医学人工智能与机器人的新应用

现场直击

• 主持人: 什么是医学人工智能？国际上医学人工智能与机器人发展处于什么水平？

• 李  婷: 人工智能，也就是大家熟知的AI，已经在人类生活工作的各个领域展现着令人们惊叹的潜力，其中最为引人注目的便是医疗领域。医学领域的人工智能融合了先进的人工智能、大数据与云计算等技术，发现洞察生命和疾病现象和本质，从而帮助改善健康状况和患者体验，还包括人机协同等智能化诊疗及康复的方法和技术，已开展到临床应用中。
  在这样的趋势下，智能医学工程专业应运而生，医学与工科优势资源强强联合，旨在共同培养兼具医学背景和工程实践能力的医学复合型拔尖创新人才，从事智能医学图象处理与诊断、智能诊疗、智能手术、智能康复与护理、药物挖掘、精准医疗、医学研究、医疗风险分析、健康管理监控、精神健康及营养学等工作。这里就可以看得出来，除了基础研究之外，医学人工智能既有算法与软件的产出，也有智能硬件设备乃至智能机器人的产出。平常我们就通俗讲医学人工智能与机器人。
  国际上，医学人工智能与机器人已经是发达国家必争之地。有一句话已达成了领域内的共识：AI和机器人将定义新的医疗卫生。IBM、Google等IT巨头、麻省理工哈佛大学等顶尖机构都在医疗健康AI着力布局和投入。比如IBM Watson，2016年成立医学影像部。目前来看，IBM Watson Health最深入的将认知技术应用于健康领域，在医学人工智能领域的实现了最成功的产品化与商业化。现在Watson肿瘤部和基因部已经携手百洋，进入中国。纵观国际趋势，医学人工智能与机器人研究已经走出实验室,开始进入实质性的深水期。

• 主持人: 医学人工智能与机器人在临床上应用情况如何？

• 孙大强: 这些年我们在临床工作中积极地在和相关专业跨领域的老师协调沟通，探索人工智能和机器人在临床方面的应用。我本身是胸外科医生，我们这个专业诊疗的疾病主要是胸部疾病的外科综合治疗。最常见的一个病种就是肺癌。通过人工智能，能做哪些事情，也是我们一直在探索的方向。国内的癌症的发病率，男性肺癌的发病率居第一位，女性肺癌的发病率居第二位，整体的死亡率不论男性还是女性都居第一位，在全球基本上也是这样。我们大家在社会面上也听到过很多人说肺部发现一些小结节，那么如何去诊断这些结节？既往都是靠医生的经验，扫了一个CT发现肺部有结节，结合影像学的一些图片的表现，考虑这是个良性结节还是恶性结节，这里就会有一定人为的偏差，因此我们就把人工智能和影像的筛查结合到一起，把病例梳理出来，提供给人工智能，人工智能进行算法的深度学习和发掘，通过不断学习一些新病例，对小结节的良恶性有一个基本的判断，通过这样的方式去提升诊断小结节良恶性的能力。

  徐小林: 这几年，人工智能在神经科的应用特别活跃。打个比方，脑血管病、脑卒中、脑卒中的急性期的发病，它的治疗要求有一个严格的时间窗，超过了时间窗的溶栓治疗、拉栓治疗都是不合适的，如何正确的判断这个病人能不能做溶栓，尤其是对超过时间窗的病人，如何再去挽救这些损伤的神经元，现在就有了一个智能的诊断系统，能够分析多种的CT的多模的影像数据，给临床大夫的临床决策提供了一个新的证据、新的方法，当了医生的好助手，也让患者获益。另外一方面，神经系统的肿瘤是非常复杂的，发病的分级影响患者的愈后。2018年中国协和医院首都医科大学做了一个很有意思的病例比赛，一组通过AI影像智能诊断系统来判定影像学资料的诊断。另外一组是临床的医生，最后在短时间内对图像进行分析，进行诊断。结果是，人工智能组诊断正确率能达到70%多，医生组达到66%。所以，AI图像诊断神经系统肿瘤提高了诊断的精度。神经疾病的治疗，一半的病人要遗留后遗症，只是程度不同，这些病人治疗可能是长期的，AI辅助下的智能康复显示了很大的优势。一是能够减轻康复师的工作负担，二是不同的患者，不同患者的多次康复，达到了一个以前咱康复达不到的地方，比方说语言康复，有了计算机辅助人机对话，比以前康复地更好一些。还有患者的面容的变化，现在通过AI技术都能进行一些分析量化，为医生的诊断、愈后分析，都提供很好的数据参考。