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當前，人工智能發展勢頭迅猛，其在醫療行業的發展前景亦很廣闊，那么，未來人工智能是否會替代醫生？這個開放性話題的答案，請您與作者一起思考。
圍棋作為人類智力游戲的最后堡壘被谷歌的“阿爾法狗”（AlphaGo）攻破的時候，各行各業都在思考，未來自己的工作是否會被機器人代替？醫療行業也是如此。從全球范圍看，“人工智能+公共衛生”“人工智能+醫療”的研究和應用方興未艾。相較于制造業、通信傳媒、電子商務和在線教育等典型場景，人工智能在醫療行業的滲透率還比較低，具備廣闊的發展空間。有機構預測，到2025年，人工智能應用市場總值將接近1300億美元，而醫療行業將占市場規模的1/5。目前，人工智能在醫療行業應用的主要方向有醫療信息化、醫療健康管理、藥物研發、醫學影像處理、精準醫療和分級診療等。
醫療信息化。
這是較早主動擁抱大數據與人工智能的領域，尤其在互聯網醫療的推動下，人工智能在醫院大數據存儲、處理和應用等方面發揮了重要作用。依托完善的醫療信息化基礎設施，歐美發達國家在電子病歷智能化管理、藥品服務智能化管理、手術室智能化管理等方面發展較快。由于采用了統一的數據標準和頂層設計，這些國家的醫療數據完整性和準確性程度較高，從而推動了醫療成本控制、藥械系統化管理、醫療病歷智能化管理等的快速發展。反觀我國，經過幾十年不懈努力，各地醫院的信息化水平提高較快，就連一些欠發達地區的基層鄉鎮醫院也已經實現了電子化管理。但總體來看，我國醫療信息化仍處于智能化技術的初期應用階段，在本次新冠肺炎疫情防控過程中，部分發達城市的三甲醫院已經暴露出線上醫療及智慧化運營管理方面存在短板。
藥物研發。
困擾藥物研發的三大問題是費用高、周期長、成功率低。美國塔夫茨藥物開發研究中心的數據顯示：開發一種新藥的平均成本為 26 億美元，一種新藥上市的平均時間約為 12 年，大約只有10%的候選藥物能從第一階段測試走向市場。但經過20多年的發展，在人工智能的算力和大數據分析能力的雙輪驅動下，新藥研發的成功率從12%提高到14%。人工智能能夠挖掘出不易被發現的隱性聯系，構建藥物、疾病和基因之間的深層次關系；也可以對候選化合物進行虛擬篩選，更快地選出活性較高者，為后期臨床試驗做準備。人工智能在新藥研發領域主要應用于靶點發現、化合物合成、化合物篩選、晶型預測、患者招募、優化臨床試驗設計和藥物重定向七大場景。
醫學影像處理。
“人工智能熱”在最近10年的重新興起，得益于以深度學習為代表的人工智能技術在圖像處理方面取得的長足進步?；谏疃壬窠浘W絡的醫學影像研究將機器認知醫學影像的能力提升到新高度，已涉及放射影像、病理圖像、超聲影像、內鏡影像等多個領域。深度神經網絡在一些任務場景中已展現出與醫師水平相當、甚至超越醫師的能力。2018年，世界頂尖科學期刊《細胞》以封面文章形式刊登了一項由中國研究團隊提出的人工智能應用于醫學影像處理領域的重磅研究成果：基于深度神經網絡診斷眼病及肺炎等疾病的人工智能系統，該系統篩查致盲性視網膜疾病的準確率可達96.6%，且靈敏度和特異度均與專業眼科醫師相當。
精準醫療。
精準醫療是指與患者分子生物病理學特征相匹配的個性化診斷和治療策略，它的發展得益于基因組分大數據和人工智能分析技術。精準醫療是人類醫療技術發展的必然趨勢，它需要將更多的判斷交給人工智能，將更多的操作交給機器，將醫生從重復性的、容易犯錯誤的工作中解放出來，使之專注于更具創造性的領域。在全球精準醫療快速發展的影響下，2015年以來，我國在精準醫療領域密集發布相關政策，加速推進行業監管跟進和政策方向指引。在政策支持下，精準醫療發展進入快車道。根據國家科技部的計劃，我國將在2030年前投入600億元人民幣用于推動精準醫療的發展。中國精準醫療市場規模正在以每年20%的速度增長，已經超過世界平均水平。
醫生是否會被人工智能代替？在可預見的未來，這仍然是一個開放性話題。事實上，人工智能正以其不可替代的優勢助力醫療行業。正如習近平同志提出的，“把人民群眾的生命安全和身體健康放在第一位”，研究人工智能技術在醫療行業的應用，其目的不是替代醫生，而是幫助醫生更好地維護人民群眾的生命安全和身體健康。
原載《群言》2020年第11期
