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國家“十三五”信息化規(guī)劃明確指出：“信息化代表新的生產(chǎn)力和新的發(fā)展方向”。醫(yī)療健康與信息技術(shù)的深度融合也正日益成為創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的先導(dǎo)力量。目前，醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)、醫(yī)療服務(wù)產(chǎn)業(yè)與以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、超級計算、傳感網(wǎng)、腦科學(xué)等為代表的新型信息科技交叉，正在引發(fā)以深度、跨界、協(xié)同、開放、自主為特征的人工智能技術(shù)突破。國家“十二五”建設(shè)過程中，醫(yī)療信息化“46312”架構(gòu)日趨成熟，“互聯(lián)互通”水平不斷提高，但面對指數(shù)增長的多源異質(zhì)數(shù)據(jù)、復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)流程以及高可靠低延時的用戶需求，需要開展以計算機學(xué)科為支撐的前沿交叉研究，實現(xiàn)有效的醫(yī)療健康人工智能服務(wù)，從而提升我國醫(yī)療健康服務(wù)水平。

加強信息學(xué)科與醫(yī)學(xué)交叉融合，構(gòu)建智慧醫(yī)療服務(wù)新模式

醫(yī)療是一個天然的多模態(tài)數(shù)據(jù)場景，人工智能在醫(yī)療健康的落地也是典型的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的過程。雅森科技和Enlitic探索了利用醫(yī)療影像、病理及生化檢驗數(shù)據(jù)、基因信息等多模態(tài)數(shù)據(jù)，給醫(yī)生提供更加精準(zhǔn)的診斷建議和療效評價等信息。綜合基于臨床、影像、檢驗、病理、分子分型等多學(xué)科醫(yī)療數(shù)據(jù)給出精確診斷和最佳治療方案，已成為臨床共識。以乳腺癌為例，僅依據(jù)單一影像學(xué)檢查如乳腺鉬靶片，約有四成的患者被漏檢。通過綜合超聲、磁共振、分子分型等多模態(tài)數(shù)據(jù)，能夠?qū)⑷橄侔┰缙诤Y查的靈敏度提升至百分之九十以上。越來越多的證據(jù)表明，以病人為中心、基于多元醫(yī)療證據(jù)分析的跨模態(tài)多學(xué)科協(xié)作而獲得的最佳診療方案，能夠讓患者獲得更為精準(zhǔn)的診斷和治療，對于提高療效和改善預(yù)后有著重要的意義和價值。這需要實現(xiàn)醫(yī)療復(fù)雜數(shù)據(jù)條件下的數(shù)據(jù)精準(zhǔn)感知、大規(guī)?？缒B(tài)知識圖譜表征與構(gòu)建、潛在知識的自動發(fā)現(xiàn)與知識圖譜更新、知識引導(dǎo)的跨模態(tài)協(xié)同可解釋推理，最終構(gòu)建人機協(xié)同的多學(xué)科綜合智能診斷系統(tǒng)，提供可解釋、可回溯、可泛化的診療決策支撐，形成智慧醫(yī)療服務(wù)新模式。

新一代人工智能技術(shù)呈現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機協(xié)同、群智開放、自主操控等特征，能更有效地輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療決策。通過“醫(yī)生+人工智能”的人機協(xié)同模式，有望進(jìn)一步提升優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的診療效率，拓展可及范圍，提高分級診療各醫(yī)療機構(gòu)的醫(yī)療同質(zhì)化水平，解決醫(yī)療資源的供給不足，開啟智慧醫(yī)療服務(wù)新模式。而“醫(yī)療健康+人工智能”的發(fā)展，需要以計算機學(xué)科為支撐，結(jié)合醫(yī)療的實際場景，針對跨媒體多元知識碎片化、語義難以統(tǒng)一等問題，發(fā)展計算語義學(xué)，例如構(gòu)建大規(guī)?？缑襟w知識的管理技術(shù)體系，在醫(yī)學(xué)知識的表征、存儲、檢索及知識圖譜構(gòu)建四方面實現(xiàn)突破，形成一整套醫(yī)療跨模態(tài)推理的理論、模型和方法。針對醫(yī)療數(shù)據(jù)種類繁多、模態(tài)多樣且存在缺失、高噪聲、多歧義、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等特性，可通過建立跨模態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)對齊和統(tǒng)一表示，探索以知識和數(shù)據(jù)雙驅(qū)動的方式提取信息，實現(xiàn)對診療數(shù)據(jù)的更精確感知與理解。

發(fā)揮交大學(xué)科優(yōu)勢，服務(wù)國家需求，引領(lǐng)創(chuàng)新應(yīng)用

2017年國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中，已將醫(yī)療健康人工智能作為智能服務(wù)方向的一項重要發(fā)展內(nèi)容，并圍繞提高人民生活水平和質(zhì)量的目標(biāo)，提出了醫(yī)療健康人工智能發(fā)展的方向。2018年《國務(wù)院辦公廳關(guān)于“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展的意見》中，針對醫(yī)療健康人工智能的發(fā)展提出了更為明確的要求。要求推廣“基層檢查、上級診斷”模式，鼓勵醫(yī)療聯(lián)合體內(nèi)上級醫(yī)療機構(gòu)借助人工智能等技術(shù)手段，面向基層提供遠(yuǎn)程會診、遠(yuǎn)程心電診斷、遠(yuǎn)程影像診斷等服務(wù)，促進(jìn)醫(yī)療聯(lián)合體內(nèi)醫(yī)療機構(gòu)間檢查檢驗結(jié)果實時查閱、互認(rèn)共享。加快建設(shè)應(yīng)用家庭醫(yī)生簽約服務(wù)智能化信息平臺，在線提供健康咨詢、慢性病隨訪、健康管理、延伸處方等服務(wù)，轉(zhuǎn)變服務(wù)模式，增進(jìn)醫(yī)患互動，改善簽約服務(wù)感受。研發(fā)基于人工智能的臨床診療決策支持系統(tǒng)，開展智能醫(yī)學(xué)影像識別、病理分型和多學(xué)科會診以及多種醫(yī)療健康場景下的智能語音技術(shù)應(yīng)用，提高醫(yī)療服務(wù)效率。支持中醫(yī)辨證論治智能輔助系統(tǒng)應(yīng)用，提升基層中醫(yī)診療服務(wù)能力。加快推進(jìn)智慧醫(yī)院建設(shè)，運用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)，改造優(yōu)化診療流程，貫通診前、診中、診后各環(huán)節(jié)，改善患者就醫(yī)體驗，要求到2020年，二級以上醫(yī)療機構(gòu)普遍提供分時段預(yù)約診療、智能導(dǎo)醫(yī)分診、候診提醒、檢驗檢查結(jié)果查詢等線上服務(wù)，讓患者少排隊、少跑腿。

圍繞醫(yī)療這一迫切民生需求，需要加快人工智能創(chuàng)新應(yīng)用，為公眾提供個性化、多元化、高品質(zhì)醫(yī)療服務(wù)；推廣應(yīng)用人工智能治療新模式新手段，建立快速精準(zhǔn)的智能醫(yī)療體系；探索智慧醫(yī)院建設(shè)，開發(fā)人機協(xié)同的手術(shù)機器人、智能診療助手，研發(fā)柔性可穿戴、生物兼容的生理監(jiān)測系統(tǒng)，研發(fā)人機協(xié)同臨床智能診療方案，實現(xiàn)智能影像識別、病理分型和智能多學(xué)科會診；基于人工智能開展大規(guī)?；蚪M識別、蛋白組學(xué)、代謝組學(xué)等研究和新藥研發(fā)，推進(jìn)醫(yī)藥監(jiān)管智能化；加強流行病智能監(jiān)測和防控。

西安交通大學(xué)自上世紀(jì)50年代以來就已在人工智能相關(guān)領(lǐng)域開始布局，1958年在國內(nèi)首批創(chuàng)建“自動控制”專業(yè)，1981年首批獲得“控制科學(xué)與工程”碩士和一級學(xué)科博士學(xué)位授予權(quán)，1982年設(shè)立“模式識別與智能系統(tǒng)”二級學(xué)科（2001年被評為全國重點學(xué)科）；1986年在國內(nèi)最早成立了人工智能專職研究機構(gòu)——“人工智能與機器人研究所”；2018年12月，為滿足國家重大戰(zhàn)略需求，服務(wù)國家和地方社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展，緊抓新一代人工智能發(fā)展的重大歷史機遇，學(xué)校成立“人工智能學(xué)院”；2019年3月獲教育部首批“人工智能”本科新專業(yè)建設(shè)資格，依托人工智能學(xué)院，交大新一代人工智能相關(guān)學(xué)科發(fā)展邁入了嶄新階段。目前，學(xué)校在自然語言處理、圖像分析、生物醫(yī)學(xué)語義、生物信息、機器人等人工智能研究方向匯聚了一大批優(yōu)秀學(xué)者。借助學(xué)校在人工智能領(lǐng)域的學(xué)科發(fā)展和人才培養(yǎng)方面的優(yōu)勢，響應(yīng)《“十三五”衛(wèi)生與健康科技創(chuàng)新專項規(guī)劃》，開展醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)等技術(shù)研究，開發(fā)集中式智能和分布式智能等多種技術(shù)方案，重點支持機器智能輔助個性化診斷、精準(zhǔn)治療輔助決策支持系統(tǒng)、輔助康復(fù)和照看等研究，通過多學(xué)科交叉融合，發(fā)展醫(yī)療健康人工智能，對提高居民生活水平，緩解人口老齡化壓力、解決民生問題等至關(guān)重要，在國家經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展也具有重要戰(zhàn)略意義。

作者簡介：

李辰，西安交通大學(xué)電信學(xué)部教授、博士生導(dǎo)師。英國劍橋大學(xué)博士，美國麻省理工學(xué)院博士后、研究科學(xué)家，劍橋大學(xué)海外Fellowship獲得者，歐洲分子生物實驗室Fellowship獲得者。主持多項國家及省部級項目。其主持研發(fā)的BioModels生物通路知識圖譜與系統(tǒng)被評為系統(tǒng)生物學(xué)領(lǐng)域最重要資源。自然雜志也曾經(jīng)就BioModels進(jìn)行專訪。迄今為止，有包括自然出版社、Public Library of Science（PLoS）出版社、Royal Society of Chemistry出版社和BioMed Central出版社等多家頂級國際學(xué)術(shù)出版機構(gòu)中超過200多個期刊支持該標(biāo)準(zhǔn)。2014年，歐盟將BioModels作為成功案例寫入歐洲生物信息架構(gòu)計劃（ISBE）的詳細(xì)方案書中。2016年，李辰所帶領(lǐng)的團(tuán)隊在有劍橋大學(xué)、墨爾本大學(xué)、麻省理工學(xué)院等國際頂級研究機構(gòu)參與的數(shù)據(jù)挖掘大賽BioNLP上取得SeeDev任務(wù)第一名。其研究成果已發(fā)表在眾多國際知名期刊，并被大量引用。其中，發(fā)表在《BMC Systems Biology》上的第一作者論文是該刊創(chuàng)刊以來所有論文中被引用次數(shù)第四高的論文。

來源：西安交大