自2016年谷歌的AlphaGo擊敗圍棋世界冠軍李世石起，人工智能的熱度就一直居高不下。人工智能絕不僅僅只會下棋，其已經逐漸滲透到了我們生活的各個方面。而作為群眾呼聲、行業(yè)寄予厚望和相對成熟的領域——醫(yī)療人工智能，被認為最有應用前景。
一、國家人工智能相關政策
2015年起，國家陸續(xù)出臺了推動醫(yī)療人工智能領域發(fā)展的一系列政策，對于人工智能在醫(yī)療領域的應用和開展起到了指導性作用。人工智能在醫(yī)療方面的應用主要分為以下幾個方向：臨床診療決策支持系統(tǒng)、智能醫(yī)學影像識別、病理分型和多學科會診、智能語音電子病歷系統(tǒng)等。
2017年4月，國家衛(wèi)計委發(fā)布《國務院辦公廳關于推進醫(yī)療聯(lián)合體建設和發(fā)展的指導意見》，結合十三五規(guī)劃全面推行分級診療制度的相關文件**，指出：運用人工智能技術打造臨床決策支持系統(tǒng)，將標準化治療下沉至基層，是解決目前醫(yī)療資源不足和配置不合理、解決人民群眾看病難問題的有效途徑之一，也符合健康中國的美好愿景。以下我們就人工智能臨床決策輔助系統(tǒng)的應用現(xiàn)狀和未來發(fā)展趨勢展開深入討論。
二、國內人工智能CDSS的應用現(xiàn)狀
臨床決策支持系統(tǒng)（Clinical Decision Support System, CDSS）是一個基于人機交互的醫(yī)療信息技術應用系統(tǒng)，旨在為醫(yī)生和其他衛(wèi)生從業(yè)人員提供臨床決策支持(CDS)，通過數據、模型等輔助完成臨床決策。
CDSS起源于美國，2018年預估的市場規(guī)模近5億美元，CDSS的應用可降低因用藥不當或操作不當造成的醫(yī)療事故的概率，減少對患者不必要的傷害。CDSS是提升醫(yī)療質量的重要手段，其根本目的是為了評估和提高醫(yī)療質量，減少醫(yī)療差錯，從而控制醫(yī)療費用的支出。
圖1：臨床決策支持系統(tǒng)工作邏輯及路徑
CDSS按系統(tǒng)結構可分為兩類：基于知識庫的CDSS和基于非知識庫的CDSS。
基于知識庫的CDSS一般包括三個組成部分：知識庫、推理機和人機交流接口。知識庫存儲著大量的編譯信息，推理機根據知識庫里的規(guī)則對資料進行自動整合、分析，人機交流接口則是將分析結果反饋給使用者，同時也可以作為系統(tǒng)輸入，主要作用是滿足用戶的查詢需求。這一類型的CDSS由于較封閉且缺乏機器深度學習功能，所有信息的采集、編譯、整理及規(guī)則均需人工完成，維護成本高昂，且存在信息更新時效性不強的問題。
基于非知識庫的CDSS一般采用人工智能的形式，其依賴人工神經網絡具有機器學習能力，可以在人機交互、不斷訓練的過程中總結和明確知識，并利用知識為用戶提供建議。隨著醫(yī)療行業(yè)科技化、信息化程度的逐步提高，利用電子病歷系統(tǒng)-CDSS-互聯(lián)網數據庫的對接，可在瞬間查閱上萬文獻資料。通過高效的學習能力提供精準的決策建議，這種類型的CDSS勢必成為將來的發(fā)展趨勢。智能決策系統(tǒng)的研發(fā),可幫助臨床醫(yī)生緊跟醫(yī)學進展,掌握循證醫(yī)學[注1] 證據,更加充分自如地應對臨床問題。
就目前國內機構和臨床醫(yī)生的應用來看，基于知識庫的CDSS還是主流，但隨著人工智能等相關計算機技術的發(fā)展，訓練機器讓機器代替人進行重復勞動，基于非知識庫的CDSS更是未來發(fā)展的趨勢。國內的醫(yī)療科技企業(yè)也將重點放在了基于非知識庫的CDSS上。但是由于基于非知識庫的CDSS需要進行不斷的訓練，這個過程以目前的技術手段來看還是相當耗費人力和時間，往往訓練一個病種就需要幾年時間，目前市面上的產品也未進入成熟應用的階段，仍有一定的局限性：
雖經過了幾年的發(fā)展、學習和訓練，目前支持的病種仍有限，且對單一病種的支持范圍也有限，對復雜病情或病種的支持度也欠佳；
訓練方式及訓練邏輯對決策結果的影響較大，醫(yī)學尤其是腫瘤學是非常復雜的學科，很多問題的處理方式在當今的學術界仍存在著爭議，造成了腫瘤醫(yī)生對一些決策結果不理解或不認可的情況；
各個國家和地區(qū)由于政策、醫(yī)保覆蓋、治療費用等不同，藥物的使用和推薦順序也存在著差異，如只套用一個國家的現(xiàn)行標準將難以滿足全世界范圍內的應用需求。
三、國內人工智能CDSS的發(fā)展趨勢
CDSS現(xiàn)存的難點和未來的發(fā)展方向需從三個維度進行拓展。
技術維度。加強人工智能神經網絡的構建，提高其學習、檢索、計算、分析等能力，從訓練依賴型轉變成自主學習型，將更能代表人工智能而非訓練方的意見。
醫(yī)學維度。進一步拓寬產品的覆蓋面、加深產品的應用范圍并且擴大數據庫的搜索范圍，同時進行更有針對性的醫(yī)學邏輯思維訓練、條件權重分析訓練，讓人工智能能真正看懂病歷、讀懂醫(yī)學文獻，而非僅靠簡單的條件判斷得出結果。
產品維度。更多地考慮產品的應用范圍和應用場景，從使用者的角度提高用戶體驗，將用戶真正的需求和痛點整合至產品內。
圖2：CDSS可擴展功能
在結合了大數據的基礎上，未來CDSS的功能可拓展至更廣闊的空間，如醫(yī)院/科室管理、科研協(xié)作平臺搭建、結構化病歷系統(tǒng)、患者交互及患者教育、醫(yī)生繼續(xù)教育、藥物警戒、醫(yī)療控費等方向。在突破技術壁壘的基礎上，進一步貼合臨床實際應用場景，自上而下地推廣標準化治療，提高醫(yī)療服務質量及效率，促進醫(yī)療行業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的健康發(fā)展。
中國作為全球第二大的醫(yī)療市場，CDSS的市場潛力巨大，相信在政府的大力扶持和科技行業(yè)的不斷創(chuàng)新下，真正的醫(yī)療人工智能將不再只是科幻電影中的情節(jié)，而是短期內可以預見的未來。期待CDSS真正進入醫(yī)院輔助醫(yī)生，節(jié)約醫(yī)生勞動力，為患者帶來更好的就診體驗，真正符合“小病不出鄉(xiāng)、大病不出縣、看病很方便”，實現(xiàn)真正的分級診療。
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