在中國，人工智能在醫(yī)療領域的應用多落地于醫(yī)療影像的結合，而實際上，在醫(yī)藥研發(fā)、醫(yī)療器械、健康管理多個領域，AI也有發(fā)揮的空間，本文提出了三點AI結合醫(yī)療的創(chuàng)新案例，分別是基于深度學習的自動化醫(yī)療AI平臺、利用機器學習優(yōu)化數字化醫(yī)療策略和基于罕見病風險預測模型的精準化營銷。

　　隨著醫(yī)療信息化和互聯(lián)網醫(yī)療的發(fā)展，以及電子病歷(Electronic Health Records, EHRs)數據的不斷積累，醫(yī)療行業(yè)成為了機器學習和人工智能大放異彩的舞臺。自2013年到2017年，整個AI醫(yī)療行業(yè)共獲得241筆國內融資，BAT都在搶灘AI醫(yī)療市場。有人甚至預言，“人工智能可將醫(yī)療效果提高30%-40%，減少多達50%的醫(yī)療成本”。通過使用大量醫(yī)療數據訓練模型，機器學習已經在藥物研發(fā)、降低誤診率、提供臨床診斷輔助和優(yōu)化市場銷售等方面提供了無可比擬的幫助。技術的一日千里和數據的逐漸開放，也為AI在醫(yī)療行業(yè)的應用提供了更大的想象空間。

　　AI在醫(yī)療領域的應用

　　從全球的實踐來看，AI主要能帶來科研和醫(yī)療服務的升級以及營銷手段的精準化。例如，人工智能可以幫助醫(yī)藥公司模擬藥物研發(fā)，加速研發(fā)過程;也可以作為輔助診斷功能被集成到醫(yī)療器械和醫(yī)療軟件戶中;還能幫助放射科醫(yī)生進行前期醫(yī)療圖像處理并形成診斷報告;也能直接為患者提供個性化的健康管理方案，實現(xiàn)疾病的前期預防和及時診斷;同時也可以幫助客戶優(yōu)化市場策略，為產品或服務提供最優(yōu)定價方案。在這一系列多元應用中，智能診療和健康管理是最重要和最核心的應用場景。利用AI技術，可以訓練模型從病患數據中找到邏輯和模式，模擬醫(yī)生的思維和診斷方式，從而輔助醫(yī)生做出更精準的診斷，或選擇更合適的診療方案。

　　案例一 ：基于深度學習的自動化醫(yī)療AI平臺

　　IQVIA基于病人的縱向數據建立了自動化醫(yī)療AI平臺，為客戶提供實時的解決方案。該平臺能夠在不同情況下快速有效地識別病人，并準確地預測病人的發(fā)病風險及病程變化。

　　創(chuàng)新點和成果

　　IQVIA的自動化醫(yī)療AI平臺使用深度學習中的循環(huán)神經網絡(Recurrent Neural Network, RNN)處理縱向數據中的時間序列變量，自動生成疾病相關的特征，從而避免了繁冗的人工生成特征的步驟，極大地提高了效率。同時該醫(yī)療AI平臺直接和數據庫對接，能夠無縫添加新數據，實現(xiàn)模型的實時更新。該平臺將廣泛用于醫(yī)生的輔診過程中，當AI判斷患者具有高風險或高可能性罹患某種疾病時，平臺將對醫(yī)生發(fā)出提示。

　　基于深度學習的特征工程，模型效率及預測準確性獲得顯著提高，這些自動生成的特征在疾病診斷和病程預測中可以生成十分穩(wěn)定的結果。

　　不斷上升的研發(fā)成本，不斷下降的終端銷售價格，以及入院上量的挑戰(zhàn)和復雜，對企業(yè)自身的營銷競爭力提出更高的要求。多元、合規(guī)的營銷渠道和高效的醫(yī)患教育成為迫切需求;精準化、智能化、協(xié)同化是對新營銷提出的具體訴求。以AI為引擎的智能精準營銷是企業(yè)應對環(huán)境和受眾之變的有效手段。

　　案例二：利用機器學習優(yōu)化數字化醫(yī)療策略

　　機器學習能幫助客戶了解醫(yī)生在數字化營銷中的行為特征，并對其逐一攻破。例如，找到影響醫(yī)生點擊或者打開電子郵件的關鍵變量，從而依據行為模式對醫(yī)生進行分類，最終對不同類別的醫(yī)生采取行之有效的市場推廣策略。

　　創(chuàng)新點和成果

　　IQVIA將多渠道獲取的有關醫(yī)生閱讀電子郵件的行為數據整合在一起，對100+個特征進行評估及分析，選擇其中最具代表性的特征，創(chuàng)新地綜合利用無監(jiān)督學習和有監(jiān)督學習，在得到醫(yī)生分類結果的同時，也對每個類別中影響醫(yī)生行為的關鍵特征進行了評估及解釋。

　　通過對醫(yī)生行為模式的分類及解釋，IQVIA對每個類別的醫(yī)生采取個性化的市場策略，優(yōu)化電子郵件發(fā)送時間和郵件內容，使電子郵件的打開率提升了4%，進而也大大提升了醫(yī)生電子郵件推廣活動的影響力。

　　案例三：基于罕見病風險預測模型的精準化營銷

　　在罕見病領域，AI的應用為罕見病診斷打開新的大門。由于患者數量稀少，病程發(fā)展緩慢、并發(fā)癥復雜等原因，盡早及準確地識別罕見病患者一直困難重重。但真實世界數據的發(fā)展和最新機器學習算法的引入，使更快、更精準地找到這些罕見病患者成為了可能。

　　創(chuàng)新點和成果

　　IQVIA基于大數據開發(fā)出了一整套高效準確的機器學習算法，在真實世界中尋找潛在的高風險罕見病患者。同時將這些潛在患者和他們對應的醫(yī)生關聯(lián)起來，幫助企業(yè)實現(xiàn)精準化營銷。例如，在某種血管類[JH1] 的罕見病領域，IQVIA的解決方案將患者識別率從真實世界中的1/10000-1/100000，提升至1/19?；诖四Ｐ停琁QVIA還幫助藥企設計出了更加準確的醫(yī)生名單，使目標醫(yī)生數量從20000人減少至4000人，其中約有50%的醫(yī)生是第一次被納入企業(yè)的目標名單中。