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过去几年内，中国在医疗卫生改革中所投入的资金数目之巨在世界上首屈一指。但是随着人口老龄化加剧，罹患慢性病人口总数已经达到3亿，要满足这一飞速增长的医疗卫生需求几乎是不可能的任务。经济合作与发展组织（OECD）的最新数据表明，中国平均每1000名居民仅拥有1.8名执业医生，而在美国该数字为2.6，瑞典为4.3。人工智能技术究竟能否为中国过度操劳的医生排忧解难呢？
中国医疗卫生体系每况愈下
医疗从业者正在努力带动中国医疗卫生体系运转，他们的确需要一个帮手。中国城市医院的过度拥挤问题已经成为常态，北京一所具有代表性的医院门诊部每日接待病人总数达到1万人。而农村地区医疗机构短缺，使得人们不得不蜂拥至附近的城市医院看病，使得该问题进一步加剧。
飞利浦公司（Philips）发布的2018年未来健康指数（Future Health Index）显示，中国的医疗卫生专业人员数量较人口数量而言比例过低，这是其医疗卫生服务在其它15个受调查国家中排名落后的首要原因。
人口学预测给出了另一个让人忧虑的原因。随着中国老龄化速度跻身前列，国内对于医疗卫生服务的需求只会水涨船高。联合国预计，截至2040年，中国65岁以上人口数量将会超过3.03亿，几乎相当于全美国的人口总数。
然而，忧虑之外也不乏乐观的理由。
中国政府承诺为全民提供低价医疗卫生服务，同时，也在积极探索医疗卫生技术的发展。其中最具前景的或许当属人工智能。
人工智能崛起
由于过去几年中运算能力的急剧增长，庞大的数据也随之诞生。而人工智能可以对这些数据进行整合利用。中国之所以成为人工智能发展的沃土，是因为其14亿的人口为技术发展提供了大量的数据宝藏。
政府已经认识到国家发展人工智能的潜力，开始计划将中国打造为世界首屈一指的人工智能创新中心。在对初创企业、学术研究中心和各个“登月项目”的数十亿投资中，医疗卫生成为受益行业之一。
不仅是美好的愿景，而且是正在拉开的现实。
2017年，广州开放了首个借助人工智能技术诊断白内障（造成眼盲的主要病因）的诊所。人工智能工具根据病人的需求，为其选择最适合的眼科专家，以此节省看诊时间，增加看诊人数。虽然进一步临床测试还有待完善，但考虑到中国眼科医生严重短缺，这一技术已经预示着广阔的发展前景。
许多类似的倡议也在落实之中。位于北京的咨询公司亿欧智库表示，中国约有131家公司正在探索如何将人工智能应用于医疗卫生行业之中。
医生的个人智能助理
人工智能缓解中国医疗卫生体系压力其中一个途径就是加快医学影像的筛选。
中国一位放射科医生在接受《纽约时报》访问时谈到：“我们每天要处理许多医学影像。所以如果科技可以分担压力，同时又提高效率和准确性的话，我们十分欢迎。”
我们应当牢记这些需求，专注于开发一些智能应用用于缓解医生工作负担、提高病人看病体验。重要的是，技术发展的目标并非要完全替代医生，而是协助他们的日常工作，帮助他们提供高效、高质量的医疗服务。
在一些人的脑海中，人工智能代表着自动机器人将要代替人类这一图景。但是我认为，在医疗卫生领域，人工智能的最佳应用是成为医生的个人智能助理，适应他们的需求和工作方式（飞利浦公司称其为“自适应智能”）。从这一角度看来，人工智能将促使医疗卫生服务更加人性化，而非机器化。
时至今日，人工智能已经在帮助医生分析医学影像。随着该技术发展更加成熟，与医学知识进一步结合，人工智能可以帮助医生进行更多的精确诊断，为病人提供更加定制化的治疗方案。但是在短期内，这一技术最大的收益方在于医院。人工智能可以协助医院解决业务负担这一难题，如帮助医生更快获知特定病人的相关临床信息。
病人资料通常以不同形式存储在许多彼此独立的系统中。在上海的中山医院，一位医生需要手动从200份杂乱无章的病人报告中获取相关信息，统一为同一格式，这一过程最少需要20天才能完成。
通过自然语言处理和机器学习等人工智能手段来加工临床数据，只需要一个操作版就可以完成对所有数据的整合。医生从杂乱的报告中获取信息的时间和坐在屏幕前获取病人整个档案的时间应得到缩减。
改善就近医疗卫生服务
人工智能也可以为患有慢性症状的病人提供身体健康信息，便于病人和专业卫生机构随时保持联络。
未来健康指数显示，目前中国对远程医疗的使用率远低于16国的平均水平，但是中国人对于能够辅助医疗服务的技术无疑持开放态度。
例如，装载人工智能的家庭健康监控技术能够帮助病弱人士、老人与专业卫生机构保持联系，确保在需要时能够及时享受医疗服务。糖尿病和高血压病人也可以从类似的技术中获益，通过临床认证的感应器和设备追踪自己的身体状况。
诸如此类的新方案与中国政府改善基层医疗卫生服务、平衡城市医院拥挤问题的目标完美契合。在广泛应用人工智能技术的同时，对于基础卫生医疗机构的投资和农村地区网络的连通度也要跟上——后者可保证医疗卫生服务深入农村、价格适中，方便人们在社区附近享受更高质量的生活。
从长远来看，人工智能还可以帮助缓解不良生活方式引发的疾病，例如超重，这是影响中国八分之一人口的重大健康难题。未来，超重风险较高的人可在智能手机上收到量身定制的生活方式建议。在人口统计层面，数据分析可以为政府的公共干预提供信息，决定需要干预的目标年龄层或地理区域。大数据正是以这种方式产生巨大影响。中国政府在制定“健康中国2030”规划纲要的同时，医疗卫生服务体系的重点将会逐渐从治疗转向预防。
呼吁合作
如何才能加速建立更加高效普及的预防型卫生体系？
首先，重中之重是要建立更为可靠的数据生态系统。人工智能的质量由其赖以发展的数据决定。中国的医疗卫生服务体系将会受益于共享数据标准、系统互操作性和更加完善的数据交换市场，且应处于完善的安全措施保护之下。在2020年前建起3个国家级健康信息数据库是迈向该目标的关键一步。
第二，诸如人工智能的数据驱动技术只有与确凿无误的医疗知识相结合，才能产生预期影响。人工智能只是解决方案的一部分，而其本身并不是解决问题的关键。解决方案要求对于临床有深入理解。任何形式的人工智能辅助医疗卫生服务必须以医生和病人为中心，以他们的需求为起点，建立在已有的人类知识基础上。
第三，人工智能工具必须严格接受最高监管标准的测试。在人命攸关的医疗卫生领域，我们在开发新科技时需要明察善断、慎而又慎。只有通过恰当的临床认证，我们才能负责、安全、有效地使用人工智能技术。医生和病人都应当学习相关信息，明确该工具的优势和局限。
第四，学术界、初创企业和知名公司之间的协作至关重要。仅凭一己之力，任何一方都无法应对中国医疗卫生体系中的种种严峻挑战。由此看来，中国政府最近为促进理念交流，启动智能医药新项目所建立的合作平台不失为振奋人心的适时之举。
最后，要在中国构建面向未来的医疗卫生体系，必须要大量培养具备医学和数据科学交叉领域知识的人才。我们应当加大投资，培养发展具备医学知识、切实了解人工智能和其他技术的人才。最终，中国医疗卫生体系的可持续性或许将有赖他们掌控。
作者：Andy Ho，飞利浦大中华区CEO
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