風口上的人工智慧，如何引領醫療行業智慧前行？
【編者按】在中國，人工智慧在醫療領域的應用多落地於醫療影像的結合，而實際上，在醫藥研發、醫療器械、健康管理多個領域，AI也有發揮的空間，本文提出了三點AI結合醫療的創新案例，分別是基於深度學習的自動化醫療AI平臺、利用機器學習優化數字化醫療策略和基於罕見病風險預測模型的精準化營銷。
本文發於IQVIA《前沿視點》，作者金暉；經億歐大健康編輯，供行業人士參考。
隨著醫療資訊化和網際網路醫療的發展，以及電子病歷（Electronic Health Records, EHRs）資料的不斷積累，醫療行業成為了機器學習和人工智慧大放異彩的舞臺。自2013年到2017年，整個AI醫療行業共獲得241筆國內融資，BAT都在搶灘AI醫療市場。有人甚至預言，“人工智慧可將醫療效果提高30%-40%，減少多達50%的醫療成本”。通過使用大量醫療資料訓練模型，機器學習已經在藥物研發、降低誤診率、提供臨床診斷輔助和優化市場銷售等方面提供了無可比擬的幫助。技術的一日千里和資料的逐漸開放，也為AI在醫療行業的應用提供了更大的想象空間。
AI在醫療領域的應用
從全球的實踐來看，AI主要能帶來科研和醫療服務的升級以及營銷手段的精準化。例如，人工智慧可以幫助醫藥公司模擬藥物研發，加速研發過程；也可以作為輔助診斷功能被整合到醫療器械和醫療軟體戶中；還能幫助放射科醫生進行前期醫療影象處理並形成診斷報告；也能直接為患者提供個性化的健康管理方案，實現疾病的前期預防和及時診斷；同時也可以幫助客戶優化市場策略，為產品或服務提供最優定價方案。在這一系列多元應用中，智慧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資料中找到邏輯和模式，模擬醫生的思維和診斷方式，從而輔助醫生做出更精準的診斷，或選擇更合適的診療方案。
案例一 ： 基於深度學習的自動化醫療AI平臺
IQVIA基於病人的縱向資料建立了自動化醫療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，並準確地預測病人的發病風險及病程變化。
創新點和成果
IQVIA的自動化醫療AI平臺使用深度學習中的迴圈神經網路（Recurrent Neural Network, RNN）處理縱向資料中的時間序列變數，自動生成疾病相關的特徵，從而避免了繁冗的人工生成特徵的步驟，極大地提高了效率。同時該醫療AI平臺直接和資料庫對接，能夠無縫新增新資料，實現模型的實時更新。該平臺將廣泛用於醫生的輔診過程中，當AI判斷患者具有高風險或高可能性罹患某種疾病時，平臺將對醫生髮出提示。
基於深度學習的特徵工程，模型效率及預測準確性獲得顯著提高，這些自動生成的特徵在疾病診斷和病程預測中可以生成十分穩定的結果。
不斷上升的研發成本，不斷下降的終端銷售價格，以及入院上量的挑戰和複雜，對企業自身的營銷競爭力提出更高的要求。多元、合規的營銷渠道和高效的醫患教育成為迫切需求；精準化、智慧化、協同化是對新營銷提出的具體訴求。以AI為引擎的智慧精準營銷是企業應對環境和受眾之變的有效手段。
案例二：利用機器學習優化數字化醫療策略
機器學習能幫助客戶瞭解醫生在數字化營銷中的行為特徵，並對其逐一攻破。例如，找到影響醫生點選或者開啟電子郵件的關鍵變數，從而依據行為模式對醫生進行分類，最終對不同類別的醫生採取行之有效的市場推廣策略。
創新點和成果
IQVIA將多渠道獲取的有關醫生閱讀電子郵件的行為資料整合在一起，對100+個特徵進行評估及分析，選擇其中最具代表性的特徵，創新地綜合利用無監督學習和有監督學習，在得到醫生分類結果的同時，也對每個類別中影響醫生行為的關鍵特徵進行了評估及解釋。
通過對醫生行為模式的分類及解釋，IQVIA對每個類別的醫生採取個性化的市場策略，優化電子郵件傳送時間和郵件內容，使電子郵件的開啟率提升了4%，進而也大大提升了醫生電子郵件推廣活動的影響力。
案例三：基於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開啟新的大門。由於患者數量稀少，病程發展緩慢、併發症複雜等原因，儘早及準確地識別罕見病患者一直困難重重。但真實世界資料的發展和最新機器學習演算法的引入，使更快、更精準地找到這些罕見病患者成為了可能。
創新點和成果
IQVIA基於大資料開發出了一整套高效準確的機器學習演算法，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生關聯起來，幫助企業實現精準化營銷。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。基於此模型，IQVIA還幫助藥企設計出了更加準確的醫生名單，使目標醫生數量從20000人減少至4000人，其中約有50%的醫生是第一次被納入企業的目標名單中。
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