共享健康：AI點亮後疫情時代的健康產業 | 動察

文 | 動點科技

作者 | MELA CHAN

7 月中旬，2020 世界人工智慧健康峰會以智聯世界·共享健康為主題，就後疫情時代人工智慧在公共衛生領域的新應用進行了討論，對 AI 在健康產業發展的趨勢、技術創新、落地應用等問題進行了探討。

2019 年末，新冠肺炎疫情來勢洶洶，使全球面臨嚴格的公共衛生危機，大眾對公共衛生健康的關註度達到了前所未有的高度。面對突如其來的疫情 「大考」，我國公共衛生應急機制總體上經受住了考驗。

在後疫情時代，如何通過 AI、互聯網、大數據、5G、雲計算等技術幫助醫療衛生服務進一步落地，銜接線上與線下服務，如何利用 AI 技術助力疫情防控、應對突發公共衛生事件，進一步完善公共衛生服務體系，實現分級診療，提高優質醫療服務可及性，並且探索在慢性病、常見病領域的健康管理，將是接下來業界要探討的重要議題。

AI 如何驅動醫療健康產業創新？

隨著人工智慧、互聯網、大數據、雲計算等多領域技術與醫療跨界融合，我國醫療健康行業邁向更廣闊的發展空間，人工智慧如何驅動醫療健康產業創新發展？對此，中國工程院李蘭娟院士發表了主題演講《疫情之下，AI 推進醫療健康新變革》。

李蘭娟院士提出，這次疫情研判來自大數據的資訊，李蘭娟團隊用人工智慧大數據的平臺來發現和控制傳染源。大數據的研判對於傳染病的發生、發展的情況，以及疫情預測有非常重要的作用。大數據的平臺整合疫情研判模型，也在遏制疫情擴散、助力疫情防控中發揮了重要作用。

在智能監控方面，國內有許多的研究團隊採用了知識圖譜的技術，對用戶精準查詢相幹聯的資訊，以及自動分析電子病例的數據來可視化、確診病例的變化，在資訊化的指引下，各種疫情的資訊變得相對準確。

最終，在疫情防控當中，AI 在公共衛生、疫情研判、情緒管理、地圖服務、基因檢測、藥物研發、互聯網醫院等等方面發揮了非常重要的作用。

例如，在智能診斷方面，病毒樣本的基因分析，通過自動化的基因組分析，能夠在短短的時間內把病毒的基因分析出來。

另外，通過深度學習的方法，通過 AI 病灶快速識別，精準測量，準確率達到 79.3%，這是非常重要的輔助診斷系統。

在智能社區防疫方面，隨訪系統當中採用語音識別、語義理解等，用 AI 設計疫情感染校區地圖查詢功能。另外，發熱監測通過圖象的識別模型為安全的復工發揮了巨大的作用。

李蘭娟還提到機器人抗疫大軍，在武漢，機器人消毒發揮了非常重要的作用，下一步機器人可以在醫院負責傳送運輸。AI+大數據也可以通過準確的位置和時間來定位監測人的症狀和體征等等。

人工智慧在疫情後的機遇和前景

疫情期間，國內一批醫療行業的優秀企業勇擔社會責任，走在抗 「疫」 前線，為疫情防控救治工作貢獻中堅力量。

在衛生健康領域，人工智慧的應用場景不斷湧現，在這次新冠疫情防控當中，人工智慧助力疫情防控，在很多地方都已經應用了基於圖象識別和紅外熱成像的人體體溫測量。包括在流行病學調查、密切接觸者管理、社區的重點人員排摸；包括在醫療輔助診斷、老百姓的咨詢問診，老百姓的自診等等方面，人工智慧都產生了很多的應用。

作為代表企業，點內科技在這次疫情當中也盡了自己的一份綿薄之力。疫情肆虐，點內科技跟隨終南山慈善基金會一起，跟一些醫院合作開發了人工智慧輔助新冠 CT 的診斷技術，幫助醫生在臨床的 CT 讀片，從原來 15 分鐘的診斷時間縮短到現在臨床上的 1 分鐘。

依圖醫療在 1 月 24 號就接到了上海公共衛生臨床中心提出的需求，希望臨床有一個快速高效的工具，首先能夠進行高危病人的預警，然後進行病人病情的基本評估，為他們區分輕中重症狀做一個依據。另外，還需要有一個快速定量的工具，來進行預後轉歸的基本評價。接到需求之後，依圖科技用四天的時間上線了智能新冠影像自動評估系統。

衛寧健康在 1 月 28 號接到鄭州醫院的需求，要求建鄭州版的小湯山醫院的資訊化系統。衛寧健康建了一個遠程會診的系統，能夠更好地利用遠程醫療資源救助當地患者。衛寧健康還在全國超過一千家的醫院上線快速問診應用，也方便從線上到線下的轉換。在疫情當中有很多病患不方便去醫院就診，通過這樣的應用和公益性質的疑難問答，幫助這些病患從醫用藥解決他們的需求。

傳統意義上，數據是人工智慧的基礎，人工智慧是大數據產生的技術，同時人工智慧又是大數據應用的基礎，人工智慧要對大數據進行匯集、挖掘、處理然後研判，最終才能形成對我們有價值的大數據。最終，這些有價值的大數據又促成了人工智慧的進化和人工智慧應用場景的落地，這是人工智慧應用形成的閉環。

展望未來，首先要打通數據的邊界。不僅僅是各級單位，還包括疾控中心、衛健委、社區，甚至於小區管理，這些數據都能夠有一個統一的平臺匯集起來。整個體系中，制度的突破和設計可能是最難、最核心的部分，需要各方共同努力。

另外，人工智慧在醫療領域當中的未來也受人才因素的影響。現在的情況是醫學歸醫學，資訊技術歸資訊技術，既懂醫又懂資訊技術的人才比較欠缺。在這方面，復旦大學以及國內的高校、高校醫學員正在努力培養這方面的人才。

總的來說，人工智慧在未來公共衛生領域的應用有非常廣闊的前景，在醫療、預防、科研、管理、服務等方面都會有越來越多的應用。通過政府、醫療衛生機構以及科研機構的共同努力，未來會有越來越多的人工智慧產品和應用能夠逐漸落地，推進公共衛生服務的新模式。

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