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中国医疗人工智能发展报告——总报告:我国医疗人工智能发展现状和趋势

来源:中国数字医学     发布日期:2019-06-27     点击数:33[打印本页]

中国医疗人工智能发展报告

总报告:我国医疗人工智能发展现状和趋势

 

摘要:人工智能从产生的第一天起,就与医学密不可分。人工智能在医疗领域的应用带来的不仅有技术革新,还有医疗服务模式的转变。人工智能可以在医疗行业多个环节发挥作用,如医学影像、健康管理、疾病风险预测、虚拟助理、药物设计、临床诊疗等。我国近年来发布了针对人工智能发展的系列政策规划,2017年更从国家战略层面积极支持人工智能发展,其中,关于医疗人工智能的政策是重点内容之一。我国医疗人工智能领域外文科技论文和专利申请、专利公开都呈现逐年增长的趋势。2018年医疗人工智能行业整体投资处在加速阶段,但随之而来的伦理风险不容忽视。我国医疗人工智能的发展面临诸多挑战,包括政策监管滞后、高端专业技术人才少、高质量数据不足、商业运营模式不确定、法律与伦理研究存在空白等。本报告认为,人工智能在医学领域的应用将越来越广泛,部分产品将正式获得批准成为医疗器械,监管将越来越规范和严格。

 

人工智能概念自1956年被首次提出以来,经过了60多年的演进与发展。在超级计算、大数据、移动互联网、传感网、脑科学等新技术、新理论以及经济社会发展的推动下,人工智能已经在各行各业初显身手,呈现跨界融合、人机协同、自主操控、深度学习等特征。


2018年10月31日,习近平总书记在中共中央政治局集体学习人工智能发展现状和趋势时指出,人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术,具有溢出带动性很强的“头雁”效应。我国从2015年开始先后颁布了《中国制造2025》《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》《新一代人工智能发展规划》等重要国家级战略规划,各地方政府也积极出台政策支持人工智能发展,形成了中国人工智能发展的热潮。


医疗人工智能是人工智能技术在医疗领域的运用与发展,其应用主要表现在智能诊疗、智能影像识别、智能健康管理、智能药物研发和医疗机器人等方面。近年来,医疗人工智能研究快速发展,产品不断推陈出新。


为了解国内医疗人工智能发展现状与趋势,探讨人工智能影响医疗健康产业发展的未来前景,本书从医疗人工智能政策制度、临床应用、科研投入与人才培养、社会认知和伦理等方面进行专项研究,旨在了解各国医疗人工智能政策的发布趋势,把握我国在医疗人工智能领域的科研投入现状及科技产出能力,明晰当前医疗人工智能领域的学科发展水平、人才培养情况及前沿技术,明确我国人工智能的临床应用现状以及产业化现状,调查我国民众对医疗人工智能的认知现状,探讨医疗人工智能带来的伦理风险,为后续相关研究及政策制定提供参考。


2019年度报告侧重于对我国医疗人工智能现状的研究,综合采用了文献调研、专家咨询、现状调研、问卷调查以及信息计量等方法。在临床应用方面选择了儿科、皮科和糖尿病视网膜病变案例进行专科专病领域的应用研究,目前我国医疗人工智能临床应用研究领域比较热门的医学影像、肺结节等内容,将在未来的报告中进一步深入研究。同时,我们将不断探索建立医疗人工智能在临床应用、学科投入、产业成熟度等领域的评价模型,开展系统、连续的研究,持续展示我国医疗人工智能的最新研究和应用成果,推动人工智能在医疗领域持续健康发展。

 

一、医疗人工智能发展历程

 

人工智能(AI)的历史可以追溯到中国神话和希腊神话,现代意义上的AI始于古典哲学家解释人类思考过程的尝试。20世纪40年代计算机的发明使科学家开始探讨构造电子大脑的可能性。


1956年,达特茅斯学院举行的一次会议正式确立了人工智能研究领域。会议参加者在接下来的数十年间大多成为AI研究的领军人物。他们预言,经过一代人的努力,与人类具有同等智能水平的机器将会出现。之后的科研实践证明,研究人员低估了这一工程的难度,人工智能发展史上出现过好几次低潮,半个世纪中AI研究高潮和低谷不断交替出现,具有与人类同等智能水平的机器至今仍未出现。


AI从产生的第一天起,就与医学密不可分。我们相信,医学研究的深入发展必将对AI产生深远影响;反之,AI的研究成果也将促进医学的发展,两者携手共同接受时代的挑战。人工智能在医疗领域的应用带来的不仅有技术革新,还有医疗服务模式的转变。人工智能可以在医疗行业多个环节发挥作用,如医学影像、健康管理、疾病风险预测、虚拟助理、药物设计、临床诊疗、精神疾病诊疗、病理学和营养学研究等。目前医疗活动中比较成功的AI应用包括影像AI、药物研发AI、医疗机器人和IBMWaston等。


1.人工智能(AI)诞生

希腊神话和中国神话中都出现过机械人和人造人。SamuelButler的《机器中的达尔文》(DarwinamongtheMachines)一文(1863)探讨了机器通过自然选择进化出智能的可能性。至今人工智能仍然是科幻小说的重要元素。许多文明的历史都记载了创造自动人偶的杰出工匠,例如,偃师(中国西周)、希罗(希腊)等。已知最古老的“机器人”是古埃及和古希腊的圣像,信徒认为工匠给这些神像赋予思想,使它们具有智慧。


人工智能的基本假设是人类的思考过程可以机械化。哲学家拉蒙·柳利(1232~1315年)开发了一些“逻辑机”,试图通过逻辑方法获取知识。17世纪中期,莱布尼兹、托马斯·霍布斯和笛卡儿尝试将理性的思考系统化为代数学或几何学那样的体系。20世纪,数理逻辑研究上的突破使得人工智能呼之欲出。这方面的基础著作包括布尔的《思维的定律》与弗雷格的《概念文字》。邱奇-图灵论题暗示,一台仅能处理0和1这样简单二元符号的机械设备能够模拟任意数学推理过程。这里最关键的灵感是图灵机,其看似简单的理论构造抓住了抽象符号处理的本质。这一创造促使科学家们探讨让机器思考的可能。


第一批现代计算机是“二战”期间建造的大型译码机,包括Z3、ENIAC和Colossus等。后两个机器的理论基础是图灵和约翰·冯·诺伊曼提出和发展的学说。在20世纪40年代和50年代,一批来自不同领域(数学、心理学、工程学、经济学和政治学)的科学家开始探讨制造人工大脑的可能性。1956年,人工智能被确立为一门学科。最初的人工智能研究是20世纪30年代末到50年代初的一系列科学进展交会的产物。神经学研究发现大脑是由神经元组成的电子网络,其激励电平只存在“有”和“无”两种状态,不存在中间状态。控制论描述了电子网络的控制和稳定性。信息论则描述了数字信号(高低电平代表的二进制信号)。图灵的计算理论证明数字信号足以描述任何形式的计算过程。这些密切相关的想法暗示了构建电子大脑的可能性。马文·明斯基1951年建造了第一台神经网络机———SNARC。在接下来的50年中,明斯基是AI领域最重要的领导者和创新者之一。1950年,图灵发表了一篇划时代的论文,预言了创造具有真正智能的机器的可能性。他提出了著名的图灵测试,图灵测试是人工智能在哲学方面第一个严肃的提案。1956年达特矛斯会议的组织者是马文·明斯基、约翰·麦卡锡和另外两位资深科学家克劳德·香农、内森·罗彻斯特(NathanRochester)。与会者接受“人工智能”一词作为本领域的名称。1956年达特矛斯会议上AI的名称和任务得以确定,这一事件被认为是AI诞生的标志。


2.AI研究高潮和低谷交替出现

第一次高潮(1956~1974年)。达特茅斯会议之后AI进入大发展的时代。20世纪50年代后期到60年代涌现了大批成功的AI程序和新的研究方向。AI研究的一个重要目标是使计算机能够通过自然语言(例如英语)进行交流。早期的一个成功范例是DanielBobrow的程序STUDENT,它能够解决高中水平的代数应用题。ELIZA是第一个聊天机器人,与ELIZA“聊天”的用户有时会误以为自己是在和人类而不是一个程序交谈。实际上ELIZA根本不知道自己在说什么,它只是按固定套路作答,或者用符合语法的方式将问题复述一遍。维诺格拉德(T?Winograd)设计的SHRDLU系统能用普通的英语句子与人交流,还能做出决策并执行操作。麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学、斯坦福大学、爱丁堡大学这四个研究机构一直是AI学术界的研究中心。