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医药行业解析
第三期：AI医疗
去年以来，以ChatGPT为代表的生成式AI席卷全球，“第四次工业革命已至”的论调不绝于耳。马斯克评价“好的吓人”，比尔盖茨也表示其重要性不亚于互联网的发明。AI的出现将如何影响医疗行业，又有哪些应用呢？下面就给大家全面介绍一下AI医疗发展现状。
🌟认知升级！🔍AI，计算机领域的智慧引擎🔥，专注于创造能像人类般思考与行动的机器。透過程序员巧思的算法、规则和海量数据，它们得以模仿并回应，而非复制人类智慧。本质上，AI是数据驱动的学习与优化过程，让智能体解析、分析和决策，具备语言理解、图像识别等核心技能。🚀这些力量，我们巧妙地应用于各行业，赋予它们超凡的能力。🌍
下面我们以医院为中心分为三大模块进行分析。分别是院前、院中、院后。院前就是医院的前端，此时还不涉及患者，院中就是患者在医院中就诊，院后即患者离开后有哪些应用场景。
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院前AI
AI医疗在医院的前端主要专注于两个领域，基础科学研究和药物研发。
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基础科学研究
基础科学研究我们在第一期已经讲过了，是药物研发的第一步，从事基础科学研究的专家们遇到的最大的问题就是需要处理大量的数据，因为人类实在太复杂了。当年人类基因组学计划与曼哈顿原子弹计划、阿波罗登月计划并称为20世纪三大科学计划。人类DNA有30亿个碱基对，其中有编码能力的DNA片段叫做基因，基因组学计划就是为了测定这30亿个碱基队的序列，绘制出人类基因图谱，达到破译人类遗传信息的最终目的。从计划到现在，人类测序基因组的能力已经超越了分析DNA序列的能力，也就是说处理分析数据的能力不够了。AI智能体可以像分析人类语言一样分析DNA序列，并且用人类对话的方式将发现表述给研究人员。
🌟人工智能在医疗领域的革新力量🌟通过深度解析基因组信息，AI能精准揭示患者特定遗传病的风险，如罕见病Y与X基因的微妙关联。🔍它不仅理解基因密码，还能探索氨基酸序列如何塑造蛋白质结构和功能，这是生物学基础中的关键桥梁。高中生们熟悉的20种氨基酸，经AI巧妙组合，可创造出千变万化的蛋白质，为创新设计提供了无限可能。🏆AlphaGo的兄弟Alphafold以其卓越预测能力震惊世界，98.5%的人类蛋白质结构已了如指掌，更进一步，它预见了2.14亿个物种的蛋白质结构，几乎涵盖了所有已知生物种类。🚀这些海量数据无疑为药物研发带来了革命性的突破，开启了精准医疗的新篇章。
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药物研发
另一个方面就是药物研发，通过前期的基础研究，科学家们发现某个疾病人群的某个蛋白质普遍都出了问题，也许解决了这个蛋白质的问题就治愈了病人，这就是当下火热的靶向治疗精准治疗。但困难不在于发现问题，而在于解决问题，大型的跨国药企都有上百万种候选的化合物库，他们可以通过高通量筛选一个一个地进行尝试，但这样效率很低，也非常依赖计算机的效率。而人工智能非常会总结归纳经验，可以通过智能分析筛除错误答案，也可以自己制造一种化合物或者蛋白质来解决问题。这就是AI辅助制药。比如辉瑞的PF-0083521化合物，于2003年研发，2020年疫情发生后，通过分析病毒，筛选化合物，最终通过这个化合物制造了特效药奈玛特韦。
AI不光可以辅助早期药物研发，在临床实验中也可以起到很大帮助作用。临床实验经常被诟病的就是安慰剂对照，想用上试验药物的患者，结果吃的可能是淀粉片，但未来当医院的数据与AI对接，AI就可以从这些数据库中直接挖掘出符合临床实验方案的既往患者，把他们的病史生成一个虚拟的对照臂，通过虚拟的对照臂与当下的试验药物疗效进行对比，这样可以减少药企的研发投入。
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院中AI
虚拟AI可以根据你的语音描述直接帮你挂号导诊，该去哪个科室就诊排队，然后再帮你付钱拿报告，排队取药一条龙服务。当我们挂完号开始看病，医生要给我们诊断是什么病才能进行治疗。常规的诊断程序是什么呢？首先是医生问诊，了解你的主诉和病史，医生再根据病人情况，结合自身的医学知识、临床经验进行分析、推理，有的还需要结合一些辅助检查，比如抽血、B超、CT等等。通过初步诊断就可以开药进行治疗了。那么AI医疗又是哪些步骤呢？首先医生诊断需要有大量的医学知识、临床经验，这部分我们可以让AI学习大量的医学知识、医疗数据，辅助医生进行诊断和决策，这就是CDSS(clinical decision support system）临床决策支持系统，预计未来5年占AI医疗市场的20%。CDSS的应用可以有效解决临床医生知识的局限性，降低误诊率。根据中国医学会数据资料显示，我国临床医疗每年误诊人数约为5700万人，恶性肿瘤平均误诊率为40%。当CDSS安装在医生的电脑中后，他会根据医生对患者关键信息的描述，提示医生相关的诊断要求、鉴别要点及推荐诊疗方案，还会提示不同药物的适应症是什么，用药禁忌等等。
另外，AI医学影像将占到未来AI医疗市场份额40%，并且已经成功商业化。医学影像是指利用B超、CT等非侵入手段获得人体内部组织影像的技术。现实中因为疾病种类特别多，有时候病灶特别小，会因为医生的技术水平有限或精力有限没有发现病灶而造成误诊。AI作为智能体，可以学习千万级别的影像图片，知道不同疾病的影片表现，图像识别精度也远超肉眼达到像素级，所以可以让他帮助分析，并且识别病灶，而且AI可以不分白昼黑夜，迅速区分正常组织、良性病变或者恶性病变。随着当今影像检查手段越来越多，患者检查需求越来越旺盛，使得这个市场规模非常庞大，需求非常高，资本非常集中。国外像GE医疗、飞利浦、西门子、谷歌、IBM，国内像腾讯、阿里巴巴、联影东软等等巨头都扎堆在此。
诊断后就到了治疗环节，医疗机器人就是这部分的重要载体。通过由计算机控制的各种传感器、相机还有机械臂等等操作的仪器。主要分为以下三种：一是手术机器人，最有名的就是达芬奇手术机器人，医生可以操控它进行手术，提升手术精度，降低风险，但达芬奇机器人没有自主能力，这正是AI要做的，人工智能会让手术机器人有一定的自主能力，来协助医生完成手术。二是康复机器人，比如外骨骼康复机器人，帮助病人进行康复训练。三是服务机器人，可以进行日常病房的消毒杀菌，运送病人等等。但由于各方面的原因，目前医疗机器人的核心技术仍然掌握在国外手中，国内起步较晚。
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院后AI
离开医院后，病人的很多数据，如病史、诊疗情况、支付信息都留存在各个系统当中，如何合理的利用、处理这些信息尤为重要，从而衍生出了一些AI医疗数据智能平台，比如智慧病案系统，它可以自动进行病案质控，高效开展科研以及助力DRG（疾病诊断相关分组） DIP（基干大数据的病种组合）等等，总之就是可以促进医院整体的数字化与信息化，可以简单的理解为利用AI去优化医院的各个管理环节，达到降低成本提升效率的作用。另外就是有一些医疗需求，比如现在接触比较多的在线诊疗，医药电商，但时下最火热的院后赛道，当属数字化健康监测与健康管理。健康监测就是通过内置在手机、运动手表等等可穿戴设备的传感器，去时刻监测你的健康状况，比如运动手表可以监测血氧饱和度、心电图心率等等相关生理参数，随后智能系统可以判断你的健康状况，特别是对一些有心血管疾病的高危人群，有非常好的帮助。比如当AI通过这些参数发现病人有心梗的风险时，结合陀螺仪侦测的摔倒信号，就可以发出紧急救助信号，为患者争取珍贵的抢救时间。健康管理则是人工智能通过手机对用户所有的健康信息进行分析，帮助其进行生活方式的改善，还有康复管理、智慧养老等等。AI就像一个电子化的家庭医生，进行全生命周期的健康接管。
来源：发展规划处
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