哈佛大学附属医疗系统如何应用人工智能技术引领美国医疗体系

2019年9月18-20日在成都举行的2019第六届诺贝尔奖获得者医学峰会暨未来科技创新论坛，着眼于脑科学与类脑科学研究前沿及应用、人工智能技术应用的现状与未来、智慧医疗、智能养老等多个主题，以全球视野展现前沿科技，探讨未来医学发展大势，充分发挥与会各方在智力、技术、资金方面的优势资源，助推医药健康产业跨学科、跨领域、跨地域的全球化合作与发展。

在本次论坛上，美国联盟医疗体系（PHS）首席创新官、美国医疗联盟国际（PHI）总裁 克里斯托弗·科伯恩（Chris Coburn）表示，数据的采集和存储有了长足的拓展，技术的发展已经进化到了足以实现AI的重大突破的程度。

以下为美国联盟医疗体系（PHS）首席创新官、美国医疗联盟国际（PHI）总裁 克里斯托弗·科伯恩（Chris Coburn），在“未来科技创新论坛”上的精彩演讲摘要：

我今天主要想谈谈实践方面的内容，就是美国医疗分析的一些战略和策略，其中包括人工智能是如何在医疗的方方面面投入应用的。

我们是美国历史非常悠久的一家医院，我院创立于1811年，在恢复和神经方面我们都位于美国第一，每年研发经费超过十亿美元，我们和非常多的机构有广泛的合作，并且利用他们的优势推进医疗研究进展。

就像其他演讲嘉宾谈到的，人工智能的进展主要是数据收集方面，但是我们也面临着相对较少的信息技术方面的挑战，但是更多的是在临床应用和工作流程、管理方面的一些挑战。

回顾一下人工智能的历史，第一个人工智能的神经网络发明是在1941年，有两个非常明显的低谷期。今天我想要强调的是我们在临床应用方面的具体例子。人工智能的历史可以追溯到1941年，我们跨越了非常大的门槛，现在已经到了这样的节点，就像其他演讲嘉宾说的那样，数据的采集和存储有了长足的拓展，技术的发展已经进化到了足以实现AI的重大突破的程度。

举一些例子来说明这一点，我想要强调的是我们现在所处的时期，我们必须要广泛、快速地应用这些技术，这是我们的策略（PPT图示）。

目前有三种方式：

第一个就是我们和病人之间的互动。

第二个是提高医院工作的效率和质量，高度自动化和高度的界面友好性让我们能够在同一时间里看更多病人，我们就可以为他们创造更多价值。

最后就是临床护理的转变和变革，这在很早之前就已经开始了，目前我们在新技术研究方面讨论了很多内容，对我们来说是要在未来的十年里和一些大型公司，比如说通用电器、富士、英伟达等进行合作，它们可以帮助我们开发相应的模型。

这是通过我们的临床数据中心实现的运营模式，也就是CCDS，这个中心我们会将大量医疗保健数据和客户端个人信息数据结合起来，和顶级的医生合作来找到解决方案。

现在综合性的人工智能开发服务有哪些，比如说自动作业调度，它可以进行自动分析，可以作为一个媒介，也可以作为纵向分析，还有对于医疗服务可行性的分析。这是我们根据早期所使用的方法（PPT图示）所创造出的模型，我们是使用计算让这些活动更加的简化，更加精炼，而不是那么的冗余。

从我们的角度来看，这是一些早期的应用案例，今天我们在医院里已经有这些应用的案例了，所有的这些应用大部分其实是和刚刚提到的大公司合作来实现的，比如说精准医疗，早期疾病检测，我们现在有3万个乳腺癌X光照射器，在不同的研究当中，用作早期检测乳腺癌的存在或者可能性的设备。现在它已经变成了更加常规的医疗操作方法，我们希望未来它能够应用得更广泛，而且能够为女性人群带来更多不同的研究结果。

还有就是身体组成分析，身体组成分析帮助我们创造生物标志物，来研究人群的健康情况，这是一种检测技术，可以帮助我们在非常早期的阶段就能够检测到可能出现的疾病，如果没有这种技术我们以前没有办法实现。

还有就是医学影像质量仪表盘应用，这个应用可以帮助我们从医学影像数据当中获取更多有价值的信息。给大家举一些例子，比如说ICU里面患者不良情况的预测，我们可以预测病人可能会出现的并发症，或者当这些并发症出现的时候可以更好管理或者护理患者。

还有偶发性腹腔主动脉瘤的CT自动检测，我们会看3A的破裂情况，因为它会引起患者死亡，我们会检测动脉瘤，通过角度校正来进行矫正。

我们希望能够进行更多的合作项目，可以讨论现在在临床应用阶段，还有医院的实践当中怎么样使用人工智能技术，怎么样和人工智能技术进行更好地合作。这就是我的介绍，谢谢大家！

（文章根据现场演讲速记稿整理，未经专家确认）