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【网易智能讯 2月15日消息】当我们问一群风投专家什么是人工智能应用最具潜力的领域，他们一致回答是医疗保健。在患者健康记录、护理、诊断正确性和药物研发方面，技术的触角已经逐步深入其中，但通过人工智能我们可以实现更大的突破。 机器深度学习首次引起了媒体关注，当时多伦多大学教授Geoffrey Hinton带领的实验室团队在默克药物研发比赛（Merck Drug Discovery Competition）中获胜，而他们并无任何分子生物学和药物研发的经验。最近，由病理学家、生物医学工程师、遗传学家和计算机科学家组成的斯坦福大学医学院多学科研究小组，开发出深度学习算法，它能比人类病理学家更准确地诊断肺癌。 医学的终极梦想是彻底根除疾病。在人工智能的帮助下，这个梦想有一天可能会实现，但我们还有很长的路要走。 科学家出身的NewSpring Capital投资合伙人Kapila Ratnam说：“医学要把无害放在首位。不是有益，而是无害。“在医疗保健领域的每一个应用都遵循这一基本准则。”此外，通用电气常务董事Lisa Suennen强调，“医疗领域的最大成本和错误是惯性。”“我们平时都是这么做的”——这样的从业态度可以说是在害人。 其他投资者也认为，医疗保健领域的极端保守主义虽然的确是想要帮助患者，但由于限制了创新，也对患者造成了不利。Gavin Teo是B Capital Group的合伙人，也是数字医疗领域的专家，他说“因为无法即时带来医疗费收入，就奉行保守主义，不愿冒险使用新技术”，这是医疗保健领域初创企业所面临的一个主要挑战。Teo还指出，该行业最近遭受了损失，比如“被过度炒作或抵制的电子医疗记录数字化管理条例”。 在医疗保健领域，机器学习和人工智能有许多众所周知的挑战。第一个问题是缺乏“精选数据库”，通过监督式学习来训练人工智能时需要用到。来自著名风投公司Norwest Venture Partners的Robert Mittendorff博士解释说：“精选数据库是至关重要的，它很有用，而且在特定的应用方面同时拥有宽度和深度。但由于隐私、记录标识问题和HIPPA法案的存在，这些数据很难获得。” 医学博士Summerpal Kahlon是甲骨文公司健康科学部（Oracle Health Sciences.）的创新负责人。他亲眼目睹了数据方面的很多挑战，这些数据能够在个性化医疗领域提供技术支持。Kahlon博士总结道：“不良药物事件每年在美国造成大约77万伤亡，令每家医院每年损失高达560万美元，但药物数据非常混乱，信息来源复杂。此外，药物遗传学的基因数据目前还无法大量获取。” 通过人工智能来解决医院感染事故和诊断罕见疾病，同样需要比现有的更合适的数据。根据Kahlon博士的说法，研究罕见疾病所需要的基因和行为数据“不是很明确、也不容易获取”，而“与医院感染的风险因素有关的大部分信息则零散地保存在图表中，包括流程图和临床记录。” 尽管在医疗保健领域存在数据问题，但另一个重大挑战则是开发出能够顺利实行并纳入临床实践和病患护理的技术解决方案。“改变行为是数字医疗的重磅，”Mittendorff博士说，但在改变习惯这件事上，说比做要容易得多。错误的解决方案甚至会损害医疗行业。 对于许多临床医生和从业人员来说，实施和整合技术确实是一个重担。Jose I. Almeida博士是血管内静脉手术的先行者，已有20多年的相关经验。他采用了电子健康记录曲线图，但还没看到很多承诺过的好处。而Almeida博士则抱怨说：“八年前，我们推行了第一个电子病历系统，希望它能帮助提高效率。现在我们已经在用第四个系统了，成果依然令人失望。”“现在出现了比节省时间更大的麻烦，而且还用一个电子屏幕阻隔了医生和病患之间的联系。” Cyft创始人Leonard DAvolio对此有更苛刻的反馈：“我们目睹了一家又一家医院的巨大损失和人员流失，而这仅仅是因为尝试了电子健康记录。可以想象再把人工智能也带进这个行业会发生什么。” 医疗保健行业是用数字技术获取数据，然而许多科技企业家却错误地认为，建一个仪表板或把它投放到产品中就是在应用技术了，或者说能改善操作。DAvolio提醒道：“有人误解人工智能需要大量的数据，但这并不是医疗保健行业真正的问题。”“真正的问题是理解引入这些技术的背景。”“理解背景很重要，还要深刻了解目标用户，以及新的工作流程。” 即使一家医疗机构成功实现了数据数字化，技术上的粗心大意也会给大家带来麻烦。来自NewSpring Capital的Ratnam表示，“在黑市上，获取一份信用卡记录只需花费10美分，而获取医疗记录则要花费200美元。“医疗数据是如此有价值，因此黑客们总在想方设法黑进医疗机构、支付系统和其他医疗数据库。” 尽管面临种种挑战，但医疗保健行业的创新必须继续下去。根据B capital公司Teo的说法，“美国医学院协会的一项研究表明，到2025年，预计将有14900到35,600个初级护理医师职位的短缺。”与此同时，人口正在老龄化，更多人需要医疗护理。 幸运的是，许多公司都在努力解决这些问题。CB Insights最近对106个人工智能初创公司进行了分析，他们在医疗领域应对各种各样的挑战，包括病患监控和手术等。 Teo认为，应用了人工智能技术的聊天机器人和虚拟助手有助于“通过远程视频诊断来缓解医疗资源紧张。这样一来，就可以通过机器学习和人工智能训练来实现医学诊断。提供临床助理和保健服务的公司包括Babylon Health，Evidation Health，Sensely和Seniorlink等。 人工智能不仅能提高保健服务的质量，还能够帮助临床医生进行决策并提高效率，从而影响着每一位参与治疗的医生。分析型公司AnalyticsMD在急诊室、手术室和病房中应用人工智能和机器学习，以提高医院的运作效率；而像Cyft和HealthReveal这样的预测型公司则会比较不同的数据来源，以便对风险最高的病患进行精确分诊和治疗。 人工智能不仅帮助医生，也帮助病患。Mayo Clinic诊所的一项研究表明，50%的患者在坚持服药的过程中遇到了困难。像AI Cure这样的公司使用计算机视觉技术，让智能手机识别人脸和药物，从而降低成本，并提高了病情追踪和药物治疗的效率。根据Mittendorff博士的说法，“人工智能将令一家机构或个人同时管理1000多名病人，而不是50-100，这是10倍的劳动效率。” 另外，Teo表示，像NuMedii和Kyan Therapeutics这样的药物研发公司降低了药物开发过程的风险，实现了“强大的、新的专利组合疗法，以及功效和安全性惊人的个性化治疗”。Suennen指出，“每一种药物投向市场的总花费是25亿美元。” 即使是数字化带来的技术挑战也可以通过人工智能得到缓解。还记得一份医疗记录对黑客来说是多么有价值吗？很多这样的记录是通过社交手段窃取的，比如钓鱼或欺诈电话。Protenus是一家医疗保健安全公司，它应用人工智能来分析企业的访问日志，标记可疑的登录信息，以供管理员审查。 应用医疗保健技术的关键是确定好切入点，从而将技术与现有的工作流程完美融合。来自Cyft公司的DAvolio已经在医疗保健领域从业12年多，但当他在临床医生的会议上发言时，却避免提及“人工智能”或“机器学习”的头衔，而是专注于技术带来的实际影响和好处。 许多患有糖尿病等慢性疾病的患者在看病上花费了大量时间和金钱，不仅是他们自己的，也是保险和医疗机构的。Cyft公司建立了一套复杂的模型，可以识别出重复入院的病人，并为其匹配好相应的治疗程序。传统上需要经过7到10个行政程序来完成，而Cyft的模型却能够一次性覆盖400个数据源，从护士到呼叫中心数据。虽然这样的技术应用起来似乎有些复杂，但DAvolio通过收入激励和政策决策相结合进行战略调整，令这项技术得到了认可。 他解释道：“在医疗保健领域，政策需要战略和文化做基础。”“例如，在2009年美国复苏和再投资法案通过之前，电子健康记录的使用率在9%以下。而到了今天，在“胡萝卜+大棒”的激励措施下，使用率达到了90%。”在促进医疗保健领域的投资方面还有另一项重要的政策变化，它是由美国医疗保险机构Center for Medicare & Medicaid Innovation（CMMI）投资建立的价值型医疗实验项目（也称为示范项目）。 了解一家机构的激励政策是确定客户来源的关键。DAvolio说，“以大量病患为主要收入来源的医疗机构将会需要人工智能来提供更高效的护理。而通过价值型项目获得收入的机构则会寻求技术创新，让病人以更低的花费获得治疗。” 来自通用电气公司的Suenen认为，运营分析可以极大地改善医疗体系，“每年在膝盖和髋关节手术中花费的70亿美元中，有25%是由捆绑支付带来的。解决这个问题是具有挑战性的，而在理解运营和财务/临床管理方面的变化上，先进的技术可以帮助确保医疗系统及时作出反应。” Teo也对政策的变化感到兴奋，因为这将推动医疗行业创新。“2017年会有基于医保准入和芯片再授权（MACRA）法案和绩效激励支付系统（MIPS）的新政策，这将为行业带来更好的成果，并促进医疗机构在投资技术时思考地更全面。此外，他相信，未来几年，美国食品药品管理局（FDA）将放宽对个体化治疗的投资限制。 只有企业家、投资者、医疗机构、病患和政策开发人员之间进行了强有力的合作，医疗保健创新才能获得成功。如果他们得以联手，那么人类就能够从人工智能的应用中获得巨大好处，并且离一个健康而没有疾病的世界更近了一步。 推荐： |
