5月27日上午，中國圍棋手柯潔與人工智能AlphaGo的第三局棋就將開始。作為三番棋戰(zhàn)，雖然柯潔在這場(chǎng)中國圍棋峰會(huì)人機(jī)大戰(zhàn)中注定無法“屠狗”成功了，但人工智能給人們帶來的震撼一點(diǎn)不比去年韓國棋手李世石與其的五場(chǎng)大戰(zhàn)。
下棋充滿噱頭，但注定只是副業(yè)。Alphabet執(zhí)行董事長施密特就表示，最看好人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用和前景。
把時(shí)鐘往回?fù)軒滋臁＝湛偛课挥诿绹驴怂_斯州的MAP公司將IBM Watosn的認(rèn)知計(jì)算工具應(yīng)用于其Recovery Network Platform平臺(tái)，以改善對(duì)于藥物濫用患者風(fēng)險(xiǎn)模型的計(jì)算，從而更有針對(duì)性的為患者提供服務(wù)。
從腫瘤診療到藥物研發(fā)、藥品濫用，人工智能似乎無處不在地滲入醫(yī)療領(lǐng)域。這不禁讓人思考，我們離人工智能在醫(yī)藥領(lǐng)域的全面應(yīng)用究竟有多遠(yuǎn)。
看上去很近
在美國每年有12.5萬人死于藥物成癮和濫用，每年造成的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)高達(dá)7000億美元。超過2250萬美國人需要在這方面接受幫助和治療，現(xiàn)實(shí)卻只有260萬人的得到治療。目前，很多治療方案無法在患者在發(fā)生急癥時(shí)給出解決方案，而且在長期治療項(xiàng)目方面缺乏數(shù)據(jù)收集標(biāo)準(zhǔn)。MAP的目標(biāo)，就是通過技術(shù)手段，更好地了解患者在治療期間復(fù)發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。
MAP公司指出，傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)模型計(jì)算工具無法準(zhǔn)確讀取患者病歷中的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，分析結(jié)果不夠準(zhǔn)確，而這正是IBM Watson認(rèn)知計(jì)算工具可以幫助改進(jìn)的方面。
事實(shí)上，這并不是IBM Watson初次涉及藥物濫用領(lǐng)域。上個(gè)月，IBM Watson剛與Lief Therapeutics合作，參與檢測(cè)藥物濫用患者的焦慮程度。今年二月份IBM Watson也與Intent Solutions達(dá)成了合作協(xié)議，利用Intent的智能給藥器來監(jiān)督藥物濫用患者的依從性。
中國政府對(duì)于人工智能的發(fā)展高度關(guān)注。李克強(qiáng)總理2017年所做的政府工作報(bào)告中首次涉及了“人工智能”，強(qiáng)調(diào)要加快我國人工智能方面的技術(shù)研究與轉(zhuǎn)換，推動(dòng)人工智能技術(shù)的落地使用。今年2月份，國家衛(wèi)生計(jì)生委也在其印發(fā)的《造血干細(xì)胞移植技術(shù)管理規(guī)范(2017年版)等15個(gè)“限制臨床應(yīng)用”醫(yī)療技術(shù)管理規(guī)范和質(zhì)量控制指標(biāo)》中》發(fā)布了《人工智能輔助診斷技術(shù)管理規(guī)范》與《人工智能輔助治療技術(shù)管理規(guī)范》及配套的臨床應(yīng)用控制指標(biāo)。
市場(chǎng)對(duì)于人工智能的發(fā)展也一直保持了較高的熱度。2016年8月份杭州認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)科技有限公司作為IBM Watson 腫瘤解決方案(IBM Watson for Oncology)的運(yùn)營代理合作商就與21所中國醫(yī)院達(dá)成了合作意向，旨在利用IBM Watson腫瘤解決方案為中國患者提供更好的個(gè)性化腫瘤治療方案。今年3月百洋智能科技也正式成為了Watson Health(沃森健康)中國地區(qū)的戰(zhàn)略合作伙伴，顯示了國內(nèi)對(duì)人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域最成熟應(yīng)用Watson的極大熱情。
其實(shí)還挺遠(yuǎn)
不過事實(shí)上，人工智能在醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用并不僅也不應(yīng)局限于輔助診斷與治療。僅用上文提到的IBM Watson舉例，它的應(yīng)用范圍遠(yuǎn)大于輔助醫(yī)療診斷和輔助治療。
IBM Watson在健康方面的應(yīng)用集中于五大領(lǐng)域，分別是生命科學(xué)(Life Science)，上文提到的腫瘤治療(Oncology)，基于價(jià)值的醫(yī)療服務(wù)(Value-based care), 政府領(lǐng)域(Government)和醫(yī)療影像(Imaging)都只是其中一部分。而具體的應(yīng)用則包括研發(fā)新藥，重塑醫(yī)療服務(wù)流程，提升患者安全，增加患者參與度，控制醫(yī)療費(fèi)用等等。過度關(guān)注輔助診斷與治療，不僅局限了人工智能在醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用范圍，還有可能造成技術(shù)驅(qū)動(dòng)的醫(yī)療費(fèi)用上漲等負(fù)面后果。
醫(yī)療人工智能本土化在何方
2017年5月國務(wù)院辦公廳印發(fā)了《深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革2017年重點(diǎn)工作任務(wù)》。其中明確指出“2017年，全國公立醫(yī)院醫(yī)療費(fèi)用平均增長幅度控制在10%以下”，“開展按疾病診斷相關(guān)分組(DRG是)付費(fèi)試點(diǎn)”，“制訂200個(gè)左右臨床路徑”，這都是醫(yī)療人工智能在中國本土化可以積極探索的方向。
隨著經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展和科技進(jìn)步，醫(yī)療費(fèi)用的增長是不可避免的。而由于歷史發(fā)展的原因，我國醫(yī)療費(fèi)用增長主要集中在藥品的不合理支出，而如何發(fā)現(xiàn)、審查和制止藥品費(fèi)用不合理之處，是醫(yī)改中的重中之重。目前我國醫(yī)改對(duì)于藥品不合理支出的管理方向主要集中于藥品流通，通過“零差價(jià)”等手段抑制藥品費(fèi)用上漲。而事實(shí)上，如果我們能利用人工智能在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析上的優(yōu)勢(shì)，審核藥品處方的合理性并進(jìn)行監(jiān)管，則可以更好的控制藥品費(fèi)用的上漲，從而控制我國醫(yī)療總費(fèi)用的上漲。
比如，國內(nèi)的海虹控股等公司已經(jīng)在這方面有所布局。去年底，海虹控股在海口發(fā)布了其第一款智能醫(yī)療產(chǎn)品，并首次對(duì)外透露人工智能戰(zhàn)略。發(fā)明AlphaGo的DeepMind公司，其核心醫(yī)療板塊DeepMind Health與NHS(英國醫(yī)保)也再次公告合作，要在5年內(nèi)建成全新的人工智能臨床信息系統(tǒng)。
但對(duì)于中國這樣規(guī)模的市場(chǎng)，擁有技術(shù)優(yōu)勢(shì)的公司還是大有可為的。同理，基于DRGs付費(fèi)和臨床路徑的制定都需要大量基于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析，類似于IBM Watson的公司可以積極探索中國市場(chǎng)在這方面的可能性，而不僅僅將眼光局限于臨床治療與診斷。
總體來說，在當(dāng)前的情況下，人工智能在中國醫(yī)藥領(lǐng)域的發(fā)展更多取決于與政府合作的深度與廣度。人工智能的核心是基于機(jī)器學(xué)習(xí)，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是其發(fā)展的根本。如果可以通過和政府合作獲取到高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，并且通過強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)能力為中國醫(yī)改提供更好的解決方案，則會(huì)達(dá)成雙贏的局面。
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