2024人工智能引領(lǐng)智慧醫(yī)療

01010202人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)引領(lǐng)智慧醫(yī)療發(fā)展隨著醫(yī)療信息化和互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的發(fā)展，以及電子病歷（隨著醫(yī)療信息化和互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的發(fā)展，以及電子病歷（ElectronicHealthRecords,EHRs）數(shù)據(jù)的不斷積累，醫(yī)療行業(yè)自然而然的成為了機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能大放異彩的舞臺(tái)。就在今年6月，騰訊發(fā)布了國(guó)內(nèi)首個(gè)開放式AI醫(yī)學(xué)輔助診療平臺(tái)，而早在2016年和2017年，百度和阿里云分別相繼推出了各自的“醫(yī)療大腦”（AI輔助診斷應(yīng)用）。自2013年到2017年，整個(gè)AI醫(yī)療行業(yè)共獲得241筆國(guó)內(nèi)融資(1)。AI都在搶灘AI醫(yī)療市場(chǎng)，而各企業(yè)擁抱AI并享受其帶來(lái)的益處也不再遙遠(yuǎn)。曾有分析指出(2)，下一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的突破口最有可能發(fā)生在醫(yī)療、金融或自然語(yǔ)言處理這三個(gè)領(lǐng)域，因?yàn)檫@些領(lǐng)域每分每秒都在產(chǎn)生著新的數(shù)據(jù)。有人甚至預(yù)言，“人工智能可將醫(yī)療效果提高30%-40%，減少多達(dá)50%的醫(yī)療成本”。通過(guò)使用大量醫(yī)療數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在藥物研發(fā)、降低誤診率、提供臨床診斷輔助和優(yōu)化市場(chǎng)銷售等方面提供了無(wú)可比擬的幫助。技術(shù)的一日千里和數(shù)據(jù)的逐漸開放，也為AI在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用提供了更大的想象空間。在詳細(xì)介紹IQVIA結(jié)合人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)助力醫(yī)療行業(yè)發(fā)展的最新應(yīng)用之前，我們首先來(lái)簡(jiǎn)單介紹下人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的概念。一、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)概述人工智能（Arti?cialIntelligence，AI）人工智能這個(gè)概念由來(lái)已久，在各種題材的科幻小說(shuō)或電影中我們都能找到它的身影。從《銀河系漫游指南》中的憂郁王子Marvin到《星際穿越》中的智能機(jī)器人TARS，都是人們印象中人工智能的實(shí)現(xiàn)方式。從計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的定義來(lái)看，當(dāng)一個(gè)機(jī)器具有了學(xué)習(xí)和推理的能力，能通過(guò)分析它所處的環(huán)境信息，自主執(zhí)行最優(yōu)的行動(dòng)（action），那么就稱這個(gè)機(jī)器具有了智能。人工智能最重要的特征是能夠自主地執(zhí)行或者推薦最優(yōu)的行動(dòng)(3)。一般來(lái)說(shuō)，人工智能的發(fā)展可以分為4個(gè)階段(4)：計(jì)算智能（Computationalintelligence）機(jī)器開始像人類一樣會(huì)計(jì)算，從而幫助人們存儲(chǔ)和快速處理海量數(shù)據(jù)，這個(gè)階段是后面認(rèn)知和感知的基礎(chǔ)。感知智能（Cognitiveintelligence）風(fēng)險(xiǎn)的輔助診療工具（ClinicalDecisionSupportSystem，CDSS）。這些機(jī)器可以幫助人們高效地完成“聽”和“看”的工作。

弱人工智能（WeakAI）當(dāng)機(jī)器可以在特定的場(chǎng)合自主理解和思考問(wèn)題，并最終給出解答時(shí)，我們就稱它具有了弱人工智能，例如Google的AlphaGo。這些機(jī)器能夠幫助人們?cè)谔囟▓?chǎng)合中解決復(fù)雜的問(wèn)題。強(qiáng)人工智能（StrongAI）強(qiáng)人工智能其實(shí)更貼合人們想象中的人工智能，在這一階(5)，就認(rèn)為隨著近幾年大數(shù)據(jù)的爆發(fā)，分布式計(jì)算框架的提出，以及計(jì)算能力的不斷提高，目前人工智能正在從感知智能向弱人工智能階段發(fā)展。在一些特定的場(chǎng)景下，人工智能已經(jīng)迅速超越人類最高水平，例如，AlphaGo以大比分3：0戰(zhàn)勝柯潔奠定圍棋霸主地位；卡內(nèi)基梅隆大學(xué)開發(fā)的人工智能系統(tǒng)Libratus在一對(duì)一無(wú)限注德州撲克中擊敗4名人類頂尖高手；美國(guó)舊金山Enlitic公司開發(fā)的檢測(cè)系統(tǒng)憑借深度學(xué)習(xí)，癌癥檢測(cè)技術(shù)超越了4位頂級(jí)的放射科醫(yī)生，包括診斷出了人類醫(yī)生無(wú)法診斷出的7%的癌癥，以及在人類醫(yī)生高達(dá)66%的癌癥誤診率的情況下，Enlitic的誤診率只有47%(4)。機(jī)器學(xué)習(xí)（MachineLearning,ML）機(jī)器學(xué)習(xí)的主要工作是模式識(shí)別，例如，識(shí)別患病人群和非患病人群的區(qū)別。其中“學(xué)習(xí)”的含義是指當(dāng)提供更多更人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)引領(lǐng)智慧醫(yī)療發(fā)展人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)引領(lǐng)智慧醫(yī)療發(fā)展人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)引領(lǐng)智慧醫(yī)療發(fā)展人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)引領(lǐng)智慧醫(yī)療發(fā)展有區(qū)分度的數(shù)據(jù)的時(shí)候，機(jī)器可以通過(guò)不斷的迭代來(lái)提高模式識(shí)別的準(zhǔn)確性，從而得到更加精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)結(jié)果(6)。機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以分為兩類：有監(jiān)督學(xué)習(xí)：目的是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到一個(gè)模式果Y，例如垃圾郵件識(shí)別或者圖像識(shí)別，這些是有監(jiān)督學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)出一套模型，從而預(yù)測(cè)新人群是否患有CVD（圖1）。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：目的是找到數(shù)據(jù)中隱含的結(jié)構(gòu)或者隱藏的在的邏輯，能為更深入的分析數(shù)據(jù)建立基礎(chǔ)（圖2）。圖1：有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)(x2,y2),(x2,y2),...,(xN,yN)學(xué)習(xí)系統(tǒng)xN+1預(yù)測(cè)系統(tǒng)P`(Y|X)yN+1 Y=f(X)模型圖2：無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型(x1,x2,...,xN)模型學(xué)習(xí)系統(tǒng)P`(Y|X)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Arti?cialNeuralNetworks,ANN）和深度學(xué)習(xí)（DeepLearning,DL）簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，它的工作原理就是接收輸入信息，例如X1，X2，X3，然后給這些信息一些事先指定的權(quán)重，最后輸出結(jié)果(7)（圖3）。圖3：感知機(jī)X1X2 輸出X3基于上圖的感知機(jī)，舉個(gè)容易理解的例子，假設(shè)周末即將舉辦一個(gè)你十分感興趣的展覽，你可能需要在衡量下面三個(gè)因素之后再?zèng)Q定去或不去：你的男朋友或女朋友會(huì)陪你一起去嗎？周六的天氣如何？展覽館是否臨近地鐵站（假設(shè)你沒有私家車）？同時(shí)假設(shè)你很喜歡這個(gè)展覽，并且天氣是你的主要考慮以定義天氣因素的權(quán)重為6，其余兩個(gè)因素的權(quán)重均為2，這當(dāng)有多個(gè)這樣的感知機(jī)一起工作，并且它們的輸出可以下圖展示了一個(gè)4層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最左邊的一層一般xN+1

Y預(yù)測(cè)系統(tǒng)

一般來(lái)說(shuō)，當(dāng)隱層的個(gè)數(shù)超過(guò)3層的時(shí)候，這樣的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡(jiǎn)稱深度學(xué)習(xí)。（圖4）。03030404圖4：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層輸入層輸出層創(chuàng)新點(diǎn)和成果IQVIA的自動(dòng)化醫(yī)療AI創(chuàng)新點(diǎn)和成果IQVIA的自動(dòng)化醫(yī)療AI平臺(tái)使用深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork,RNN）處理縱向數(shù)據(jù)中的時(shí)間序列變量，自動(dòng)生成疾病相關(guān)的特征，從而同時(shí)該醫(yī)療AI平臺(tái)直接和數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)接，能夠無(wú)縫添加新數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)模型的實(shí)時(shí)更新。該平臺(tái)將廣泛用于醫(yī)生的輔診過(guò)程中，當(dāng)AI判斷患者具有高風(fēng)險(xiǎn)或高可能性罹患某種疾病時(shí)，平臺(tái)將對(duì)醫(yī)生發(fā)出提示?；谏疃葘W(xué)習(xí)的特征工程，模型效率及預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性獲得顯著提高，這些自動(dòng)生成的特征在疾病診斷和病程預(yù)測(cè)中可以生成十分穩(wěn)定的結(jié)果。直接為患者提供個(gè)性化的健康管理方案，實(shí)現(xiàn)疾病的前期預(yù)防和及時(shí)診斷；同時(shí)也可以幫助客戶優(yōu)化市場(chǎng)策略，為產(chǎn)品或服務(wù)提供最優(yōu)定價(jià)方案。在這一系列多元應(yīng)用中，智能診療和健康管理是最重要和最核心的應(yīng)用場(chǎng)景。利用AI技術(shù)，可以訓(xùn)練模型從病患數(shù)據(jù)中找到邏輯和模式，模擬醫(yī)生的思維和診斷方式，從而輔助醫(yī)生做出更精準(zhǔn)的診斷，或選擇更合適的診療方案。案例一基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)化醫(yī)療AI平臺(tái)為客戶提供實(shí)時(shí)的解決方案。該平臺(tái)能夠在不同情況下快速有效地識(shí)別病人，并準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)病人的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)及案例一基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)化醫(yī)療AI平臺(tái)為客戶提供實(shí)時(shí)的解決方案。該平臺(tái)能夠在不同情況下快速有效地識(shí)別病人，并準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)病人的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)及病程變化。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)引領(lǐng)智慧醫(yī)療發(fā)展人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)引領(lǐng)智慧醫(yī)療發(fā)展人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)引領(lǐng)智慧醫(yī)療發(fā)展人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)引領(lǐng)智慧醫(yī)療發(fā)展創(chuàng)新點(diǎn)和成果創(chuàng)新點(diǎn)和成果IQVIA基于大數(shù)據(jù)開發(fā)出了一整套高效準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在真實(shí)世界中尋找潛在的高風(fēng)險(xiǎn)罕見病患者。同時(shí)將這些潛在患者和他們對(duì)應(yīng)的醫(yī)生關(guān)聯(lián)起來(lái)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化營(yíng)銷。例如，在某種血管類的罕見病領(lǐng)域，IQVIA的解決方案將患者識(shí)別率從真實(shí)世界中的還從20000人減少至4000人，其中約有50%的醫(yī)生是第一次被納入企業(yè)的目標(biāo)名單中。（圖6）。案例二利用機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化數(shù)字化醫(yī)療策略機(jī)器學(xué)習(xí)能幫助客戶了解醫(yī)生在數(shù)字化營(yíng)銷中的行為特征，并對(duì)其逐一攻破。例如，找到影響醫(yī)生點(diǎn)擊或者打開電子郵件的關(guān)鍵變量，從而依據(jù)行為模式對(duì)醫(yī)生進(jìn)行分類，最終對(duì)不同類別的醫(yī)生采取行之有效的市場(chǎng)推廣策略。創(chuàng)新點(diǎn)和成果IQVIA將多渠道獲取的有關(guān)醫(yī)生閱讀電子郵件的行為數(shù)據(jù)整合在一起，對(duì)案例二利用機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化數(shù)字化醫(yī)療策略機(jī)器學(xué)習(xí)能幫助客戶了解醫(yī)生在數(shù)字化營(yíng)銷中的行為特征，并對(duì)其逐一攻破。例如，找到影響醫(yī)生點(diǎn)擊或者打開電子郵件的關(guān)鍵變量，從而依據(jù)行為模式對(duì)醫(yī)生進(jìn)行分類，最終對(duì)不同類別的醫(yī)生采取行之有效的市場(chǎng)推廣策略。創(chuàng)新點(diǎn)和成果IQVIA將多渠道獲取的有關(guān)醫(yī)生閱讀電子郵件的行為數(shù)據(jù)整合在一起，對(duì)100+個(gè)特征進(jìn)行評(píng)估及分析，選擇監(jiān)督學(xué)習(xí)，在得到醫(yī)生分類結(jié)果的同時(shí)，也對(duì)每個(gè)類別中影響醫(yī)生行為的關(guān)鍵特征進(jìn)行了評(píng)估及解釋。通過(guò)對(duì)醫(yī)生行為模式的分類及解釋，IQVIA對(duì)每個(gè)類別的醫(yī)生采取個(gè)性化的市場(chǎng)策略，優(yōu)化電子郵件發(fā)送時(shí)間和郵件內(nèi)容，使電子郵件的打開率提升了4%，進(jìn)而也大大提升了醫(yī)生電子郵件推廣活動(dòng)的影響力。（圖5）。某罕見病患病率1萬(wàn)-10萬(wàn)人中有1人患病

建模后罕見病識(shí)別率顯著提升19人中能識(shí)別出1人 案例三基于罕見病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的精準(zhǔn)化營(yíng)銷在罕見病領(lǐng)域，AI案例三基于罕見病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的精準(zhǔn)化營(yíng)銷在罕見病領(lǐng)域，AI的應(yīng)用為罕見病診斷打開新的大門。由于患者數(shù)量稀少，病程發(fā)展緩慢、并發(fā)癥復(fù)雜等原因，盡早及準(zhǔn)確地識(shí)別罕見病患者一直困難重重。但真實(shí)世界數(shù)據(jù)的發(fā)展和最新機(jī)器學(xué)習(xí)算法的引入，使更快、更精準(zhǔn)地找到這些罕見病患者成為了可能。數(shù)據(jù)來(lái)源：IQVIA三、AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的機(jī)遇

識(shí)別出約6000人高患病風(fēng)險(xiǎn)的病人醫(yī)療AI借助數(shù)據(jù)、互聯(lián)和智能，重構(gòu)了醫(yī)療行業(yè)從研發(fā)、圖5：IQVIA數(shù)字化解決方案明確醫(yī)生行為驅(qū)動(dòng)力根據(jù)網(wǎng)絡(luò)行為將醫(yī)生群體分組分析和預(yù)測(cè)客戶流失率根據(jù)分組確定營(yíng)銷策略明確醫(yī)生行為驅(qū)動(dòng)力根據(jù)網(wǎng)絡(luò)行為將醫(yī)生群體分組分析和預(yù)測(cè)客戶流失率根據(jù)分組確定營(yíng)銷策略0505市場(chǎng)調(diào)研定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)管理品牌管理和營(yíng)銷藥物研發(fā)基因分析和基因編輯行業(yè)早期診斷醫(yī)療健康輔診或自動(dòng)診斷實(shí)時(shí)患者優(yōu)先或分類患者數(shù)據(jù)分析妊娠管理圖7：醫(yī)療AI應(yīng)用場(chǎng)景(8)市場(chǎng)調(diào)研定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)管理品牌管理和營(yíng)銷藥物研發(fā)基因分析和基因編輯行業(yè)早期診斷醫(yī)療健康輔診或自動(dòng)診斷實(shí)時(shí)患者優(yōu)先或分類患者數(shù)據(jù)分析妊娠管理診斷、治療到服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)的運(yùn)行模式。醫(yī)療行業(yè)本身具備特有的復(fù)雜性，致使醫(yī)療AI的應(yīng)用領(lǐng)域成為了一個(gè)龐大的產(chǎn)業(yè)體系，同時(shí)也在孕育豐富的創(chuàng)新機(jī)會(huì)。人工智能有望在各個(gè)方面改變醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的格局。據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院的數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)醫(yī)療AI市場(chǎng)規(guī)模正在迅速擴(kuò)