網際網路、大數據、人工智慧……信息技術發展為社會帶來巨大推動力，也為醫療發展帶來新思路。基於此發展而來的智慧醫學究竟將帶來怎樣的改變？未來的智慧醫院將如何建設發展？
上個月，2020年第十四屆中澳醫院論壇在上海召開，上海交通大學附屬瑞金醫院院長寧光院士在論壇中作了題為「智慧醫學與未來醫學」的主題報告，分享了精彩觀點，總結了智慧醫學與未來醫學在臨床中的應用。
以下是報告內容的總結：
臨床醫學經歷了從循證醫學到轉化醫學、精準醫學、智慧醫學、預防醫學，再到今天的群體醫學，其實萬變不離其宗，只是醫學之前加了不同的定語。因為加個定語就可以有理論，有理論就可以指導實踐。
但是智慧醫學，是真正的從理念走向了應用了，也就是說你完全可以把智慧醫學用在實踐中去了。而智慧醫療是將網際網路、大數據、人工智慧等信息技術用於醫療，逐步形成部分人力工作的替代方案，是生命不斷數位化表述和智能化計算分析的過程。
未來智慧醫院要追求做到「四個新」，智慧醫療發展的關鍵詞是「融合」「延展」和「創新」，要將人工智慧應用場景與醫學結合起來。只有把患者就診和疾病的過程數據化，建好真正可進行深度學習的數據知識庫，才能大規模推廣突破自我的診療模式，改變醫學的未來。
一、智慧醫學：從理念走向應用
智慧醫療的核心就是一句話：Life is digital！好比我是做代謝的，我們的藥物選根據智慧的方法去篩選，就可以做一個虛擬的代理資料庫，我們把它叫做虛擬代謝人。
智慧醫療是生命科學和信息技術融合的產物，是現代醫學和通信技術的重要組成部分。智慧醫療與數字醫療和移動醫療等概念存在相似性，但是智慧醫療在系統集成、信息共享和智能處理等方面存在明顯的優勢，是物聯網在醫療衛生領域具體應用的更高階段。
隨著科學技術進步，在醫療健康領域已經不少智慧醫療應用成功案例。目前醫院應用中的智慧醫療，大概包括VR醫療，醫學影像、手術機器人、膠囊內鏡系統，以智能血糖儀帶動的整個的體外監測系統，然後手術導航系統、智能診療輔助系統（也就是俗稱的智慧機器人）、可穿戴設備等等。
在智慧醫療發展趨勢方面，目前國內外的智慧醫療研究和應用主要集中於大數據技術、人工智慧技術、醫用機器人與可穿戴設備四大方面。
1、醫療大數據
國外：大數據的優勢與大規模分析完美結合，應用於治療的所有細節中，為醫療機構、醫生、病人、製藥科研人員或生命科學研究者提供強大平臺。國內：起步階段，今年健康醫療大數據市場增速超過20%，增速快；技術更新換代快；相關企業數量不斷增多；行業競爭格局初步成型。2、醫療人工智慧
國外：Watson用於臨床，自肺癌、乳腺癌、直腸癌、結腸癌、胃癌和宮頸癌等領域向人類醫生提出建議。深度神經網絡在圖像識別領域的表現超過傳統算法和人在圖像識別領域的辨識能力。國內：隨著大數據積累和硬體計算能力提升到臨界點，深度學習作為實用技術走上舞臺。人工智慧深度神經網絡飛速發展。而這些在我國衛生領域應用前景廣闊。3、醫療機器人：
國外：實現機器人輔助外科手術、康復醫療和醫院服務等功能。國內：相關科技研究落後、相關產業缺乏，醫用機器人大量依賴進口，從而造成醫療費用增長，加重了病人的負擔。4、醫療可穿戴設備
國外：近年逐漸用於醫療方面，提高醫療資源的共享效率，增強緊急情況處理的及時性。國內：新的產品和治療概念不斷湧現，但由於認知和技術水平的限制，目前尚處於專利申報的嘗試階段。目前，我們在醫療機器人上是落後的。因為我們進口的都是大型器械，而在醫療人工智慧上我們是發揮的比較好的。但是在醫療大數據方面我們剛剛起步，因為我們的醫療還沒真正的數據化，這是最大的問題。
二、打造有思維、能感知、可執行的智慧醫院
人類是「智慧」的代名詞，轉化醫學中心是研究如何更好保障和修復人類這個智慧體健康的場所。讓我們以人體的構成作為類比，分析智慧醫院應該如何具備的基本構成元素和特徵。
一是智慧大腦，負責思考和指揮，建立知識庫，並且不斷學習進化（人工智慧、深度學習）。
二是感知器官，採集醫院的各種數據，包括人員的行為數據、醫療過程及結果數據、空間環境的信息等。
三是血液循環，真正形成數據驅動，不斷匯聚臨床表型數據和組學數據，並以個體行為數據為補充，形成臨床大數據。
四是人體骨骼，即投入相關軟硬體設備設施，使其互聯互通形成一套整體體系支撐人體行為動作。
五是人體四肢，即提供醫療科研服務，包括招募、預約、檢查、治療、康復、隨訪等。
什麼叫智慧醫院？第一有思維，第二能感知，第三可執行。而有思維的前提是建立真正的數據知識庫，我們目前沒有做到數據化，其實很重要的一點是因為我們的知識庫不夠。
第二，我們真正做不到感知，也就是說我們沒辦法真正把一個病人看病的過程和疾病的過程記錄下來。所以我們要解決的是感知，你只有更好的感知，你才可能真正達到深度學習。
第三，當你做了前面兩條，下一個問題就是數據的驅動，也就是說你到底靠什麼去驅動一個醫院看病的過程，這才是最重要的。等醫院真正達到前面4條，就可以真正出現科研和醫療的成功，提高醫院的服務。
醫院能不能做到以上幾個方面？可以，但是很難。最主要的你要有臨床大數據。
醫學從經驗醫學到循證醫學、精準醫學的不斷發展就是生命不斷從「數位化」表述和「智能化」計算分析的過程。
轉化醫學研究就是不斷整合表型數據和組學數據，並以個體行為數據為補充的不斷探索。其中可分解為不同方面，包括DNA、RNA、蛋白、小分子、細胞、器官、免疫、系統、個體等，每一個分解都是新的技術的加入。
三、未來智慧醫院要做到「四個新」
未來智慧醫院，我覺得要做到這「四個新」。第一個是新網絡，也就是我們所說的泛在聯絡；第二個是新設施，也是我剛才講到的全面感知；第三個是新終端，就是智能進化；第四個是新平臺，即數字孿生。做到這四個方面，智慧醫院將是走在一個無止境的道路上。
而未來醫學的發展將是三個詞：「融合」、「延展」和「創新」。就醫學而言，不管是循證醫學、轉化醫學、精準醫學，或是預防醫學等，所有的這些前面的定語只是醫學的某一種技術，而這些技術需要融合在一起，這才是最重要的。
其次，未來醫學一定是延展的，它既可以從器官延展到細胞，也可以從疾病延展到健康，或是從年輕延展到老齡。最後，醫學一定是創新的，也就說醫學一定要有創新的模式和創新的技術，只有這樣才可能真正實現延展和融合。
所以我覺得這三個方面就是醫學將來的未來，這是美國高德納（Gartner）公司對於未來新技術的預測。Gartner認為，未來的科技發展，將實現無處不在的智能設備，提供各種基於大數據的貼心服務。該公司將此稱為智能數字網格（Intelligent Digital Mesh）。
智能，即人工智慧將深入所有已有的垂直行業，並創造出新的行業。數字，即物理世界和數字世界將被摺疊，新的「沉浸」世界將會產生。網格，即人、生意、設備、內容、服務將連接成一個不斷擴張的大網。
那麼人工智慧醫學目前在醫院有七大應用場景，具體包括：
1、醫學助理：即電子病歷語音輸入，智能導診。2、醫學影像：即病灶識別，三維重建。3、疾病風險預測：風險篩查，預防幹預。4、病人管理：醫患問答，隨訪管理。5、輔助診療：疾病分類，用藥推薦。6、醫學研究平臺：科研數據整合分析，大數據運算。7、藥物研發：化合物篩選，靶點預測。
2016年成立的國家標準化代謝性疾病管理中心，利用物聯網管理模式，配備完整的診療設備，通過物聯網技術，形成多場景綜合管理工具模式，具備疾病風險預測、臨床輔助診療等多種功能。
同時藉助雲端整合，打通院內院外兩個環，實現代謝疾病多角色、全病程、個體化的精準隨訪和管理。截至目前，全國已經建成900家，目標建1000家標準化代謝性疾病管理中心（MMC），目標管理1000萬糖尿病病人。
那麼，醫院發展到後面如何建設成研究型醫院？我認為第一，你要有全時空組學平臺；第二你有極強的信息處理平臺。第三，你必須要有非常強大的單個PI實驗室。第四你要去做大規模臨床推廣、制定產品指南。我認為這就是一個研究性醫院的套路。
總結：
一家智慧醫院最核心的是智慧的人，發明、使用智慧的機器，讓智慧的機器為智慧的人工作。放眼未來，當今醫療從業者都將成為AI場景使用者，核心任務是找到適合AI發揮最大價值的場景，使之更好地為醫療健康服務。
來源：中外醫訊（medinfo-au）