“智慧醫(yī)療”這個概念在中文世界里被率先提出來,，到現(xiàn)在仍被群雄追逐，各方都試圖做出權(quán)威定義,。在此外的世界里,，暫時還沒人提“智慧醫(yī)療”這個概念,，那里還停留在人工智能與醫(yī)療健康,、機(jī)器人手術(shù),、醫(yī)療大數(shù)據(jù)等等具象但缺乏戰(zhàn)略性思考的階段,。

不論是“智慧醫(yī)療”，還是國家“十四五”計劃里提到的“智能醫(yī)療裝備”,，其基礎(chǔ)之一都是人工智能,。而“人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）”這一概念,，是約翰.麥卡錫與其他科學(xué)家于1956年夏在美國達(dá)特茅斯學(xué)院開會時被首次提出來的,，其目的就是讓機(jī)器能夠像人一樣思考，讓機(jī)器擁有智能,。

人工智能概念提出之后的數(shù)十年里,，很多新的理論、新的技術(shù)不斷涌現(xiàn),，和其他領(lǐng)域的發(fā)展類似,，新的突破激發(fā)研究的浪潮，高漲的熱情引出不切實際的目標(biāo),，接著接二連三的預(yù)期目標(biāo)落空帶來低谷,，直至下一波突破的浪潮。

但2011年至今,，隨著大數(shù)據(jù),、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)以及增材制造和智能機(jī)器人等先進(jìn)制造技術(shù)的發(fā)展,，迎來了被認(rèn)為可能是實現(xiàn)人工智能的最后一股浪潮,。這期間人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，大幅跨越了科學(xué)與應(yīng)用之間的“技術(shù)鴻溝”,，諸多人工智能技術(shù)實現(xiàn)了從“不能用,、不好用”到“可以用”的技術(shù)突破。

在人工智能的浪潮里,，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域也逐漸審視,、深入研究人工智能 ，有些技術(shù)已經(jīng)被選擇性地在臨床上使用,。自1995年開始,，計算機(jī)導(dǎo)航、機(jī)器人輔助和三維數(shù)字規(guī)劃在世界許多地方已經(jīng)逐漸變得司空見慣,。但是,，因為醫(yī)療領(lǐng)域的特殊性，人工智能應(yīng)用在醫(yī)療領(lǐng)域的某些局部進(jìn)展并不順利,。

電子病歷系統(tǒng)（EMR）的數(shù)據(jù)處理就是一例。在這個系統(tǒng)里，近乎壓抑的數(shù)據(jù)搜集量困擾著龐大的醫(yī)療網(wǎng)絡(luò),。在處理如此龐大,、幾乎無限復(fù)雜的信息集時，人類不可避免地帶有不一致,、疲勞,、認(rèn)知判斷錯誤、選擇偏差,、用戶間相關(guān)性（反映一致性）差和處理速度有限等局限性,。面對如此挑戰(zhàn)，以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能算法,，本具有獨(dú)特的分析能力和效率優(yōu)勢,。但是，醫(yī)療領(lǐng)域里對患者隱私保護(hù)執(zhí)行的是最高標(biāo)準(zhǔn),，整個行業(yè)都對此疑慮重重,。而沒有海量的高質(zhì)量醫(yī)療數(shù)據(jù)作為支撐，這個領(lǐng)域里人工智能的號角總是高高吹起,、輕輕低去,。

不過，人工智能發(fā)展至今,，已經(jīng)發(fā)展出多個應(yīng)用成熟的門類,，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器人,、機(jī)器學(xué)習(xí),、深度學(xué)習(xí)、控制論等,。雖然機(jī)器學(xué)習(xí)用于病例數(shù)據(jù)處理進(jìn)展緩慢,，但是其他技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的探索卻是一路高歌猛進(jìn)。

以術(shù)中的X射線影像設(shè)備為例,，用戶觸發(fā)曝光到產(chǎn)生清晰圖像的“簡單”過程,，可能就短短一兩秒時間，而在這極短時間里,，常有接近二十種算法參與其中：

- 設(shè)備的上位機(jī)與下位機(jī)聯(lián)動,，根據(jù)射線穿過解剖部位的實時情況選擇最合適的曝光參數(shù)（mA，kV等）

- 計算機(jī)再根據(jù)X射線轉(zhuǎn)化,、傳輸過來的信號為顯示屏選擇合適的顯示參數(shù)（亮度,，對比度等）

- 同時針對圖像特點進(jìn)行優(yōu)化（降噪、去除運(yùn)動偽影,、識別并優(yōu)化金屬顯影等）,，最終呈現(xiàn)出手術(shù)所需的圖像

以往的傳統(tǒng)算法,，基本上都是基于龐大的先驗數(shù)據(jù)進(jìn)行自動比對和選擇，而這個先驗數(shù)據(jù)庫是人為地進(jìn)行搜集,、總結(jié)和維護(hù)的,，簡單講被搜集反饋的人群以及管理這些數(shù)據(jù)的團(tuán)隊，決定了算法能達(dá)到的上限,。在人工智能算法逐漸應(yīng)用到這個領(lǐng)域之后,，通過算法的訓(xùn)練，不斷自我優(yōu)化,，最終可能超越先驗數(shù)據(jù),、突破上限，更好,、更快地完成曝光參數(shù),、圖像顯示參數(shù)的選擇、去除運(yùn)動偽影,、智能金屬識別,，使圖像質(zhì)量和成像效率都得到提升。

在圖像降噪領(lǐng)域,，基于人工智能降噪算法更是大放異彩,。X射線影像的噪點來源很多，與之正相關(guān)的其中一個因素是X射線的有效劑量是否充足,，在有效劑量較低的時候,，噪點就會明顯增加。隨著諸多新的人工智能降噪算法的不斷涌現(xiàn),， X射線成像的降噪能力大幅提升,，現(xiàn)在已經(jīng)實現(xiàn)5kW的球管（X射線發(fā)生器）產(chǎn)生的X射線影像的圖像質(zhì)量接近或等效于15kW的球管。

人工智能深度參與外科X射線成像的進(jìn)程“潤物細(xì)無聲”,，但其實已帶來不容忽視的收益：

- 降噪能力更強(qiáng),，在低劑量情況下實現(xiàn)高劑量時的圖像質(zhì)量

- 提升圖像質(zhì)量，減少為了獲取“好圖”反復(fù)調(diào)整,、甚至重新透視的時間和風(fēng)險

- 更優(yōu)的智能識別算法,，降低常見的金屬工具和內(nèi)植物對成像的干擾

- 更優(yōu)的運(yùn)動偽影去除算法，降低目標(biāo)移動對成像的干擾

- 成像效率提高,，縮短X射線曝光的時間

這些都在讓手術(shù)用時更短,、流程更順暢、近遠(yuǎn)期風(fēng)險更低,、臨床結(jié)果更穩(wěn)定,，同時降低對高功率球管的依賴、間接降低放射線劑量,，對醫(yī)生和患者的收益不言而喻,。

機(jī)器人是人工智能領(lǐng)域另外一個重要的交叉學(xué)科,，在骨科領(lǐng)域的機(jī)器人應(yīng)用中，術(shù)中的X射線三維體層掃描成像,，是常見整體解決方案的一部分,。C形臂或者CT圍繞解剖結(jié)構(gòu)進(jìn)行環(huán)形掃描的時候，并不能直接掃描獲得橫截面斷層的影像,，而需要復(fù)雜的算法將其準(zhǔn)確地重建出來。人工智能降噪算法能在低X射線劑量下實現(xiàn)高劑量時掃描的圖像質(zhì)量,。因為三維體層掃描成像的總體劑量更高,，人工智能降噪算法在圖像質(zhì)量與X射線劑量性能之間找到合適的平衡帶來的收益更大。而深度學(xué)習(xí)重建算法通過算法開發(fā),、算法訓(xùn)練,、算法性能驗證和迭代優(yōu)化，不斷提高在反映解剖和病理特征的真實信號中識別噪聲并抑制噪聲的能力,，這樣圖像中的解剖和病理特征不會受到損害,，從而產(chǎn)生足夠的圖像質(zhì)量，在降低放射線劑量的同時為手術(shù)提供更準(zhǔn)確的指引,。

“精準(zhǔn)醫(yī)療”有非常清晰的達(dá)成目標(biāo)和考量標(biāo)準(zhǔn),，即為每個個體提供定制化的診療方案，實現(xiàn)更有針對性的精準(zhǔn)診療,。相比之下,，“智慧醫(yī)療”的目標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)都要模糊得多，導(dǎo)致只要和人工智能相關(guān)的技術(shù)與醫(yī)療一結(jié)合,，就可以被歸為“智慧醫(yī)療”的范疇,。因此，如果“精準(zhǔn)醫(yī)療”是植根臨床,、脈絡(luò)清晰的希望之樹,，“智慧醫(yī)療”就更像是一夜之間開遍山野的花朵，“精準(zhǔn)醫(yī)療”里有它,，“循證醫(yī)學(xué)”里有它,，醫(yī)療的每個分支、每個方面都有它,，當(dāng)真是百花齊放,。

雖然人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域還遠(yuǎn)未到應(yīng)有的高度，但除了在科學(xué)研究,、產(chǎn)品研發(fā)領(lǐng)域熱度不減以外,，各國政府也對此層層加碼，不斷追加投入,。我國自“十三五”計劃開始對“智慧醫(yī)療”提供支持,，到“十四五”計劃時對醫(yī)療領(lǐng)域“智能化”的支持舉措更具體,，也更頻密。這是對其“超越自我”的潛力寄予的希望,，也是對“科技創(chuàng)新服務(wù)于人”寄予的希望,。

參考文章：

1. 人工智能的歷史、現(xiàn)狀和未來,，譚鐵牛,，求是網(wǎng)，2019/04

2. Artificial intelligence in orthopedic surgery: evolution, current state and future directions, Andrew P. Kurmis & Jamie R. Ianunzio, Arthroplasty volume 4, Article number: 9 (2022)

3. X-ray Image Blind Denoising in Hybrid Noise Based on Convolutional Neural Networks, Jie Wang, Huaiwei Cong, Xin Wei, Baolian Qi, Jinpeng Li, and Ting Cai, IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI-IAT '21 Companion), December 14–17, 2021, ESSENDON, VIC, Australia. ACM, New York, NY, USA 10 Pages.

4. Seeram E. Computed Tomography Image Reconstruction. Radiol Technol. 2020 Nov;92(2):155CT-169CT.

5. 國務(wù)院關(guān)于印發(fā)“十三五”衛(wèi)生與健康規(guī)劃的通知,，國發(fā)〔2016〕77號

6. 國務(wù)院辦公廳關(guān)于印發(fā)“十四五”全民醫(yī)療保障規(guī)劃的通知,，國辦發(fā)〔2021〕36號