人工智能在慢性病管理中的应用
 
   
 
 
 
 
 
 
 
     
 
 
 
 
 
一 国内外发展趋势
慢性非传染性疾病（以下简称“慢性病”），是以高血压、糖尿病、冠心病等为代表的疾病，起病隐匿、病程长且病情迁延不愈，病因复杂，且目前尚无有效的治愈方法。[1]世界卫生组织统计数据显示，慢性病每年可导致全球4000万人死亡，占总死亡人数的70%[2]；预计到2030年，每年因慢性病死亡人数将增至5500万人。我国慢性病患者人数已超过2.6亿人，死亡人数占总死亡人数的85%，慢性病已成为严重影响居民健康和社会发展的重大公共卫生问题。慢性病的危害是对心、脑、肾等重要脏器造成损害，易造成伤残，影响患者的劳动能力和生活质量；而且，由于慢性病的过程十分缓慢，需花费高昂的医疗费用，给患者家庭和社会带来沉重的经济负担。因此，采取有效措施对慢性病进行防控至关
重要。互联网技术、大数据分析、机器学习、自然语言处理等人工智能技术的迅速发展，逐渐为慢性病管理提供了新的思路和方法，为慢性病患者带来了希望。[3]
人工智能是用于模拟和更深层次地延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术。它是一组技术的统称，包括语音和图像识别、自然语言处理、机器学习等。人工智能融合了计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学等前沿科学的成果，具有可代替人进行智能识别、分析和决策等多种功能。[4]人工智能的特征包括：①由人设计并为人服务，以数据为基础进行计算分析；②能感知环境变化并产生反应，能与人进行交互和互补；③有适应性和学习能力，能不断演化、连接扩展。人工智能发展到现在，其关键技术包括机器学习与深度学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、虚拟现实与增强现实等。
（一）人工智能与医疗
经过长时间的发展，人工智能技术目前已经有了非常大的进步，类似于机器学习、神经网络、精密控制等技术的不断进步和发展使得人工智能技术具备了进入医疗领域的条件。目前，人工智能在医疗领域的应用越来越广泛。美国的顶尖医院如梅奥、克里夫兰等都开始
与人工智能公司合作，希望成功将人工智能应用于医疗领域，对疾病进行探测、诊断、和管理。[5]
伴随新一代人工智能发展上升为国家战略，人工智能在医疗领域的应用备受青睐，在医学影像诊断、药物研发、辅助诊疗、医疗机器人、疾病预测、精准医疗、健康管理等方面作用凸显，对于改善医疗资源配置不均衡问题、降低医疗成本、提高医疗效率发挥着重要的作用。[6]特别是对于我国欠发达地区，应用人工智能可以弥补其医疗资源不足的短板，提高医疗服务的公平性，助力分级诊疗制度的建设。人工智能技术灵活运用到医疗领域中，能够改变传统的医疗服务模式，从而更加准确、科学地识别诊疗方案，为患者提供最佳的诊疗服务。
1.医学影像诊断
人工智能技术在医学影像中的应用主要指通过计算机视觉技术对医学影像进行快速读片和智能诊断。人工智能在医学影像中的应用主要体现在两个方面：一方面是通过图像识别技术对采集到的医学影像数据进行智能分析，辅助医生进行诊断，从而实现对专业影像数据的感知；另一方面是基于海量的影像数据，并结合临床诊断数据，通过深度学习方法，不
断对模型进行训练，从而不断提升其快速确诊疾病的能力，可以实现对图像的精准分析，并挖掘更深层次的信息，从而帮助医生进行准确的诊断。[7]
2.药物研发
近年来，人工智能技术逐渐开始应用于药物的研发中，即利用大数据分析处理技术快速识别出合适的化合物或生物。这种方式不仅能够降低研发成本、缩短研发时间，而且可以进一步提高研发效率。此外，药物的活性、安全性以及药物副作用也可以通过计算机模拟技术来进行早期预测，以避免不良结局的发生。人工智能技术在一些重点药物，例如，抗肿瘤药、心血管药以及一些常见传染病药物等方面的应用目前均已取得了重大的突破。[8]
3.辅助诊疗
通过机器学习海量的医学数据和专业知识，模拟医生的诊断思维方式，综合自然语言处理、认知技术、机器学习，人工智能可具备医生的诊断能力，在临床诊疗过程中提供高效、精准的诊断结果和个性化的诊疗方案，提高医生的诊疗效率。
4.医疗机器人
通过机器人技术、空间定位、人机工效、虚拟现实和增强现实等医疗与人工智能交叉领域的技术融合，研发出功能各异的可用于导诊咨询、影像定位、外科手术、护理服务、康复训练等医疗服务领域的医疗机器人，目前在骨科、神经外科、心血管科等科室应用较为广泛。[9]
5.疾病预测
利用大数据分析和深度学习等人工智能技术，通过定期收集样本，可以从收集的样本中筛选出疾病的高风险人。目前，人工智能技术已经能够预测阿尔茨海默病、心血管疾病和癌症等疾病的发病风险。通过疾病预测能够帮助早期防控疾病的发生，帮助提高个人的健康水平。
6.精准医疗
人工智能在基因测序、遗传学和分子医学领域，可以利用数据挖掘、本体等大数据分析技术方法对医疗大数据进行分析处理，建立与疾病相关的多源异构数据共享平台，探索疾病
的分子基础及其危害风险因素，实现精准疾病分类及诊断，并在此基础上开展循证医学研究，对相似病例具有相同病因及共同发病机制的患者实现风险评估、精准预警预测，进而辅助及干预。
7.健康管理
智能化健康管理是指将人工智能技术应用到人们日常生活的健康管理上。通过将健康管理终端与应用软件、云服务等相结合，对各种人体健康数据进行采集和传输，结合环境、社交数据提示存在的潜在健康风险，并给出相应的改善策略和建议。目前该类应用主要应用于疾病风险预测、慢性病管理、运动管理、睡眠监测、母婴健康管理和老年人护理等，主要是变被动的疾病为主动的自我健康监控，将互联网和人工智能技术广泛融合并应用于日常生活中，实现贯穿用户生命全周期的数据采集、检测，并对各项数据指标进行综合智能分析，为患者提供更好的健康管理服务。[10]
（二）人工智能与慢性病管理
医疗领域人工智能发展迅速的客观原因是医疗大数据的日益增长，主观原因是人民众日
益增长的健康需求。医疗大数据不局限于医疗机构内部获得的临床医疗信息，还包括患者在行为方式、饮食结构、运动习惯及生活环境中产生的相关数据。这些数据为进一步开展智能化健康管理服务奠定了基础。未来的健康医疗大数据，实际上就是从人们对自身进行日常健康管理的过程中产生和收集起来的。大数据技术在医疗领域的应用可以帮助人们更好地实施慢性病管理，不但可以起到对慢性病的效果，还可以对慢性病高危人做到真正的早期预防。
将移动互联网、云计算、大数据、物联网等人工智能技术应用于慢性病管理，其服务具有便捷、高效、个体化的特点，利用机器学习和深度学习等人工智能技术可以对患者的病历记录信息、生化指标、影像结果、用药等多模态数据进行分析，使之更加接近临床医生的诊断过程；利用各种自然语言处理和对话技术可自动对患者进行随访，连续采集患者的病情变化数据，甚至可以根据患者的病情自动给出预警提示或应对建议，实现了医护人员便捷地获得患者准确的既往记录和详尽的实时信息，并运用人工智能系统进行高效管理和异常情况监测的目标；可以使患者有更多的机会主动参与到慢性病管理中，而这些功能在传统的慢病管理方式中难以实现。
二 问题与挑战
尽管人工智能技术的快速发展和应用为人类社会带来了美好的医疗应用前景，但将人工智能技术应用到医疗服务领域，造福人类，仍面临巨大的挑战。
（一）数据低质化
大数据在中国的发展正处于起步阶段，数据低质化问题是目前我国大数据产业发展的主要障碍之一，同样也影响人工智能的发展。目前，我国健康医疗大数据利用率低。尽管我国医院的数据庞大，但大部分是非结构化数据，不能发挥出“大数据”的价值。而且我国很多医院尚未建立起统一的数据管理系统，各部门和科室间的数据都处于相互独立的状态，这种状态不利于数据的统一分析，对人工智能技术在医疗领域的应用造成了影响。
（二）规范标准和法律法规相对滞后
1.缺乏应用的评估标准
我国目前对于人工智能在医疗领域的应用尚未制定统一规范的质量标准、准入体系、评估体系和保障体系，因此不仅无法有效评估人工智能算法、框架模型以及数据的有效性、隐私性，也无法对其在临床应用方面的安全性和可靠性进行有效验证以及量化评估，这使得
人工智能技术无法获取客户以及用户的高度信任与认可，也对医疗人工智能产品投入市场造成了一定阻碍。生活中最常见纳米技术[11]
2.相关政策法规体系尚未建立
作为医疗人工智能的基础，医疗大数据目前还没有健全的法律来进行规范，我国尚未出台相关法律法规对人工智能技术产业实施有力监管，数据的归属权、使用权、个人数据以及隐私保护等都没有明确的法律规制，存在诸多灰地带。