“数字文明时代，智能化一定是未来医疗健康事业发展的一个必然趋势。”在近日举办的首届浙江省数字健康大会上，之江实验室主任朱世强教授围绕人工智能推动医疗健康事业智能化变革作了精彩报告。
（来源：之江实验室）
朱世强指出，在大数据和人工智能技术的加持下，医疗健康领域将发生六大方面的变革，即医疗检测方式变革、医疗诊断方式变革、药物研发范式变革、医院管理方式变革、政府监管模式变革、社会医疗观念变革。
变革一：医疗检测方式
“随着多模态医学成像智能技术以及健康数据智能化实时动态监测系统的发展，医疗检测仪器会从现在的输出数据向直接输出结果转变。”朱世强指出，基于多模态传感信息融合与感知一体的辅助诊疗设备，能够达到精确病灶定位、快速病理分析、精准诊断的目标。而基于高灵敏、可穿戴/可植入的生理指标连续动态感知设备，能够建立云端融合的健康特征实时监测、诊断、预警系统，精准把握个人健康情况。
之江实验室正在研发的多模态医疗感知辅助诊断设备，将融合并拓展光学、超声、X光等传统医学成像手段，同时基于人工智能技术研发一套智能感知诊疗系统。通过电子内窥镜提供腔内组织和细胞三维形貌、光声成像无创获取深层组织结构和功能、快速病理检测实现及时组织切片分析等技术，能够实现跨尺度多模态信息的高效获取和精准处理融合，为医生提供全面的诊断依据。其中多项技术已形成样机，在临床使用中得到验证。
变革二：医疗诊断方式
随着人工智能技术的深入发展，疾病的诊断方式将从以人为主向“人机协同”的方式变革，知识图谱等技术和辅助决策工具将成为临床诊断的有力助手。
“我们用两年左右的时间，梳理了若干家大型医院的医疗数据，形成了一套超大规模电子病历知识图谱。利用这个知识图谱，可以挖掘出隐藏在海量医疗数据中的疾病信息，进行综合交叉诊疗。”朱世强介绍道。
基于该知识图谱，之江实验室科研团队在2007-2019某三甲医院非肾科就诊数据中推演发现71679例隐含慢性肾病风险患者。通过2019年6月-12月对5439名患者的随访发现，高风险患者中有82.1%确诊慢性肾病。这意味着知识图谱可将慢性肾病的风险预警时间提前约2年。
变革三：药物研发范式
从药物研发范式来看，变革正在两个层面发生。首先是从湿实验为主导到干湿结合的研究范式变革。“通过AI算法，我们可以详细分析不同分子之间的相互作用，分析疾病在人体内发生的信号通路，从而寻找能够有效干预疾病发生的蛋白靶点，基于这个靶点，我们可以生成大量的类药分子供药物学家参考。”朱世强表示。
之江实验室依托智能计算数字反应堆重大科技基础设施，打造了智能计算制药开放平台，正通过智能计算赋能药物研发。自动靶向生成类药分子，缓解传统筛选试错带来的风险与成本，极大提高药物研发效率。
其次是从共性药物到个性药物的变革。人工智能技术让个性药物开发变为可能。例如，基于AI和CRISPR基因编辑的免疫细胞治疗，能够智能分析癌症患者自身基因、性别、年龄、生理状况等个性化数据，基因编辑患者自身的免疫细胞来实现个性化治疗，帮助提升癌症患者的生存周期。
（来源：之江实验室）
变革四：医院管理方式
人工智能技术应用带来的管理方式变革也发生在两方面。从医院内部来看，人工智能技术的渗透，让医院内部管理更加透明化、开放化、智能化；从医院管理病人的角度来看，原本集中在诊治阶段的管理将转变为全程健康管理。
“人工智能已经广泛应用于诊前、诊中、诊后各个环节，医院的空间围墙被打破。”朱世强指出。诊前，智慧线上就诊让患者足不出户便能求医问药，减少就医时间；诊中，以物联网技术为基础的智慧病房系统，智能化连接患者、医护人员、诊疗设备，让患者住院更安心；诊后，数字化的“医疗大脑”和诊后管理工具持续采集患者的病情变化数据，实现疾病全程管理，让诊疗决策更加精准科学。
变革五：政府监管模式
“通过公共卫生可信监管技术，无需汇聚原始数据，能够在保护人民隐私的同时，使政府机构对辖内公卫健康情况进行广域、精细、灵敏的全面态势感知。”朱世强指出。
在人工智能技术的持续赋能下，政府监管模式将从局部周期性的滞后、抽样监管，转变为全局、及时性乃至超前的全面监管；从忙于搜寻冗杂公共卫生相关数据，转变为数据自动汇聚、态势自动预警的智能化监管。在技术推动下，公共医疗领域的政府智能监管新治理观念与新管理模式将逐步形成。
变革六：社会医疗观念
“看病难、看病贵”，医疗资源配置不均，是长久以来困扰我国医疗系统的难题。朱世强指出，在AI技术辅助下，以医学知识库为支撑，每个社会人都将拥有高水平的“数字医生”指导，高质量的诊疗服务随时可得，这可以很大程度降低非必要就医的成本。
AI技术也将为各级医疗机构提供高水平辅助诊疗能力，可以极大地提高社区和农村地区医院应对普通疾病的水平，让分级诊疗成为常态，提升医疗服务的供给水平和效率。
多元化的就医模式、医疗资源配置能力的升级，将促进社会医疗观念变革，有力推动健康中国建设。
（来源：之江实验室）
“未来，实体医院的界限将会被打破，人机协同诊疗、智能医生工作伙伴、多智能体会诊、广域协同透明医院……医院的能力将通过各种手段延伸到社区，赋能患者个体，形成一个庞大的系统。”朱世强表示，“之江实验室也将继续以数据与知识双轮驱动的人工智能为方向，深入挖掘人工智能的潜力，全力支撑医疗健康事业变革和数字社会发展。”