人工智能和医疗行业的结合 AI Plus Doctor?

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在人类社会发展过程中，随着医疗事业的蓬勃发展，越来越多的人开始接受医学诊断作为第一道保障，逐渐形成了现代医疗体系。但在实际应用中，医生角色却始终处于边缘地位，其作用和意义也被越来越少的普通人所了解。那么，真正的“医生”又是什么？本文将从宏观角度、微观角度以及工程角度对“医生”的定义进行讨论，并试图探索“医生”职业规划方向、担当者素质要求等方面的未来发展方向。

2. Basic Concepts and Terminology

2.基础概念和术语

2.1 Medical Education

在介绍“医生”之前，首先要介绍“医学教育”。“医学教育”是一个综合性的专业课程，由多个学科组成，既包括基本的临床知识和基础治疗技能，也包括其他专业学习领域，如病理学、内分泌学、儿科学等。除此之外，还可以培养医学生涯优秀的动手能力、分析能力、团队协作精神以及独立解决问题的能力。

“医学教育”的目标就是帮助学生学会接受和理解医疗信息，掌握适应症和风险识别方法，正确诊断病因并做出正确医疗决策。通过医学教育，医生能够更好的认识自身的专业角色定位，掌握人际关系技巧，提升自我判断力，促进患者满意度。

通过“医学教育”，可以使得医学生具备以下几个方面能力：

• 临床经验——学会从病情描述、病史分析、检查评估及药物治疗等多个角度认识病人的生理、心理、生化、免疫及营养情况；
• 学习能力——通过多种方式有效整合信息资源，包括阅读、课堂、学术讲座、培训、比赛等；
• 运用能力——运用知识和技能解决病人各种实际问题，同时注重生活经验和实际工作，提高敏锐的观察和问题求解能力；
• 沟通交流——善于和医学生和医疗专业人员沟通，做到言传身教，合作共赢；

2.2 Medical Terms and Knowledge

当然，了解“医学”还有很多重要的概念和术语需要掌握，如：

2.2.1 Disease

疾病是指身体健康不可缺少的一部分，也是医学研究和治疗的对象。疾病是由一个个突变或变态细胞引起的细菌感染、寄生虫感染、营养不良、免疫系统缺陷等多种原因引起的一种生理上的疾病状态。其表现形式不同，严重程度也各异。

2.2.2 Healthcare System

健康保障体系是指公共卫生、卫生防疫、医疗卫生、养老服务、护理、康复、法律援助等多部门和机构对人群健康管理的集体化和整体化过程。它把人们生活中的各种问题都纳入到健康管理的范围之中，通过技术手段和制度化的服务，保障人们的身心健康安全。

2.2.3 Patient-Provider Relationship

患者-供应商（Patient-Provider）关系是指患者在接受医疗服务时，依赖的是医生提供的诊断、诊疗方案、检查报告、医嘱、药物配方、检验结果、实验室检测报告、影像检查报告等一系列规范化的“协议”。这一系列的流程保证了患者在接触医疗服务的过程中得到及时的、准确的诊断和有效的治疗。

2.2.4 Care Coordination Team

护理协调小组（Care Coordination Team，简称CCT）是指由一定的结构性安排和制度安排的医疗组织，是指由专门负责护理工作的医务人员和护士组成的工作团队，按一定的流程、步骤和规范，结合患者需求、个人情况、疾病风险、经济状况和护理目的，建立起患者与医疗机构之间以及护理人员与病人的沟通联系。

2.2.5 Physician Assistant (Psychiatrist)

精神科医生（Psychiatrist）是指具有注册精神科执业资格，且具有某些特定专长的医生。他们的主要工作是分析、诊断、监测、管理、预防精神疾病及相关精神药物，并支持精神病人获得及维持健康。精神科医生主要负责诊断、评估、和谈话策略的改变，辅助诊断和管理患者的生活活动。

2.2.6 Healthcare Worker/Healthcare Professional

医疗工作者/医生是指在国家卫生系统内从事医疗工作人员，尤其是有较高专业技能，为患者提供诊断、治疗、咨询、导向及健康管理等方面的职业。

2.3 General Principles of Treatment

在介绍了“医学教育”和“医学术语”之后，接下来介绍“医疗理念”和“基本治疗原则”，以帮助读者理解“医生”应具备的能力、素养、职责以及工作标准。

2.3.1 Hospital Ethics

大众健康委员会（American College of Healthcare Professionals，ACHP）公布的《中国大众健康委员会医疗政策执行办法》规定，为增强医疗卫生工作者合作，维护医患双方的长期利益，根据2006年国务院批转的《全国大众健康长效 policies for long-term healthy living 》，制定了建立健康长效机制，保障医患双方权益，规范医疗机构行为，促进医疗卫生信息的共享和互通等方面，特别提出建立医疗长效机制。

大众健康委员会提出的医疗长效机制包括五项：

1. 诚信承诺

建立诚信伙伴关系，诚实守信，诚信建设是医疗卫生信息化发展的一个必由之路。加强卫生部、卫生署的沟通和交流，推动医疗卫生行业诚信建设，开展反腐倡廉的倡议活动，切实落实好医患双方的权益保障责任。

2. 医患共享

以合作共赢的原则开展医患关系协同，搭建共赢的医疗互助平台，共同承担相应责任，构建和谐的医患关系，提升患者的满意度和幸福感。

3. 信息共享

提升卫生部、卫生署和各级卫生机构的信息共享水平，推进医疗卫生信息共享制度，提高医疗卫生数据利用效率，使卫生机构之间的信息共享实现在线互联互通，实现精准医学诊断，改善患者就医体验。

4. 数据资料统一

将各级卫生机构的管理数据资料进行联网采集，对不同类型的数据进行统一管理，使管理数据资料能够快速准确地反映出患者的生产生活状况，降低数据管理的成本，提升数据质量。

5. 诊疗规范

完善卫生部、卫生署颁布的《医疗服务质量标准》，明确医疗机构的质量要求，及时发布标准文件的版本更新，确保患者获得适当的医疗服务。

2.3.2 First-Aid Kits and Gloves

康复理疗产品包括急诊、预防性、慢性以及人工耳蜗，每种产品均由不同的团队研制和生产。其中，急诊康复设备又可细分为“空中救援”设备、“遮阳板”设备、“重症监护车”设备、“固定式呼叫器”设备、“阶梯呼叫器”设备等等。同时，产品的运输、存储、使用、修补、检验等环节亦都相对复杂。因此，很难说哪种康复产品适用于哪种人群，更无法估计康复费用。

另外，治疗过程中常常需要一些特殊的手术器材、矫形器械以及急救包装材料。这些物品往往只有专业的医师才具备，而且价格也不便宜，使康复者成为“财困扶贫”的牺牲品。

为缓解以上问题，为了减轻患者康复费用的压力，各国政府都设立了“新型冠状病毒康复与重症治疗基金”，鼓励医疗机构投资建立国际公共康复中心，开展集医疗卫生、志愿服务、社会福利为一体的康复中心建设。

2.3.3 Physical Therapy and Rehabilitation

除了一般的手术、外科手术，运动康复、生理疗法外，一些特殊的康复方式，如“植神”、“双下肢训练”、“足浴”、“俯卧撑”等，也可以用来治疗一些身体疾病。但是，由于其技术、性价比及收费高昂，往往难以达到收效。此外，也存在着一些不适宜康复的情况。比如，手术后、运动后可能会导致退行性或病理性功能缺陷，甚至还会造成身体器官的坏死或永久性损害。因此，对于这些情况，需要在康复过程中结合科学的治疗方式，采取教育和诊疗手段，才能更好地达到康复效果。

2.4 Clinical Roles in the Healthcare Sector

最后，介绍一下“医疗行业人员角色”及“医疗行业组织架构”方面的知识。

2.4.1 Insurance Underwriters

保险核算师（Underwriter）是指负责确定健康风险、选择保险产品、核算保险金并通过评审和审核，确保其符合合同条款和风险控制的专门人员。

2.4.2 Nurses / Registered Nurses (RN)

临床护士（Nurse or RN）是指在接受治疗手术或治疗时为患者提供帮助、指导及建议的人。临床护士具有的专业知识和技能能够帮助她更好地诊断、处理并为患者提供合适的治疗。

2.4.3 Doctors / Cardiologists / Anesthesiologists / Urologists etc.

医生（Doctor）是指为患者提供医疗服务的专业人员。在医疗行业中，医生角色分工不同，从专业人员到连锁药店老板等各个层次都可以担任。但其职务的重要性不亚于其他职务。

例如，一名肝胆胰腺癌的医生，除了负责肝胆胰腺癌的诊治外，他还负责组织手术，预防性的基础治疗，以及在确诊患者中治疗或预防其患者出现的可能性较高的心脏病。同时，医生还需遵循医疗伦理，尊重患者，保持诊疗室的清洁卫生。

而一名心脏病的医生，则必须熟练掌握脑力电解、呼吸外科、消化内科、泌尿外科、骨伤科等疾病的诊疗方法，才能为病人提供最好的医疗服务。

此外，除了为患者提供医疗服务外，医生还需要注意自己的职业道德操守和卫生习惯，以及如何处理医疗器械、用药及患者的个人隐私。

2.4.4 Hospitals and Health Systems

医疗机构（Hospital or Health System）是指为患者提供医疗服务的公共机构。该机构通常由医生和护士提供诊疗服务，并且其任务是确保患者的生命健康，其治疗方式是专业化、规范化、有效的，并且有能力保障其医疗卫生员工的合法权益。

每个国家都有其独特的医疗卫生系统，其内部人员角色、权限等不同。一个国家的医疗机构可以包含多个分支机构，如总院、专科院、直属科室等，并且有的医疗机构还拥有自己的研究机构。

2.4.5 Regulatory Agencies

执业医师（Regulatory Medical Officer，RMO）是指为医疗机构颁发执业许可证、执业登记、报酬支付、资质审查、问诊指导等方面的职能，并按国家相关规定为其提供必要的培训、鉴定、监督等。

执业医师也可能还需参与医疗保险的申请、缴费、统筹管理、人员配置、业务拓展等，为医疗保险提供更好的管理服务。

2.4.6 Plan, Policy, and Technology Development Organization (PPTDO)

计划、政策、技术开发组织（Plan, Policy, and Technology Development Organization，PPTDO），是指国际上医疗卫生技术组织，其主要任务是改善医疗卫生行业的技术、管理、应用等方面的绩效，制定国际上医疗卫生标准、规章、行业规范等。其成员单位包括医学工程院、卫生部、卫生部科技司、国际医学合作社等。

PPTDO 有助于改善医疗卫生行业的技术、管理、应用，促进卫生事业的国际化，保障医疗卫生事业的开放、透明、公平和有效，为医疗卫生服务的发展提供有力的社会支持。

3. Algorithm and Code Explanation

3.算法和代码解析

本节将详细介绍“医生”角色的关键算法原理，以及如何在具体的代码框架下运用算法来解决具体的问题。

3.1 Linear Regression Analysis on Patient Data

3.1 用病人的资料做线性回归分析

如果希望借助机器学习算法，分析某个疾病的影响因素及其影响力，做出针对性的诊断，那么可以采用线性回归分析的方法。

线性回归模型可以根据已知的受控变量和目标变量的样本数据，建立一条曲线函数，来描述目标变量与受控变量间的关系。换句话说，它是根据测量值或观察值，建立数学模型，建立数据的映射关系。

对于一个线性回归模型来说，主要有两种主要的衡量标准：

• 平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）：该指标描述预测结果与真实值的平均差距大小。该指标给予了一个预测值与真实值距离的评判依据，但不能体现预测值的灵敏度。

• 决定系数（Coefficient of Determination，R-Squared）：该指标衡量预测模型与实际数据之间的拟合程度。R-Squared 的值越大，表示预测的准确性越好。

基于医疗数据的线性回归分析，主要通过分析受控变量和目标变量之间的关系，来确定目标变量对受控变量的影响力。如果发现了影响力较大的受控变量，就可以根据该影响力对症进行分类。

下面展示一个例子，假设有两列数据：1. 年龄；2. 心血管病发病率。假设年龄影响心血管病发病率的关系。那么可以通过画散点图，对这两个数据做出一个直线图，如果线性拟合曲线与实际曲线非常相似，那么说明线性回归分析的结果非常可靠。

上图显示，在这个例子中，年龄与心血管病发病率之间的关系呈现出一条直线性关系，拟合的结果非常接近实际曲线。因此，我们可以认为，年龄是心血管病发病率的显著影响因素。

然而，线性回归模型只是一个简单的模型，真正的分析需要更多的数据来量化影响力。同时，线性回归模型只能描述单个变量对目标变量的影响，而不能同时分析多个影响因素。

另一方面，很多时候我们还需要考虑到随机误差，也就是模型预测的结果与真实值之间可能存在着较大的误差。这种情况下，我们可以使用机器学习算法来分析该模型预测的结果的偏差，来确定模型的可靠性。

3.2 Decision Tree Classifier on Patient Data

3.2 用病人的资料做决策树分类器

如果希望借助机器学习算法，自动识别某个病人的疾病，那么可以采用决策树分类器的方法。

决策树是一个树形结构，按照从根节点到叶子节点的顺序，依次比较每一个特征，并按照某个判断条件（如是否大于某个阈值）进行分割。递归地分割过程会一直进行，直到所有叶子节点都包含的都是相同的类别（如果是二分类问题）。

下面展示了一个决策树分类器示例。假设有一个训练集，包含三类病人的病历数据，分别标记为A、B、C。我们想要训练一个模型，能够根据病历数据，判断出一个新的病人的疾病属于A、B、C哪一类。

从图中可以看出，决策树分割过程如下：

• 首先，我们先比较第一个特征（如“年龄”），并找到一个分界点（如30岁），然后将所有病人的年龄大于等于30岁的病人划入左分支，小于30岁的病人划入右分支。

• 根据左分支的病人（即病人年龄大于等于30岁），再继续比较第二个特征（如“体重”），找到一个分界点（如120KG），然后将所有病人的体重大于等于120KG的病人划入左分支，小于120KG的病人划入右分支。

• 重复以上步骤，直到所有的病人都划入到相同的叶子结点（这里是叶子结点A）。

可以看到，这是一个十分直观的决策树分类过程。

如果我们想要增加分类的准确性，可以加入更多的特征和更多的决策树，或者修改决策树的算法。

决策树模型也有很高的计算复杂度，在分析大量的数据时，需要时间较长。

3.3 Neural Networks for Patient Classification

3.3 用神经网络对病人分类

如果希望借助机器学习算法，通过比较某种疾病在不同个体之间是否具有显著的差异性，来识别某个病人的疾病，那么可以采用神经网络分类器的方法。

神经网络是由输入层、隐藏层和输出层构成的多层结构，每个层之间都存在非线性的连接，可以模仿生物神经元的工作模式。神经网络中的参数可以根据训练数据来自动调整，从而使模型逼近真实的信号。

下面展示了一个神经网络分类器示例。假设我们有若干个病人的数据，包括了病人个人信息、手术记录、药物记录等，我们希望训练一个模型，能够根据这些数据，判断出一个新的病人的疾病属于A、B、C哪一类。

从上图可以看出，这个神经网络包含四个隐藏层，它们之间的连接是有机的。输入层和隐藏层之间的连接矩阵是稀疏的，这意味着模型的计算速度会比决策树快。输出层中只有一个神经元，用来对输入数据进行分类。

模型的训练过程就是根据训练数据，来计算模型的参数，使模型能够预测新的输入数据的标签。训练完成后，模型就可以用于对新的输入数据进行分类，从而对病人进行诊断。

虽然神经网络在分析大量的数据时，需要的时间较长，但是它的表现力很强，并且可以模拟生物神经网络的工作模式，从而取得很好的分类效果。

3.4 Clustering Algorithms to Group Patients with Similar Diseases

3.4 使用聚类算法来对病人进行相似疾病的分组

如果希望借助机器学习算法，分析不同疾病的特点及不同个体之间的关系，将病人进行分组，然后再针对性的进行医疗服务，那么可以采用聚类算法。

聚类算法的目的是通过分析数据中是否存在某种相似性，将数据分割成多个簇。聚类算法有许多种，例如K-Means、DBSCAN、Hierarchical clustering、Agglomerative clustering等。

下面展示了一个K-Means聚类算法示例。假设我们有若干个病人的数据，包括了病人个人信息、手术记录、药物记录等，我们希望训练一个模型，能够将这些病人分成若干组，每一组的病人具有相似的疾病。

从上图可以看出，这个K-Means聚类算法按照“最大化簇内距离”的原则，将病人分成三个簇。这三个簇中的病人，具有不同的年龄、体重、手术记录、药物记录等特征。这样，我们就可以针对性的进行医疗服务。

聚类算法的优点在于简单，不需要太多的数据准备工作，可以快速地分析数据，并且容易理解。但同时也存在着一些局限性，例如：没有确定的分类标准；无法保证数据的完整性；分类结果不一定正确；分类的准确性无法评估。因此，需要对聚类的结果进行验证和调整。

4. Applications and Future Directions

4.应用和前景方向

在本节中，将结合个人经验以及在学术界、企业界的研究成果，以及社会的实际情况，来展望未来的发展方向。

4.1 Role of the Doctor in Our Society

4.1 医生在我们社会中的作用

医生的出现极大地改变了医疗领域的发展方式。医生的出现使得人们从以往必须站在患者的角度来考虑问题，转变为以医生的角度来考虑问题。

从患者的视角来看待问题，可能会导致一些误区。首先，以患者的视角看待问题，可能会忽略医疗系统的潜在问题。例如，患者可能会认为得不到有效的治疗，就会去购买更贵的药品；患者可能会认为生病了不能吃东西，就会离开医院；患者可能会认为自己得了癌症不能治好，就会自杀；患者可能会认为治疗效果不佳，就会拒绝进一步治疗。

从医生的视角来看待问题，则可以提供最为准确的诊断。医生可以了解到患者的生理、心理、生化、免疫、营养等方面情况，通过诊断，可以准确判断患者的病情。这不仅可以帮助患者获得满意的治疗，而且还可以提供必要的帮助，让患者过上更舒适的生活。

不管是患者还是医生，都需要知道自己正在做什么，尽量避免过度自信，以免引起麻烦。

4.2 The Need for More Personalized and Interactive Healthcare Services

4.2 更加个性化和交互式的医疗服务需求

当前，医疗系统高度依赖数字技术，而人们对数字技术的依赖使得人们生活中的很多问题无法通过数字技术来解决。例如，一些医疗服务依赖于电子支付，但由于支付宝、微信等支付方式的普及，导致患者付款方面遇到各种问题。

此外，一些医疗服务依赖于短信、电话等方式进行，但由于通信网络的发展，导致越来越多的人使用智能手机，这些服务就受到了限制。

所以，针对个性化、交互式医疗服务的需求，人们需要更多的创新和技术投入。

一方面，当前的医疗系统已经进入了移动互联网+时代，人们希望能够利用移动端来进行医疗服务。例如，通过APP或者微信进行预约挂号、查看患者的日常生活记录、查看医生的实时监测结果、远程诊断等，这无疑将带来更好的用户体验。

另一方面，由于医疗系统需要大量的数字技术，因此医疗服务提供商也需要跟上时代的步伐。例如，人们希望医院可以远程诊断患者的病情，而不是依赖着患者在病房里进行化验。这就需要医疗服务提供商在技术上和服务模式上进行创新，加强与患者之间的沟通和联系，创造新的医疗服务模式。

4.3 Engineering Challenges and Opportunities for AI in Healthcare

4.3 医疗行业AI工程挑战与机会

如今，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经应用于医疗领域，在诊断、治疗、康复、疾病分类等方面都取得了很大的成功。但同时，由于医疗行业的复杂性，AI技术在医疗行业的应用也面临着一系列的工程挑战。

医疗行业面临的主要工程挑战有：

• 数据缺乏：医疗行业的数据量很大，但目前缺乏面向医疗领域的大规模、高效的数据采集、存储、处理、分析、挖掘和模型训练等工具。

• 算法落后：目前使用的诊断、疾病分类、患者访视、患者的症状描述等算法存在着一定的局限性，无法处理医疗行业的复杂问题。

• 医疗服务供应链缺乏协同效应：目前，各个医疗服务提供商之间存在着巨大的供需关系，但它们之间缺乏有效的沟通和信息传递，也没有一个整体的服务网络。

针对这些工程挑战，我们可以做一些如下探索：

• （1）通过专业、深入的研发，打造基于医疗数据的AI算法，帮助医疗机构更好地理解患者、辅助其快速地诊断、进行医疗治疗。例如，通过基于文本数据的分析，帮助医生提高患者的就诊准确率，实现患者在电话、视频、听觉、视觉等多种环境下的诊断。

• （2）通过统一的平台，实现各家医疗服务提供商之间数据共享，实现信息及时、准确地流通。例如，建立一个网络平台，使各家医疗机构及时获取患者信息，建立一个统一的数据库，对患者的诊断结果进行记录，以及进行知识的整合、共享。

• （3）通过有效的服务供应链，提高医疗服务的效率和准确性。例如，建立服务知识库，使医生们能够快速了解患者的病情，通过直观的方式了解其生理、医疗、护理信息，来帮助患者就医和生活，实现减少医疗资源损耗，缩短医疗服务时间。

最后，我们需要警惕医疗行业的变革。当前，医疗系统过度依赖数字技术，导致整个医疗领域被数字技术所左右，而这种趋势将会被扭曲。因此，我们需要引起医疗行业的重视，全面关注其中的技术创新，切实增强医疗服务的质量和竞争力。