人工智能如何打造你的全方位健康守护神?

文章主题：人工智能, 医疗结合, 健康管理

目前AI+医疗项目不断涌现，应用场景逐渐丰富，尤其是在医学影像识别、药物研发、智能辅助诊疗等领域，人工智能可以说是得到了较为广泛的应用。

其实人们对于人工智能与医疗结合的部分成果也不并算陌生，最常见的就是在去医院前，不少人都会通过公众号，使用该医院的“AI导诊”系统，或是登录“智慧医院”“智慧医疗”平台，目前大多数三甲医院都会提供与之相关的服务。

在这些“智能”“智慧”的背后，其实都离不开人工智能技术的支持——“智慧医院”运用人工智能、云计算、大数据等技术，实现医疗服务智慧化；“智能导诊”以人工智能手段为依托，为人们提供智能分诊、问病信息等服务，在一定程度上满足了人们自我健康管理、精准挂号等需求。

一、智能诊疗护理

就如上文所提到的“智慧医疗”“AI问诊”等，不少医院或机构通过人工智能、物联网、云计算、虚拟化平台、大数据等技术和相关产品创新，旨在建立一个协同关系的智慧医疗体系，为人们提供更便捷的医疗管理服务，在人们身体出现不适反应时，实现“未病先知”以及享受远程医疗服务，在一定程度上将复杂的看病流程进行了简化。比如在去年12，一款名为“智能声音识别”的小程序出现在社交平台，该小程序通过录音能够对录音者的咳嗽声进行自动识别，识别结束后会显示“正常”或“疑似新冠肺炎”两种结果，这其中当然少不了AI技术的运用。

国际上自2020年10月已有多个基于咳嗽声诊断新冠肺炎的相关研究报道和学术文章，美国麻省理工学院从肌肉疲劳、声带变化、认知和情绪变化、肺部和呼吸道结构变化四个方面研究了与新冠肺炎的关系，研究中所使用的AI模型提取了咳嗽记录的梅尔频率倒谱系数，并将它输入到神经网络中，学习新冠病毒患者与健康人之间的咳嗽差异[1]。虽然“听音识病”的有效性还有待进一步验证，但开发简便快速的新冠早期筛查与预警技术，还是具有一定的现实意义。

二、辅助药品研发

传统医药从研发到临床使用需要十几年的时间，研发费用高，且副作用难以预测。而人工智能技术运用计算机数据分析的能力，能够对药物众多分子结构进行分析和排列重组，最后进行药物的合成模拟，与传统医药研发的流程相比，AI技术优化了试验流程，提高了实验效率，不仅减少了研发周期与实验成本，还能预测新研发药物的副作用，同时在一定程度上能够改善药物的安全性、有效性。目前在药品研发方面，AI技术较多应用于研发肿瘤类疾病药物等。比如IBM的Waston机构与辉瑞药业共同开展的新抗癌药物研发工作，辉瑞将用上Watson for Drug Discovery的AI机器学习、自然语言处理及认知推理技术，用于免疫肿瘤学中的新药物识别。

三、医学影像识别

西安交通大学人工智能学院教授武佳懿指出，“先进的医学影像技术为疾病早期诊断提供了更多的可能性，而人工智能技术可根据医学影像的图像分析结果高效地制订疾病诊疗规划”[2]。在影像成像部分，运用AI可以加快成像速度，提高影像的清晰度。在影像分析部分，人AI能够从影像数据库中快速对CT读取、核磁图像等数据提取分析，进一步帮助医生进行辅助诊断。比如在2021年6月，由复旦大学附属中山医院牵头，上海联影、联影智能、上海联通等多家单位共同建设的医学影像AI应用落地，至去年9月，该平台已高质量标注数据集10万例，AI实时质控17万例，AI辅助诊断22万例，诊断灵敏度提升了15%，阅片效率提升了30%[3]。

四、个人健康管理

在健康照管领域，人工智能与医疗的深度融合主要聚焦于两个核心环节：首先，是深度挖掘患者个体数据，为精准护理提供依据；其次，是通过对用户日常行为和生活习惯的智能分析，实现对健康状况的全面评估。借助穿戴设备，我们能够实时监测诸如血压、血氧水平以及心理健康等生理指标，构建一个连续性强、科学严谨且适应性强的数据模型。然后，AI技术将这些数据转化为个性化健康管理方案，让服务既便捷又易于操作。