9月11－12日，由深圳市人民政府主辦、OFweek維科網(wǎng)承辦的“OFweek 2019中國(guó)智慧醫(yī)療產(chǎn)業(yè)大會(huì)”在深圳會(huì)展中心舉行。期間的“醫(yī)療人工智能專場(chǎng)”論壇上，來(lái)自英特爾公司醫(yī)療與生命科學(xué)事業(yè)部中國(guó)區(qū)負(fù)責(zé)人李健博士與現(xiàn)場(chǎng)觀眾分享了 “他山之石—全球視野下的AI+醫(yī)療”主題報(bào)告。

李健博士從工業(yè)革命的歷史進(jìn)程、AI醫(yī)療的應(yīng)用現(xiàn)狀以及AI醫(yī)療對(duì)藥物研發(fā)的作用三個(gè)角度向現(xiàn)場(chǎng)觀眾闡述自己對(duì)全球視野下AI醫(yī)療的理解與體會(huì)。

英特爾公司醫(yī)療與生命科學(xué)事業(yè)部中國(guó)區(qū)負(fù)責(zé)人李健博士

邁向醫(yī)療工業(yè)4．0，挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存

工業(yè)革命經(jīng)歷了蒸汽時(shí)代、電氣時(shí)代和通訊計(jì)算時(shí)代，至此社會(huì)進(jìn)入了工業(yè)4．0時(shí)代，這是一個(gè)融合的時(shí)代。李健博士認(rèn)為現(xiàn)在社會(huì)許多行業(yè)都進(jìn)入了工業(yè)4．0時(shí)代，如交通運(yùn)輸和金融等行業(yè)，而醫(yī)療行業(yè)現(xiàn)今可能還處于工業(yè)3．5的狀態(tài)。

醫(yī)療行業(yè)邁向工業(yè)4．0階段，這既是個(gè)挑戰(zhàn)也是個(gè)機(jī)遇。醫(yī)療行業(yè)邁向工業(yè)4．0階段，會(huì)面臨技術(shù)挑戰(zhàn)與醫(yī)療人員不足等挑戰(zhàn)，與此同時(shí)，醫(yī)療行業(yè)借助人工智能浪潮，可以進(jìn)一步促進(jìn)醫(yī)療行業(yè)發(fā)展。

AI醫(yī)療要進(jìn)入第二波浪潮

李健博士認(rèn)為AI醫(yī)療市場(chǎng)十分廣闊，在傳統(tǒng)的醫(yī)療器械行業(yè)，每年全球呈現(xiàn)5％的增長(zhǎng)率。中國(guó)的醫(yī)療行業(yè)在過(guò)去十年時(shí)間內(nèi)，每年醫(yī)療器械行業(yè)呈現(xiàn)20％的增長(zhǎng)率，因此AI醫(yī)療保守估計(jì)呈現(xiàn)出40％的增長(zhǎng)率，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于任何一個(gè)醫(yī)療細(xì)分市場(chǎng)。AI醫(yī)療市場(chǎng)的廣闊源于醫(yī)療現(xiàn)實(shí)的需求量大�，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)證明人工智能在完成一些任務(wù)時(shí)成功率高于人類，甚至在個(gè)別任務(wù)上取代人類，同樣人工智能運(yùn)用于醫(yī)療行業(yè)，能夠提高醫(yī)療成功率。

AI的應(yīng)用場(chǎng)景主要分為兩類，一類是圖像識(shí)別，另一類是語(yǔ)音識(shí)別。AI醫(yī)療在市場(chǎng)上主要應(yīng)用于初診和影像自動(dòng)診斷，還有如手術(shù)機(jī)器人、虛擬護(hù)士、醫(yī)療助手等醫(yī)療應(yīng)用。AI醫(yī)療的第一波浪潮是以模式識(shí)別為中心的工作，運(yùn)用在放射科和病理科的兩大領(lǐng)域尤為顯著。AI醫(yī)療在第一波浪潮解決的是醫(yī)療模式識(shí)別的問(wèn)題，而模式識(shí)別問(wèn)題遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能解決實(shí)際醫(yī)療過(guò)程的各種困難。因此AI醫(yī)療發(fā)展要進(jìn)入第二波浪潮，真正做好攻堅(jiān)戰(zhàn)就要深入醫(yī)院探索病患在診治期間產(chǎn)生的實(shí)際問(wèn)題，并且尋求人工智能的解決方案，比如說(shuō)基于自然語(yǔ)言處理一些門診記錄。

AI助力醫(yī)療藥物研發(fā)

AI不僅在醫(yī)療影像與醫(yī)療設(shè)備方面發(fā)揮作用，還在醫(yī)療藥物開發(fā)領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。人類可以合成的潛在藥物小分子的數(shù)量十分巨大，用經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)搜集到很多的數(shù)據(jù)，對(duì)不同的分子進(jìn)行反映。利用原子、分子結(jié)構(gòu)、分子指標(biāo)等知識(shí)，通過(guò)相應(yīng)模型來(lái)預(yù)測(cè)，在虛擬的環(huán)境下預(yù)測(cè)不同的兩個(gè)分子在化學(xué)反應(yīng)里會(huì)生成的結(jié)果，這樣就避免了很多在實(shí)驗(yàn)室真實(shí)環(huán)境下才能完成的化學(xué)反應(yīng)，從而提高藥物研發(fā)效率。

AI如今最熱門的一項(xiàng)技術(shù)Deep Learning，即深度學(xué)習(xí)技術(shù)，以歐洲最大的AI醫(yī)療公司德國(guó)的BenevolentAl公司為例，運(yùn)用這項(xiàng)技術(shù)加快了反向合成方法。AI醫(yī)療利用機(jī)器視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)，構(gòu)建罕見(jiàn)病藥物的篩選平臺(tái)。細(xì)胞顯微水平的特征圖像分析，能夠反映細(xì)胞內(nèi)遺傳差異導(dǎo)致的表型變化。通過(guò)自動(dòng)化的細(xì)胞顯微圖像分析軟件，分析特定藥物作用下細(xì)胞在顯微水平表型的變化，可以評(píng)估藥物的作用。此外，AI醫(yī)療利用深度學(xué)習(xí)和化合物篩選以及開放平臺(tái)挖掘基因組數(shù)據(jù)價(jià)值，還可以加速新藥開發(fā)。

英特爾公司為AI醫(yī)療提供了硬件方案和軟件方案作為支持。最后，李健博士總結(jié)：“醫(yī)療行業(yè)就是這樣一個(gè)從設(shè)備到邊緣到數(shù)據(jù)中心到云的場(chǎng)景融合。”

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