麥肯錫：潛力巨大，障礙多多，人工智能醫(yī)療是藍(lán)海還是虛火？
日前，麥肯錫全球研究所發(fā)布了《人工智能：下一個數(shù)字前沿》的報告，分析了當(dāng)前大熱的人工智能實際落地情況和發(fā)展前景，主要集中在零售、制造業(yè)、電力、醫(yī)療、教育這五大領(lǐng)域。雷鋒網(wǎng)就其中醫(yī)療行業(yè)部分為您進(jìn)行編譯和解讀。
醫(yī)療保健是很有前途的人工智能市場。它的推理能力和在大量病歷、醫(yī)療圖像和流行病等統(tǒng)計數(shù)據(jù)中進(jìn)行模式識別的能力有巨大的潛力。人工智能可以幫助醫(yī)生改善他們的診斷，預(yù)測傳染疾病，并定制醫(yī)療方案。人工智能與醫(yī)療保健數(shù)字化相結(jié)合，可以讓提供者遠(yuǎn)程監(jiān)視或診斷病人，同時還能夠改變方式治療占據(jù)大宗醫(yī)療預(yù)算份額的慢性病。
AI能夠快速診斷，制定更好的治療方案
醫(yī)療診斷領(lǐng)域的人工智能主要有兩個方向，一個是基于自然語言處理，根據(jù)病歷和癥狀診斷疾病；一個基于計算機視覺，通過識別醫(yī)學(xué)影像診斷疾病。
以肺癌識別為例，AI可以通過兩種方式診斷肺癌，一種是基于自然語言處理，代表是IBM的Watson，在長達(dá)4年的時間內(nèi)Watson學(xué)習(xí)了200本腫瘤領(lǐng)域的教科書，290種醫(yī)學(xué)期刊和超過1500萬份的文獻(xiàn)后，Watson開始被臨床應(yīng)用，將病人的病歷信息和癥狀輸入系統(tǒng)，可以識別肺癌。如今Watson在肺癌、乳腺癌、直腸癌、結(jié)腸癌、胃癌和宮頸癌等癌癥領(lǐng)域已經(jīng)可以為醫(yī)生提供診斷建議。
另外一種是基于計算機視覺的診斷方式，代表企業(yè)是國內(nèi)的Airdoc，由于肺癌早期沒有任何臨床癥狀，如果有癥狀就是中晚期，目前約75%的肺癌患者在診斷時已屬于晚期，肺結(jié)節(jié)的有效診斷和及時治療至關(guān)重要。
然而，大面積使用人工智能診斷疾病可能還不會太快發(fā)生。雖然機器學(xué)習(xí)能夠利用數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷，但完全自動化的診斷不太可能很快實現(xiàn)，部分原因在于患者是否會接受這種診斷，還有部分原因在于整合多個來源的數(shù)據(jù)和遵守嚴(yán)格監(jiān)管要求都具有相當(dāng)?shù)募夹g(shù)難度。
同時，在醫(yī)療行業(yè)意識到這一潛力之前，醫(yī)療保健提供者必須對他們的商業(yè)模式做出重大改變，對計算能力和技術(shù)專長進(jìn)行大量投資，并努力提高能源的可用性，從而推動對包括醫(yī)療記錄在內(nèi)的數(shù)據(jù)的處理和利用率。（專門的數(shù)據(jù)經(jīng)紀(jì)人，比如IBM在2015年收購的探索（Explorys），已經(jīng)提供了綜合的醫(yī)療保健數(shù)據(jù)，并將其出售給潛在的人工智能解決方案提供商和用戶。）
無論如何，基于AI的診斷工具在醫(yī)學(xué)能否取得成功，將取決于政府部門是否會簽署、資金投入以及立法保護(hù)患者的隱私，允許醫(yī)務(wù)人員訪問疾病和治療方面的匿名數(shù)據(jù)，以訓(xùn)練計算機別和治療各種疾病。
做出這些改變并不容易，然而一旦成功回報則相當(dāng)可觀：報告顯示，在醫(yī)療行業(yè)高管回顧關(guān)于人工智能使用的案例分析時，較早采用人工智能技術(shù)的公司高管表示，他們預(yù)計，在未來3年內(nèi)，這些技術(shù)將使利潤率提高5個百分點。根據(jù)世界衛(wèi)生組織（WorldHealthOrganization）的數(shù)據(jù)，人工智能能夠提高醫(yī)療保健水平，同時也能降低成本。這可絕不是一件小事2014年全球醫(yī)療支出達(dá)到GDP的9.9%（法國為11.5%，美國為17.1%）。
AI能識別公共健康威脅和最受威脅人群
人工智能技術(shù)普及率很低。目前最先進(jìn)的應(yīng)用領(lǐng)域是機器學(xué)習(xí)算法支持的支付和索賠管理。一些臨床醫(yī)生使用人工智能來預(yù)測某些疾病的傳播，并試圖預(yù)測哪些病人最有成為患者。他們根據(jù)這些信息提供預(yù)防性治療。他們還利用這些預(yù)測來幫助醫(yī)院管理人員安排工作人員，與保險公司協(xié)商報銷費率，制定預(yù)算，并優(yōu)化庫存水平。
這種利用醫(yī)療和社會數(shù)據(jù)來更好地管理成本的想法，使得醫(yī)療預(yù)測在醫(yī)療保健領(lǐng)域，吸引了一些頂級技術(shù)、制藥和醫(yī)療公司以及小型初創(chuàng)公司。Johnson&Johnson與SAP合作，使用機器學(xué)習(xí)來預(yù)測客戶需求、庫存水平和產(chǎn)品組合。Careskore，一個預(yù)測分析平臺，使用機器學(xué)習(xí)來確定病人被重新接納到醫(yī)院的可能性。
在未來，人工智能工具將大大加速醫(yī)療保健向預(yù)防醫(yī)學(xué)的轉(zhuǎn)變。醫(yī)療專業(yè)人員將專注于遠(yuǎn)程管理病人的健康，讓他們不用進(jìn)醫(yī)院。為了做到這一點，人工智能工具不僅會分析病人的醫(yī)療歷史，還要分析影響健康的環(huán)境因素，比如污染和生活、工作噪音。這樣就可以識別風(fēng)險群體，并告知當(dāng)?shù)卣谀睦飳嵤╊A(yù)防醫(yī)療計劃。
機器學(xué)習(xí)適合于分析數(shù)以百萬計的病歷數(shù)據(jù)，以預(yù)測基于一定人口水平上的健康風(fēng)險。這可能是人工智能的早期勝利，因為它帶來了巨額儲蓄的潛力，而且在預(yù)測個人健康風(fēng)險時不需要監(jiān)管審查。
醫(yī)療提供者將得到信息，讓病人參與預(yù)防行動，包括醫(yī)療服務(wù)和生活方式和環(huán)境因素，如營養(yǎng)、鍛煉和避免污染。醫(yī)院的管理人員將會更好地預(yù)測峰值期，譬如入學(xué)人數(shù)的激增。人工智能工具通過結(jié)合個人醫(yī)療記錄、天氣數(shù)據(jù)和其他信息，追蹤傳染性疾病的發(fā)病率，將幫助預(yù)估有多少人需要住院治療。又譬如，人工智能應(yīng)用程序可以使用醫(yī)療和人口數(shù)據(jù)來預(yù)測分娩的增加，如果產(chǎn)科診所需要額外的工作人員，就會提醒衛(wèi)生保健管理人員。
報告估計，采取AI措施之后，美國每年的全部醫(yī)療服務(wù)的潛在成本節(jié)約將是3000億美元，約占GDP的0.7%。英國，使用人工智能目標(biāo)預(yù)防保健，每年可以節(jié)省每年？33億住院費用。
人工智能可以幫助醫(yī)學(xué)專業(yè)人員診斷疾病，提高操作機器學(xué)習(xí)的能力，提高診斷準(zhǔn)確性。斯隆凱特琳研究所（SloanKetteringInstitute）估計，在診斷癌癥患者和處方治療時，醫(yī)生只使用了20%的實驗性知識。人工智能應(yīng)用程序可以在數(shù)百萬頁的醫(yī)學(xué)證據(jù)中篩選，幾秒內(nèi)提供診斷和治療方案。
基于AI的圖像識別和機器學(xué)習(xí)可以在MRI和x射線圖像上看到比人眼更詳細(xì)的信息。例如，不同類型的膠質(zhì)母細(xì)胞瘤有明顯的遺傳異常，醫(yī)生就根據(jù)這些異常來治療。但是放射科醫(yī)生不能僅憑圖像就能識別這些腦癌的基因異常。梅奧診所有一個機器學(xué)習(xí)程序，則可以快速和可靠地識別異常。
創(chuàng)新并不局限于圖像識別。企業(yè)家正在努力改變病人護(hù)理過程中的每一個步驟。一家名為Enlitic的初創(chuàng)公司正在開發(fā)一款深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序，可以提高疾病診斷的準(zhǔn)確性。Oncora醫(yī)療公司開發(fā)了一種人工智能工具，幫助腫瘤學(xué)家起草針對癌癥患者的個性化輻射治療方案。
人工智能的自動化有可能通過減少醫(yī)生和護(hù)士的日常活動來提高醫(yī)療保健的生產(chǎn)力。總有一天，配備深度學(xué)習(xí)算法的聊天機器人能夠緩解急診室面對大量非緊急病患的情況，KUKA機器人電路板維修，如喉嚨痛和尿路感染患者。
啟用人工智能意味著運營效率的極大節(jié)省。
根據(jù)調(diào)查，盡管人工智能有巨大潛力，醫(yī)療保健在應(yīng)用人工智能技術(shù)方面還是落后于其他行業(yè)。人工智能的使用主要集中在運營和客戶服務(wù)方面；最常用的技術(shù)是語音識別和計算機視覺，在我們的調(diào)查樣本中，兩者在醫(yī)療保健公司的份額分別是9%和7%，其中包括已經(jīng)注意到人工智能的組織。在大多數(shù)醫(yī)院，諸如預(yù)約安排等運營管理職能，仍然是手工完成的。