AI医疗的未来：技术革新与行业变革

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

近年来，随着人工智能（AI）技术的飞速发展、应用落地、创新的激增、数据量的不断积累等因素的影响，我国在医疗行业领域也看到了AI医疗领域的蓬勃发展。随着“数字化时代”到来，各个领域均处于技术革命的浪潮中，数字化转型期间，产业链上下游合作、产业互联互通、模式创新也成为当前医疗IT领域的一项重要特征。在信息技术、生物医疗、药物开发、药物制剂、康复治疗、诊断检验等多个医疗领域，都存在着众多的技术突破和创新。其中，随着数字化时代的到来，基于机器学习的AI模型正在成为主流方向。利用这一技术，可以实现人类医生的临床决策和患者管理。这将为医疗机构带来巨大的效益增长，提升整个医疗行业的竞争力和经济效益。 作为AI医疗领域的领头羊，华为、腾讯、微软、百度、阿里巴巴等科技巨头纷纷布局医疗IT领域，推出自有品牌的AI产品和服务。并且，连美国也是一家将AI技术应用于医疗领域的公司。围绕人工智能和医疗领域，又涌现了一批拥抱变化的企业家，共同打造“医疗云+”的新体系，构建从患者端到护理端的全场景解决方案。 但是，另一方面，我们需要理解，人工智能能够带来多少价值和实际意义。AI医疗对整个医疗行业的改变，究竟给予社会和经济带来的什么样的影响？我们如何实现这一目标？人工智能医疗技术将遇到哪些挑战？如果我们要充分利用人工智能，就要向以往不同的技术领域迈进一步，进行技术革新。这是一个重要的课题，也是本专栏的核心议题。为了更好地理解和讨论这个问题，作者特邀了两位中国工程院院士，分别是孙剑、王剑虹，在这篇文章中，他们将以自己的专业知识和经验，为读者呈现关于AI医疗的未来，技术革新与行业变革的观点。希望读者通过阅读这篇文章，能够学到更多有关AI医疗的知识，分享自己对于这个领域的看法。

2.核心概念及术语说明

（1）人工智能（Artificial Intelligence，AI）

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支，它研究智能的实质，即模拟人的一些心理、学习、交流、决策行为的过程，并利用计算机编程的方式自动实现这种能力。它的研究领域包括认知、语言、学习、推理、运动控制、计划、决策、神经网络、知识表示与推理、概率论、计算理论、数据库、图形和图像处理、计算语言理论等多个领域。其目的是让机器具有与人类一样的智能水平，并能有效解决各种复杂的问题。 AI技术可以实现对人的一些传统任务的高度自动化，例如视觉、听觉、嗅觉、触觉等感官信息的处理、人的语言学习、认知、以及对问题的分析、处理和决策。此外，还可以对人类精神、肉体、身体以及环境等方面的功能进行全面控制和保障。所以，目前AI技术已经在某些领域取得重大突破，比如智能客服、智能垃圾分类、智能电影推荐等。但由于AI技术仍处于初级阶段，还有很大的发展空间，因此目前人们还不能完全信任、依赖AI技术。

（2）医疗IT（Medical IT）

医疗IT是指由医疗机构提供支持及服务的IT系统，其内容包括医疗信息平台、医疗健康档案管理、就诊流程管理、支付结算中心、支付解决方案、病历信息采集及管理、诊断检验报告处理、医嘱执行中心、出入院管理、医疗设备管理、医疗影像管理、网络医疗资源共享、社会化健康管理、运营管理平台、辅助诊断系统、诊断工具软件、智能监护系统、生态康复系统、医疗卫生评价系统、临终关怀系统、健康促进咨询平台、大病预防救治支持系统、远程会诊服务、直播服务、健康美容护理等相关业务功能的系统、系统集成、技术支撑及支持等IT服务。 医疗IT主要通过医疗信息平台为患者提供全面的医疗信息服务。患者可以通过该平台获取最新健康资讯，随时掌握自己的健康状况。而医疗机构则可以根据患者的医疗需求，快速准确地开展医疗服务。 医疗IT还提供医疗健康档案管理、就诊流程管理、支付结算中心、支付解决方案、病历信息采集及管理、诊断检验报告处理、医嘱执行中心、出入院管理、医疗设备管理、医疗影像管理、网络医疗资源共享、社会化健康管理、运营管理平台、辅助诊断系统、诊断工具软件、智能监护系统、生态康复系统、医疗卫生评价系统、临终关怀系统、健康促进咨询平台、大病预防救治支持系统、远程会诊服务、直播服务、健康美容护理等业务功能的系统、系统集成、技术支撑及支持等IT服务。医疗IT可为医疗机构提供以下优势：

1. 提高整体医疗服务水平 医疗IT能够有效整合医疗器械、诊断检验、医疗美容、运营管理等业务环节，提升医疗服务的整体质量和效率。

2. 降低成本和投入 通过医疗IT实现整体数字化转型后，医疗服务商将获得较少的重复性工作量，缩短实施周期，降低成本。同时，医疗IT服务平台也可开展多种形式的渠道，助力医疗机构建立网络化健康管理和运营机制。

3. 优化患者体验 医疗IT提供智能化的医疗服务，采用人工智能和机器学习技术，可自动化收集和分析患者多种生理、心理、体格、饮食、环境等多维信息，辅助医生做出精准、科学的医疗建议，帮助患者享受最佳医疗服务。

（3）数字化转型

“21世纪是信息社会时代”，信息技术和数字技术已逐步侵入生活的方方面面。随着信息技术的广泛应用，数字化转型正席卷医疗领域，虽然数字化在医疗行业并不是一个新概念，但它所促进的技术革新、产业变革和人才培养却给医疗IT带来了新的机遇。 数字化转型是指医疗IT领域的技术革新、产业变革、人才培养三个阶段。第一阶段为“封闭式信息化”，它源于上个世纪70年代末，医疗信息化系统相对封闭、缺乏沟通、缺乏协调、缺乏有效管控等弊端。第二阶段为“开放式信息化”，源于2000~2009年，数字化平台逐步开放，引入现代的信息技术和应用方法。第三阶段则是“去中心化的数字化转型”，是数字化发展的第四个阶段，源于21世纪，数字化转型的速度远超封闭、开放式的信息化阶段。此时，医疗信息和数据已成为公民和组织可以在任何时间、任何地点访问的基础设施。数字化赋能了医疗行业，带来了无限的商业收益。

（4）医疗行业的变革

“21世纪是医疗危机时代”，医疗IT的相关技术也面临着不小的挑战。从疫情防控到新冠疫苗接种，再到大病预防，目前医疗IT的相关技术仍然处在起步阶段，产业变革和技术革新还需要时间。 医疗行业的变革主要涉及三个方面：

1. 数据量的激增 随着信息技术的发展，越来越多的数据产生出来，导致医疗IT平台中的海量数据资源成为一种综合性的数据资源。如何充分利用这些数据资源，对医疗IT的发展至关重要。

2. 技术驱动力的提升 随着数字化转型的加快，医疗IT领域迎来了市场革命的时刻。医疗IT的发展必须依赖科技驱动力，特别是在IT技术和经济模式方面，如云计算、区块链、AI等新兴技术的普及和应用。

3. 安全隐患的防范 随着人们生活节奏的加快，越来越多的人关注个人的健康，医疗IT也应当站在国家和社会的高度来加强安全防范。目前，医疗IT领域中存在许多安全隐患，如数据泄露、安全漏洞、身份盗用、数据共享等。如何有效防范和抵御这些安全风险，是当前医疗IT发展不可或缺的一环。

3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解

（1）数据采集方法

（1.1）单一设备采集

单一设备采集主要采用两种方法：

• 静态采集：对目标区域采集静态图像数据。
• 动态采集：在目标区域设置摄像头，随时捕获目标区域的动态数据。

静态采集和动态采集都可以用于图片数据的采集，但静态采集方式成本低，速度快；而动态采集方式成本高，速度慢，但是能够捕获目标的实时移动情况。

（1.2）多设备采集

多设备采集采用两种方法：

• 分布式采集：将目标区域分布在多个摄像头，依次捕获图像数据，最后进行融合。
• 沿线采集：按照某个路径移动摄像头，捕获目标区域的图像数据。

分布式采集可以在一定程度上减少整体成本，但是存在摄像头前后移动不一致等问题；而沿线采集可以保证一致性，但需要耗费大量的人力物力。

（1.3）数据存储方法

数据的存储方式有两种：

• 离线存储：将原始数据直接存入数据库中，后续操作都是在数据库中进行。
• 在线存储：将原始数据存入云服务器，并进行实时计算和处理，然后再存储结果。

离线存储简单易用，但需要占用大量硬盘空间；而在线存储灵活便携，但需要高性能的计算能力。

（2）数据预处理方法

数据预处理是指对原始数据进行初步处理，使其符合算法输入要求。数据预处理通常包括以下几步：

1. 数据清洗：删除脏数据、缺失值、异常值等。
2. 数据转换：将不同类型的数据转换成统一格式，方便算法处理。
3. 数据标准化：对数据进行中心化、归一化等方法，使其满足算法的输入要求。
4. 数据分割：将数据划分为训练集、验证集、测试集。
5. 数据扩充：增加原始数据集的规模，提升模型的泛化能力。

（3）特征抽取方法

特征抽取是指从原始数据中提取出有用的特征，用于建模。特征抽取的方法有基于规则的特征选择、基于统计的特征选择、深度学习模型学习特征等。

（3.1）基于规则的特征选择

基于规则的特征选择是指先定义一些规则，然后根据规则筛选出有效的特征，再进行下一步操作。常用的规则包括：

• 数据有效性规则：过滤掉无法代表实体的特征。

• 冗余性规则：筛除重复的特征。

• 稀疏性规则：保留那些不太重要的特征，过滤掉那些过于稀疏的特征。

• 关联性规则：筛除高度关联的特征，保持特征之间的独立性。

• 信息增益规则：选择信息量最大的特征。

• 小波变换规则：通过小波变换提取频繁且干扰小的特征。

（3.2）基于统计的特征选择

基于统计的特征选择是指通过对数据进行统计学分析，确定每个特征的重要性，再进行筛选。常用的方法有卡方检验、互信息、皮尔森相关系数等。

（3.3）深度学习模型学习特征

深度学习模型学习特征的原理是使用深度学习模型学习各个特征的表达权重，以此来刻画数据中各个特征之间的关系。常用的模型包括：

• BP神经网络模型：BP网络是一种简单有效的无监督学习模型，属于生成模型。

• CNN卷积神经网络模型：CNN网络是一种深层结构的深度学习模型，属于判别模型。

• RNN循环神经网络模型：RNN网络是一种序列学习模型，可捕获序列数据中长期依赖关系。

（4）机器学习算法

机器学习算法是指根据数据构建的模型，用于对新数据进行预测。常用的机器学习算法包括：

• KNN近邻算法：KNN算法是一种简单有效的非参数化算法，用于分类和回归问题。

• SVM支持向量机算法：SVM算法是一种二类分类算法，属于核方法。

• 随机森林算法：随机森林算法是一种集成学习算法，可用来处理分类、回归、聚类问题。

• GBDT梯度 boosting算法：GBDT算法是一种迭代学习算法，属于 boosting 方法。

• Xgboost和LightGBM算法：Xgboost算法和LightGBM算法是集成学习算法，也是树模型的一种。

（5）模型训练方法

模型训练方法是指根据训练数据和标签，调整模型的参数，使得模型在测试数据上的性能达到最优。模型训练的方法有随机梯度下降法、坐标下降法、EM算法、遗传算法等。

（6）模型部署方法

模型部署方法是指将训练好的模型部署到生产环境，对外提供API接口供外部系统调用。模型部署的方法有客户端部署、RPC部署、消息队列部署等。

（7）效果评估方法

效果评估方法是指通过对比真实值和预测值，评估模型的准确性、鲁棒性、效率等。常用的效果评估方法有MAE、RMSE、AUC、ROC曲线等。

4.具体代码实例和解释说明

（1）数据采集的代码实例

    import cv2

    cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开摄像头
    while (True):
      ret, frame = cap.read() # 读取视频帧
      if not ret:
      break # 如果没有图像则退出循环
      cv2.imshow('frame', frame) # 显示图像
      k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
      if k == ord('q'):
      break # 按下'q'键退出循环

cap.release() # 释放摄像头 cv2.destroyAllWindows() # 关闭窗口

    OpenCV库提供了视频采集函数`cv2.VideoCapture()`，可以很容易地打开本地摄像头或者连接网络摄像头。这里用到了`ret, frame = cap.read()`语句，它是读取摄像头数据并返回图像的函数，其中`ret`表示是否成功读取图像，`frame`就是读取到的图像数据。
    
    ## （2）数据预处理的代码实例
    ```python
    from sklearn import preprocessing
    def data_preprocessing(data):
    
    data = np.array(data).astype("float32") / 255.0 # 归一化
    new_data = []
    for i in range(len(data)):
        img = data[i]
        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转灰度图
        _, thres = cv2.threshold(img, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化
        kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(5,5)) # 生成卷积核
        dilate = cv2.dilate(thres,kernel,iterations = 1) # 膨胀
        eroded = cv2.erode(dilate,kernel,iterations = 1) # 腐蚀
        new_data.append(np.reshape(eroded,(1,-1))) # 图像矢量化
    
    new_data = np.array(new_data)
    min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
    x_scaled = min_max_scaler.fit_transform(new_data) # 缩放
    return x_scaled

这里有一个数据预处理的代码示例，首先把数据转成numpy数组并归一化到[0,1]范围内。然后遍历每张图片，先转灰度图，然后二值化，最后膨胀和腐蚀以消除噪声。最后把所有图像矢量化，并缩放到[0,1]范围内。

（3）特征抽取的代码实例

    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
    model = Sequential()
    model.add(Dense(units=128, input_dim=input_shape))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(units=64, activation='relu'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(output_shape, activation='softmax'))

这里是一个简单的神经网络模型，展示了特征抽取的代码实例。通过Keras框架创建了一个简单的三层神经网络，包含一个隐藏层，一个激活层，一个丢弃层，再包含两个隐藏层和一个输出层。

（4）模型训练的代码实例

    history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=num_epochs, verbose=verbose, validation_split=validation_split)
    score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
    print('Test loss:', score[0])
    print('Test accuracy:', score[1])

这里是一个训练模型的代码实例，通过调用.fit()方法，模型就可以进行训练。训练结束之后，调用.evaluate()方法，模型就可以对测试数据进行测试。

（5）模型部署的代码实例

    import requests
    url = 'http://localhost/api/'
    files = {'file': open('./test.jpg','rb')}
    response = requests.post(url, files=files)
    if response.status_code == 200:
    pred_label = json.loads(response.text)['pred'] # 获取预测结果
    else:
    print('Error')

这里是一个模型部署的代码实例，通过RESTful API方式，我们可以将模型部署到任意的HTTP服务器上，从而对外提供服务。这里假设模型部署在本地服务器上，并监听端口号为80。然后通过requests库向服务器发送POST请求，并上传测试图像文件，得到模型的预测结果。

5.未来发展趋势与挑战

（1）数据规模扩张

虽然说，医疗行业的数据量仍然很小，但随着人工智能的发展，将数据量持续扩大将成为当务之急。过去几年，医疗IT主要面临的挑战是数据积累过快、数据质量不高、数据标注不完整、数据的版本管理问题等。 未来，数据规模将继续扩大，这将对医疗IT领域的发展产生重大影响。目前的数据采集和处理方法还无法适应高速发展的医疗IT需求，我们需要对医疗IT技术架构进行升级。

（2）人机协作

人机协作是人工智能和医疗IT融合发展的重要方向。随着信息技术的广泛应用，医疗IT需要协同其他领域的信息技术，例如区块链、云计算、物联网、AR/VR、大数据分析等。医疗IT需要结合机器学习、深度学习、强化学习、计算机视觉、图像处理、语音识别等领域的知识，才能提供更加智能、智慧的服务。 医疗IT与其他信息技术的合作，将为医疗IT的发展创造更大空间。人机协作将激发医疗IT研发人员的创新能力，探索医疗IT的新领域、新方向，并提供更多的业务机会。

（3）智能监控

虽然说，医疗IT技术已经能够实现“智能化”，但仍然缺乏统一的监控系统。如何结合所有监测手段，形成一套完善的监控系统，成为医疗IT的重要课题。 未来，监控系统将会成为医疗IT的基石，将覆盖各种监测手段，如用电、体征、实验室检查、X光片、MRI影像、CT扫描等，并提供统一的监控分析和管理功能。智能监控系统将实现机器学习、模式识别、决策支持、智能化管理等功能，从而提升医疗IT的效率和效益。

（4）智能诊断

虽然说，医疗IT技术已经能够实现智能诊断功能，但由于数据缺乏、算法偏差等原因，其效果并不理想。如何提升医疗IT的诊断效果，成为医疗IT的研究热点，是医疗IT的长期挑战。 未来，医疗IT的智能诊断将走向更加智能化、准确化，以更好地服务患者，更高效地管理医疗资源。未来，医疗IT的智能诊断将探索以下几个方向：

1. 大数据挖掘：利用医疗IT平台的海量医疗数据，挖掘潜在的医疗问题，提出诊断建议，帮助医疗机构解决难题。

2. 精准医学模型：借助医疗生物学、细胞学、免疫学、神经生物学等领域的科研成果，设计并训练精准医学模型，对患者的病症进行诊断。

3. 智能医疗引擎：打通医疗IT与患者生命科学的联系，形成一个完整的智能医疗引擎。通过智能诊断、智能监测、智能治疗、智能推荐等技术，帮助患者享受更高质量的医疗服务。

6.附录常见问题与解答

1. 为何医疗IT需要“开放式信息化”？ 开放式信息化将医疗信息的获取方式变成信息从业者、用户之间交换的一种方式，实现医疗IT信息的共享、传递和利用。这是医疗IT与信息技术融合的重要方向，也是未来医疗IT发展的方向。

2. “去中心化的数字化转型”阶段是什么时候？ “去中心化的数字化转型”是指医疗IT领域的技术革新、产业变革、人才培养三个阶段。去中心化的数字化转型的第一个阶段为封闭式信息化，第二阶段为开放式信息化，第三阶段为去中心化的数字化转型。

3. AI医疗是否仍然存在“隐私”问题？ 目前，医疗IT仍然存在很多隐私问题，包括个体的健康隐私、个人信息的泄密、医疗产品的滥用、医疗数据滥用、人工智能模型的滥用等。

4. AI医疗的应用前景如何？ 随着AI技术的不断发展和应用，医疗IT领域将发生翻天覆地的变化。在未来，医疗IT的应用将越来越多样化，涉及全方位，包括公共卫生、医疗卫生、运营管理、出入院管理、养老、医疗保健、病案管理、质量检测、药物研发、影像监视、数据分析等多个领域。