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醫(yī)療保健正在逐步成為人工智能研究和應(yīng)用的重要領(lǐng)域。

現(xiàn)如今，醫(yī)療行業(yè)中幾乎每個領(lǐng)域都會受到技術(shù)崛起的影響。例如，圖像識別正在徹底改變診斷過程。最近，谷歌的DeepMind神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以診斷出50種威脅視力的眼疾，準(zhǔn)確性可媲美醫(yī)學(xué)專家。甚至有些制藥公司也正在嘗試深入學(xué)習(xí)設(shè)計新藥。例如，Merk與創(chuàng)企Atomwise合作，GlaxoSmithKline與Insilico Medicine宣布建立合作關(guān)系。

在私營市場，醫(yī)療保健AI創(chuàng)企自2013年以來，已經(jīng)在576次融資中獲得43億美元，這一數(shù)字遠(yuǎn)超人工智能涉及的其他領(lǐng)域。

醫(yī)療保健領(lǐng)域的人工智能當(dāng)下著眼于改善患者的治療結(jié)果，調(diào)整各利益相關(guān)者的利益，降低醫(yī)療成本。人工智能在醫(yī)療保健領(lǐng)域面臨的一大障礙就是克服慣性，徹底改進(jìn)不再有效的現(xiàn)有流程，并嘗試應(yīng)用新興技術(shù)。

人工智能面臨著醫(yī)療行業(yè)獨有的技術(shù)和可行性挑戰(zhàn)。例如，在美國，患者數(shù)據(jù)沒有標(biāo)準(zhǔn)格式，也不具備中央存儲庫。當(dāng)患者文件以不可讀取的PDF格式通過傳真、郵件進(jìn)行發(fā)送，或以手寫記錄的圖片發(fā)送時，從中提取信息對AI而言將是獨一無二的挑戰(zhàn)。

像蘋果這種大型科技公司在這方面就有著自己的優(yōu)勢，尤其是在加入醫(yī)療保健提供商和EHR（電子健康記錄）供應(yīng)商在內(nèi)的大型合作伙伴網(wǎng)絡(luò)方面。

蘋果設(shè)計開發(fā)的ResearchKit和CareKit ，能夠生成新的數(shù)據(jù)來源并將EHR數(shù)據(jù)掌控在病人手中，這兩個軟件框架有望成為臨床研究的革命性產(chǎn)品。在首次進(jìn)行行業(yè)AI的深度挖掘中，CB Insights數(shù)據(jù)可被用于發(fā)現(xiàn)正在改變醫(yī)療保健行業(yè)的趨勢。

AI即醫(yī)療設(shè)備的興起

FDA（美國食品藥品監(jiān)督管理局）針對臨床成像和診斷的人工智能軟件實行快速監(jiān)管審批方案。今年4月，F(xiàn)DA批準(zhǔn)了用于篩查糖尿病視網(wǎng)膜病變患者的AI軟件，該軟件可準(zhǔn)確篩查患者，無需專家的診斷意見。它被賦予了“突破性設(shè)備的稱號”，加快了產(chǎn)品推向市場的過程。

軟件IDx－DR能夠在87．4％的時間內(nèi)正確識別“超過輕度糖尿病視網(wǎng)膜病變”的患者，在89．5％的時間內(nèi)確定那些沒有患該疾病的患者。IDx是近幾個月FDA批準(zhǔn)用于臨床商業(yè)應(yīng)用的眾多軟件產(chǎn)品之一。

Viz．a(chǎn)i獲批用于分析CT掃描圖像，以檢測與中風(fēng)相關(guān)的指標(biāo)，并及時將患者信息告知醫(yī)療工作人員。在獲得FDA批準(zhǔn)后，Viz．a(chǎn)i完成了Google Ventures、Kleiner Perkins Caufield ＆ Byers參投的2100萬美元A輪融資。

GE Ventures旗下的初創(chuàng)公司Arterys去年獲FDA批準(zhǔn)，可通過其云AI平臺分析心臟圖像。今年，F(xiàn)DA取消了其用于癌癥診斷的肝臟和肺部病變定位AI軟件的批準(zhǔn)�？焖俦O(jiān)管審批為2013年以來70多家進(jìn)行股權(quán)融資的人工智能成像和診斷企業(yè)開辟了新的商業(yè)途徑，共計發(fā)起119次融資。

FDA專注于明確定義和管理“軟件即醫(yī)療設(shè)備”，尤其是考慮到最近人工智能的快速發(fā)展。FDA計劃將今年一月試行的預(yù)認(rèn)證（pre－cert）計劃應(yīng)用于AI軟件。

FDA補(bǔ)充道：“該計劃允許奇特對其設(shè)備及逆行微小改動，而無需每次都提交認(rèn)證申請。”FDA表示，其軟件認(rèn)證工具等監(jiān)管框架的各個方面都將變得“足夠靈活”以適應(yīng)人工智能的進(jìn)步。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)非典型危險因素

運用人工智能，研究人員開始研究、測量過去難以量化的非典型風(fēng)險因素。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析視網(wǎng)膜圖像和語音模式有助于識別人們患心臟病的風(fēng)險。

根據(jù)今年發(fā)表在《Nature》雜志上的一篇論文，谷歌的研究人員利用一個經(jīng)訓(xùn)練可識別分析視網(wǎng)膜圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來發(fā)現(xiàn)心血管危險因素。研究發(fā)現(xiàn)，不僅可以通過視網(wǎng)膜圖像識別年齡、性別和吸煙模式等風(fēng)險因素，還可以“量化到之前從未有過的精確度”。

在另一項研究中，梅奧診所（Mayo Clinic）與以色列創(chuàng)企Beyond Verbal達(dá)成合作，該創(chuàng)企專注于分析聲音中的聲學(xué)特征，以便在找出冠狀動脈疾病（CAD）患者明顯的聲音特征。該研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)測試對象在描述情緒體驗時，有兩種聲音特征與CAD密切相關(guān)。

創(chuàng)企Cardiogram最近的一項研究表明：“經(jīng)過深度學(xué)習(xí)，可穿戴心率傳感器在接觸人體之后，可以檢測出由糖尿病驅(qū)動的心率變異性改變�！痹搨鞲衅鞑捎玫乃惴ㄍㄟ^心率檢測糖尿病的準(zhǔn)確度高達(dá)85％。

人工智能擁有發(fā)現(xiàn)疾病規(guī)律的能力，還將繼續(xù)為新的診斷方法和從前未知的風(fēng)險因素的識別等方面鋪平道路。

蘋果顛覆了臨床試驗

蘋果正在圍繞iPhone和Apple Watch等設(shè)備打造臨床研究生態(tài)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)是AI應(yīng)用程序的核心，蘋果可以為醫(yī)學(xué)研究人員提供兩種之前難以獲取的患者健康數(shù)據(jù)。

盡管很多公司努力將健康記錄數(shù)字化，但要想在各個機(jī)構(gòu)和軟件系統(tǒng)之間實現(xiàn)健康信息的輕松共享，也就是所謂的互操作性，仍然是醫(yī)療保健領(lǐng)域的一大難題。

這種問題在臨床試驗中尤為明顯，準(zhǔn)確匹配試驗項目與患者對于臨床研究團(tuán)隊和患者雙方來說都是耗時且具有挑戰(zhàn)性的過程。

目前有超過1．8萬個臨床研究僅在美國招募患者。如果醫(yī)生有了解到正在進(jìn)行的臨床試驗，偶爾也會向其患者推薦。否則，就只能通過一個關(guān)于已結(jié)束和正在進(jìn)行的臨床試驗的綜合聯(lián)邦數(shù)據(jù)庫ClinicalTrials．Gov招募受試者。

蘋果正在試圖改變醫(yī)療保健領(lǐng)域的信息傳播方式，并為AI開辟了新的可能，尤其圍繞里臨床研究人員如何招募和監(jiān)控患者上花了很多心思。

自2015年以來，蘋果先后推出了兩個開源框架——ResearchKit和CareKit，以幫助臨床試驗項目招募患者并遠(yuǎn)程監(jiān)控他們的健康狀況。這兩個框架允許研究人員和開發(fā)人員創(chuàng)建醫(yī)療應(yīng)用程序以監(jiān)控受試者的日常生活。

舉個例子，杜克大學(xué)的研究人員開發(fā)了一款應(yīng)用程序Autism ＆ Beyond，該程序使用iPhone的前置攝像頭和面部識別算法可篩選出有自閉癥的孩子。

類似地，大約有1萬名用戶使用應(yīng)用程序mPower，該程序提供手指敲擊和步態(tài)分析等練習(xí)，從而判斷出病人是否患有帕金森綜合癥。這些病人也都同意將自己的數(shù)據(jù)分享給更廣泛的科研界使用。

蘋果還在與Cerner、Epic等EHR（電子健康記錄）供應(yīng)商合作解決互操作性的問題。今年1月，蘋果宣布iPhone用戶可通過手機(jī)自帶的“健康”應(yīng)用訪問參與機(jī)構(gòu)的電子健康記錄。

“健康記錄”的功能是AI+醫(yī)療保健創(chuàng)企Gliimpse在2016年被蘋果收購之前的工作的衍生物。界面簡潔，易操作，用戶可以輕松找到他們在過敏、病癥、免疫、實驗室結(jié)果、程序以及生命體征方面的信息。

6月，蘋果為開發(fā)人員推出了Health Records API。用戶可以選擇與第三方應(yīng)用和醫(yī)學(xué)研究人員共享數(shù)據(jù)，這也為疾病管理和生活方式監(jiān)控創(chuàng)造了新的機(jī)會。

大型制藥企業(yè)用AI重塑品牌

現(xiàn)如今，AI生物技術(shù)初創(chuàng)公司不斷涌現(xiàn)，傳統(tǒng)制藥企業(yè)感受到了前所未有的壓力，紛紛將目光拋向AI＋SaaS（軟件即服務(wù)）創(chuàng)企，希望能從中尋得創(chuàng)新解決方案。

今年5月，輝瑞制藥與XtalPi建立戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系（XtalPi是一家獲騰訊和谷歌等科技巨頭支持的人工智能初創(chuàng)公司），希望憑雙方之力預(yù)測小分子藥物的特性，并開發(fā)“基于計算的合理藥物設(shè)計”。

不過，輝瑞制藥并不是獨一家。

諾華、賽諾菲、葛蘭素史克公司（GlaxoSmithKlein）、Amgen、Merck等頂級制藥公司近幾個月都宣布與AI創(chuàng)企建立合作伙伴關(guān)系，旨在尋找新的藥物治療腫瘤學(xué)和心臟病領(lǐng)域的一系列疾病。

制藥企業(yè)對該領(lǐng)域的興趣也推動了股權(quán)交易數(shù)量的增加，截至2018年第二季度達(dá)20筆，等于2017年交易總量。

雖然AI＋Saas初創(chuàng)公司很多仍處于投資的早期階段，卻與吸引了不少制藥企業(yè)與之合作。

AI在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用并不僅限于藥物開發(fā)。作為最大的人工智能并購交易之一，羅氏控股于2018年2月以19億美元的價格收購了Flatiron Health。后者可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)挖掘患者數(shù)據(jù)。

目前有超過2500家診所使用Flatiron的 腫瘤電子病歷OncoEMR，還有200多萬活躍病歷可供研究。

羅氏希望收集真實的世界數(shù)據(jù)（RWE），分析電子病歷和其他數(shù)據(jù)的來源，以確定藥物的好處和風(fēng)險。除了用于檢測上市后藥物的安全性之外，RWE還可以幫助設(shè)計更好的臨床試驗和未來新的治療法。

AI需要醫(yī)生

AI企業(yè)需醫(yī)學(xué)專家來注釋圖像，以教授算法如何識別異常�？萍季揞^和政府正大力投資這一板塊，并將數(shù)據(jù)庫開放給研究人員。

谷歌DeepMind兩年前與莫菲爾德眼科醫(yī)院（Moorfield＇s Eye Hospital）合作探索AI在眼部疾病檢測方面的應(yīng)用。最近，DeepMind的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠針對50種威脅視力的眼部疾病作出正確的轉(zhuǎn)診決定，準(zhǔn)確度達(dá)94％。

也只是研究的第一階段。為了訓(xùn)練算法，DeepMind 投入大量時間來標(biāo)記和清理OCT（光學(xué)相干斷層掃描）掃描數(shù)據(jù)庫，用于檢驗眼部狀況，為之后的AI應(yīng)用做準(zhǔn)備。

阿里巴巴也是在2016年左右決定將AI應(yīng)用于診斷過程。

根據(jù)阿里云的人工智能首席科學(xué)家閔萬里的說法，公司一旦與醫(yī)療結(jié)構(gòu)合作獲取醫(yī)學(xué)影響數(shù)據(jù)，就必須聘請專家來注釋圖像樣本。

AI獨角獸Yitu Technology正在試圖拓展人工智能診斷領(lǐng)域，公司在接受《南華早報》采訪時也強(qiáng)調(diào)了醫(yī)療團(tuán)隊的重要性。

Yitu聲稱擁有一支由400名醫(yī)生組成的團(tuán)隊來標(biāo)記醫(yī)療數(shù)據(jù)，并補(bǔ)充道，由于美國醫(yī)生的薪水更高，美國AI初創(chuàng)公司在開展這項工作時成本也會高很多。但在美國，國立衛(wèi)生研究院（NIH）等政府機(jī)構(gòu)正在人工智能研究。

NIH在今年7月發(fā)布了一份數(shù)據(jù)庫資料，該資料包含3．2萬個在CT圖像注釋和鑒定的病灶，這些病例由4400名患者匿名提供。除此之外，通氣電氣（GE）和西門子等私營企業(yè)也在尋找創(chuàng)建大規(guī)模數(shù)據(jù)庫的方法。

GE Healthcare于今年5月獲得了一項專利，主要探討了如何用機(jī)器學(xué)習(xí)分析顯微鏡圖像中的細(xì)胞類型。該專利提出了一個”直觀的界面，便于醫(yī)務(wù)人員（如病理學(xué)家、生物學(xué)家）注釋和評估算法中使用的不同細(xì)胞表型以及通過界面呈現(xiàn)的細(xì)胞表型。

雖然目前已經(jīng)提出的某些算法可用于減少手動過程，AI在很大程度上還是得依賴于醫(yī)學(xué)專家進(jìn)行培訓(xùn)。

中國發(fā)展迅猛

中國投資者開始加大多海外創(chuàng)企的投資，而本土的醫(yī)療保健AI創(chuàng)企也在逐漸成長，中國科技巨頭正通過建立合作伙伴關(guān)系將其他國家的產(chǎn)品帶來大陸。

過去幾年，中國的交易活動在世界范圍內(nèi)還是不值一提的，但如今在全球醫(yī)療保健AI市場的排名已經(jīng)大幅攀升。

2018年上半年，中國超過英國，成為全球醫(yī)療保健AI交易活躍度第二的國家。

在獲得了7200萬美元的融資，并獲得像紅杉資本中國這類投資者的支持之后，Infervision成為中國醫(yī)療保健行業(yè)AI解決方案領(lǐng)域資金最充足的中國創(chuàng)企。

與此同時，中國對外國醫(yī)療保健AI初創(chuàng)公司的投資也在增加。

最近，復(fù)星醫(yī)藥買入美國Butterfly Network的少數(shù)股權(quán)，騰訊投資Atomwise，聯(lián)想投資韓國的Lunit，IDG Capital則投資了印度的SigTuple。

中國政府去年發(fā)布了一項人工智能計劃，目標(biāo)是到2030年中國能成為人工智能研究領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)者。醫(yī)療保健是中國首批人工智能應(yīng)用的四大重點領(lǐng)域之一。

中國對醫(yī)療保健行業(yè)的關(guān)注不僅僅在于成為AI技術(shù)的全球領(lǐng)導(dǎo)者。

根據(jù)去年的人口普查，過去長期施行的獨生子女政策導(dǎo)致了人口老齡化：65歲以上人口超過1．58億，再加上勞動力短缺，迫使政府將工作重心轉(zhuǎn)至提升醫(yī)療保健領(lǐng)域的自動化上來。

早在2016年，中國就開始努力將醫(yī)療數(shù)據(jù)整合到一個數(shù)據(jù)庫中。與美國類似，中國也存在數(shù)據(jù)混亂、缺乏互操作性等問題。

為解決這一問題，中國政府陸續(xù)開設(shè)了多家區(qū)域衛(wèi)生數(shù)據(jù)中心，目的是整合國家保險索賠、出生和死亡登記以及電子健康記錄的數(shù)據(jù)。中國的大型科技公司也在政府的大力支持下進(jìn)行醫(yī)療保健AI領(lǐng)域。

DIY診斷看這里

人工智能正逐漸將智能手機(jī)和消費類可穿戴設(shè)備轉(zhuǎn)變成功能強(qiáng)大的家用診斷工具。

創(chuàng)企Healthy．io聲稱正在試圖簡化尿液分析步驟，使其跟拍照一樣簡單。它的首個產(chǎn)品Dip．io使用傳統(tǒng)的尿液分析試紙來監(jiān)測一系列泌尿系感染。計算機(jī)視覺算法可借助智能手機(jī)分析不同光照條件和相機(jī)質(zhì)量下的測試條。

已在歐洲和以色列投入商業(yè)使用是Dip．io近日獲得了FDA的批準(zhǔn)。

近年來，智能手機(jī)在美國的滲透率有所提高。同時，由于深度學(xué)習(xí)，圖像識別算法的錯誤率也顯著下降。兩者的結(jié)合為使用使用作為診斷工具創(chuàng)造了新的可能性。

例如，SkinVision使用智能手機(jī)的相機(jī)監(jiān)測皮膚病變并評估皮膚癌風(fēng)險。該企業(yè)在今年7月從現(xiàn)有投資者Leo Pharma和PHS Capital獲得了760萬美元融資。

據(jù)報道，這家公司總部位于阿姆斯特丹的公司將利用這筆資金推動FDA的批準(zhǔn)。

AI在基于價值的醫(yī)療領(lǐng)域的新角色

人工智能開始在量化患者在醫(yī)院接受的服務(wù)質(zhì)量方面發(fā)揮作用。

基于價值的服務(wù)模式專注于患者，這種模式下激勵醫(yī)療服務(wù)人員以盡可能低的成本提供最高質(zhì)量的護(hù)理。

這類模式與服務(wù)收費模式形成對比，在服務(wù)收費模式中，服務(wù)人員根據(jù)所執(zhí)行的服務(wù)數(shù)量以一定比例獲得報酬。規(guī)定的程序越多（比方說測試越多），財務(wù)獎勵就越高。

2010年通過了“患者保護(hù)和平價醫(yī)療法案”，以價值為基礎(chǔ)的服務(wù)模式開始進(jìn)入大眾視野。

現(xiàn)有的一些保障措施包括僅在符合質(zhì)量績效指標(biāo)的情況下向醫(yī)療服務(wù)人員提供經(jīng)濟(jì)獎勵，或者是對醫(yī)院獲得性感染和可預(yù)防的再入院情況實施處罰。

向基于價值的醫(yī)療護(hù)理系統(tǒng)邁進(jìn)的目標(biāo)旨在是服務(wù)提供人員的激勵措施與患者和付款人的激勵措施保持一致。比方說，在新系統(tǒng)下，醫(yī)院將為減少不必要檢查的醫(yī)生給予一定的財政獎勵。

總部位于佐治亞州的創(chuàng)企Jvion與Geisinger、Northwest Medical Specialties和Onslow Memorial Hospital等供應(yīng)商合作。

Jvion的一些案例經(jīng)研究強(qiáng)調(diào)成功使用機(jī)器識別住院30天內(nèi)有再入院風(fēng)險的患者。

然后，護(hù)理團(tuán)隊可以根據(jù)Jvion的建議來教導(dǎo)患者日常的預(yù)防措施。該算法將患者健康數(shù)據(jù)與社會經(jīng)濟(jì)因素（如收入、交通便利性）和不遵守情況的歷史數(shù)據(jù)相結(jié)合，以計算風(fēng)險。

另一種方法是保險公司識別有風(fēng)險的患者并通過警示醫(yī)護(hù)人員進(jìn)行干預(yù)。

用于院內(nèi)管理解決方案的人工智能技術(shù)仍處于初期階段，初創(chuàng)公司正致力于幫助醫(yī)療服務(wù)提供人員降低成本并提高護(hù)理質(zhì)量。

治療機(jī)器人的“能”與“不能”

現(xiàn)如今，心理健康治療成本高，且無法做到全天候服務(wù)，許多企業(yè)開始將目光轉(zhuǎn)向基于AI的心理健康機(jī)器人的開發(fā)上來。

早期創(chuàng)企專注于使用認(rèn)知行為療法，治療過程逐漸改變病人的負(fù)面思想和行為，依照一種方法，市場上許多情緒追蹤和數(shù)字日記健康應(yīng)用創(chuàng)建了對話拓展。

Woebot（臨床心理學(xué)家Alison Darcy研發(fā)基于Facebook Messenger的聊天機(jī)器人）從NEA獲得800萬美元融資，其中有一個明確的免責(zé)說明，它不能代替?zhèn)鹘y(tǒng)療法和人類互動。

另一家公司W(wǎng)yse去年獲得了170萬美元融資，并在iTunes上推出了“焦慮和抑郁”機(jī)器人。

Startup X2 AI聲稱自家的AI機(jī)器人Tess 擁有超過400付費用戶。它開發(fā)了“基于信仰”的聊天機(jī)器人——“Sister Hope”，在開始對話前告知用戶明確的免責(zé)聲明及隱私條款（關(guān)于messenger， 聊天受Facebook隱私政策的約束，會話內(nèi)容也是可見的）。

但Fackbook的可訪問性、缺乏法規(guī)等使得驗證一些機(jī)器人及其隱私條款變得有些困難。

但是正如深度學(xué)習(xí)研究員Yoshua Bengio在最近關(guān)于人工智能元素的播客中提到的，“AI就像一個白癡學(xué)者”，對于心理學(xué)，人類是什么，心理變化是如何進(jìn)行的等沒什么概念。

心理健康是一個很大的點，分析過程中癥狀和主觀性具有高度可變性。當(dāng)下，人工智能能做的不僅僅局限于定期檢查，還能培養(yǎng)與人類語言生產(chǎn)的“陪伴”感。

但是，正如近日一篇心理學(xué)文章中提到的，我們的大腦相信我們是在跟機(jī)器人聊天，無需破譯非語言線索的復(fù)雜性。

對于更復(fù)雜的心理健康問題，這可能就會產(chǎn)生問題，很可能會對機(jī)器人和快速修復(fù)方案產(chǎn)生依賴性，但事實上，這些解決方案并不具備深入分析或解決根本原因的能力。

這項被認(rèn)為是自動化中安全性最高的工作，需要AI機(jī)器人具備高水平的情感認(rèn)知且能自如地進(jìn)行人與人之間的互動。盡管成本和可訪問性有所提升，心理健康醫(yī)療對AI而言依舊是一項極其艱巨的任務(wù)。