风口上的人工智能，如何引领医疗行业智慧前行？

【编者按】在中国，人工智能在医疗领域的应用多落地于医疗影像的结合，而实际上，在医药研发、医疗器械、健康管理多个领域，AI也有发挥的空间，本文提出了三点AI结合医疗的创新案例，分别是基于深度学习的自动化医疗AI平台、利用机器学习优化数字化医疗策略和基于罕见病风险预测模型的精准化营销。

本文发于IQVIA《前沿视点》，作者金晖；经亿欧大健康编辑，供行业人士参考。

随着医疗信息化和互联网医疗的发展，以及电子病历（Electronic Health Records, EHRs）数据的不断积累，医疗行业成为了机器学习和人工智能大放异彩的舞台。自2013年到2017年，整个AI医疗行业共获得241笔国内融资，BAT都在抢滩AI医疗市场。有人甚至预言，“人工智能可将医疗效果提高30%-40%，减少多达50%的医疗成本”。通过使用大量医疗数据训练模型，机器学习已经在药物研发、降低误诊率、提供临床诊断辅助和优化市场销售等方面提供了无可比拟的帮助。技术的一日千里和数据的逐渐开放，也为AI在医疗行业的应用提供了更大的想象空间。

AI在医疗领域的应用

从全球的实践来看，AI主要能带来科研和医疗服务的升级以及营销手段的精准化。例如，人工智能可以帮助医药公司模拟药物研发，加速研发过程；也可以作为辅助诊断功能被集成到医疗器械和医疗软件户中；还能帮助放射科医生进行前期医疗图像处理并形成诊断报告；也能直接为患者提供个性化的健康管理方案，实现疾病的前期预防和及时诊断；同时也可以帮助客户优化市场策略，为产品或服务提供最优定价方案。在这一系列多元应用中，智能诊疗和健康管理是最重要和最核心的应用场景。利用AI技术，可以训练模型从病患数据中找到逻辑和模式，模拟医生的思维和诊断方式，从而辅助医生做出更精准的诊断，或选择更合适的诊疗方案。

案例一 ： 基于深度学习的自动化医疗AI平台

IQVIA基于病人的纵向数据建立了自动化医疗AI平台，为客户提供实时的解决方案。该平台能够在不同情况下快速有效地识别病人，并准确地预测病人的发病风险及病程变化。

创新点和成果

IQVIA的自动化医疗AI平台使用深度学习中的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）处理纵向数据中的时间序列变量，自动生成疾病相关的特征，从而避免了繁冗的人工生成特征的步骤，极大地提高了效率。同时该医疗AI平台直接和数据库对接，能够无缝添加新数据，实现模型的实时更新。该平台将广泛用于医生的辅诊过程中，当AI判断患者具有高风险或高可能性罹患某种疾病时，平台将对医生发出提示。

基于深度学习的特征工程，模型效率及预测准确性获得显著提高，这些自动生成的特征在疾病诊断和病程预测中可以生成十分稳定的结果。

不断上升的研发成本，不断下降的终端销售价格，以及入院上量的挑战和复杂，对企业自身的营销竞争力提出更高的要求。多元、合规的营销渠道和高效的医患教育成为迫切需求；精准化、智能化、协同化是对新营销提出的具体诉求。以AI为引擎的智能精准营销是企业应对环境和受众之变的有效手段。

案例二：利用机器学习优化数字化医疗策略

机器学习能帮助客户了解医生在数字化营销中的行为特征，并对其逐一攻破。例如，找到影响医生点击或者打开电子邮件的关键变量，从而依据行为模式对医生进行分类，最终对不同类别的医生采取行之有效的市场推广策略。

创新点和成果

IQVIA将多渠道获取的有关医生阅读电子邮件的行为数据整合在一起，对100+个特征进行评估及分析，选择其中最具代表性的特征，创新地综合利用无监督学习和有监督学习，在得到医生分类结果的同时，也对每个类别中影响医生行为的关键特征进行了评估及解释。

通过对医生行为模式的分类及解释，IQVIA对每个类别的医生采取个性化的市场策略，优化电子邮件发送时间和邮件内容，使电子邮件的打开率提升了4%，进而也大大提升了医生电子邮件推广活动的影响力。

案例三：基于罕见病风险预测模型的精准化营销

在罕见病领域，AI的应用为罕见病诊断打开新的大门。由于患者数量稀少，病程发展缓慢、并发症复杂等原因，尽早及准确地识别罕见病患者一直困难重重。但真实世界数据的发展和最新机器学习算法的引入，使更快、更精准地找到这些罕见病患者成为了可能。

创新点和成果

IQVIA基于大数据开发出了一整套高效准确的机器学习算法，在真实世界中寻找潜在的高风险罕见病患者。同时将这些潜在患者和他们对应的医生关联起来，帮助企业实现精准化营销。例如，在某种血管类[JH1] 的罕见病领域，IQVIA的解决方案将患者识别率从真实世界中的1/10000-1/100000，提升至1/19。基于此模型，IQVIA还帮助药企设计出了更加准确的医生名单，使目标医生数量从20000人减少至4000人，其中约有50%的医生是第一次被纳入企业的目标名单中。

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