機器人乘坐電梯、開大門，為醫(yī)生和病人送去藥物和器械……這不是科幻場景，而是發(fā)生在上海兒童醫(yī)院的現實場景。近日，上海兒童醫(yī)院啟用智能物流機器人，標志著人工智能在醫(yī)院后勤建設中的應用實現歷史性跨越。
如今，全球許多國家都在如火如荼地進行智慧醫(yī)院建設，傳統(tǒng)的“尋醫(yī)問診”將會得到哪些改變？
讓不發(fā)達地區(qū)獲得名醫(yī)閱片能力
如今，影像數據量占醫(yī)院總數據量的90%以上，普通醫(yī)院影像數據以每年幾十G的速度增長。普及影像智能讀片技術，并建立標準化、規(guī)模化和第三方的影像分析算法平臺，可大大提高腫瘤識別率，提升閱片速度，讓不發(fā)達地區(qū)同樣獲得名醫(yī)閱片能力。
貝斯以色列女執(zhí)事醫(yī)學中心（BIDMC）與哈佛醫(yī)學院合作研發(fā)的人工智能系統(tǒng)，對乳腺癌病理圖片中癌細胞的識別準確率能達到92%。美國企業(yè)Enlitic則將深度學習運用到了癌癥等惡性腫瘤的檢測中，該公司開發(fā)的系統(tǒng)的癌癥檢出率超越了4位頂級的放射科醫(yī)生，診斷出了人類醫(yī)生無法診斷出的7%的癌癥。
在智能診療的應用中，IBM Watson是目前最成熟的案例。IBM Watson可以在17秒內閱讀3469本醫(yī)學專著、248000篇論文、69種治療方案、61540次試驗數據、106000份臨床報告。2012年，Watson通過了美國職業(yè)醫(yī)師資格考試，并部署在美國多家醫(yī)院提供輔助診療的服務。目前，Watson提供診治服務的病種包括乳腺癌、肺癌、結腸癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宮癌等多種癌癥。Watson實質是融合了自然語言處理、認知技術、自動推理、機器學習、信息檢索等技術，并給予假設認知和大規(guī)模的證據搜集、分析、評價的人工智能系統(tǒng)。
機器人為居家養(yǎng)老、個人護理服務
隨著全球機器人產業(yè)的爆發(fā)，精準醫(yī)療概念的興起以及全球老齡化趨勢加大，醫(yī)療機器人技術被許多國家納入國家規(guī)劃并得到迅速發(fā)展。目前，微創(chuàng)手術、配藥、物流、就醫(yī)指導、智能問診等機器人技術及設備已成功在許多醫(yī)院應用，而隨著人工智能技術快速突破，具備復雜人機感知能力、自然人機交互及柔順協(xié)作控制技術的醫(yī)療服務機器人將在患者康復、居家養(yǎng)老、個人護理、醫(yī)養(yǎng)結合層面得到普及。
世界上最有代表性的做手術的機器人就是達·芬奇手術系統(tǒng)。達·芬奇手術系統(tǒng)分為兩部分：手術室的手術臺和醫(yī)生可以在遠程操控的終端。手術臺是一個有三個機械手臂的機器人，它負責對病人進行手術，每一個機械手臂的靈活性都遠遠超過人，而且?guī)в袛z像機可以進入人體內手術，因此不僅手術的創(chuàng)口非常小，而且能夠實施一些人類一生很難完成的手術。在控制終端上，計算機可以通過幾臺攝像機拍攝的二維圖像還原出人體內的高清晰度的三維圖像，以便監(jiān)控整個手術過程。目前，全世界共裝配了3000多臺達·芬奇機器人，完成了300萬例手術。
近幾年，歐洲、美國和日本企業(yè)在醫(yī)療機器人市場占據主要份額，如日本有RIBA搬運助立機器人，德國有Care-O-botII老齡護理機器人產品等。有商業(yè)咨詢數據顯示，2016年全球醫(yī)療機器人行業(yè)營收74.7億美元，預計未來5年年復合增長率15.4%，未來將形成萬億的產業(yè)鏈。
面部識別技術判斷是否按時服藥
在智能藥物研發(fā)方面，美國硅谷公司Atomwise通過IBM超級計算機，在分子結構數據庫中篩選治療方法，評估出820萬種藥物研發(fā)的候選化合物。2015年，Atomwise基于現有的候選藥物，應用人工智能算法，在不到一天時間內就成功地尋找出能控制埃博拉病毒的兩種候選藥物。
除挖掘化合物研制新藥外，美國Berg生物醫(yī)藥公司通過研究生物數據研發(fā)新型藥物。據美國媒體報道，通過其開發(fā)的Interrogative Biology人工智能平臺，Berg研究人體健康組織，探究人體分子和細胞自身防御組織以及發(fā)病原理機制，利用人工智能和大數據來推算人體自身分子潛在的藥物化合物。“利用人體自身的分子來醫(yī)治類似于糖尿病和癌癥等疑難雜癥，要比研究新藥的時間成本與資金少一半。”
生病住院缺少照料怎么辦？在國外，“虛擬護士”的應用或將緩解這個問題。Next IT公司開發(fā)的一款慢性病患者虛擬助理Alme Health Coach，專為特定疾病、藥物和治療設計配置。它可以與用戶的鬧鐘同步，來觸發(fā)例如“睡得怎么樣”的問題，還可以提示用戶按時服藥。這種思路是收集醫(yī)生可用的可行動化數據，更好地與病人對接。該款應用軟件主要服務于患有慢性疾病的病人，其基于可穿戴設備、智能手機、電子病歷等多渠道數據的整合，綜合評估病人的病情，提供個性化健康管理方案。
此外，美國國立衛(wèi)生研究院還投資了一款名為AiCure的應用軟件。該應用軟件利用移動技術和面部識別技術來判斷患者是否按時服藥，再通過應用軟件來獲取患者數據，用自動算法來識別藥物和藥物攝取。
（吳越 綜合自億歐網、騰訊科技、環(huán)球網）