醫(yī)院里，令人揪心的不僅是病人的呻吟，還有病人排隊(duì)等待醫(yī)生問(wèn)診時(shí)的急切，以及醫(yī)生在繁重工作量和工作壓力下的疲態(tài)。

疾病是人類無(wú)法逃脫的磨難，諸如癌癥這樣的惡疾不僅折磨著患者，也會(huì)給其家庭帶來(lái)災(zāi)難性的影響，而醫(yī)院和醫(yī)生是帶給人希望的。但近年來(lái)，醫(yī)患糾紛的新聞時(shí)不時(shí)出現(xiàn)在熱搜榜上，這本質(zhì)上來(lái)說(shuō)是優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源短缺和日益增長(zhǎng)的醫(yī)療需求之間矛盾所引發(fā)的問(wèn)題。為了緩解這一矛盾，醫(yī)療行業(yè)和科技公司共同將目光投向了人工智能，未來(lái)充分運(yùn)用人工智能技術(shù)的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療，一定程度上能夠緩解醫(yī)療資源短缺的現(xiàn)狀。

2018年是AI火熱的一年，AI醫(yī)療是行業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為率先被應(yīng)用的領(lǐng)域。英特爾也正在以技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用突破為著力點(diǎn)，讓AI醫(yī)療真正落到實(shí)處，目前的研究成果在醫(yī)院數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)、醫(yī)療影像診斷及藥物研發(fā)等方面有一定貢獻(xiàn)。在2018最后的二十四分之一里，一起來(lái)看一下英特爾在智慧醫(yī)療領(lǐng)域取得的進(jìn)展。

智慧醫(yī)療時(shí)代，智能化管理

隨著診療規(guī)模和醫(yī)療能力的不斷躍升，醫(yī)院信息化系統(tǒng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也呈爆炸式增長(zhǎng)，然而這些高價(jià)值數(shù)據(jù)過(guò)去一直未能得到進(jìn)一步分析和利用，甚至在一些醫(yī)療科研項(xiàng)目中，醫(yī)護(hù)人員仍需手工整理病歷數(shù)據(jù)。英特爾與廣州醫(yī)博信息技術(shù)有限公司，共同為暨南大學(xué)附屬第一醫(yī)院打造了全方位數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，減少醫(yī)護(hù)人員工作量，幫助醫(yī)院實(shí)現(xiàn)智能化管理。

移動(dòng)端院長(zhǎng)首頁(yè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)界面

數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)能夠有效處理醫(yī)院的日常數(shù)據(jù)采集、跨部門獲取數(shù)據(jù)以及手工數(shù)據(jù)整理等，為醫(yī)院開展科研提供準(zhǔn)確、便捷的數(shù)據(jù)支持及深層次分析能力。醫(yī)院管理者也可以全方位地掌握全院實(shí)時(shí)核心動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和關(guān)鍵指標(biāo)分析結(jié)果，促進(jìn)醫(yī)院工作的效率和分工精細(xì)化程度的提升。

家庭護(hù)理服務(wù)，即時(shí)監(jiān)控慢性病

慢性疾病病程發(fā)展緩慢，許多病人錯(cuò)過(guò)了初期持續(xù)治療，發(fā)展到終末期時(shí)才開始治療。治療不及時(shí)的原因一方面在于專業(yè)醫(yī)務(wù)人員人手不足，無(wú)法頻繁接診患者；另一方面在于患者通常沒(méi)有足夠的時(shí)間和金錢經(jīng)常到診所或醫(yī)院接受檢查和復(fù)診。如高血壓和糖尿病患者，可能每周都要到診所進(jìn)行一次體檢，但患這兩種病的病人，年齡偏大，每周一次的體檢對(duì)于他們來(lái)說(shuō)是巨大的負(fù)擔(dān)。

智利AccuHealth慢性病護(hù)理管理公司，與英特爾一起針對(duì)慢性疾病護(hù)理制定了一項(xiàng)主動(dòng)響應(yīng)方案，利用人工智能技術(shù)來(lái)管理遠(yuǎn)程家庭護(hù)理服務(wù)。該方案利用高級(jí)分析和預(yù)測(cè)算法來(lái)識(shí)別關(guān)鍵事件和趨勢(shì)，幫助患者預(yù)防健康狀況惡化，可降低高昂成本的應(yīng)急設(shè)施使用量和急診就診量。遠(yuǎn)程家庭護(hù)理服務(wù)打破了傳統(tǒng)醫(yī)療就診模式，通過(guò)人工智能讓患者在家享受“即時(shí)醫(yī)療”。

遠(yuǎn)程診斷，緩解醫(yī)療壓力

糖尿病本身并不可怕，可怕的是它會(huì)誘發(fā)多種并發(fā)癥，而糖尿病性眼疾則是最常見的一類并發(fā)癥。如糖尿病性視網(wǎng)膜病變，一旦誘發(fā)患者的致盲病程發(fā)展是不可逆的，這種并發(fā)癥在糖尿病人群中患病率達(dá)21%~36%。我國(guó)的眼科醫(yī)生十分匱乏，2017年調(diào)查顯示，全國(guó)眼科醫(yī)生不足4萬(wàn)名，醫(yī)生與患者數(shù)量之間存在著嚴(yán)重的不對(duì)稱。

英特爾與愛(ài)爾眼科集團(tuán)推出了針對(duì)糖尿病視網(wǎng)膜病變(DR)和老年性黃斑變性(AMD)的遠(yuǎn)程智能閱片平臺(tái)，用“智能化+遠(yuǎn)程化”的手段實(shí)現(xiàn)了眼科疾病的分級(jí)診療。一方面，利用人工智能從醫(yī)療影像切入，結(jié)合人工智能輔助診斷，幫助解決中國(guó)眼科醫(yī)師匱乏，閱片效率低以及基層醫(yī)院技能落后等問(wèn)題。另一方面，用人工智能與互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)結(jié)合的方式，通過(guò)遠(yuǎn)程診斷，在一定程度上，從技術(shù)層面上為基層醫(yī)療在未來(lái)發(fā)展中打破行業(yè)壁壘提供可能性，對(duì)于平衡醫(yī)療資源，擴(kuò)大眼科篩查面有著重要的作用。

AI影像醫(yī)療，為癌癥提供精準(zhǔn)診斷+治療方案

在臨床，醫(yī)療影像是協(xié)助醫(yī)生判斷病情的重要信息，醫(yī)療數(shù)據(jù)中有超過(guò)90%的數(shù)據(jù)來(lái)自于醫(yī)學(xué)影像。機(jī)器識(shí)別可以幫助醫(yī)生快速篩除正常影像，著重標(biāo)注疑似病灶的區(qū)域，提高放射科醫(yī)生分析影像的準(zhǔn)確度、縮短診斷結(jié)果報(bào)告時(shí)間、提高醫(yī)生的病例處理量和醫(yī)療系統(tǒng)的診斷能力。AI影像識(shí)別篩查對(duì)于偏遠(yuǎn)地區(qū)和基層醫(yī)生而言，意義更加重大，人工智能能夠幫助病人及時(shí)確診及早治療。

協(xié)助乳腺癌診斷：

多數(shù)乳腺癌是可以被治愈，但如果錯(cuò)過(guò)前期防治，后期的治療代價(jià)相當(dāng)大。從2017年開始，英特爾就與匯醫(yī)慧影展開緊密合作，進(jìn)行人工智能輔助乳腺癌篩查技術(shù)的研發(fā)。在搜集海量影像數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，英特爾為合作伙伴提供了大量算法、算力及數(shù)據(jù)的支持，大幅提升數(shù)據(jù)的處理和推理效率。

精準(zhǔn)勾畫宮頸癌放療靶區(qū)：

作為婦科最常見的婦科惡性腫瘤，發(fā)病率僅次乳腺癌，幸運(yùn)的是，宮頸癌可以通過(guò)放療治療。放療前，醫(yī)生需要通過(guò)觀察病人大量的病灶圖像，勾畫放療靶區(qū)，人工勾畫耗時(shí)耗力，不僅對(duì)醫(yī)生造成很重的工作負(fù)擔(dān)，還會(huì)因?yàn)閻盒阅[瘤易轉(zhuǎn)移、浸潤(rùn)性生長(zhǎng)等特性導(dǎo)致誤診或漏診。

由中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院博士生導(dǎo)師、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)研究室主任安虹教授指導(dǎo)的選題為DSU-Net的項(xiàng)目，能夠在精準(zhǔn)地勾畫出腫瘤的臨床靶區(qū)和危及的正常組織器官，提高放療計(jì)劃中照射范圍和劑量的制定，使醫(yī)生從繁瑣重復(fù)的閱片和勾畫工作中解脫出來(lái)。

圖片來(lái)源：pexels

人工智能檢測(cè)肺部結(jié)節(jié)：

肺部影像診斷易發(fā)生混淆，難度較大，通常針對(duì)很多疾病的判斷要從“結(jié)節(jié)”開始，英特爾帶來(lái)的基于人工智能技術(shù)的結(jié)節(jié)檢測(cè)系統(tǒng)，可以通過(guò)學(xué)習(xí)海量醫(yī)學(xué)影像樣本，在短時(shí)間內(nèi)具備診斷病患的“經(jīng)驗(yàn)”。

基因組測(cè)序，精準(zhǔn)治療

即使是同一種疾病，每個(gè)人的疾病和情況也不盡相同。癌癥的精準(zhǔn)醫(yī)療要求根據(jù)每位患者的基因特征來(lái)提供個(gè)性化的治療方案和醫(yī)療護(hù)理。但是，患者所產(chǎn)生的基因數(shù)據(jù)量十分龐大，要醫(yī)生用肉眼在海量基因變體中，做出正確的篩選診斷是一項(xiàng)重大的挑戰(zhàn)。

博德與英特爾正在合作開發(fā)一種基于人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)工具來(lái)分析遺傳數(shù)據(jù)，人工智能可以獲取以及分析出其獨(dú)特的內(nèi)在屬性，可以在人類肉眼所不能及的數(shù)據(jù)中，找到其規(guī)律，以最快的速度幫助病人解讀相關(guān)的數(shù)據(jù)，盡可能快速的找到造福病人的最佳方法。而這種精準(zhǔn)療法也挽救了一位父親的生命，若未來(lái)能夠普及化，將幫助更多受病痛折磨的人。

加速藥物研發(fā)

許多藥物之所以貴，是因?yàn)樵谘邪l(fā)時(shí)耗費(fèi)了巨大的人力、物力和財(cái)力，一款新藥的面世需要經(jīng)歷漫長(zhǎng)而復(fù)雜的研發(fā)過(guò)程，包含了前期的建模分析和后期繁重的臨床試驗(yàn)。藥物如果能盡快的研制成功，不但能夠減少成本，還能及時(shí)控制病情，挽救更多病人的生命。

在藥物研發(fā)上，英特爾與諾華合作，通過(guò)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，加速高內(nèi)涵篩選的速度。該模型在分析顯微鏡圖像時(shí)，可同時(shí)分析一張圖像中的幾百萬(wàn)個(gè)像素或者一個(gè)模型中的幾百萬(wàn)個(gè)參數(shù)，甚至還能同時(shí)分析數(shù)千個(gè)訓(xùn)練圖像，把訓(xùn)練圖片分析模型的時(shí)間從11個(gè)小時(shí)縮短到了31分鐘，跟之前相比快了20多倍，大大縮短了藥物研發(fā)時(shí)間。

強(qiáng)大的計(jì)算處理能力是AI醫(yī)療的基石，在一些對(duì)交互實(shí)時(shí)性要求較強(qiáng)的醫(yī)療信息處理中。英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器強(qiáng)大的處理性能，在醫(yī)療數(shù)據(jù)分析所需的高性能計(jì)算能力方面獨(dú)具優(yōu)勢(shì)。

AI對(duì)醫(yī)療的輔助遠(yuǎn)不止上文列舉的8個(gè)運(yùn)用，英特爾也將和合作伙伴一起，將人工智能運(yùn)用至醫(yī)院管理，精準(zhǔn)醫(yī)療，藥物研發(fā)各個(gè)醫(yī)療領(lǐng)域，對(duì)醫(yī)生和患者的幫助包括早期篩查、臨床診斷及術(shù)后康復(fù)各個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)，以緩解這個(gè)時(shí)代所面臨的醫(yī)療保健領(lǐng)域的各種重大挑戰(zhàn)。