导语：从年“智慧医疗”的概念首次被提出，到如今，智慧医疗虽然早已不是一个新鲜的名词。
出品丨数科社作者丨柠溪
疫情催温数字化发展的这两年，在以5G等为代表的技术驱动下，中国智慧医疗市场需求高速增长，规模迅速扩张，全国各地都在积极探索智慧医疗，医疗行业正迎来新一轮重大变革和转型，新的运用场景也在加速落地。
来自光明网最新报道显示，在新冠肺炎疫情期间，依托“天河人工智能创新一体化平台”构建的世界首个“新冠肺炎CT影像综合分析AI辅助系统”，已为百余家医疗机构提供服务，访问量已超过万次。
实际上，这个智能系统是的基础其实是基于“天河人工智能创新一体化平台”构建的“天河智能医学影像云”。组建没多久的这个“影像云”平台，已形成集大规模影像数据安全高效汇聚管理、人工智能医学智能影像辅助诊断、云端影像多角色多终端协同诊察为一体的系统化应用，目前处于落地服务阶段。
某种意义上讲，这可以被看作的智慧医疗云服务在中国普及的开端。
01丨AI抗疫的应用
年疫情爆发之后，当时医疗界专家一直在思考一个问题，那就是在大流行疾病面前，如何准确提升医生诊疗的水平同时还能减少时间成本。
关键，在医学专家眼中，一开始新冠病情严重依赖核酸检测结果，问题是有些核算结果未出但CT影像已经有症状的病人，容易耽误最佳诊治时间。
于是，年3月，国家卫健委在专家提醒后下发通知，要求一线医疗工作者通过多种诊疗手段共同判定病人是否患有新冠，而不单单依靠核酸检测结果。
然而，新的问题又出现了，那就是虽然典型的CT图像可能有助于早期筛查疑似病例，但由于各种病毒性肺炎的图像比较相似，影像科医生很难通过肉眼直接判断。
为此，医疗专家和人工智能专家都不约而同把目光投到了AI影像分析领域。
这个任务交到了国家超级计算天津中心应用研发部手里。不过一开始，团队被很多重复的算法叠加以及逻辑梳理的工作困住了。
因为不熟悉面对的医疗领域各种工作流程，整个技术团队无法站在医生的角度考虑问题，技术在实现过程中走了很多的弯路，而且代码越弄越复杂。
再加上之前他们希望能利用一套系统解决所有的问题，于是不停给系统增加学习的样本，但系统由于无序的知识灌输所产生的学习效果也非常不到位。
最后，将目标聚集在新冠CT影像识别上才有突破，这其实相当于在一个有边界的地域抽取关键知识，并对关键知识进行优化，以实现在关键点的知识图谱完美覆盖。
最终国家超级计算天津中心应用研发部在全国医疗影像专家的支援下，仅用20天左右，“新冠肺炎CT影像综合分析AI辅助系统”就成功上线。
该系统基于“天河人工智能创新一体化平台”，实现了基于CT影像的新冠肺炎特征检测功能，可作为临床辅助诊断手段，有效提高了新冠肺炎患者的筛查能力。
由于当时有突发大量的一线临床影像可以供系统学习，整个系统进化速度非常快。两个月后，系统就已经正式可以对外提供服务。
相较于影像医师约10分钟/例及最初核酸检测总耗时24—48小时，使用这个系统的检测分析每例只需要10秒。而且经过不断系统优化，该系统的总准确率已超过90%。
由于该系统不需要现场部署，可以远程在电脑、手机等多种终端使用，目前已为包括美国、墨西哥、印度等全世界多个国家与地区的医疗机构和科研机构提供了技术支持，切实为全球抗疫贡献了强大的科技力量。
这被看作是曾经遥不可及的智慧医疗云服务第一个落地的项目。也被很多业内人士看作中国智慧医疗云服务发展的基石。
一方面，医院等内部医学影像系统，将患者医学影像数据及诊断报告情况近实时上传至云端，医院管理人员、医生、患者等多种角色提供基于云端协同的医学影像管理应用，包括影像存储、影像协同、远程会诊等功能模块，同时提供基于数据权属和角色权限的云上阅片应用，即电脑、手机等多种阅片模式，满足云胶片、云PACS等服务需求。
这同时也为整个智慧医疗影像云的学习建立了庞大的数据库，有利于整个系统的进化和升级。
另一方面基于对新冠肺炎、糖尿病视网膜病变、脑出血、肺结节、乳腺癌等疾病的智能辅助诊断算法及建模能力，它还建立了基于医学影像的人工智能辅助诊断系统，辅助医生提高影像诊断准确度及诊断效率，实现医学影像数据从医疗机构采集到云端存储管理，再到智能化辅助分析诊断，直至面向医生及患者服务的一体化应用，打造“数据不离开平台、可用不可见”的医学影像安全高效智能应用模式。
这医院经费同医院诊疗疾病的水平，可以增加各个地方医疗资源普及的力度，同时降低病人被误诊的可能性。
02丨深度学习的阵地
如今，得益于智慧医疗的不断发展，看病有望变得更加方便快捷：基因检测可发现健康人的基因缺陷，尽早提示健康风险；通过医疗大数据建立病症模型，帮助医生迅速诊断病情；可口服的纳米级智能手术机器人在进入人体后，进行精准无创手术；人工智能家庭医生作为补充，负责常见病的治疗和慢性病的护理……
而某种意义上，在AI已经成为中国当下最火热的技术赛道的时候，医疗单位如何在这场技术的洪流中紧跟技术趋势完成升级转型，考验的不仅仅是相关研究单位的发展视野和战略，更是考验技术负责人对于医疗传统业务转型的把控力。
这就需要深度学习的模型规划和算法调整能力，而这也是智慧医疗云想真正落地实现普及的前提。
中国知名人工智能专家、明略集团创始人吴明辉曾表示，AI落地创造价值唯有从大数据开始，“凝练大知识，协同HI(人类智能)、AI(人工智能)和OI(组织智能)三者合一的能力，以人机同行、行业服务为抓手，将大AI思想落地到行业应用场景中。”
这其实也是深度学习理论应用在智慧医疗云发展的理论基础。
深度学习属于机器学习的分支，是目前实现人工智能技术的重要手段。随着深度学习技术在图像处理和计算机视觉领域的广泛应用，利用深度学习技术辅助临床诊断和决策已成为医学图像分析领域的研究重点。
医学影像智能诊断的流程可大致分为3个步骤，首先获取大量高质量的图像数据，然后对图像进行预处理，最后挖掘图像信息，进行分析预测。其中海量、高质量的图像数据是深度学习训练的基础，图像预处理（如配准、感兴趣区域提取）是后续分析准确度的基本保障，挖掘信息、建立预测模型是临床智能决策的关键。
首先，海量、高质量的医学图像数据是利用深度学习技术实现影像精准诊断的基础。然而，由于成像设备和采集时间等因素的限制，在医学成像的过程中不可避免地会受到噪声、伪影等因素的影响。同时，针对某些成像方式，需要在成像分辨率和采集时间上进行折中，例如在CT成像中，为了降低辐射的影响，需要减少投影采集数目，因此优化低剂量CT图像的降噪效果就成为很多医疗企业想通过AI解决的重点问题。
而当前的深度学习能力，完全可以利用有噪图像和无噪图像来训练模型，学习噪声类型，或者学习无噪图像与有噪图像之间的对应关系，进而实现图像降噪。
其次，高分辨率的医学图像可以提供更多的临床诊断细节，然而由于采集设备的限制，临床上高分辨率图像较难获取。
因此，如何利用深度学习技术从一幅或者多幅低分辨率医学图像中获得高分辨率图像成为当前主要研究热点之一。随着深度学习模型在自然图像超分辨率重建中的成功应用，采用深度学习模型进行医学图像超分辨率重建的研究逐渐开展起来。
第三，也就是最重要的医学图像目标识别，这属于临床诊断的一种，即在一幅图像中标记出可能病变的区域，并对其进行分类处理。
传统的人工标记识别费时费力。最初将深度学习模型应用于目标识别时，主要是将图像分成小块，逐块输入由CNN等组成的二分类模型中，判断其是否属于目标区域。随着深度学习模型在目标检测领域的快速发展，尤其是FastR-CNN模型和MaskR-CNN模型的出现，将整幅医学图像输入模型，即可一次找到所有可能的目标区域。
此外，在医学图像目标识别中，同样存在数据不充足的问题。为了解决这个问题，基于迁移学习的医学图像识别逐渐开展起来。
如基于ImageNet数据进行模型迁移，实现肺结节、乳腺癌和结直肠息肉的检测。同时，基于临床经验知识指导的迁移学习也被应用到医学图像的目标检测中。典型代表有AGCL模型，其基于注意力的课程学习，实现胸片中的肿瘤检测；CASED模型，其可检测CT图像中的肺结节；特征金字塔模型其采用不同对比度的图像，利用多尺度注意力模型实现肿瘤检测。
根据中国信息通信研究院数据显示，年中国人工智能市场规模达到亿元，年已经超过亿元，年度复合增长率大于50%。
正因此，这两年全球的AI市场热点，中国的独角兽企业都在不遗余力追逐。这样的背景下，AI在中国的发展一日千里，并越来越跟基础的学科与细节应用相结合，出现了大众化和普及化的趋势。
从某种意义上讲，当前中国急需的既懂医疗影像又懂算法和AI理论的人才，才是AI技术在中国智慧医疗领域落地的关键。
03丨结语
近年来，在互联网巨头百度、阿里巴巴、腾讯、京东的精耕细作下，微医、丁香园等逐渐深入大众的生活，未来智慧医疗领域正在形成一个强大的应用模式和管理体系，AI赋能医疗产业的效果也会更上一个台阶。
对于消费者而言，依托AI技术的支持，打造更舒适、方便、安全和健康的智慧生活是大众追求的生活方式。智慧医疗的构建作为其中的重要环节，必将受到重视和支持。以最普遍的医疗结算为例，自从有了