论文部分内容阅读
摘要：随着人工智能技术的广泛应用，以医院为主的医疗机构已经成为前沿人工智能技术的重要应用场景。人工智能医疗的应用以其精准性、高效性、便捷性以及弥补人工的不可及性等众多优点，在院前诊断、院中治疗、护理康复、临床科研等医疗核心领域尽显其能。人工智能医疗技术在医学临床上的应用，将推动医学临床生产力的解放。但在人工智能给人类带来更优质和高效的医疗服务的同时，也带来了许多法律上的问题，这给现行法律规制提出了一系列挑战，亟待解决。要实现人工智能医疗的健康理性发展，未来应当对其进行更深层和广泛的法律规制。加强法治化建设，才能尽可能地规避法律风险，让人工智能医疗真正造福国民健康。
关键词：人工智能技术;医疗领域;应用
引言
互联网相关技术在人们的日常生活中已经发挥了重要的作用，但是随之而来的网络安全问题也引起人们的广泛关注。虽然人工智能技术还没有发展成熟，但是其在安全领域上的应用也已经获得了出色的表现，相关技术人员应针对发展中的问题进行深入研究与探索，提高人工智能技术在安全领域中的实效性，进而保障广大民众的隐私与财产安全。
1当前人工智能技术对医疗领域的影响
人工智能技术在医疗领域的应用有着很长的历史，提供了从大量医疗样本中自动提取统计特征、基于规则驱动和数据驱动的分析研判等能力。早期，以专家系统为代表，通过构建机器学习系统所需要的领域专业知识和通过人类工程来设计特征，将输入的原始数据转换成学习算法，从而实现针对特种疾病模式识别的合适表征;现今，基于深度学习的人工智能技术成为主流，输入原始数据后可以“自学习”得到模式识别所需的多层次表征，这些层次包含大量非线性运算并按顺序排列，实现处理结果的逐层传递（一个层次的表征输出传递到下一个层次作为输入），最终转换生成更加抽象的表征。此外，深度学习算法能够灵活地接受异构数据形式输入，贴合医疗数据特性，因此成为当前医疗人工智能技术点的主流方法。当前，人工智能技术在医疗领域的影响可以从人工智能技术对临床医生的影响、人工智能技术对病患的影响、人工智能技术对医疗信息系统的影响这三个维度考虑。
1.1对临床医生的影响
人工智能技术对临床医生在执行疾病研判和医疗方案生成过程中的辅助决策作用，突出体现在对医疗影像（如医疗扫描结果、视网膜图像、内窥镜成像、面部/体貌特征表等）的准确快速解读与研判方面，其次体现在面向文本（如电子病历和医疗知识图谱等）的医疗知识管理与推理方面，这一现象符合深度学习技术在视频图像处理领域和文本处理领域中不同成熟度的客观规律。
1.2对病患的影响
通过智能可穿戴设备（如生物传感器等）、智能手机应用以及远程即时医养模式，病患能够及时感知自身多模态健康状况并与医生实现互动（如远程病例分析等），进而提高健康管理水平以及健康状况异常情况下的应激弹性，让患者将自身的医疗保障管理主动权“掌握在自己手中”。
1.3对医疗信息系统的影响
这里所指的医疗信息系统既包括传统医院出/就诊管理信息系统、病患信息管理系统、药物管理系统、医用物资管理系统等，也包括新近研发的基于人工智能技术的智能电子病历系统以及智能移动终端APP等。一方面通过改善工作流提升了工作速率，另一方面通过这些系统内嵌的统计分析与自动归类功能模块，可以及时提供不易观察到的规律性信息，很大程度上降低了发生医学错误的几率。
3人工智能在医疗领域中的应用
3.1人工智能医疗在院前管理中的应用
人工智能运用于院前管理的主要目的是提高国民的整体健康水平和社会公共卫生安全，避免大病或大规模疾病的发生，达到对个人或某一群体健康行业的精准把握，即通过采取院前管理来达到“治未病”的目的。目前，互联网技术和人工智能应用的快速发展，运用搜索大数据已经能够做出非常准确的流感预测。
3.2人工智能医疗在院中诊断治疗中的应用
“看病难、看病贵”问题是目前国家医疗体制的最大弊病，也是全球范围内的民生问题。根据世界卫生组织估计数据，全球约有430万医生和护士的缺口。这种欠缺在发展中国家表现得尤为明显，发达国家也面临医疗费用日益高昂的挑战。医疗资源缺乏带来的最直接影响体现在患者可以得到的诊疗时间。目前，沃森的肿瘤解决方案已经进入中国30余家医院，运用于临床诊断过程。为外科手术领域带来巨大突破的达芬奇机器人手术系统融合了先进的太空遥控机器手臂技术，外科医生可以远离手术台实施微创心脏搭桥手术和前列腺癌的治疗手术。除了达芬奇系统之外，许多人工智能医疗公司在各个方面推出了手术机器人，例如，在手术中进行辅助麻醉管理，包括方案选择和术中评估等方面。
2.3人工智能医疗在院后护理康复中的应用
随着国家老龄化问题的加重和慢性病患者的剧增，失能老人和残疾人的护理存在巨大的市场需求。人工智能在护理康复方面的运用对于提高病患的基本生活水平、减轻病患家属和医护人员的工作强度有着巨大帮助。现代新兴的智能传感技术、云计算技术、人机交互技术的发展给护理康复产业带来了革命性的契机。
2.4人工智能医疗在临床科研中的应用
临床医学科研是指在专业理论的指导下，以诊断、治疗、预后、病因和预防为主要研究内容，围绕人类身心健康对尚未研究或尚未深入研究的事物进行探讨，目的在于揭示事物矛盾的内部联系与客观规律，比较正确地回答和解决所提出的新观点、新技术，进而达到保障人类健康和促进社会整体进步的目的。临床科研的研究对象复杂、专业性较强、内容广泛、涉及学科众多，造成临床试验和药物研发的项目回报周期较长、投资巨大，科研成果成功率低。海量数据、复杂数据结构和人工专家处理的有限精力是产生上述问题的最主要原因。通过人工智能，运用大数据和云计算等技术，利用数据分析手段帮助医学研究者在临床科研上更加高效地处理数据整理和建模分析等，从而增加临床试验成功的概率，降低临床科研的成本。
结语
人工智能发挥了巨大的作用，也使我们进一步认识到了人工智能技术对智慧医疗不可或缺的作用。人工智能技术将快速、准确和低成本地治理和处理大规模数据，机器将有能力实现人类无法看到或做到的事情。毫无疑问，这将成为未来基于数据驱动、基于人工智能加持的高性能医学的基础。由此次新冠肺炎疫情诊疗过程对人工智能技术的需求不难看出，辅助诊断、快速测试、智能化设备、精准测温与目标识别等均是未来人工智能赋能智慧医疗的优先发展方向。参考文献
[1]张学高，周恭伟.人工智能+医疗健康：应用现状及未来发展概论[M].北京：电子工业出版社，2019：54.
[2]闵栋，王豫，徐岩，等.AI+医疗健康：智能化医疗健康的应用与未来[M].北京：机械工业出版社，2020：2-8.
[3]金春林，何达.人工智能在医疗健康领域的应用及挑战[J].卫生经济研究，2020，（11）：4.
[4]赵飞，兰蓝.我国人工智能在健康医疗领域应用发展现状研究[J].中国卫生信息管理，2020，（3）：346.
[5]田雪晴，游茂.我国医学人工智能在医疗机构发展面临的问题及政策建议[J].卫生软科学，2020，（10）：43.
[6]郑雪倩，岳靓.人工智能医疗：医院如何规避法律风险[N].健康报，2019-9-26（006）.
[7]高奇琦，张鹏.论人工智能对未来法律的多方位挑战[J].华中科技大学学报（社会科学版），2020，（32）：86.
[8]刘建利.医疗人工智能临床应用的法律挑战及应对[J].東方法学，2019，（5）：135-138.
关键词：人工智能技术;医疗领域;应用
引言
互联网相关技术在人们的日常生活中已经发挥了重要的作用，但是随之而来的网络安全问题也引起人们的广泛关注。虽然人工智能技术还没有发展成熟，但是其在安全领域上的应用也已经获得了出色的表现，相关技术人员应针对发展中的问题进行深入研究与探索，提高人工智能技术在安全领域中的实效性，进而保障广大民众的隐私与财产安全。
1当前人工智能技术对医疗领域的影响
人工智能技术在医疗领域的应用有着很长的历史，提供了从大量医疗样本中自动提取统计特征、基于规则驱动和数据驱动的分析研判等能力。早期，以专家系统为代表，通过构建机器学习系统所需要的领域专业知识和通过人类工程来设计特征，将输入的原始数据转换成学习算法，从而实现针对特种疾病模式识别的合适表征;现今，基于深度学习的人工智能技术成为主流，输入原始数据后可以“自学习”得到模式识别所需的多层次表征，这些层次包含大量非线性运算并按顺序排列，实现处理结果的逐层传递（一个层次的表征输出传递到下一个层次作为输入），最终转换生成更加抽象的表征。此外，深度学习算法能够灵活地接受异构数据形式输入，贴合医疗数据特性，因此成为当前医疗人工智能技术点的主流方法。当前，人工智能技术在医疗领域的影响可以从人工智能技术对临床医生的影响、人工智能技术对病患的影响、人工智能技术对医疗信息系统的影响这三个维度考虑。
1.1对临床医生的影响
人工智能技术对临床医生在执行疾病研判和医疗方案生成过程中的辅助决策作用，突出体现在对医疗影像（如医疗扫描结果、视网膜图像、内窥镜成像、面部/体貌特征表等）的准确快速解读与研判方面，其次体现在面向文本（如电子病历和医疗知识图谱等）的医疗知识管理与推理方面，这一现象符合深度学习技术在视频图像处理领域和文本处理领域中不同成熟度的客观规律。
1.2对病患的影响
通过智能可穿戴设备（如生物传感器等）、智能手机应用以及远程即时医养模式，病患能够及时感知自身多模态健康状况并与医生实现互动（如远程病例分析等），进而提高健康管理水平以及健康状况异常情况下的应激弹性，让患者将自身的医疗保障管理主动权“掌握在自己手中”。
1.3对医疗信息系统的影响
这里所指的医疗信息系统既包括传统医院出/就诊管理信息系统、病患信息管理系统、药物管理系统、医用物资管理系统等，也包括新近研发的基于人工智能技术的智能电子病历系统以及智能移动终端APP等。一方面通过改善工作流提升了工作速率，另一方面通过这些系统内嵌的统计分析与自动归类功能模块，可以及时提供不易观察到的规律性信息，很大程度上降低了发生医学错误的几率。
3人工智能在医疗领域中的应用
3.1人工智能医疗在院前管理中的应用
人工智能运用于院前管理的主要目的是提高国民的整体健康水平和社会公共卫生安全，避免大病或大规模疾病的发生，达到对个人或某一群体健康行业的精准把握，即通过采取院前管理来达到“治未病”的目的。目前，互联网技术和人工智能应用的快速发展，运用搜索大数据已经能够做出非常准确的流感预测。
3.2人工智能医疗在院中诊断治疗中的应用
“看病难、看病贵”问题是目前国家医疗体制的最大弊病，也是全球范围内的民生问题。根据世界卫生组织估计数据，全球约有430万医生和护士的缺口。这种欠缺在发展中国家表现得尤为明显，发达国家也面临医疗费用日益高昂的挑战。医疗资源缺乏带来的最直接影响体现在患者可以得到的诊疗时间。目前，沃森的肿瘤解决方案已经进入中国30余家医院，运用于临床诊断过程。为外科手术领域带来巨大突破的达芬奇机器人手术系统融合了先进的太空遥控机器手臂技术，外科医生可以远离手术台实施微创心脏搭桥手术和前列腺癌的治疗手术。除了达芬奇系统之外，许多人工智能医疗公司在各个方面推出了手术机器人，例如，在手术中进行辅助麻醉管理，包括方案选择和术中评估等方面。
2.3人工智能医疗在院后护理康复中的应用
随着国家老龄化问题的加重和慢性病患者的剧增，失能老人和残疾人的护理存在巨大的市场需求。人工智能在护理康复方面的运用对于提高病患的基本生活水平、减轻病患家属和医护人员的工作强度有着巨大帮助。现代新兴的智能传感技术、云计算技术、人机交互技术的发展给护理康复产业带来了革命性的契机。
2.4人工智能医疗在临床科研中的应用
临床医学科研是指在专业理论的指导下，以诊断、治疗、预后、病因和预防为主要研究内容，围绕人类身心健康对尚未研究或尚未深入研究的事物进行探讨，目的在于揭示事物矛盾的内部联系与客观规律，比较正确地回答和解决所提出的新观点、新技术，进而达到保障人类健康和促进社会整体进步的目的。临床科研的研究对象复杂、专业性较强、内容广泛、涉及学科众多，造成临床试验和药物研发的项目回报周期较长、投资巨大，科研成果成功率低。海量数据、复杂数据结构和人工专家处理的有限精力是产生上述问题的最主要原因。通过人工智能，运用大数据和云计算等技术，利用数据分析手段帮助医学研究者在临床科研上更加高效地处理数据整理和建模分析等，从而增加临床试验成功的概率，降低临床科研的成本。
结语
人工智能发挥了巨大的作用，也使我们进一步认识到了人工智能技术对智慧医疗不可或缺的作用。人工智能技术将快速、准确和低成本地治理和处理大规模数据，机器将有能力实现人类无法看到或做到的事情。毫无疑问，这将成为未来基于数据驱动、基于人工智能加持的高性能医学的基础。由此次新冠肺炎疫情诊疗过程对人工智能技术的需求不难看出，辅助诊断、快速测试、智能化设备、精准测温与目标识别等均是未来人工智能赋能智慧医疗的优先发展方向。参考文献
[1]张学高，周恭伟.人工智能+医疗健康：应用现状及未来发展概论[M].北京：电子工业出版社，2019：54.
[2]闵栋，王豫，徐岩，等.AI+医疗健康：智能化医疗健康的应用与未来[M].北京：机械工业出版社，2020：2-8.
[3]金春林，何达.人工智能在医疗健康领域的应用及挑战[J].卫生经济研究，2020，（11）：4.
[4]赵飞，兰蓝.我国人工智能在健康医疗领域应用发展现状研究[J].中国卫生信息管理，2020，（3）：346.
[5]田雪晴，游茂.我国医学人工智能在医疗机构发展面临的问题及政策建议[J].卫生软科学，2020，（10）：43.
[6]郑雪倩，岳靓.人工智能医疗：医院如何规避法律风险[N].健康报，2019-9-26（006）.
[7]高奇琦，张鹏.论人工智能对未来法律的多方位挑战[J].华中科技大学学报（社会科学版），2020，（32）：86.
[8]刘建利.医疗人工智能临床应用的法律挑战及应对[J].東方法学，2019，（5）：135-138.