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当前，临床存在着医疗资源匮乏、分布不均衡、医生的培养周期长等痛点问题。受限于医生的知识水平、情绪状态、诊断方法等主观因素影响，人工诊断也存在着较高的误诊率。在这种情况下，基于人工智能的辅助诊断技术将是对现有的疾病诊断体系的有益补充。
人工智能技术在临床辅助诊断的应用中，发展最为迅速的是医学影像的辅助诊断。也有一些疾病的生物标志物研究，筛选人体的生化指标和代谢组学等相关指标，并建立和疾病的关联模型，进行辅助诊断。人工智能技术渗透入临床诊断的各个环节。例如，针对传统碎片化的传统病例数据，电子病历将数据电子化和标准化，便于后期的数据检索与挖掘。在医院的就诊高峰时期，患者需要及时的分诊咨询与引导，导诊机器人的使用将节约宝贵的医疗资源，并提高疏导效率（图1-3-1）。在医生进行进一步的诊断前，需要了解患者的基本信息和相应的症状。导诊机器人集成专家问诊系统，可以协助完成这一部分的工作，从而节约临床医生的时间，提高效率。
图1-3-1 人工智能与医生诊断效率对比的示意图
如表1-3-1所示，对比了人工智能技术与临床医生的疾病诊断能力。在人工智能发展的早期阶段，其诊断的准确度等指标均低于医生。当前，人工智能在某些特定的应用场景下的表现超过了人类，如皮肤癌和眼科疾病的诊断。在未来，受益于海量数据与计算能力的提升，人工智能可以帮助临床医生诊断一些复杂的临床问题。同时，人工智能的进步也会促使医生的知识与诊断水平的提升。
接下来，本小节将首先针对医学影像诊断、生物标志物诊断、电子病历、导诊机器人等关键技术进行逐一阐述，随后将结合具体案例介绍人工智能技术在临床辅助诊断中的应用现状和发展趋势。
早期的人工智能医学影像辅助诊断技术依赖于基于专家知识的预定义工程特征的算法，这些特征旨在量化特定的图形图像特征，如肿瘤的三维形状或瘤内纹理和像素强度分布。将统计机器学习模型与这些数据进行匹配，以识别潜在的与症状关联的图像特征。这些模型的例子包括支持向量机和随机森林。
近年来，医学数据量的扩增和计算机能力的提升推进了一种不确定的、不需要明确特征定义的深度学习算法的发展，作为机器学习中一个崭新的范式。深度学习的基本方法已经存在了几十年。然而，只有在最近几年才有足够的数据和计算能力。这些算法不需要明确的特征预定义或选择，而是通过导航数据空间直接学习，从而使它们具有更好地解决问题的能力。基于深度学习的医学影像辅助诊断已经可以从示例图像中自动学习特征，并结合其他检测指标，建立图像特征与临床症状的相关性。
人工智能技术在医学图像领域的出现，其背后的主要驱动力是对临床诊断的更高效率的需求。根据上海交通大学2019年1月发布的《中国人工智能医疗白皮书》的数据，目前我国医学影像数据的年增加率约为30%，而放射科医生的年增长率约为4%。与当前训练有素的放射科医生数量相比，医学影像的数据量急剧增加，给放射科医生造成了沉重的工作负担。研究表明，一个普通的放射科医生需要在每天8小时的工作时间内，每34秒解释一张图像，以满足工作量的要求。过高的工作负荷也容易增加医生的误诊率。在这种情况下，引入人工智能技术可以提高临床医学影像诊断效率，减轻医生的负担。
另一方面，训练有素的医生通过对医学图像进行视觉评估，判断病灶并得出结论，最终形成报告。这种评估通常基于医生的教育背景和实践经验，有时可能是主观的。与这种定性推理相比，人工智能擅长识别成像数据中的复杂特征，并能够提供定量的评估指标。传统的医学影像诊断与AI辅助的医学影像诊断之间的比较如表1-3-1所示。当人工智能技术作为辅助医生的工具，集成到临床工作流程中时，可以实现准确、可重现的医学图像评估。
表1-3-1 传统的医学影像诊断与AI辅助的医学影像诊断之间的比较
肿瘤和代谢性疾病的发展过程中，会伴随着一些特征性的生物标志物。这些标志物作为机体生物结构和功能发生改变的信号指标，可反映疾病的产生和发展进程。对特征性标志物与疾病的关联性研究，可辅助于疾病的早期预防、诊断和预测。
生物标志物并不局限于单一或者某几种物质，从类型上可分为：①一般生化指标，如血清、尿液、抗原抗体检测等；②基因组学指标；③蛋白组学指标；④血液、呼出气中的代谢组学指标等。对某种疾病的评估可以通过某一种生物标志物，也可能是通过综合参考多种标志物，从而得出结论。
常规情况下，搜索、验证和解释一种疾病的标志物需要高通量的分析技术、生物统计学和生物信息学方法，临床医生、生物化学学家和生物信息学家等跨领域专家的专业规划和协同配合。通常采用多种实验的设计模式，包括病例对照或更复杂的队列研究设计，如交叉和串行抽样设计等。
基于疾病标志物的疾病诊断模型的建立，需要合适的数学方法。常见的模型建立方法包括无监督和有监督两类。进一步的，无监督的诊断模型可进一步细分为：聚类分析法、主成分分析法和粗糙集等；有监督的诊断模型包括：决策树、人工神经网络、支持向量机、深度学习等。
人工智能技术的出现加速了疾病标志物的筛选和建模过程。通过电子病历中记录的海量数据，人工智能技术可以对临床的图像数据、生化检测和临床叙述等和相应疾病的关联性，进行数据挖掘。上述基于有监督的诊断模型的数学方法，均属于人工智能技术的范畴。
信息技术的发展改变了传统的病历记录方式。电子病历（EMR）技术通过计算机的电子文档替代传统的纸质病历，将诊断过程中产生的数据电子化、格式化、规范化。除了传统的临床叙述外，EMR系统中还保存着包括诊断、药物、生化检验结果和放射成像等结构化的数据。图1-3-2展示了电子病历记录的存储内容和应用。
图1-3-2 电子病历记录的存储内容和应用
患者的EMR是记录其健康状况的信息库，以计算机可读的形式被保存。理想情况下，每种数据类型都是根据标准或分类捕获的，例如：处方数据（RxNorm）、检验数据的逻辑观察标识符（LOINC）和图像文件的医学数字成像和通信标准（DICOM）。临床描述本质上是自由文本，但通常根据国际疾病分类标准（ICD-10）和系统化的医学临床术语命名法（SNOMED CT）进行编码。在多数情况下，集成的自动编码系统可以将自由文本映射到临床术语。
患者数据存储在数据库中，通过特定用户组的需求和权限匹配的格式进行查阅。例如：临床医生可能会要求特定患者的EMR数据、而研究机构需要所有患者数据的统计摘要和用于药物研究的特定队列提取。
目前，尽管EMR系统在多数医院已经得到普及，但EMR中描述患者表型和治疗的临床数据是一个未被充分利用的数据源，其研究潜力远远大于目前的认识。对EMR的数据挖掘具有建立新的患者分层原则和揭示未知疾病相关性的潜力。将EMR数据与遗传数据相结合，还可以更好地理解基因型与表型的关系。然而，由于伦理、法律和技术等多方面的原因，目前这些数据在EMR中的系统存储和挖掘工作还有待进一步的开展。图1-3-3展示了电子病历的发展方向。
在就诊的高峰期，医院常常人满为患。需要及时地对患者进行就医指导和分诊疏导。在这种情况下，除了以上直接影像疾病诊断的相关技术，导诊机器人技术也应运而生。
图1-3-3 电子病历的发展方向
目前，导诊机器人主要基于人脸识别、语音识别等技术与患者实现人机交互，并在后台信息系统。可提供挂号、科室分布、就医流程指导、身份识别和知识普及等方面的服务。
此外，导诊机器人也可集成问诊系统。医生在对患者进行诊断前，需要了解患者的基本信息和症状，这些内容基础且高度重合的信息会占有临床医生的大量时间与精力。基于人工智能的问诊系统可在患者就诊前完成以上信息的收集。同时，基于大量的历史数据，辅助医生回答患者咨询的问题，从而节约医生的工作时间，提高工作效率。
随着国内外研究与应用的持续升温，我国也出台了一系列政策文件，以推进人工智能的辅助诊断相关产业在国内的发展。2016年10月，由国务院发布的《“健康中国2030”规划纲要》提出要推进智能健康电子产品的发展。2017年9月，新版《医疗器械分类目录》增加了人工智能辅助诊断产品的类别与详细说明。2018年5月，国务院再次颁布《国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，支持并加快发展“互联网+”的辅助医疗健康产品。此外，部分省和直辖市也出台相应规划，积极推进人工智能技术在辅助诊断领域的应用。
考虑到人工智能技术在医学辅助诊断领域的政策基础、应用价值与发展潜力，国内外的科技巨头公司也纷纷提前布局，分别开发了基于人工智能的辅助诊断系统。这些系统基于上述的关键技术，采用与医院合作的形式，主要聚焦于癌症的早期筛查、眼科疾病、心血管疾病的诊断、新药研发、健康管理等领域，并取得了良好的效果。表1-3-2列举了当前主要国内外科技企业在这一领域的布局情况。
表1-3-2 国内外科技企业在人工智能辅助诊断领域的布局情况
尽管目前人工智能辅助诊断的研究不断推进，应用也不断更迭。但从技术到市场的过程中，还存在着诸多的问题。以下，将针对这些问题展开具体阐述。
1）数据开放和格式规范的统一：
人工智能的辅助诊断技术，是建立在医学大数据的基础上的。对模型的训练需要收集大量的临床数据。目前的问题是：不同医院的数据没有实现共享互联，不同品牌设备检测结果的数据格式也缺乏规范统一。这些因素都阻碍了目前辅助诊断模型的训练样本的进一步扩增。这一问题的解决，需要研究机构、医学和设备提供商等多方的共同努力。
2）从实验样本库到临床：
目前的辅助诊断系统所标注的准确率通常基于实验的测试样本库，临床的实际效果仍不得而知。尤其是，测试样本的数据模式较为固定，而临床中会遇到各种各样的复杂问题。推动人工智能辅助诊断系统在临床的应用，需在政策法规的基础上，尽快开展产品的临床测试。
3）多模态参数的融合：
传统的中医讲究“望、闻、问、切”，现代医学对多数疾病的诊断往往也是结合影像学、生化检验、临床症状等多参数进行综合评估，从而得到客观、全面、准确的结论。相比之下，基于人工智能的疾病辅助诊断设备通常局限于单一类型参数的分析。而多模态融合与全面分析，将拓展AI辅助诊断模型的应用场景，提高诊断的准确性。
4）医疗责任主体的确定：
人工智能辅助的疾病诊断系统从技术到临床应用，经过技术方案的供应商、医院设备科和具体科室的临床医生等多个环节。当前，对于系统导致的医疗过失的责任界定尚不明确。因此，各方对该技术在临床的广泛应用仍持谨慎态度。2017年新版的《医疗器械分类目录》对人工智能辅助诊断设备的分类做出说明，“若诊断软件通过其算法，提供诊断建议，仅具有辅助诊断功能，不直接给出诊断结论，本子目录中相关产品按照第二类医疗器械管理。若诊断软件通过其算法（例如，CAD，骨密度除外）对病变部位进行自动识别，并提供明确的诊断提示，则其风险级别相对较高，本子目录中相关产品按照第三类医疗器械管理。”在未来，进一步完善人工智能辅助的疾病诊断应用的法律框架，明确医疗过失的认定标准与责任界定，将促进人工智能技术在临床辅助诊断中更加合理、规范、高效的应用。
传统治疗方式主要依据病人的临床症状和体征，结合性别、年龄、身高、体重、既往病史、家族疾病史、实验室和影像学评估等数据确定治疗药物和使用剂型、剂量，是一种根据出现的症状进行治疗的被动处理方式。新一代智能治疗模式要求医院及时判别病程中病人是否存在潜在危险并提前给出处理措施，为不同患者设计个性化的护理和治疗方案，借助智能医疗器械和可穿戴设备实时监控患者健康状况同时优化治疗过程，使用先进的手术机器人提升外科手术效果，降低对患者的手术创伤，通过缜密的数据分析结合新型生物技术手段，提高治疗质量、改善治疗效果。
医学三维重建技术在当前智慧医疗中有许多应用，如术前诊断、解剖教学、临床手术等。以术前规划为例，在手术前对手术进行科学的规划，对手术的顺利进行有着至关重要的影响。将三维重建技术运用到术前规划中，克服了医生视觉上的局限，使得参数的测量更精准，诊断更准确。
医学三维重建技术涉及的学科较为广泛，包括计算机图像处理、医学影像学、生物医学工程等。过三维重建技术将断层成像的原始数据转化为三维模型数据，实现了视图的三维可视化，提高了图像的可读性，提高了测量指示点选择的灵活性，从而让医生更直观、精确地发现病变的方位、形态、体积等信息，这对提高手术精度、制定个性化手术方案、术后恢复方案提供了极大的帮助。基于三维重建结果，可以结合AR\VR（增强现实/虚拟现实）等显示技术对病灶部位仿真重现，从而精确规划病灶切除范围、骨块截取范围、移动变量、如何复位、如何重建等。在术前预知手术中将遇到的问题难点，并模拟术后效果，提高了手术的可预见性，有助于在术中减少手术误差，缩短手术时间。
20世纪90年代，高通量生物技术因大规模并行基因信息读取能力而被广泛地使用。以基因测序技术为代表的高通量生物技术极大地改变了生物、医学的研究方式。近几年来，人类基因组测序技术的飞速发展，测序的规模、成本、精度都得到了巨大的提升，为从基因层面理解并攻克癌症等遗传性疾病提供了可能。科学家们希望，通过基因科技对个体的基因组进行测序、检测，能够给出个性化的疾病预防、治疗方案。
以肿瘤精准医疗为例，传统的肿瘤治疗手段，比如化学疗法，并不能区分癌细胞和正常细胞，治疗的同时也会产生巨大的毒副作用和不良反应。而肿瘤的精准治疗方法主要通过靶向治疗方式，利用肿瘤组织或细胞具有的特异性或相对特异性的结构分子作为靶点，使用能与这些靶分子特异性结合的抗体或配体，从而特异性地识别并杀死肿瘤细胞，同时不伤害正常细胞，避免了传统治疗手段带来的毒副作用。然而靶向治疗具有个体化的特异性，对不同病人的效果并不相同，因此需要在治疗之前对病人的对应靶点进行诸如突变、过表达等遗传变异检测，以预估治疗效果。
早期的基因检测受到技术水平的限制，往往只能对一个或少量的基因进行研究，如今大规模并行基因检测技术的成熟，使得科学家有能力从全局角度研究和理解细胞、蛋白质分子的机制。只对少量基因的检测无法满足精准医疗的要求，同时检测多个基因的多个组学特征，在系统生物学水平上对癌变的肿瘤细胞信号系统进行深度检测，才能真正做到精准治疗。借助人工智能与大数据技术对高通量基因测序数据展开解析，分析肿瘤患者个体的分子层面的病理，从而准确、定量地对不同药物的药效、副作用作出评价。一方面可以对基因突变等遗传异常从生物学角度解读，另一方面可通过大数据技术对基因突变与癌变做相关性分析，从而更好地理解癌症发生的机制，为癌症预防以及早期治疗提供重要指导。
传统的药物治疗方法，是通过临床医生的临床诊断以及辅助检查结果并结合医生自身的临床经验为患者选择药物治疗方案。但是这种针对普遍情况、经验性的治疗模式往往忽视了患者之间的个体差异，无法最大效果地发挥药物的作用且不能有效规避毒副作用。
药物对患者的影响因素有很多种，包括患者的年龄、性别、种族、遗传、疾病状况等。药物基因组学是一种关联基因表达或单核苷酸多态性与药物的吸收、分布、代谢、排泄过程以及药物受体靶标，来研究患者携带的先天遗传或是后天获得的遗传变异对药物的作用，并在此基础上研制出新药或新的用药方法。在目前的临床研究中心，主要关注以下几类遗传物质：①与药代动力学相关的基因，包括与药物吸收、分布、代谢、排泄等相关的基因；②与疗效相关的基因；③可促使发生毒性反应或者不良反应的基因；④可能影响疾病易感性或者疾病进展的基因。通过分析以上的遗传物质，临床医生可以在用药前判断药物是否适用于某个患者，并能估计药物在患者体内的药效学和药动学信息，从而精准设计用药方案。
随着工业自动化技术、计算机视觉技术以及控制技术的快速发展，机器人作为这些技术的集成产品已经广泛渗透进了医疗领域。
微创外科手术机器人系统如今技术已经十分成熟，医生甚至可以远程操控机器人系统，精准地完成复杂的外科手术。该类系统通常由医师控制台、床旁机械臂和三维成像系统三部分构成。三维成像系统具有多角度影像合成功能，可通过三维重建技术将多角度二维图像合成为全景三维立体图像，使医生能从全局角度观察手术区域。外科医生使用医生控制台，通过双手动作操纵手术台上的仿真机械臂进行手术中的种种操作，机械臂能柔顺、精准地复现医生的操作。与传统外科手术不同，医生无须亲手接触手术仪器，而是在无菌区以外的医师控制台边操纵手术微器械的移动和操作。使用手术机器人进行微创手术，手术的切口更小（创口仅在1厘米左右），极大减少了患者的手术创伤，病人术后的恢复速度、痊愈率都高于传统手术。
除了辅助医生进行外科手术外，机器人还被广泛用于康复领域，包括为残疾人设计的智能机械假肢、智能轮椅，辅助医护人员完成药品、医疗器械运送投递的工作机器人等。这些机器人加持了先进的传感系统以及运动规划、物品识别、力学反馈等算法，能适用于其工作环境，完成一些简单性的工作，降低医务人员的劳动负担。
在AI辅助治疗领域，国内外医疗机构以及人工智能公司都做了广泛的布局。IBM和东京大学医科学研究所合作，使用IBM的沃森（Watson）超级计算机学习医学论文和大量药物的效能，同时根据患者在医院的各类体检数据、医疗图像以及基因组信息，结合患者的身体信息，为患者制定副作用小、疗效好的治疗方案，实现个性化的医疗法案制定。Cha等（2017）开发的系统能够在膀胱癌诊疗期间，运用深度学习技术对计算机断层成像图像进行观察，根据癌变区域的变化对病情进行预测。谷歌DeepMind部门也在进行利用深度学习来精细化定制患者放化疗区域和进程的研究，对于头颈癌等脑区附近的癌变，能够最大限度地避免健康部位的损伤。DeepVariant通过模拟人类对基因测序比对数据堆叠（pileup）图像的分析，在不具备任何基因组学先验知识、不对基因测序数据做任何统计假设的条件下，通过监督式学习海量已标记基因组比对数据快照图像，基于Tensorflow深度学习框架训练深层次卷积神经网络图像识别模型，实现从高通量测序数据中寻找基因变异进而完成基因分型的功能，其算法具有测序平台无关性、跨物种变异检测、通用性高等传统生物信息学方法所不具备的优势。加拿大的初创公司Deep Genomics正在研究将深度学习应用于基因组学，将患者的突变基因，通过数学模型，与健康的基因组进行对比，建立基因突变与疾病之间的联系。以Zeus机器人为代表的智能辅助医疗机器人，已经在神经外科、介入性治疗、穿刺与骨外科等重要手术中得到了应用。直觉手术（Intuitive Surgical）公司研发的达芬奇手术机器人，可由医生操控进行复杂的手术，比起传统的腹腔镜，其可视角度更大、操作更灵活，极大提高了手术的精度、减小了手术创伤，目前美国食品药品监督管理局（FDA）已经批准将达芬奇机器人手术系统用于成人和儿童的普通外科、胸外科、泌尿外科、妇产科、头颈外科以及心脏手术。香港中文大学工程学院机械与自动化工程学系的科研人员研制了微型医疗机器人（NEMS），能通过外磁场操控，穿梭于血管、眼及脑内，可以精准投送药物至人体的特定部位，突破了传统治疗方法只能通过血管被动给药的局限，成为真正的主动靶向给药，可用于癌症、脑梗死、脑卒中、视网膜退化等多种疾病的靶向治疗。AiCure公司开发了一款手机（应用），通过手机摄像头获取图像，检测患者是否按时吃药，利用动作识别和面部识别技术来判断或者是否按时服药，然后使用算法来识别患者的药物种类和药物摄取量。可以监测不同药物的多种给药途径，比如口服、舌下含服、吸入器和注射笔等，随后数据会返回给医护人员或者制药公司从事临床试验的研究人员。
健康管理（health management）的概念起源于20世纪50年代的美国。目的是通过对个人或群体的各类健康参数和危险因素的综合分析及全面管理，达到疾病（特别是传染病）控制和预防的目的，最终可以有效地降低医疗保险出险概率和减少相应的医疗开支。在我国由于经济发展和医疗保障体系建立相对西方国家滞后，直到“十三五”规划实施之后，提升全民健康管理水平才上升到国家“大健康”战略的高度。随着近几年可穿戴消费电子产业的兴起，健康管理的概念被大众接受。
传统的健康管理由专业人士与客户通过一对一的咨询，综合分析其在医院和诊所的健康体检数据，提出健康状况评估结果并制定出个性化的管理方案。随着传感器技术、网络通信技术和人工智能技术的发展，海量的健康数据获取、实时传输处理和智能学习分析不再是瓶颈问题。利用人工智能技术开发的健康管理数字化平台，通过对海量健康监测数据进行读取与融合分析，结合对医疗病例数据的学习，可以快速准确构建起专业性强和完整度高的知识图谱，提供同医生一般专业和精准的健康咨询和管理，使得健康管理从个体管理拓展到群体管理。
图1-3-4给出了AI群体健康管理实现的技术路径。健康大数据一直是制约群体健康管理的重要瓶颈。随着即时检测技术（point of care testing，POCT）在家用和医用领域的成功推广，可穿戴电子消费设备的爆发性增长，以及智能家居环境监测设备普及，获取人体全方位海量的健康数据成为可能。5G技术（第五代移动通信技术）下物联网的发展，更使得这些数据的时间关联性得以保障，在人工智能技术的赋能下，基于云计算和边缘计算的大数据处理，可以实时在线绘制出用户的健康画像。通过构建智能网络平台，及时推送预警和反馈信息到移动终端，最终实现7×24的全天候群体健康管理。
图1-3-4 AI群体健康管理技术路径
本节将首先针对AI群体健康管理中涉及到的智能传感器技术、大数据处理技术等关键技术进行逐一阐述，随后将结合具体应用案例介绍人工智能技术群体健康管理中的应用现状，并指出目前存在的问题与挑战。
健康管理的源头是精准海量的健康数据，早期的健康管理技术仅仅依赖于临床诊断的数据，数据量少，实时性和关联性不强，需要专业医生才能做到健康状态评估，效率低、价格昂贵、难以普及。便携式小型分析仪的发展，特别是智能穿戴设备的出现，开创了健康大数据获取的新纪元，解决了群体健康管理数据源的问题，智能传感器技术的发展是群体健康管理得以实现的硬件基础。其中，即时检测技术和可穿戴技术是两个关键技术。
POCT技术是指采样在现场（多指临床检测），可以快速获得检测结果的一种检测方法，具有就时就地响应速度快、使用操作简单、人性化服务、能提供连续的健康筛查等优点。通常需要借助便携式分析仪器和辅助试剂，涉及多种传感技术的综合应用，包括荧光检测技术、分光光度技术、微流控生物芯片技术等。第一代POCT技术主要针对生化指标和大分子抗体，血糖检测就是典型应用。随着微纳米加工技术的进步，微阵列芯片为核酸检测提供了新的途径，成功发展出了第二代的POCT产品，主要用于如：CD4 + 细胞、结核分枝杆菌和人类免疫缺陷病毒等复杂生物标志物的检测。智能化、小型化是第三代POCT技术的特点，能实现十几种标志物的同时检测，移动端数据处理、传输与分享，已经开始进入“互联网+”新模式。中国本土化POCT技术的过程中成功融合了互联网技术和大数据处理技术，进入了“精准化、自动化、云端化、共享化”为特点的iPOCT新时代。
根据TriMark发布的报告，2018年POCT全球市场规模达到159亿美元，继续保持近10年来年均75%的高复合增长。其中，欧美发达国家仍是推动产业的主导力量，占据约80%的市场份额，亚洲作为新兴市场占比15%左右。我国的POCT市场尚处于起步发展阶段，在医用领域特别是门诊检测需求强劲，随着人们对健康问题的重视及新兴技术的接受程度的提高，市场潜力十分巨大。2014年，中国POCT市场规模，除去含血糖检测部分，不到48亿元人民币。但到2018年，已经突破18亿美金。
可穿戴技术的发展可追溯到20世纪60年代。最初为了满足支持手势和眼动等交互操作的需求，美国麻省理工学院媒体实验室的科学家们在衣服上实现多媒体交互、传感感知和无线通信等功能的集成化技术。随着技术的不断进步，健康领域对可穿戴设备的需求凸显，人们逐渐认识到，健康监测是可穿戴设备最有前途的应用领域，应该优先发展。可穿戴技术是POCT技术的更高阶版本，元器件的集成度高、功耗低、可靠性要求也更高，具备“可穿戴”“独立计算能力”和“专用程序/功能”三大要素。和POCT技术不同，可穿戴设备更适合长时间佩戴，适用于长期生理指标监测，在慢性病领域的有更好的应用前景。
人口老龄化也促使人们健康观念的转变。过去，有病才医的被动治疗正在向及时干预、主动预防转变。在消费电子领域，苹果、华为、三星等巨头都在积极组建医疗数据分析团队，布局可穿戴硬件设备（如手表和手环等），主要对人体运动状态，如步频、步数、消耗能量、心跳、脉搏等信息做长期监测。在科学研究领域，随着材料学、集成加工技术和机器人应用的发展，“电子皮肤”的概念已经逐渐成为现实。柔性高分子材料和微纳米工艺技术的快速进步促进了具有柔性力学性能的仿生柔性传触觉传感器的飞速发展，在不同领域探索应用：对人体肢体动作的监测，如呼吸、眨眼、伸手指等，对人体汗液进行成分分析等。
2015年《中国制造2025》计划提出和开展，将发展可穿戴医疗级设备上升到了国家战略的高度，推动了我国可穿戴设备的爆发式增长。2018年全球可穿戴设备市场容量已经跨过30亿美元大关，预计2023年更是将翻一番，超过60亿美元。中国坐拥巨量人口红利，伴随着经济的快速发展和人民生活水平的大幅提高，可穿戴设备市场也将急速扩张，预计到2020年有望突破120亿人民币。
以上两种传感技术，在健康数据获取上开辟了新的天地，但收集存储这些数据，光靠大数据处理技术还不够，中间还需要一个核心的交互终端——智能手机。智能手机发展到现在，已经具备了十分强大的拍照功能，4G/5G、WiFi（威发）、NFC（近场通信）等互联能力，以及与笔记本相匹敌的计算能力，提供了智能移动感知平台。如图1-3-5所示，智能手机可以快速实现各类健康监测传感器的数据传输，计算分析和云端存储。基于智能手机的便携式生物传感技术正在成为研究热点。
图1-3-5 智能手机在智能设备互联中扮演的重要角色
随着人工智能技术近年来的快速发展，其在视觉图像识别、语音识别、文本处理等诸多方面已经实现了商业化。通过计算机筛查患者的病历文本、各类医学影像、各类身体指标数据，运用人工智能模型进行健康状态评估，能够快速高效地进行个人和群体健康的预警和疾病风险的管控。对各个公共医疗卫生机构的数据进行联合实时监控，通过人工智能模型对流行病暴发的范围、强度作出预测。在社会信息化水平大幅提高的背景下，大数据、人工智能技术与群体健康管理契合度很高，为群体健康管理带来了新的创新与突破。
随着互联网、物联网技术的普及，人们生活中的行为和状态能转化成数据记录，而这些电子数据具有覆盖群体大、实时性高的特点。大数据智能可以将一些看似无关联的碎片化数据关联起来，通过对个人或者群体健康大数据的分析与检索，实现慢性病患者的健康状态追踪，对于疾病防控具有应用价值。使用可穿戴设备或远程医疗设备实时记录的患者生命体征数据、患者的电子病历、体检数据、医学影像（超声、CT、核磁等），乃至患者的语音数据，借助于先进的人工智能算法，实现健康状态的长期自动监测，建立个人健康风险评估模型是未来群体健康管理发展的方向。
随着国内外研究与应用的持续升温，我国也出台了一系列政策和文件，用以推进和扶持AI群体健康管理相关产业的发展。2013年，国务院发布《国务院关于促进健康服务企业发展的若干意见》，将健康管理列为健康服务业的核心内容之一，并提出了建立并完善健康服务产业体系的目标。2016年，国务院发布《“健康中国2030”规划纲要》，明确指出要发展基于互联网的健康服务，鼓励发展健康体检、咨询等健康服务，促进个性化健康管理服务发展，探索推进可穿戴设备、智能健康电子产品和健康医疗移动应用服务等发展。2018年5月，国务院发布《国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，再次强调要支持并加快融入和发展“互联网+”健康服务生态，强调加快“互联网+医疗健康”发展，特别是健康管理服务，必须全面拥抱“互联网+”和人工智能技术。2019年，国务院更是接连发布诸多“健康中国”相关文件，其中《国务院关于实施健康中国行动的意见》，首次提出了“服务方式从以治病为中心转变为以人民健康为中心”的理念，明确了十五个专项行动，改“治”为“防”，推动“健康中国”发展，健康管理的风口已经到来。
医疗大健康产业市场潜力巨大，不仅有相关政策的大力支持，也有实实在在的需求牵引，未来前景很清晰。国内外的科技巨头公司纷纷布局大健康产业，分别开发了基于人工智能的健康管理系统。国内的政府部门也发挥自身公共信息整合方面的优势，开始牵头建立一些健康管理平台。这些系统与平台，把服务对象和内容主要锁定在老年人和健康管理等领域，并取得了良好的效果。
尽管目前基于人工智能的群体健康管理的研究在不断深入，应用也在不断出现和走向成熟。但要真正走向市场，不论是技术层面、政策层面，还是人才层面都还存在着诸多的问题。下面针对这些问题展开具体阐述：
1）个体健康数据的安全性问题：
目前人工智能都是基于先验知识学习，特别是利用深度神经网络模型，需要海量的标定数据支撑。这其中必然会包含大量的用户隐私信息，比如健康状况，人体特征信息和个人联系方式等，一旦泄露，波及面非常广。如何确保这些多元异构数据的安全，确保在合规合法的前提下使用，是AI健康管理面临的一项严峻考验。做好这些数据的安全是一个多层面的系统性的工程，不仅要从技术上形成加密协议防护，也要在制度进行设计保证个人隐私数据不受侵犯，更要在政策上加强网络信息监管，最后在伦理和道德层面要加强教育和宣传。
2）多模态数据的融合：
不同区域、不同种族、不同肤色的人群之间健康差异较大，需要积极探索可穿戴设备、社交媒体、电子健康档案等不同领域、不同维度数据信息的融合。开展基于传统医学、多维组学、可穿戴设备及医疗数据的融合智能疾病预测体系，加快基于群体特征识别、敏感信息预警、智能决策分析等的人工智能融合技术的研发，从而建立起可靠高效的个性化、智能化健康管理服务新模式。
3）事故责任和产品责任认定：
智能群体健康管理涉及健康数据采集、大数据处理和存储以及智能分析、识别和预警等过程，其中任何一个环节数据发生错误，都将导致事故发生，产生巨大的破坏效应。通过严格的硬件装备质量和软件测试管控，避免系统性的事故，把风险降到最低，是AI群体健康管理中存在的重大挑战。需要明确人工智能应用的法律框架，明确健康管理过失的认定标准与责任界定，建立健全相应的应急响应预案。
4）人才培养：
人工智能技术赋能健康管理，是一个多学科交叉融合的应用领域，不仅需要有医学、计算机、光机电背景的理工科专业人才，也需要管理类和法律类相关的人才在政策和法律法规方面保驾护航。目前教育体系中尚缺乏此类交叉学科的培养机制，培养面向新一代人工智能健康管理应用需求的复合型人才迫在眉捷。
疾病预测分为个人疾病筛查和公共卫生防控。在个人疾病筛查方面，需要提升对慢性病的管理效能，对慢性病相关的危险因素进行筛查，传统的慢性病人群筛查主要依据历史统计结果，其筛查因素范围及力度有限。在公共卫生防控方面，需要实时全面地收集大数据，使用适应的数学模型对疾病发展传播进行精准预测，指导政府防疫机构开展相关防治工作。传统的人工筛查能力和速度都非常有限。
近年来，医疗大数据的发展十分迅猛。通过医疗大数据，医院可对每个患者的个人信息、病情发展、用药情况、治疗方案以及各类检验、影像数据，进行实时的更新。对大数据的有效整理、归纳、分析，运用大数据技术对包括病历数据、医学影像数据、各类检验结果、诊疗费用等在内的各种数据进行整理、分析，对医务人员、广大患者、科研人员及政府决策者提供宏观层面的信息，从而对医疗政策的制定提供客观的参考。利用大数据技术，疾病预防控制中心对传染病的暴发区域、暴发规模、风险等级作出全面的研判，为资源调动、行动制定提供指导。对于患者而言，大数据技术整合个人病历数据，提供完整的个人健康档案，使医生充分了解患者的个人信息从而做出更科学的诊断。
大数据技术可以提供多元化的新型就诊方式。通过云计算和大数据的结合打通各个医院的网络预约平台，患者可以同步实现网络预约、异地就诊、医疗保险即时结算；打破医疗机构之间同级检查结果互认的壁垒，有效提高医疗资源的利用效率，大大减轻患者负担。大数据技术在医疗领域将不断发掘出新的业务模式和服务模式。
常用的医疗大数据的处理分析工具有Hadoop分布式文件系统（HDFS）、HBase和Zookeeper等。大数据处理的主要流程为数据的采集、分类、归档和整合分析。
1）数据采集：
医疗大数据的采集首先需要确认个体的身份，通常通过人体的指纹、人脸及虹膜等生理特性鉴定个人身份。数据采集方式可以很灵活，例如：①患者在医院就诊时，通过医院的感应识别系统记录患者的特征，与其身份证、社保卡信息连接形成身份确认，方便病历归档和就诊记录的追踪；②患者在社区就诊，通过医院的医联体或社区服务终端进行远程身份登记，跨区进行实时就诊情况的记录和传送，保证数据的有效性、准确性；③患者在家中或是与签约的家庭医生就诊过程中，通过移动互联网、便携式医疗仪器及可穿戴式医疗设备进行实时采集生理数据，由网络传送到医疗机构的服务器中。
2）数据分类：
健康医疗大数据在进行数据挖掘时，采集得到的数据主要是医院信息系统、检验信息系统、影像存储与传输系统、放射信息系统等系统数据和基于电子病历的处方管理、居民健康保健管理、妇幼保健信息、干部健康管理、公共卫生传染病预警、慢性病预防治疗、远程自助健康服务、肿瘤个性化诊疗服务、人体基因数据及医学科研实验数据等。这些系统产生的数据结构各不相同，无法直接进行分析处理。需要将这些数据库中索引表里的关键字段进行关联，采用数据异构同化处理工具二次链接，保证数据的可用性和完整性。不同类别的数据形成许多具有共同属性的集合，分为文字、数据包、图像、文档及数据表等。
3）数据归档：
采集来的原始数据种类、结构各不相同，需要分类后储存入数据储存单元。将原始数据进行数据聚类分析、主成分分析、元素因子分析、关联分析、数据定义、数据归类和数据聚合分析等过程处理，然后开始数据属性标签及数据项分解操作，大数据分析工具对数据完成标准化归档，主要流程分别为数据一级归档、数据标签分析、数据二级归档、数据项元素分解、数据项设计。
4）数据整合分析：
大数据的处理方式与传统数据有着很大的区别。由于数据量与储存格式的关系，医疗大数据的处理，依赖高性能的计算机和分析处理工具HDFS才能进行高效的大规模并行计算。
物联网技术在医疗卫生领域的应用，最早出现在医院各种物资材料的物流供应管理上。近年来，由于人工智能、移动互联网、可穿戴设备及便携式医疗仪器的广泛使用，现代医学基础科学研究快速发展，诞生了很多人工智能和跨地区、跨应用平台的新应用，如针对社区患者的慢性病健康保健管理平台、分级诊疗的三级联通系统、家庭医生信息管理系统、人体医疗健康大数据、公共卫生疾病预防、医疗保健、药品保障信息系统、远程自助健康服务及个性化诊疗服务等。
随着5G技术的日渐成熟，使得智能可穿戴实时健康监测设备的大规模应用成为可能。可穿戴医疗设备与传统的便携式医疗设备相比重要特点是高度移动性，传统设备只能在接电固定的状态下才能正常运行，而可穿戴设备不仅在关机状态下可以移动，在运转状态下也可以随佩戴者任意移动。技术的核心是可穿戴设备的无线化，即利用红外线、蓝牙、WIFI、GPS（全球定位系统）等高科技手段使设备可随患者任意移动，检测、记录、传输患者各项生理数据、生命体征和即时化验结果，供医师参考，实现便携、可穿戴的特点。未来10年5G网络技术将在4G网络技术的基础上将移动网络数据流量密度提高1 000倍以上，极大改善传输效能，克服以往传输延迟、联通滞后的弊端，实现高速智能化以及动态监测。
2013年，Chen等利用推特数据建立了流感暴发的早期预警模型。他们采用分类算法对推特数据进行自动过滤，留取与流感相关的记录，再通过无监督算法结合流感的空间时间信息进行预测，发现预测结果与真实数据的相关系数达到0.97。2017年，重庆市疾病预防控制中心组织联合研发课题组，利用“互联网+医疗健康”大数据前沿技术，首次提出“宏观+微观”的深度智能疾病预测方法，实现了提前一周预测某一地区流感和手足口病的患病率。2018年，中国澳门与某科技公司合作开展“疾病趋势”预测，AI技术通过疾病趋势以及过往流感疫情综合分析，可以预测未来两周城市流感等疾病的暴发强度和蔓延风险，从而提前帮助市民和卫生机构做好预防措施。
2014年，美国匹兹堡大学的Sun等，设计了一款可穿戴个人健康监控设备eButton。它可以像胸针一样戴在胸前，其内部包含一个微型摄像头、加速度计、GPS及其他传感器，不但每天追踪食物摄取情况、运动情况，还追踪生活方式等，比如花了多长时间看电视玩电脑，花了多长时间在户外，从什么地方买了什么食品，去了哪个餐厅，点了什么食物，还能分析花在用餐上的时间有多久，哪些食物和饮料被消化了，和家人及朋友在用餐过程中是如何交流的，这些因素都有可能影响到能量摄取与消耗。2017年2月，北卡罗来纳大学的精神病学家Heather Hazlett带领团队利用深度学习算法，开发了可预测12个月大的儿童在2岁时是否会患上自闭症的人工智能系统，采用的人工智能算法通过不断“学习”脑部数据自动判断婴儿的大脑生长速度是否异常，以此来获得自闭症的早期线索，这种预测方法具有81%的准确率与88%的灵敏度。2018年2月，美国食品药品监督管理局（FDA）批准了一项人工智能成果——用于检测儿童自闭症的人工智能平台，这也是FDA监管许可的首个用于自闭症筛查的Ⅱ类诊断医疗设备。通过分析家长提供的儿童自然行为信息和视频，该应用程序使用机器学习算法来评估该儿童是否正在以正确的速度发展，并评估他们的行为健康状况。该应用已经通过临床验证，可以在早期识别儿童的自闭症，其准确率超过80%。
（丁晨良 张鸿轩 章依依 李小倩 董 浩 费哲遥 严国锋）