AI+医疗健康 智能化医疗健康的应用与未来

AI如何赋能医疗健康行业？本书介绍了人工智能在医疗健康领域的主要应用场景，分析了AI+医疗健康的技术体系、产业生态，并从医学影像识别、临床决策支持、基因测序、健康管理、医用机器人、生物医药等方面深入阐述了人工智能的具体应用。本书还预测了未来医疗健康行业的发展趋势以及优选的AI技术如何为医疗健康行业的开拓者——创新者和企业家提供机会，着重看重优选的医疗技术是如何改革和重建医疗健康系统的，以及这些变化是如何改变医疗服务模式的。

AI+医疗健康是医药卫生行业与信息通信技术融合创新的产物，将成为医疗健康行业发展与转型升级的重要方向。人口老龄化、医疗资源配置结构性失衡、人工智能技术的快速发展等宏观环境有力推动人工智能+医疗健康迈向广阔的发展空间，并且正处于发展的关键时期。未来，随着人工智能技术的快速发展、新产品开发的加快和企业经营实力与创新能力的不断增强，AI+医疗健康将向纵深方向发展。本书将从政策标准、技术创新、商业模式、人才资源、法规伦理等角度对中国人工智能+医疗健康的发展进行了展望。

闵栋，中国信息通信研究院云计算与大数据所智慧健康部主任，高级工程师，国家卫生计生委健康促进与教育委员会委员，中国通信标准化协会TC11 业务平台与应用组组长，移动智能终端技术创新与产业联盟应用创新组组长，互联网医疗健康产业联盟副秘书长。

丛书序
前言
第一章人工智能赋能医疗健康行业
1.1人工智能+医疗健康发展背景
1.1.1行业痛点激发新需求
1.1.2技术突破提供新手段
1.1.3政策出台营造新环境
1.2人工智能+医疗健康能做什么
1.2.1医疗健康信息化的技术进化史
1.2.2诊前：疾病预防与健康管理
1.2.3诊前：基因测序
1.2.4诊中：医学影像辅助诊断
1.2.5诊中：临床辅助决策
1.2.6诊中：医用机器人
1.2.7诊后：康复辅助
1.2.8生物医药
1.3人工智能+医疗健康技术产业体系
1.3.1人工智能+医疗健康技术体系
1.3.2人工智能+医疗健康产业生态
1.3.3人工智能+医疗健康产业格局
第二章医学图像识别，计算机辅助医生“阅片”
2.1应用场景
2.1.1发展背景
2.1.2主要应用场景
2.2关键技术
2.2.1技术发展现状
2.2.2模型设计
2.2.3模型构建
2.2.4算法选择
2.2.5服务建立
2.3业务模式
2.3.1产业发展模式
2.3.2应用难点
第三章临床决策支持系统，医生的虚拟助手
3.1应用场景
3.1.1产生背景
3.1.2发展历程
3.1.3应用前景
3.2关键技术
3.2.1系统关键技术
3.2.2数据关键技术
3.3业务模式
3.3.1细分市场
3.3.2典型应用案例
3.3.3发展方向
第四章基因测序，开启精准医学时代
4.1应用场景
4.1.1无创产前检测
4.1.2肿瘤检测
4.1.3罕见遗传病筛查
4.1.4精准健康管理
4.1.5身份确认
4.2关键技术
4.2.1第一代基因测序技术
4.2.2第二代基因测序技术
4.2.3第三代基因测序技术
4.3业务模式
4.3.1基因测序仪器制造
4.3.2基因测序服务
4.3.3软件开发与云服务
第五章健康管理，不治“已病”治“未病”
5.1应用场景
5.1.1疾病预防
5.1.2慢病管理
5.1.3运动管理
5.1.4睡眠监测
5.1.5母婴健康管理
5.1.6老年人护理
5.2关键技术
5.2.1终端关键技术
5.2.2网络关键技术
5.2.3平台关键技术
5.3业务模式
5.3.1硬件销售模式
5.3.2服务提供模式
5.3.3数据整合模式
5.3.4保险付费模式
第六章医用机器人，诊疗、康复与服务
6.1应用场景
6.1.1手术机器人
6.1.2非手术诊疗机器人
6.1.3康复机器人
6.1.4医疗服务机器人
6.2关键技术
6.2.1人机工效学
6.2.2遥操作
6.2.3空间定位技术
6.2.4多模影像处理
6.2.5人工智能技术
6.2.6医疗大数据
6.2.7虚拟现实增强现实技术
6.3业务模式
6.3.1手术机器人业务模式
6.3.2非手术诊疗机器人业务模式
6.3.3康复机器人业务模式
6.3.4医疗服务机器人业务模式
第七章工业互联网，生物医药发展新方向
7.1医疗设备全生命周期管理
7.1.1发展背景
7.1.2关键技术
7.1.3面临的问题
7.2生物医药增材制造（3D打印）
7.2.1发展背景
7.2.2关键技术
7.2.3面临的问题
7.3人工智能辅助药物研发
7.3.1发展背景
7.3.2关键技术
第八章中国人工智能+医疗健康发展展望
8.1政策标准
8.1.1产业发展促进
8.1.2行业监督管理
8.1.3数据安全保护
8.2技术创新
8.2.1关键技术研发
8.2.2训练数据集建设
8.2.3信息安全保障
8.3商业模式
8.3.1互联网巨头企业
8.3.2初创型企业
8.3.3医疗设备企业
8.4人才资源
8.5法规伦理

    行业痛点激发新需求医疗健康是人民群众最根本的民生需求之一。健康服务行业以维护和促进人民群众身心健康为目标，主要包括医疗服务、健康管理与促进、健康保险以及相关服务，涉及药品、医疗器械、保健用品、保健食品、健身产品等支撑产业，覆盖面广，产业链长。医疗服务行业是指对患者进行诊断、治疗、防疫、接生、计划生育方面的服务，以及与之相关的提供药品、医疗用具、病房住宿和伙食等业务，是健康服务业的重要组成部分。当前，我国医疗健康行业的核心痛点在于医疗健康服务能力无法满足人民群众日益增长的服务需求。在需求侧方面，医疗健康服务需求持续快速增长。一是人口老龄化加速。国际上通常的看法是，当一个国家或地区60岁及以上老年人口占人口总数的10%，或65岁及以上老年人口占人口总数的7%，就意味着这个国家或地区进入老龄化社会。根据世界银行统计数据显示，我国2002年65岁及以上人口占比7.01%，已进入老龄化社会，2010年进入深度老龄化阶段，即65岁及以上人口超过总人口14%。预计2035年后，我国将和英国等欧洲国家一起进入超级老龄化社会，即65岁及以上人口超过总人口的20%。 二是慢性病蔓延，亚健康常态化。心脏病、高血压、糖尿病等慢性病呈每年递增态势，据国家卫生健康委员会近期新统计数据显示，我国现有慢性病患者已经超过2.6亿，由慢性病导致的疾病负担占到总疾病负担的近70%，慢性病导致的死亡人数占到了所有人数死亡人数的85%左右。在供给侧方面，一是医疗资源总量不足。我国医疗资源总量匮乏而人口众多，形成巨大资源缺口。据世界银行近期新数据统计，我国每千人口医生和护士数量均为1.9人，低于同等收入水平的国家，与高收入国家差距更大（每千人口医生数量低1人、护士数量低6.7人）。《2016中国卫生和计划生育统计年鉴》显示，全国有超过76亿人次进行门诊寻医，人均就诊5.6次，包括各类医院、基础保健机构等。二是资源不均。优质的医疗资源向大城市倾斜，据《2015中国卫生和计划生育统计年鉴》数据显示，我国46%的三甲医院位于东部地区，西部地区的三甲医院数量仅占23%。《中国医院竞争力报告（2016）》显示，我国优质医院集中于东部沿海，很好医院集中在北京、上海和广州，其中北京以17家的保有量居首位。大量患者涌入一线城市求医问诊，核心医院人满为患、医生超负荷工作，加大了医患紧张关系。三是供需失衡。医疗资源向综合型医院集中，供需矛盾不断激化。原本定位于“收治急危病症、疑难杂症和人才培养”的大医院却大小疾病皆收，而普通医院及基层医疗机构却有大量资源被闲置浪费。数据显示，只有8%的患者首诊会选择社区医院， 53%的患者就医优选知名公立医院，43%的患者首诊时会直接选择特需门诊或专家号。据测算，全国有近6成闲置的基层医疗设备和95万张利用不充分的床位资源有待激活，优质医疗机构和非核心医疗机构供需不均衡的局面还在加剧。当前形势下，大力推进人工智能+医疗健康，给予医疗健康行业新的机遇和新的方向，人工智能的应用将有效促进医疗健康服务的创新供给和信息资源的开放共享，大幅提升医疗健康服务能力和普惠水平。技术突破提供新手段人工智能的概念虽然在20世纪已经出现，但由于彼时软硬件条件不成熟，数据资源短缺，人工智能并未得到广泛的应用。如今，随着计算能力、算法模型、数据资源等基础技术条件的日渐成熟，人工智能开始应用在各个领域。在计算能力方面，图形处理器(GPU)显著提升了计算性能，拥有远超中央处理器（CPU）的并行计算能力。由于处理器的计算方式不同，CPU擅长处理面向操作系统和应用程序的通用计算任务，而GPU擅长完成与显示相关的数据处理。CPU计算使用基于X86指令集的串行架构，适合快速完成计算任务。GPU拥有多内核处理并行计算，适合处理3D图像中上百万的图像像素。此外，现场可编程的陈列（FPGA Field Programmable Gate Array）也在越来越多地应用在AI领域。FPGA是在PAL、GAL、CPLD等可编程逻辑器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了全定制电路的不足，又克服了原有可编程逻辑器件门电路数有限的缺点。一方面，FPGA是可编程重构的硬件，相比GPU有更强大的可调控能力；另一方面，与日增长的门电路资源和内存带宽使得它有更大的设计空间。由于深层神经网络包含多个隐藏层，大量神经元之间的联系计算具有高并行性的特点，具备支撑大规模并行计算的FPGA和GPU架构已成为了现阶段深度学习的主流硬件平台。FPGA和GPU架构能够根据应用的特点定制计算和存储的结构，方便算法进行微调和优化，实现硬件与算法的很好匹配，获得较高的性能功耗比。在算法模型方面，深度学习是当前研究和应用的热点算法，也是人工智能的重要领域。深度学习通过构建多隐层模型和学习海量训练数据，可以获取到数据有用的特征。通过数据挖掘进行海量数据处理，自动学习数据特征，尤其适用于包含少量未标识数据的大数据集。深度学习采用层次网络结构进行逐层特征变换，将样本的特征表示变换到一个新的特征空间，从而使分类或预测更加容易。深度学习驱动图像识别精度大幅度提升。20