AI助力医疗从半程走向全程

人工智能的应用，将医疗再一次拉到革命的边缘，且进展迅速。从上世纪70年代起，便接连不断有人在医疗领域进行人工智能探索。1972年，由利兹大学研发的AAPHelp是资料记载当中医疗领域最早出现的人工智能系统。我国人工智能领域的开发研究始于20世纪80年代初，起步虽然较发达国家晚，但是发展速度迅猛。

8月30日，召开的“2019全球人工智能健康峰会”传出消息：作为世界卫生组织与国际电信联盟（WHO/ITU）医疗健康人工智能焦点组国内对口组重要工作成果，信通院、百度AI产业研究中心、罗兰贝格在峰会上联合发布《以人为本，人工智能助力医疗体系科学发展白皮书》（以下简称《白皮书》）。

医疗AI痛点：供给与需求不匹配

《白皮书》指出，中国医疗健康行业的核心痛点在于供给与需求之间的不匹配。人口老龄化背景下，医疗需求持续攀升、医保支付压力增大、医疗资源不均衡问题愈发突出。当前，以AI为代表的新技术手段的融入，为医疗体系的改革以及健康发展注入了新的活力。医疗行业将逐渐从政策驱动的数字化建设向体制改革驱动的数字化建设演进，呈现出智慧化、线上化、数据驱动的特征。

《白皮书》明确，医疗AI的发展依赖智能芯片、传感器、网络通信、云计算等基础设施，以及医疗健康行业理解能力、数字化运营能力等关键能力。纵观AI技术对各主体参与方的赋能应用，其核心能力分为计算智能、感知智能和认知智能三层。

在认知智能层面，需要自然语言处理技术以及知识图谱做技术支撑，而这两种技术也恰恰是医疗AI领域的核心技术。其中，自然语言处理对于病历结构化、实现虚拟助理和辅助诊断、挖掘文献和临床等证据的关系等应用至关重要；知识图谱是临床辅助支持系统的底层核心，是实现智能化语义检索的基础和桥梁，在疾病风险评估、智能辅助诊疗、医疗质量控制、医学科研辅助、院管决策支持等智慧医疗领域都有着良好的发展前景。

AI赋能医疗，更要“以人为本”

大健康的范畴已涉及到人们生活的全方位、全要素和全周期。《白皮书》指出，在这样的基础上，AI技术有着多维度、多模式的赋能方案。围绕核心医疗生态体系，AI将发挥重要作用，通过提质增效、降本增益、模式创新，推动医疗体系各方的变革和提升。

首先，AI将赋能医疗服务提供方诊前、诊中、诊后全流程。AI与医疗服务的结合，具有提高服务质量、提升患者体验、节约医疗成本、强化医院运营管理等多方面价值，其在诊前、诊中、诊后各个环节产生丰富的应用场景。而提供涵盖医疗产品、服务、运营的端到端解决方案亦将成为各AI供给方的发展方向。

其次，AI将覆盖药品及医疗器械服务方的全价值链。AI技术不但能够缩短研发周期、降低研发成本、降低研发失败率，而且有利于加速临床进程、辅助临床策略制定、帮助产品生产提质增效，以及在产品应用环节促进精准医学和个性化诊疗。

最后，AI将成为医疗支付方撬动整个医疗生态圈的重要助力。AI技术助力医疗支付方的最终目标是以医疗价值为导向，提升医疗服务、药品以及器械的质量水平并节约支出。其将帮助实现医保控费、智能风控、减少欺诈等行为，促进支付方与医疗服务提供方及药品、器械提供方形成新的协同关系。