2024人工智能引領(lǐng)智慧醫(yī)療

01010202人工智能和機器學(xué)習(xí)引領(lǐng)智慧醫(yī)療發(fā)展隨著醫(yī)療信息化和互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的發(fā)展，以及電子病歷（隨著醫(yī)療信息化和互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的發(fā)展，以及電子病歷（ElectronicHealthRecords,EHRs）數(shù)據(jù)的不斷積累，醫(yī)療行業(yè)自然而然的成為了機器學(xué)習(xí)和人工智能大放異彩的舞臺。就在今年6月，騰訊發(fā)布了國內(nèi)首個開放式AI醫(yī)學(xué)輔助診療平臺，而早在2016年和2017年，百度和阿里云分別相繼推出了各自的“醫(yī)療大腦”（AI輔助診斷應(yīng)用）。自2013年到2017年，整個AI醫(yī)療行業(yè)共獲得241筆國內(nèi)融資(1)。AI都在搶灘AI醫(yī)療市場，而各企業(yè)擁抱AI并享受其帶來的益處也不再遙遠。曾有分析指出(2)，下一個機器學(xué)習(xí)和人工智能的突破口最有可能發(fā)生在醫(yī)療、金融或自然語言處理這三個領(lǐng)域，因為這些領(lǐng)域每分每秒都在產(chǎn)生著新的數(shù)據(jù)。有人甚至預(yù)言，“人工智能可將醫(yī)療效果提高30%-40%，減少多達50%的醫(yī)療成本”。通過使用大量醫(yī)療數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，機器學(xué)習(xí)已經(jīng)在藥物研發(fā)、降低誤診率、提供臨床診斷輔助和優(yōu)化市場銷售等方面提供了無可比擬的幫助。技術(shù)的一日千里和數(shù)據(jù)的逐漸開放，也為AI在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用提供了更大的想象空間。在詳細介紹IQVIA結(jié)合人工智能和機器學(xué)習(xí)助力醫(yī)療行業(yè)發(fā)展的最新應(yīng)用之前，我們首先來簡單介紹下人工智能和機器學(xué)習(xí)的概念。一、人工智能和機器學(xué)習(xí)概述人工智能（Arti?cialIntelligence，AI）人工智能這個概念由來已久，在各種題材的科幻小說或電影中我們都能找到它的身影。從《銀河系漫游指南》中的憂郁王子Marvin到《星際穿越》中的智能機器人TARS，都是人們印象中人工智能的實現(xiàn)方式。從計算機科學(xué)領(lǐng)域的定義來看，當(dāng)一個機器具有了學(xué)習(xí)和推理的能力，能通過分析它所處的環(huán)境信息，自主執(zhí)行最優(yōu)的行動（action），那么就稱這個機器具有了智能。人工智能最重要的特征是能夠自主地執(zhí)行或者推薦最優(yōu)的行動(3)。一般來說，人工智能的發(fā)展可以分為4個階段(4)：計算智能（Computationalintelligence）機器開始像人類一樣會計算，從而幫助人們存儲和快速處理海量數(shù)據(jù)，這個階段是后面認知和感知的基礎(chǔ)。感知智能（Cognitiveintelligence）風(fēng)險的輔助診療工具（ClinicalDecisionSupportSystem，CDSS）。這些機器可以幫助人們高效地完成“聽”和“看”的工作。

弱人工智能（WeakAI）當(dāng)機器可以在特定的場合自主理解和思考問題，并最終給出解答時，我們就稱它具有了弱人工智能，例如Google的AlphaGo。這些機器能夠幫助人們在特定場合中解決復(fù)雜的問題。強人工智能（StrongAI）強人工智能其實更貼合人們想象中的人工智能，在這一階(5)，就認為隨著近幾年大數(shù)據(jù)的爆發(fā)，分布式計算框架的提出，以及計算能力的不斷提高，目前人工智能正在從感知智能向弱人工智能階段發(fā)展。在一些特定的場景下，人工智能已經(jīng)迅速超越人類最高水平，例如，AlphaGo以大比分3：0戰(zhàn)勝柯潔奠定圍棋霸主地位；卡內(nèi)基梅隆大學(xué)開發(fā)的人工智能系統(tǒng)Libratus在一對一無限注德州撲克中擊敗4名人類頂尖高手；美國舊金山Enlitic公司開發(fā)的檢測系統(tǒng)憑借深度學(xué)習(xí)，癌癥檢測技術(shù)超越了4位頂級的放射科醫(yī)生，包括診斷出了人類醫(yī)生無法診斷出的7%的癌癥，以及在人類醫(yī)生高達66%的癌癥誤診率的情況下，Enlitic的誤診率只有47%(4)。機器學(xué)習(xí)（MachineLearning,ML）機器學(xué)習(xí)的主要工作是模式識別，例如，識別患病人群和非患病人群的區(qū)別。其中“學(xué)習(xí)”的含義是指當(dāng)提供更多更人工智能和機器學(xué)習(xí)引領(lǐng)智慧醫(yī)療發(fā)展人工智能和機器學(xué)習(xí)引領(lǐng)智慧醫(yī)療發(fā)展人工智能和機器學(xué)習(xí)引領(lǐng)智慧醫(yī)療發(fā)展人工智能和機器學(xué)習(xí)引領(lǐng)智慧醫(yī)療發(fā)展有區(qū)分度的數(shù)據(jù)的時候，機器可以通過不斷的迭代來提高模式識別的準(zhǔn)確性，從而得到更加精準(zhǔn)的預(yù)測結(jié)果(6)。機器學(xué)習(xí)模型可以分為兩類：有監(jiān)督學(xué)習(xí)：目的是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到一個模式果Y，例如垃圾郵件識別或者圖像識別，這些是有監(jiān)督學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)出一套模型，從而預(yù)測新人群是否患有CVD（圖1）。無監(jiān)督學(xué)習(xí)：目的是找到數(shù)據(jù)中隱含的結(jié)構(gòu)或者隱藏的在的邏輯，能為更深入的分析數(shù)據(jù)建立基礎(chǔ)（圖2）。圖1：有監(jiān)督機器學(xué)習(xí)(x2,y2),(x2,y2),...,(xN,yN)學(xué)習(xí)系統(tǒng)xN+1預(yù)測系統(tǒng)P`(Y|X)yN+1 Y=f(X)模型圖2：無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型(x1,x2,...,xN)模型學(xué)習(xí)系統(tǒng)P`(Y|X)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Arti?cialNeuralNetworks,ANN）和深度學(xué)習(xí)（DeepLearning,DL）簡單來說，它的工作原理就是接收輸入信息，例如X1，X2，X3，然后給這些信息一些事先指定的權(quán)重，最后輸出結(jié)果(7)（圖3）。圖3：感知機X1X2 輸出X3基于上圖的感知機，舉個容易理解的例子，假設(shè)周末即將舉辦一個你十分感興趣的展覽，你可能需要在衡量下面三個因素之后再決定去或不去：你的男朋友或女朋友會陪你一起去嗎？周六的天氣如何？展覽館是否臨近地鐵站（假設(shè)你沒有私家車）？同時假設(shè)你很喜歡這個展覽，并且天氣是你的主要考慮以定義天氣因素的權(quán)重為6，其余兩個因素的權(quán)重均為2，這當(dāng)有多個這樣的感知機一起工作，并且它們的輸出可以下圖展示了一個4層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最左邊的一層一般xN+1

Y預(yù)測系統(tǒng)

一般來說，當(dāng)隱層的個數(shù)超過3層的時候，這樣的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡稱深度學(xué)習(xí)。（圖4）。03030404圖4：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層輸入層輸出層創(chuàng)新點和成果IQVIA的自動化醫(yī)療AI創(chuàng)新點和成果IQVIA的自動化醫(yī)療AI平臺使用深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork,RNN）處理縱向數(shù)據(jù)中的時間序列變量，自動生成疾病相關(guān)的特征，從而同時該醫(yī)療AI平臺直接和數(shù)據(jù)庫對接，能夠無縫添加新數(shù)據(jù)，實現(xiàn)模型的實時更新。該平臺將廣泛用于醫(yī)生的輔診過程中，當(dāng)AI判斷患者具有高風(fēng)險或高可能性罹患某種疾病時，平臺將對醫(yī)生發(fā)出提示。基于深度學(xué)習(xí)的特征工程，模型效率及預(yù)測準(zhǔn)確性獲得顯著提高，這些自動生成的特征在疾病診斷和病程預(yù)測中可以生成十分穩(wěn)定的結(jié)果。直接為患者提供個性化的健康管理方案，實現(xiàn)疾病的前期預(yù)防和及時診斷；同時也可以幫助客戶優(yōu)化市場策略，為產(chǎn)品或服務(wù)提供最優(yōu)定價方案。在這一系列多元應(yīng)用中，智能診療和健康管理是最重要和最核心的應(yīng)用場景。利用AI技術(shù)，可以訓(xùn)練模型從病患數(shù)據(jù)中找到邏輯和模式，模擬醫(yī)生的思維和診斷方式，從而輔助醫(yī)生做出更精準(zhǔn)的診斷，或選擇更合適的診療方案。案例一基于深度學(xué)習(xí)的自動化醫(yī)療AI平臺為客戶提供實時的解決方案。該平臺能夠在不同情況下快速有效地識別病人，并準(zhǔn)確地預(yù)測病人的發(fā)病風(fēng)險及案例一基于深度學(xué)習(xí)的自動化醫(yī)療AI平臺為客戶提供實時的解決方案。該平臺能夠在不同情況下快速有效地識別病人，并準(zhǔn)確地預(yù)測病人的發(fā)病風(fēng)險及病程變化。人工智能和機器學(xué)習(xí)引領(lǐng)智慧醫(yī)療發(fā)展人工智能和機器學(xué)習(xí)引領(lǐng)智慧醫(yī)療發(fā)展人工智能和機器學(xué)習(xí)引領(lǐng)智慧醫(yī)療發(fā)展人工智能和機器學(xué)習(xí)引領(lǐng)智慧醫(yī)療發(fā)展創(chuàng)新點和成果創(chuàng)新點和成果IQVIA基于大數(shù)據(jù)開發(fā)出了一整套高效準(zhǔn)確的機器學(xué)習(xí)算法，在真實世界中尋找潛在的高風(fēng)險罕見病患者。同時將這些潛在患者和他們對應(yīng)的醫(yī)生關(guān)聯(lián)起來，幫助企業(yè)實現(xiàn)精準(zhǔn)化營銷。例如，在某種血管類的罕見病領(lǐng)域，IQVIA的解決方案將患者識別率從真實世界中的還從20000人減少至4000人，其中約有50%的醫(yī)生是第一次被納入企業(yè)的目標(biāo)名單中。（圖6）。案例二利用機器學(xué)習(xí)優(yōu)化數(shù)字化醫(yī)療策略機器學(xué)習(xí)能幫助客戶了解醫(yī)生在數(shù)字化營銷中的行為特征，并對其逐一攻破。例如，找到影響醫(yī)生點擊或者打開電子郵件的關(guān)鍵變量，從而依據(jù)行為模式對醫(yī)生進行分類，最終對不同類別的醫(yī)生采取行之有效的市場推廣策略。創(chuàng)新點和成果IQVIA將多渠道獲取的有關(guān)醫(yī)生閱讀電子郵件的行為數(shù)據(jù)整合在一起，對案例二利用機器學(xué)習(xí)優(yōu)化數(shù)字化醫(yī)療策略機器學(xué)習(xí)能幫助客戶了解醫(yī)生在數(shù)字化營銷中的行為特征，并對其逐一攻破。例如，找到影響醫(yī)生點擊或者打開電子郵件的關(guān)鍵變量，從而依據(jù)行為模式對醫(yī)生進行分類，最終對不同類別的醫(yī)生采取行之有效的市場推廣策略。創(chuàng)新點和成果IQVIA將多渠道獲取的有關(guān)醫(yī)生閱讀電子郵件的行為數(shù)據(jù)整合在一起，對100+個特征進行評估及分析，選擇監(jiān)督學(xué)習(xí)，在得到醫(yī)生分類結(jié)果的同時，也對每個類別中影響醫(yī)生行為的關(guān)鍵特征進行了評估及解釋。通過對醫(yī)生行為模式的分類及解釋，IQVIA對每個類別的醫(yī)生采取個性化的市場策略，優(yōu)化電子郵件發(fā)送時間和郵件內(nèi)容，使電子郵件的打開率提升了4%，進而也大大提升了醫(yī)生電子郵件推廣活動的影響力。（圖5）。某罕見病患病率1萬-10萬人中有1人患病

建模后罕見病識別率顯著提升19人中能識別出1人 案例三基于罕見病風(fēng)險預(yù)測模型的精準(zhǔn)化營銷在罕見病領(lǐng)域，AI案例三基于罕見病風(fēng)險預(yù)測模型的精準(zhǔn)化營銷在罕見病領(lǐng)域，AI的應(yīng)用為罕見病診斷打開新的大門。由于患者數(shù)量稀少，病程發(fā)展緩慢、并發(fā)癥復(fù)雜等原因，盡早及準(zhǔn)確地識別罕見病患者一直困難重重。但真實世界數(shù)據(jù)的發(fā)展和最新機器學(xué)習(xí)算法的引入，使更快、更精準(zhǔn)地找到這些罕見病患者成為了可能。數(shù)據(jù)來源：IQVIA三、AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的機遇

識別出約6000人高患病風(fēng)險的病人醫(yī)療AI借助數(shù)據(jù)、互聯(lián)和智能，重構(gòu)了醫(yī)療行業(yè)從研發(fā)、圖5：IQVIA數(shù)字化解決方案明確醫(yī)生行為驅(qū)動力根據(jù)網(wǎng)絡(luò)行為將醫(yī)生群體分組分析和預(yù)測客戶流失率根據(jù)分組確定營銷策略明確醫(yī)生行為驅(qū)動力根據(jù)網(wǎng)絡(luò)行為將醫(yī)生群體分組分析和預(yù)測客戶流失率根據(jù)分組確定營銷策略0505市場調(diào)研定價和風(fēng)險管理品牌管理和營銷藥物研發(fā)基因分析和基因編輯行業(yè)早期診斷醫(yī)療健康輔診或自動診斷實時患者優(yōu)先或分類患者數(shù)據(jù)分析妊娠管理圖7：醫(yī)療AI應(yīng)用場景(8)市場調(diào)研定價和風(fēng)險管理品牌管理和營銷藥物研發(fā)基因分析和基因編輯行業(yè)早期診斷醫(yī)療健康輔診或自動診斷實時患者優(yōu)先或分類患者數(shù)據(jù)分析妊娠管理診斷、治療到服務(wù)等各個環(huán)節(jié)的運行模式。醫(yī)療行業(yè)本身具備特有的復(fù)雜性，致使醫(yī)療AI的應(yīng)用領(lǐng)域成為了一個龐大的產(chǎn)業(yè)體系，同時也在孕育豐富的創(chuàng)新機會。人工智能有望在各個方面改變醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的格局。據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院的數(shù)據(jù)顯示，中國醫(yī)療AI市場規(guī)模正在迅速擴