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上個月，科技部在京召開新一代人工智能發展規劃暨重大科技項目啟動會，這也是繼人工智能寫入十九大報告后，第一個關于落實其發展的國家級會議。為推進這項規劃的實施，會議宣布成立新一代人工智能發展規劃推進辦公室。
在四家首批國家新一代人工智能開放創新平臺中，第三個是醫療影像平臺。如同當年的“互聯網+”一樣，人工智能+細分行業可能是 AI 技術真正落地的最佳方式。在醫療領域，互聯網與人工智能帶來的效率提升和流程優化，究竟能為醫療系統、醫生執業和患者群體帶來什么價值？
就醫療領域而言，檢查、診斷和治療是三大核心內容。麥肯錫咨詢公司今年發布的報告估計，醫療領域的人工智能工具預計可以為行業帶來 30%-50% 的效率提升。而針對發達國家，人工智能將為醫療衛生系統節省近 2% 的 GDP。
摘自麥肯錫報告 AI, the next digital frontier?
智能診斷：輔助醫生的第一步
醫學影像檢查往往是醫生了解患者真實病情的首要方式。醫學影像人工智能主要指的是基于圖像識別和機器學習的醫學影像分析，也是目前“AI+醫療”最熱門的一個領域。僅國內從事醫學影像智能診斷的初創公司已有近三十家，而騰訊、阿里巴巴、京東等大公司也均有布局。
這個領域 AI 主要做的是實現更加自動化、精準的影像融合、影像分割、病灶勾畫、病變標記等。按照應用科室不同，目前實踐較多的是肺結節篩查、糖尿病性視網膜病變篩查、腫瘤勾畫、病理分析等。
本次入選首批國家新一代人工智能開放創新平臺的是騰訊覓影，目前他們為食管癌、肺癌、糖尿病性視網膜病變篩查三個病種開發的 AI 工具已經進入臨床預試驗。據悉，未來騰訊覓影還將進軍乳腺癌、宮頸癌等病種的篩查。對醫生而言，這樣的 AI 工具可以節省部分閱片時間，輔助進行更精準的診斷。
騰訊覓影的食管癌篩查示例
但是，仍有很多病變是僅憑醫學影像很難判斷的，需要深入觀察器官內部方可確定。如胃鏡及胃鏡下活檢，依然是目前診斷胃癌的金標準。但因胃鏡檢查較為痛苦，且需要一定的技術要求和設備等因素，限制了其在人群大規模篩查中的應用。
2000年，以色列科學家發明了膠囊內鏡，患者像服藥一樣將智能膠囊吞下，它隨胃腸肌肉的運動節奏運行，同時對經過的腔段連續攝像，以數字信號傳輸圖像給病人體外攜帶的圖像記錄儀進行存儲記錄，通常吞服 8～72 小時后隨糞便排出體外。醫生通過影像工作站分析該記錄，可以了解病人整個消化道的情況，進而做出診斷。
“可以吃”的膠囊內鏡
經過近20年的發展，膠囊內鏡已成為小腸疾病的一線診斷方式。隨著新型磁控膠囊內鏡的出現，它的適應癥已由小腸擴展到食管、結腸甚至胃。今年十月，《中國磁控膠囊胃鏡臨床應用專家共識》正式推出。未來，膠囊內鏡結合微型手術機器人，也有望實現傳統內鏡的檢查加活檢的功能。
“膠囊”一樣的微型可折疊機器人
精準治療：醫生的得力助手
比起進入人體內的微型機器人，在手術室環境中使用的體外醫療機器人發展更為迅速。從上世紀80年代起，國外就開始嘗試將工業機械臂加以優化后，應用于醫療領域。
經過三十多年的探索，各類機器人已經成功應用于不同科室，使手術更加微創、精準、高效。在中國國際電視臺（CGTN）近期播出的節目 Rediscovering China 中，詳細記錄了一次由我國自主研發的醫療機器人輔助完成的腦部微創手術。
采訪中，在神外領域最為頂尖的北京天壇醫院專家提到，機器人也可以滿足遠程手術的需要。人工智能可以在一定程度上補充我國部分地區醫療資源稀缺的短板，把有限的醫療資源聚集在一起，在輔助醫生的同時，讓偏遠地區的人們也有機會享受優質醫療資源。
與需要開顱手術植入硬膜下片狀電極的皮層腦電（ECoG）不同，視頻中做的是立體定向腦電圖（SEEG）電極植入術。通過微創的方式，可將數根立體定向電極植入患者顱內，便于查證癲癇病灶、進行大腦皮層功能定位和誘發試驗，并為神經科學探索提供數據來源。術前借助軟件可以設置電極的路徑，規避顱內動脈、靜脈及重要功能區，大大降低手術風險；針對一些較小病灶，也可借助電極進行熱凝毀損，避免開顱。
腦機接口：屬于未來的“人機合一”
而類似這樣的技術，正指向人工智能的下一個目的地——腦機接口。想要通過腦電實現指令傳輸，首先需要對腦部信息進行解碼。借助 ECoG 和 SEEG，研究者可以記錄人在語言理解、運動執行等過程中大腦皮層的神經活動，進而實現對不同音位、不同聲調等關鍵信息或不同肢體動作指令的解碼，再根據這些信息設計并實現實用化腦機接口。
實驗中恒河猴腦電信號的記錄
這也是來自杜克大學醫學中心的神經生物學教授 Miguel Nicolelis 研究團隊在 2016 年完成的課題。他們為恒河猴植入電極，獲取運動相關腦電信息并解碼，用于訓練相應算法。隨后，借助一個自制的信號收集系統，即可完成大腦和電動輪椅的交互。實驗證實，經過長時間訓練，恒河猴對輪椅的控制程度也在不斷提高。
訓練后恒河猴大腦可控制電動輪椅
在 2014 年的巴西世界杯開幕式上，Nicolelis 教授的團隊也曾借助非侵入式的 EEG 腦電控制外骨骼，讓年僅 14 歲的高位截癱少年身著“機械戰甲”完成下肢運動，順利為世界杯開球。隨后的兩年中，團隊將目光從非侵入式的腦機接口轉向了對侵入式腦機接口的探索。與前者相比，后者信號傳遞更為快速準確，且傳遞期間更不易被干擾。
非侵入式腦機接口助力 2014 年巴西世界杯開球
事實上，最早關于腦機接口的探索也是侵入式的，有一位先驅曾嘗試借助計算機實現對患者視覺神經的輔助。1978 年，美國生物醫學研究者 William Dobelle 通過神經外科手術將 68 個電極陣列植入到一位后天失明的殘疾人視覺皮層中，并在眼鏡上安裝一個小型照相機，將信號發送到一臺巨大的計算機解碼、傳輸。最終，他成功感受到了光。
上世紀 70 年代關于腦機接口的探索
在神經修復方面，與腦機接口相近的神經假體技術應用最為廣泛，例如人工耳蝸。二者本質上相近，目的都是幫助病人恢復神經系統的部分功能，只是神經假體更偏向與神經的相連，而腦機接口是指與大腦直接相連。目前，使用醫療機器人輔助植入人工耳蝸也已在國際上成功實施。
機器人輔助植入人工耳蝸
在神經調控方面也衍生了新的方向——腦深部電極刺激（Deep Brain Stimulation）。DBS 可以看作是一種不需要與外界溝通的腦機接口，通過一根或兩根電極來刺激大腦內部特定核團，最終達到治療或改善身體機能的效果。目前在臨床上針對藥物難治型帕金森病，DBS 已成為國際范圍內較為先進的治療方法，也是醫療機器人在神經外科應用的另一重要方向。
借助腦深部電極刺激改善運動障礙
2017年3月，被稱為“硅谷科技風向標”的 Elon Musk 創辦了 Neuralink，致力于解決腦機接口的科學問題。如果說他所創建的 Tesla 和 SpaceX 的終極目標分別是推動清潔能源的使用和擴展人類在其他星球生存的可能性，那么 Neuralink 就是致力于加速“全面腦機接口時代”的到來。
就目前的發展而言，非侵入式腦機接口只能接收干擾較強的頭皮腦電信號（EEG），侵入式的則大多停留在較為局部的區域（如 ECoG、SEEG、人工耳蝸和 DBS）。在“AI+醫療”大潮即將到來的今天，我們看到人工智能在輔助人類提高生產力上的更多可能性；未來，人類與人工智能的共生與融合，也將帶給世界更多深遠的想象力。
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