醫(yī)療保健正在逐步成為人工智能研究和應(yīng)用的重要領(lǐng)域。

現(xiàn)如今，醫(yī)療行業(yè)中幾乎每個領(lǐng)域都會受到技術(shù)崛起的影響。例如，圖像識別正在徹底改變診斷過程。最近，谷歌的DeepMind神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以診斷出50種威脅視力的眼疾，準(zhǔn)確性可媲美醫(yī)學(xué)專家。甚至有些制藥公司也正在嘗試深入學(xué)習(xí)設(shè)計新藥。例如，Merk與創(chuàng)企Atomwise合作，GlaxoSmithKline與Insilico Medicine宣布建立合作關(guān)系。

在私營市場，醫(yī)療保健AI創(chuàng)企自2013年以來，已經(jīng)在576次融資中獲得43億美元，這一數(shù)字遠(yuǎn)超人工智能涉及的其他領(lǐng)域。

醫(yī)療保健領(lǐng)域的人工智能當(dāng)下著眼于改善患者的治療結(jié)果，調(diào)整各利益相關(guān)者的利益，降低醫(yī)療成本。人工智能在醫(yī)療保健領(lǐng)域面臨的一大障礙就是克服慣性，徹底改進(jìn)不再有效的現(xiàn)有流程，并嘗試應(yīng)用新興技術(shù)。

人工智能面臨著醫(yī)療行業(yè)獨有的技術(shù)和可行性挑戰(zhàn)。例如，在美國，患者數(shù)據(jù)沒有標(biāo)準(zhǔn)格式，也不具備中央存儲庫。當(dāng)患者文件以不可讀取的PDF格式通過傳真、郵件進(jìn)行發(fā)送，或以手寫記錄的圖片發(fā)送時，從中提取信息對AI而言將是獨一無二的挑戰(zhàn)。

像蘋果這種大型科技公司在這方面就有著自己的優(yōu)勢，尤其是在加入醫(yī)療保健提供商和EHR（電子健康記錄）供應(yīng)商在內(nèi)的大型合作伙伴網(wǎng)絡(luò)方面。

蘋果設(shè)計開發(fā)的ResearchKit和CareKit ，能夠生成新的數(shù)據(jù)來源并將EHR數(shù)據(jù)掌控在病人手中，這兩個軟件框架有望成為臨床研究的革命性產(chǎn)品。在首次進(jìn)行行業(yè)AI的深度挖掘中，CB Insights數(shù)據(jù)可被用于發(fā)現(xiàn)正在改變醫(yī)療保健行業(yè)的趨勢。

AI即醫(yī)療設(shè)備的興起

FDA（美國食品藥品監(jiān)督管理局）針對臨床成像和診斷的人工智能軟件實行快速監(jiān)管審批方案。今年4月，F(xiàn)DA批準(zhǔn)了用于篩查糖尿病視網(wǎng)膜病變患者的AI軟件，該軟件可準(zhǔn)確篩查患者，無需專家的診斷意見。它被賦予了“突破性設(shè)備的稱號”，加快了產(chǎn)品推向市場的過程。

軟件IDx－DR能夠在87．4％的時間內(nèi)正確識別“超過輕度糖尿病視網(wǎng)膜病變”的患者，在89．5％的時間內(nèi)確定那些沒有患該疾病的患者。IDx是近幾個月FDA批準(zhǔn)用于臨床商業(yè)應(yīng)用的眾多軟件產(chǎn)品之一。

Viz．a(chǎn)i獲批用于分析CT掃描圖像，以檢測與中風(fēng)相關(guān)的指標(biāo)，并及時將患者信息告知醫(yī)療工作人員。在獲得FDA批準(zhǔn)后，Viz．a(chǎn)i完成了Google Ventures、Kleiner Perkins Caufield ＆ Byers參投的2100萬美元A輪融資。

GE Ventures旗下的初創(chuàng)公司Arterys去年獲FDA批準(zhǔn)，可通過其云AI平臺分析心臟圖像。今年，F(xiàn)DA取消了其用于癌癥診斷的肝臟和肺部病變定位AI軟件的批準(zhǔn)�？焖俦O(jiān)管審批為2013年以來70多家進(jìn)行股權(quán)融資的人工智能成像和診斷企業(yè)開辟了新的商業(yè)途徑，共計發(fā)起119次融資。

FDA專注于明確定義和管理“軟件即醫(yī)療設(shè)備”，尤其是考慮到最近人工智能的快速發(fā)展。FDA計劃將今年一月試行的預(yù)認(rèn)證（pre－cert）計劃應(yīng)用于AI軟件。

FDA補充道：“該計劃允許奇特對其設(shè)備及逆行微小改動，而無需每次都提交認(rèn)證申請。”FDA表示，其軟件認(rèn)證工具等監(jiān)管框架的各個方面都將變得“足夠靈活”以適應(yīng)人工智能的進(jìn)步。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)非典型危險因素

運用人工智能，研究人員開始研究、測量過去難以量化的非典型風(fēng)險因素。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析視網(wǎng)膜圖像和語音模式有助于識別人們患心臟病的風(fēng)險。

根據(jù)今年發(fā)表在《Nature》雜志上的一篇論文，谷歌的研究人員利用一個經(jīng)訓(xùn)練可識別分析視網(wǎng)膜圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來發(fā)現(xiàn)心血管危險因素。研究發(fā)現(xiàn)，不僅可以通過視網(wǎng)膜圖像識別年齡、性別和吸煙模式等風(fēng)險因素，還可以“量化到之前從未有過的精確度”。

在另一項研究中，梅奧診所（Mayo Clinic）與以色列創(chuàng)企Beyond Verbal達(dá)成合作，該創(chuàng)企專注于分析聲音中的聲學(xué)特征，以便在找出冠狀動脈疾�。–AD）患者明顯的聲音特征。該研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)測試對象在描述情緒體驗時，有兩種聲音特征與CAD密切相關(guān)。

創(chuàng)企Cardiogram最近的一項研究表明：“經(jīng)過深度學(xué)習(xí)，可穿戴心率傳感器在接觸人體之后，可以檢測出由糖尿病驅(qū)動的心率變異性改變。”該傳感器采用的算法通過心率檢測糖尿病的準(zhǔn)確度高達(dá)85％。

人工智能擁有發(fā)現(xiàn)疾病規(guī)律的能力，還將繼續(xù)為新的診斷方法和從前未知的風(fēng)險因素的識別等方面鋪平道路。

蘋果顛覆了臨床試驗

蘋果正在圍繞iPhone和Apple Watch等設(shè)備打造臨床研究生態(tài)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)是AI應(yīng)用程序的核心，蘋果可以為醫(yī)學(xué)研究人員提供兩種之前難以獲取的患者健康數(shù)據(jù)。

盡管很多公司努力將健康記錄數(shù)字化，但要想在各個機(jī)構(gòu)和軟件系統(tǒng)之間實現(xiàn)健康信息的輕松共享，也就是所謂的互操作性，仍然是醫(yī)療保健領(lǐng)域的一大難題。

這種問題在臨床試驗中尤為明顯，準(zhǔn)確匹配試驗項目與患者對于臨床研究團(tuán)隊和患者雙方來說都是耗時且具有挑戰(zhàn)性的過程。

目前有超過1．8萬個臨床研究僅在美國招募患者。如果醫(yī)生有了解到正在進(jìn)行的臨床試驗，偶爾也會向其患者推薦。否則，就只能通過一個關(guān)于已結(jié)束和正在進(jìn)行的臨床試驗的綜合聯(lián)邦數(shù)據(jù)庫ClinicalTrials．Gov招募受試者。

蘋果正在試圖改變醫(yī)療保健領(lǐng)域的信息傳播方式，并為AI開辟了新的可能，尤其圍繞里臨床研究人員如何招募和監(jiān)控患者上花了很多心思。

自2015年以來，蘋果先后推出了兩個開源框架——ResearchKit和CareKit，以幫助臨床試驗項目招募患者并遠(yuǎn)程監(jiān)控他們的健康狀況。這兩個框架允許研究人員和開發(fā)人員創(chuàng)建醫(yī)療應(yīng)用程序以監(jiān)控受試者的日常生活。

舉個例子，杜克大學(xué)的研究人員開發(fā)了一款應(yīng)用程序Autism ＆ Beyond，該程序使用iPhone的前置攝像頭和面部識別算法可篩選出有自閉癥的孩子。

類似地，大約有1萬名用戶使用應(yīng)用程序mPower，該程序提供手指敲擊和步態(tài)分析等練習(xí)，從而判斷出病人是否患有帕金森綜合癥。這些病人也都同意將自己的數(shù)據(jù)分享給更廣泛的科研界使用。

蘋果還在與Cerner、Epic等EHR（電子健康記錄）供應(yīng)商合作解決互操作性的問題。今年1月，蘋果宣布iPhone用戶可通過手機(jī)自帶的“健康”應(yīng)用訪問參與機(jī)構(gòu)的電子健康記錄。

“健康記錄”的功能是AI醫(yī)療保健創(chuàng)企Gliimpse在2016年被蘋果收購之前的工作的衍生物。界面簡潔，易操作，用戶可以輕松找到他們在過敏、病癥、免疫、實驗室結(jié)果、程序以及生命體征方面的信息。

6月，蘋果為開發(fā)人員推出了Health Records API。用戶可以選擇與第三方應(yīng)用和醫(yī)學(xué)研究人員共享數(shù)據(jù)，這也為疾病管理和生活方式監(jiān)控創(chuàng)造了新的機(jī)會。