健康的一体化服务,包括糖尿病、心血管病、风湿病、胰腺病智能管理等,此外他们还有平台级AI OS,为智能健康提供平台级的全生命周期管理和全方位的工具支撑,他们的优势在于平台易于使用、能力组件丰富、功能个性制定、应用运行稳定。

以上都是在AI医疗领域有一些作为的公司,事实上AI医疗领域的公司多到几百家,风口往往是浮躁的开端,尽管AI在医疗领域的应用比其他领域有一定的优势,但AI医疗发展过程中也会面临巨大的挑战,甚至出现玩了很久,最后验证出是个伪需求,或者因为实力问题而终结。

到目前为止大部分的AI医疗产品都在完善中,目前还没有绝对稳定的、准确率极高的产品,只有范围值内的满意度,在AI领域,只要数据生产资料在增长、算法在优化,算力在进步,就意味着产品在精进,但这需要时间,并不是所有的AI医疗企业都能一路走到底,同时随着时间的推移竞争关系也会不断的加剧,就比如AI图像识别和AI辅助诊断,相当一部分公司都有所涉猎,如果未来找不到差异化,一地鸡毛的事情或许在AI领域也会出现。

Q4. 人工智能在医疗领域有哪些应用场景?分别处在什么阶段?

深度学习是人工智能的基本方法,所以它适合做一些经验累积性的工作,比如比对看片、药物研发等,医疗健康领域也被认为是人工智能落地最有潜力的领域之一,但实现人工智能医疗的真正落地,需要创新的应用场景,就目前来看,AI医疗的应用场景有以下四类:

  • 智能预警:习惯监督、风险识别监测、早期预测、早期预防与干预等。
  • 智能诊断:医学影像与诊断、疾病筛查、机器人诊断、虚拟医生、助理护士等。
  • 智能管理:生活健康管理、电子病例管理、康复医疗管理、医院管理等。
  • 智能研发:药物研发、医学研究、临床试验研究、病情病种研究等。

若说所处阶段,目前AI图像识别、辅助诊断、药物研发等稍稍领先,其他的应用场景都在路上。

Q5. 人工智能医疗如何保障用户的安全问题?

人工智能技术与医疗领域融合不断加速, 数据资源、计算能力、算法模型等基础条件成熟的同时,也必然导致医疗安全问题如影随形,科学技术本身无善恶之分,这些安全问题可能贯穿产品设计、研发测试、数据集构建、算法训练等整个医疗产品的生命周期,这里主要探讨用户信息安全问题及防御风险策略。

1、隐私数据脱敏加噪

对于用户的信息安全,现在普通的医学研究做法是进行隐私数据脱敏,把敏感信息隐藏掉,然后把数据进行发布,但是这样有非常大的风险,因为虽然不知道用户的名字,但是可能知道用户的性别及一些其他特性,通过这些特性,其实有很大概率能够反映出来这个人是谁,所以很多问诊平台将用户的治愈案例公布吸引其他患者进行咨询问诊,某种程度上也是对用户隐私的欠考虑。

所以如果要真正的解决用户的隐私问题,可能还是要从理论和数学上去解决这个问题,在近几年有一项差分隐私的技术出现,就是在发布数据的时候不仅仅只做匿名化。

更重要的是把数据做一些扰动,让不法者没有办法判断到底这个人是谁,简单讲就是在数据里加入一些噪声,但这样也会带来一些问题,加完噪声之后有可能导致数据不可用,完全变成随机的数据,所以这里也伴随着一个技术难点就是所加噪声和可用性之间的平衡,目前都是尽力的保证用户隐私,同时让加入的噪声越来越小,不影响数据的正常使用。

2、深度学习安全防护

AI技术和互联网一样,都是一把双刃剑,都具有两面性,虽然有时制造麻烦,但同时也可以安全防护,尽管医疗信息泄露事件频频发生,但如果能主动利用人工智能技术,打造完善的安全防御机制,实现对网络攻击的智能化响应。

就可以依靠机器算法,快速收集、处理海量数据,通过对不同数据的分类、处理,来有效识别潜在的网络安全隐患;同时借助深度学习技术,人工智能可以不断学习成长,不断提高安全防护水平,实现对网络攻击的自主防御。

事实上,用户安全问题远不止这些,还比如注入攻击漏洞、安全配置错误、数据非法窃取、数据污染、对抗性输入等等,伴随着AI医疗的推进,也必然会产生各种各样稀奇古怪的安全问题,和计算机病毒一样,人工智能背后的操作者是人,人类行为的不确定性也将注定会不断的产生安全隐患,同时也会不断的修复安全漏洞。

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