今年年初，新冠（guàn）肺炎疫情来（lái）势汹汹，中国工程院院士、传（chuán）染病诊治国家（jiā）重点实（shí）验室（shì）主任（rèn）李兰娟率领团队“三赴”武汉，一直奋战在（zài）这场疫情防控阻击战（zhàn）的最前线（xiàn）。

1月（yuè）中旬，李兰娟随国家卫生健康委员会高级别专（zhuān）家（jiā）组“一（yī）进”武汉，对新冠肺炎疫情进行（háng）实地调研，面（miàn）向（xiàng）全（quán）国拉响防疫警报。在（zài）这一过程中（zhōng），基于人工智能算法（fǎ）开发（fā）的新冠防疫数（shù）据智（zhì）能平台，为专（zhuān）家组研判疫（yì）情形势提（tí）供了（le）重要的数据支撑（chēng）和决策辅（fǔ）助。

2月初，李兰娟率其团队“二进”武汉，深入新（xīn）冠肺炎危重病人重点收治医院，围绕如何降低病死（sǐ）率开展（zhǎn）了一系列临床试验（yàn）工（gōng）作。李兰（lán）娟团队采取“四抗（kàng）二平衡”救治（zhì）策略，引入了人工肝、微生态、干细胞等新技术。其中，人（rén）工肝血液净化系（xì）统等都（dōu）是（shì）以（yǐ）智能化、信息化（huà）技术（shù）为重（chóng）要底层应用（yòng）。

5月中（zhōng）旬，武汉面向千万（wàn）常驻人口启动新冠核酸（suān）检测，李兰娟团队“三进（jìn）”武汉，支持（chí）无症（zhèng）状感染者核酸样本的病毒分离与培（péi）养工作。结果（guǒ）显示，所有无（wú）症状感染者的核（hé）酸（suān）样本均未（wèi）培养出“活病毒”，标志着武汉疫情防控工作取得重大成果。李兰娟（juān）团队（duì）也见（jiàn）证（zhèng）了在健（jiàn）康（kāng）码算法（fǎ）、人工智能红外测温、疫（yì）情感染智能监管（guǎn）小区地图、人工智能消毒机（jī）器人等应用（yòng）的全方位辅助下，武汉（hàn）开始有（yǒu）序推进复工复（fù）产。

在这场新冠（guàn）肺炎疫情中（zhōng），人工智能（néng）技术在公共卫生（shēng）领域（yù）特别是传（chuán）染病防控方（fāng）面的作用充分突显。事（shì）实上，伴（bàn）随着卫生信息化和医疗健（jiàn）康大数据（jù）的迅速发展，人工智能技术的应用越来越受青睐，成为医（yī）疗健康行业创新发（fā）展的新驱动力之一。近年（nián）来，我（wǒ）国人（rén）工智能医（yī）疗呈现高速发展态势，人工智（zhì）能技术为（wéi）人们的健康（kāng）生活和医疗（liáo）服务带来更多可能。

革新技术，赋能诊疗全流（liú）程

只需（xū）要15秒，新冠肺炎智能阅片系统就能（néng）对患者的（de）CT影像出具智能分析结（jié）果。如果仅（jǐn）依靠医生（shēng）肉眼阅片，一般需要耗时5至15分钟。这款由（yóu）平安科（kē）技（jì）开（kāi）发的肺炎（yán）CT影（yǐng）像人工智能辅助诊断产品，在（zài）疫情期间的（de）使用覆（fù）盖包括湖北省在内（nèi）的全国（guó）各地1500余家（jiā）医疗机构（gòu），通过该系统筛查出有肺炎CT影像学特征的疑似（sì）患者2万多名，并辅助医生进一（yī）步排查，累计智能阅片（piàn）量超400万（wàn）张。

“我们在肺病领域的研究（jiū）已有两年多，这次的（de）新冠肺炎又是一个肺部疾病。CT影像在新冠（guàn）肺炎的诊断中极为重要，病患（huàn）的大量增加给（gěi）影像科医生带来巨大（dà）的工作压力，迫（pò）切需要能够辅助提高阅（yuè）片效率的（de）工具。”平安智（zhì）慧医疗技术专家黄凌云在接受中国知识产权报记者采访时介（jiè）绍，人工智能阅片系统（tǒng）主要（yào）基（jī）于机器的（de）深度学习（xí）能力，简单（dān）来（lái）说就是用计（jì）算机模拟人（rén）的视觉，训练（liàn）机器（qì）通过大量学习做过标注（zhù）的（de）数据，从中找到数据中的统计规律，最终目标是让机器（qì）能够（gòu）像人（rén）一样具有分析（xī）学（xué）习能力，识别、判断出异常。

不（bú）只（zhī）是平安科技，多家（jiā）人工智能企业推出的辅助诊疗产品都在防疫抗疫（yì）中发挥着（zhe）积极作（zuò）用（yòng）——联影医（yī）疗推出了一款能（néng）够综合肺（fèi）炎整体和局部影像特征做精确量化分析的（de）新冠肺炎辅（fǔ）助（zhù）分（fèn）析软件(uAI-Discover-NCP),该软件基于高精度的病灶和（hé）器官（guān）检测和分（fèn）割算法（fǎ），可实现对肺炎整肺、肺（fèi）叶（yè）、肺段分布范围（wéi）、肺（fèi）炎病灶体积（jī）占比、肺炎病灶CT值分布（bù）及占比、肺炎（yán）组织特征等精确量化信息的测（cè）量和计算。体素科（kē）技推出的（de）胸部CT多病种人工智能（néng）辅助（zhù）诊断系（xì）统(肺炎特别版（bǎn）)可（kě）以实（shí）现24小时（shí）不间断（duàn）工作，通过CT影（yǐng）像分析新冠肺炎异常（cháng）病例和重症病（bìng）例，帮（bāng）助医生（shēng）实现有序化分级（jí）诊疗。这两款产品在疫情期间被广泛应用于武汉火神（shén）山医院等（děng）数家医（yī）疗机构。

“人（rén）工智能技术对于诊疗（liáo）全流程的赋能（néng），一方面体（tǐ）现在基（jī）于临床（chuáng）需求（qiú），不断（duàn）挖掘新场景（jǐng），实现更（gèng）广的（de）技术应用覆（fù）盖；另（lìng）一方面体现在（zài）深入场景本身，介入诊疗全流程（chéng）展（zhǎn）开细化研究，进一步优化（huà）诊疗流程（chéng），提高整个行（háng）业水平的精细度（dù）和专业度。”上海（hǎi）市卫生（shēng）健康委员会（huì）副（fù）主任（rèn）张浩在接（jiē）受本（běn）报记者采访时表示，当前（qián）人工智能（néng）技术在医疗场（chǎng）景中的落地应用，重点（diǎn）在于深（shēn）入临床一线，从诊前的疾病预测（cè）、疾（jí）病筛查，到诊（zhěn）中的（de）辅（fǔ）助诊（zhěn）断（duàn）、漏查误查勘正、辅助治疗，再到（dào）诊后的（de）随（suí）访（fǎng）和健康管理（lǐ），力（lì）求打造一个智慧医疗闭环，真正帮助到医（yī）护工作（zuò）者和患者。

由工业互联网创新中心(上海)有限公司、36氪研究院联合发布的《2020人工智能医疗（liáo）产业发展（zhǎn）蓝（lán）皮书》显（xiǎn）示，当前，人（rén）工智（zhì）能技术（shù）融（róng）入国内诊疗（liáo）流程的主要切入点在于医学影像和精准（zhǔn）医疗。

在医学影像（xiàng）方（fāng）面，人工智能技术（shù）主要（yào）依托（tuō）图像识别和深度学习能力，用以解决病灶识别与标注（zhù）、靶（bǎ）区（qū）自动勾画与自适应放疗、影像（xiàng）三维（wéi）重建3类诊断需（xū）求。人（rén）工智能技术主要（yào）辅助影像诊（zhěn）断承担较大数（shù）据样（yàng）本量的（de）分类检出工作，在（zài）判断（duàn）标（biāo）准相对明确、知识构成相对简单的情况下，替（tì）代医师部分工（gōng）作，在辅助疾病诊断（duàn）、基因（yīn）分析、预（yù）后（hòu）判（pàn）断、定量放射学诊断等方（fāng）面提供具有附加值的工作。目前（qián），我国人工智（zhì）能（néng）医学影像产品布（bù）局方向主要集中在胸（xiōng）部、头部、盆腔（qiāng）、四肢关节（jiē）等几（jǐ）大部位（wèi），以肿瘤（liú）和慢性病领域（yù）的疾病（bìng）筛查为主（zhǔ）。

在精（jīng）准医疗方（fāng）面（miàn），以（yǐ）个人基（jī）因组（zǔ）信息为基础，利用人工智能与（yǔ）大（dà）数据挖（wā）掘、基因（yīn）检测等前沿（yán）技术（shù），可（kě）以对（duì）大样本人群（qún）和特定疾病类型进行生（shēng）物标（biāo）记物分析与鉴定，找到精确发病病原（yuán）和作用（yòng）靶点，并结（jié）合病患个人的实际身体状态，开展（zhǎn）个性化精准治（zhì）疗，提（tí）高疾（jí）病预防（fáng）与治（zhì）疗效果。近年来，精准医疗的临床应用正（zhèng）在逐步（bù）实现（xiàn），在药物研发、肿瘤分子标记物检测、无创肿瘤基因（yīn）检测、癌症靶向治（zhì）疗、肿瘤细胞免疫治疗、出生缺陷筛查等临床诊断与（yǔ）治疗领域发挥着重（chóng）大作用（yòng）。

辐射（shè）全（quán）链，提高卫生服务水（shuǐ）平

在更多（duō）的（de）业内专家看来，人工智（zhì）能技术赋能医疗（liáo）健康，不（bú）仅体现在（zài）诊（zhěn）疗技术革（gé）新（xīn）方面，还体现（xiàn）在（zài）有效补充医疗资（zī）源、弥补基层诊疗服（fú）务短板、转变卫生（shēng）服务管理模式、提（tí）升公共卫生（shēng）服务水平方面（miàn）。

“以前（qián）每次（cì）外出检查（chá）和买药，都特别费劲，先坐电动车从山上下来（lái），再搭公交车去城里（lǐ）。”家（jiā）住（zhù）北京市平谷区山区的刘奶奶今年70多（duō）岁，患有冠心病、高血压等慢性病，除了（le）每周取药外，隔两三个月就要（yào）进城做一次检（jiǎn）查（chá）。去年年底（dǐ），平谷区卫（wèi）健委与数坤科技联合成立了京（jīng）津冀（jì）基层医（yī）学影像人工智能中心。该中心计划（huá）将（jiāng）人（rén）工智（zhì）能（néng）心血（xuè）管病（bìng）、人（rén）工智能脑（nǎo）卒中（zhōng）、人工（gōng）智能（néng）肺癌的筛查和（hé）影像（xiàng）产品部署到区内及（jí）京津冀地（dì）区25家基层医院和对口帮扶医院中（zhōng），让这些地（dì）区的患者在家门口就能享受到“专家”水平的智（zhì）能医疗服务。

数坤科技首（shǒu）席执行官马春（chūn）娥在接受本报记者采访时介绍，人工智能（néng）与大数据（jù）可以实现跨（kuà）机构互通互联，打通医疗服务数据与生态壁（bì）垒（lěi），以医院为核心对（duì）接其（qí）他医疗服务（wù）机构、医（yī）疗健康产（chǎn）品提（tí）供方、医疗行业监管部门等数据信息，完善医疗服务生态，比如（rú）可（kě）以通（tōng）过人工（gōng）智（zhì）能和模拟医院有效（xiào）解决基层临床问题等。人工智（zhì）能（néng）还可以（yǐ）深入病人管理、药械管理、病房管理、绩（jì）效管（guǎn）理、后台管（guǎn）理等方面（miàn），为医院（yuàn）管理体系带来整体升级重构，重塑医疗服务效能（néng）。不仅如此，利用人工智能技（jì）术，医疗服务可以突破医院的（de）物理（lǐ）边界，以患（huàn）者为（wéi）中心，延伸到诊前、诊中、诊后的就医全流程（chéng），诊前基于个人健康档案，结合医院医师资源（yuán）安排，为患者进行智能预约（yuē）；诊中辅助进行分诊和导诊；诊后自动（dòng）生成就诊报告，提醒患者用药及定期复（fù）查等。

不仅如此，人工智能的触手正（zhèng）延伸进更（gèng）加宽广的卫生健康服务领（lǐng）域。在今（jīn）年疫（yì）情暴（bào）发的重点防（fáng）控期内（nèi），上海市的（de）口罩供（gòng）应量每天（tiān）只有150万到200万只，而实际需（xū）求（qiú）量达到2000万只。起初上（shàng）海（hǎi）商务委决策（cè）把（bǎ）口罩（zhào）直接配送到各个药店，但（dàn）这样会导致（zhì）药店人员聚集。为此，复旦大学受（shòu）上（shàng）海商务委委（wěi）托，开发了集口罩生产（chǎn）、配送、预约、销售全流程（chéng）端在内的信息（xī）整（zhěng）合智能系（xì）统，覆盖6家生产企业、58家配（pèi）送（sòng）企业、1182家零售药店和6072处社（shè）区居委会，极大提升了（le）防（fáng）控用（yòng）品（pǐn）供给的智能化运作效率和运作透明度，实现（xiàn）了对（duì）公众（zhòng）购买口罩的有序引导。

人工智能技术在医疗健（jiàn）康领（lǐng）域（yù）的融（róng）合发展，正在重塑着医疗（liáo）服务的效能。但我国的“人工（gōng）智（zhì）能 医疗”仍然处于发展初期，未来前（qián）景广（guǎng）阔，还需在政策、机制（zhì）、技（jì）术（shù）等方面加以完善。

受访的多家人工智能企业表示，人工智能企业研发投入（rù）较（jiào）大，但由于（yú）医（yī）疗器械三类（lèi）注册证审批时间较长，影响了创新（xīn）型产品的（de）商业化和市场化推广。希望（wàng）在政策上能够（gòu）对人工智能医疗（liáo）器械加大支（zhī）持力（lì）度，在人工（gōng）智能产品的（de）临床试验、安全性评估等方面进一（yī）步明确标准规范，加快审批速度。

业内（nèi）有关专家指出，医工融合（hé）型人（rén）才的缺失也是当（dāng）前制约人工智能医疗发（fā）展的一大瓶颈，希（xī）望出台相（xiàng）应（yīng）政策，制（zhì）定人（rén）工智能医疗（liáo）产（chǎn）业领域的相关标准，完善（shàn）人才保障制度，建（jiàn）立健全“人工智能 医疗”复合型人（rén）才培育的生态体系。同（tóng）时，应进（jìn）一步推进医疗大数据的有（yǒu）序开放和利（lì）用，加快数字政府建设，打造政府数据共享平台，推动开展行业大数据应用建设。建议可以先从区域卫生信（xìn）息平台（tái）着手，有效协同（tóng）优质医疗资源、整合（hé）居民的全（quán）周期健康管理相关数据，最终做到信（xìn）息互联（lián）互通，为“人（rén）工智能 医疗”的智（zhì）能化服务打下（xià）坚（jiān）实的基础。