人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)引領(lǐng)智慧醫(yī)療發(fā)展

隨著醫(yī)療信息化和互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的發(fā)展，以及電子病歷（隨著醫(yī)療信息化和互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的發(fā)展，以及電子病歷（ElectonicHalthecods,EHRs）數(shù)據(jù)的不斷積累，醫(yī)療行業(yè)自然而然的成為了機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能大放異彩的舞臺(tái)。就在今年6月，騰訊發(fā)布了國(guó)內(nèi)首個(gè)開(kāi)放式AI醫(yī)學(xué)輔助診療平臺(tái)，而早在2016年和2017年，百度和阿里云分別相繼推出了各自的“醫(yī)療大腦”（AI輔助診斷應(yīng)用）。自2013年到2017年，整個(gè)AI醫(yī)療行業(yè)共獲得241(1。AI在醫(yī)療行業(yè)的火熱程度不言而喻，BT都在搶灘AI醫(yī)療市場(chǎng)，而各企業(yè)擁抱AI并享受其帶來(lái)的益處也不再遙遠(yuǎn)。曾有分析指出(2)，下一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的突破口最有可能發(fā)生在醫(yī)療、金融或自然語(yǔ)言處理這三個(gè)領(lǐng)域，因?yàn)檫@些領(lǐng)域每分每秒都在產(chǎn)生著新的數(shù)據(jù)。有人甚至預(yù)言，“人工智能可將醫(yī)療效果提高30%-40%，減少多達(dá)50%的醫(yī)療成本”。通過(guò)使用大量醫(yī)療數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在藥物研發(fā)、降低誤診率、提供臨床診斷輔助和優(yōu)化市場(chǎng)銷售等方面提供了無(wú)可比擬的幫助。技術(shù)的一日千里和數(shù)據(jù)的逐漸開(kāi)放，也為AI在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用提供了更大的想象空間。在詳細(xì)介紹IQVIA結(jié)合人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)助力醫(yī)療行業(yè)發(fā)展的最新應(yīng)用之前，我們首先來(lái)簡(jiǎn)單介紹下人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的概念。人工智能（Arti?cial人工智能這個(gè)概念由來(lái)已久，在各種題材的科幻小說(shuō)或電影中我們都能找到它的身影。從《銀河系漫游指南》中的憂郁王子Marvin到《星際穿越》中的智能機(jī)器人ARS，都是人們印象中人工智能的實(shí)現(xiàn)方式。從計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的定義來(lái)看，當(dāng)一個(gè)機(jī)器具有了學(xué)習(xí)和推理的能力，能通過(guò)分析它所處的環(huán)境信息，自主執(zhí)行最優(yōu)的行動(dòng)（action），那么就稱這個(gè)機(jī)器具有了智能。人工智能最重要的特征是能夠自主(3)。一般來(lái)說(shuō)，人工智能的發(fā)展可以分為4計(jì)算智能（Computational機(jī)器開(kāi)始像人類一樣會(huì)計(jì)算，從而幫助人們存儲(chǔ)和快速處理海量數(shù)據(jù)，這個(gè)階段是后面認(rèn)知和感知的基礎(chǔ)。感知智能（Cognitivelnt，CDSS）。這些機(jī)器可以幫助人們高效地完成“聽(tīng)”和“看”的工作。

當(dāng)機(jī)器可以在特定的場(chǎng)合自主理解和思考問(wèn)題，并最終給出解答時(shí)，我們就稱它具有了弱人工智能，例如Google的AlphaGo。這些機(jī)器能夠幫助人們?cè)谔囟▓?chǎng)合中解決復(fù)雜的問(wèn)題。強(qiáng)人工智能（Strong強(qiáng)人工智能其實(shí)更貼合人們想象中的人工智能，在這一階隨著近幾年大數(shù)據(jù)的爆發(fā)，分布式計(jì)算框架的提出，以及計(jì)算能力的不斷提高，目前人工智能正在從感知智能向弱人工智能階段發(fā)展。在一些特定的場(chǎng)景下，人工智能已經(jīng)迅速超越人類最高水平，例如，AlphaGo以大比分3：0戰(zhàn)勝柯潔奠定圍棋霸主地位；卡內(nèi)基梅隆大學(xué)開(kāi)發(fā)的人工智能系統(tǒng)Libratus在一對(duì)一無(wú)限注德州撲克中擊敗4名人類頂尖高手；美國(guó)舊金山Enlitic公司開(kāi)發(fā)的檢測(cè)系統(tǒng)憑借深度學(xué)習(xí)，癌癥檢測(cè)技術(shù)超越了4位頂級(jí)的放射科醫(yī)生，包括診斷出了人類醫(yī)生無(wú)法診斷出的7%的癌癥，以及在人類醫(yī)生高達(dá)66%的癌癥誤診率的情況下，Enlitic的誤診率只有47%(4)。機(jī)器學(xué)習(xí)（MachineLearning,機(jī)器學(xué)習(xí)的主要工作是模式識(shí)別，例如，識(shí)別患病人群和非患病人群的區(qū)別。其中“學(xué)習(xí)”的含義是指當(dāng)提供更多更?VIEW有區(qū)分度的數(shù)據(jù)的時(shí)候，機(jī)器可以通過(guò)不斷的迭代來(lái)提高模(6)。學(xué)習(xí)出一套模型，從而預(yù)測(cè)新人群是否患有CVD（圖1）無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：目的是找到數(shù)據(jù)中隱含的結(jié)構(gòu)或者隱藏的模圖1(x2,y2),(x2,y2),...,(xN, 圖2(x1,x2,...,

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Arti?cialNeuralNetworks,ANN）和深度學(xué)習(xí)（DeepLearning,DL）X3，然后給這些信息一些事先指定的權(quán)重，最后輸出結(jié)果（圖3）圖3 基于上圖的感知機(jī)，舉個(gè)容易理解的例子，假設(shè)周末即將舉辦一個(gè)你十分感興趣的展覽，你可能需要在衡量下面三個(gè)因素之后再?zèng)Q定去或不去：展覽館是否臨近地鐵站（假設(shè)你沒(méi)有私家車同時(shí)假設(shè)你很喜歡這個(gè)展覽，并且天氣是你的主要考慮以定義天氣因素的權(quán)重為6，其余兩個(gè)因素的權(quán)重均為2，這當(dāng)有多個(gè)這樣的感知機(jī)一起工作，并且它們的輸出可以

總第38?圖4IVIAIVIA的自動(dòng)化醫(yī)療AI平臺(tái)使用深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ecurentNeualNetwork,RNN）處理縱向數(shù)據(jù)中的時(shí)間序列變量，自動(dòng)生成疾病相關(guān)的特征，從而同時(shí)該醫(yī)療AI平臺(tái)直接和數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)接，能夠無(wú)縫添加新數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)模型的實(shí)時(shí)更新。該平臺(tái)將廣泛用于醫(yī)生的輔診過(guò)程中，當(dāng)AI判斷患者具有高風(fēng)險(xiǎn)或高可能性罹患某種疾病時(shí)，平臺(tái)將對(duì)醫(yī)生發(fā)出提示?；谏疃葘W(xué)習(xí)的特征工程，模型效率及預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性獲得顯著提高，這些自動(dòng)生成的特征在疾病診斷和病程預(yù)測(cè)中可以生成十分穩(wěn)定的結(jié)果。直接為患者提供個(gè)性化的健康管理方案，實(shí)現(xiàn)疾病的前期預(yù)防和及時(shí)診斷；同時(shí)也可以幫助客戶優(yōu)化市場(chǎng)策略，為產(chǎn)品或服務(wù)提供最優(yōu)定價(jià)方案。在這一系列多元應(yīng)用中，智能診療和健康管理是最重要和最核心的應(yīng)用場(chǎng)景。利用AI技術(shù)，可以訓(xùn)練模型從病患數(shù)據(jù)中找到邏輯和模式，模擬醫(yī)生的思維和診斷方式，從而輔助醫(yī)生做出更精準(zhǔn)的診斷，或選擇更合適的診療方案。AIAI為客戶提供實(shí)時(shí)的解決方案。該平臺(tái)能夠在不同情況下快速有效地識(shí)別病人，并準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)病人的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)及病程變化。?VIEWIVIA基于大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)出了一整套高效準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化營(yíng)銷。例如，在某種血管類的罕見(jiàn)病領(lǐng)域，IQVIA的解決方案將患者識(shí)別率從真實(shí)世界中的還從20000人減少至4000人，其中約有50%的醫(yī)生是第一機(jī)器學(xué)習(xí)能幫助客戶了解醫(yī)生在數(shù)字化營(yíng)銷中的行為特征，并對(duì)其逐一攻破。例如，找到影響醫(yī)生點(diǎn)擊或者打開(kāi)電子郵件的關(guān)鍵變量，從而依據(jù)行為模式對(duì)醫(yī)生進(jìn)行分類，最終對(duì)不同類別的醫(yī)生采取行之有效的市場(chǎng)推廣策略。I機(jī)器學(xué)習(xí)能幫助客戶了解醫(yī)生在數(shù)字化營(yíng)銷中的行為特征，并對(duì)其逐一攻破。例如，找到影響醫(yī)生點(diǎn)擊或者打開(kāi)電子郵件的關(guān)鍵變量，從而依據(jù)行為模式對(duì)醫(yī)生進(jìn)行分類，最終對(duì)不同類別的醫(yī)生采取行之有效的市場(chǎng)推廣策略。IVIA將多渠道獲取的有關(guān)醫(yī)生閱讀電子郵件的行為數(shù)據(jù)整合在一起，對(duì)100+個(gè)特征進(jìn)行評(píng)估及分析，選擇監(jiān)督學(xué)習(xí)，在得到醫(yī)生分類結(jié)果的同時(shí)，也對(duì)每個(gè)類別中影響醫(yī)生行為的關(guān)鍵特征進(jìn)行了評(píng)估及解釋。通過(guò)對(duì)醫(yī)生行為模式的分類及解釋，IVIA對(duì)每個(gè)類別的醫(yī)生采取個(gè)性化的市場(chǎng)策略，優(yōu)化電子郵件發(fā)送時(shí)間和郵件內(nèi)容，使電子郵件的打開(kāi)率提升了4%，進(jìn)而也大大提升了醫(yī)生電子郵件推廣活動(dòng)的影響力。（圖5）。1萬(wàn)-10萬(wàn)人中有1

19人中能識(shí)別出1 在罕見(jiàn)病領(lǐng)域，AI在罕見(jiàn)病領(lǐng)域，AI的應(yīng)用為罕見(jiàn)病診斷打開(kāi)新的大門。由于患者數(shù)量稀少，病程發(fā)展緩慢、并發(fā)癥復(fù)雜等原因，盡早及準(zhǔn)確地識(shí)別罕見(jiàn)病患者一直困難重重。但真實(shí)世界數(shù)據(jù)的發(fā)展和最新機(jī)器學(xué)習(xí)算法的引入，使更快、更精準(zhǔn)地找到這些罕見(jiàn)病患者成為了可能。三、AI

總第38?圖7：醫(yī)療診斷、治療到服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)的運(yùn)行模式。醫(yī)療行業(yè)本身具備特有的復(fù)雜性，致使醫(yī)療AI的應(yīng)用領(lǐng)域成為了一個(gè)龐大的產(chǎn)業(yè)體系，同時(shí)也在孕育豐富的創(chuàng)新機(jī)會(huì)。

.GilElad.StartupsinmachinelearningAI.EladGilBlog.NorvigRussellandPeterStuart.Arti?cialIntelligence:AModernApproach./.2003年.國(guó)泰君安證券人工智能重塑醫(yī)療行業(yè)Wiki.TuringTest.BresnickJenniferHowDoArti?cialIntelligence,MachineLearningDifferinHealthcare?lligence-machine-learning-differ-in-healthcare.2018年.NielsenMichael.NeuralNetworksandDeepLearning.15AIApplications/UsecasesinHealthcare.?VIEWEDICAL

IMSHealth&Quintilesare安禾1億 100萬(wàn) 更多信息敬請(qǐng)垂詢關(guān)于IQVIA（紐交所代碼：IQV）是全球領(lǐng)先的信息、創(chuàng)新技術(shù)和研發(fā)外包服務(wù)企業(yè)，致力于通過(guò)使用數(shù)據(jù)和科學(xué)，幫助醫(yī)療健康行業(yè)客戶為患者提供更好的解決方案。IVIA源于艾美仕（IMSHealth）和昆泰（Quintiles）的合并，利用醫(yī)療信息、技術(shù)、分析和人類智慧的進(jìn)步，提供一系列解決方案，推動(dòng)醫(yī)療健康行業(yè)的發(fā)展。IVIA幫助客戶不斷改善臨床研發(fā)效率和提高商業(yè)績(jī)效，堅(jiān)信創(chuàng)新的力量，提高病患治愈的可能。IQVIA全球現(xiàn)有約5萬(wàn)5千名員工，遍布100多個(gè)國(guó)家，齊心致力于充分彰顯人類數(shù)據(jù)科學(xué)的力量。IVIAORE?據(jù)、先進(jìn)技術(shù)和海量行業(yè)信息分析，形成有實(shí)際指導(dǎo)意義的行業(yè)洞見(jiàn)。IQVIA是保護(hù)患者個(gè)人隱私的全球領(lǐng)導(dǎo)者。IQVIA擁有多種多樣的加強(qiáng)型隱私技術(shù)和保障手段，能夠在保護(hù)個(gè)人隱私的同時(shí)對(duì)信息進(jìn)行管理，從而推動(dòng)醫(yī)療的發(fā)展。這些洞見(jiàn)和執(zhí)行能力幫助生物科技、醫(yī)療設(shè)備、制藥公司、醫(yī)學(xué)研究者、政府機(jī)關(guān)、支付方以及其他醫(yī)療利益相關(guān)方，獲得對(duì)疾病、人類行為和科技進(jìn)步更深入的理解，共同朝著治愈各類疾病的方向邁進(jìn)。

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