随着医疗信息化和互联网医疗的发展，以及电子病历（ElectronicHealthRecords,EHRs）数据的不断积累，医疗行业自然而然的成为了机器学习和人工智能大放异彩的舞台。就在今年6月，腾讯发布了国内首个开放式AI医学辅助诊疗平台，而早在2016年和2017年，百度和阿里云分别相继推出了各自的“医疗大脑”（AI辅助诊断应用）。自2013年到2017年，整个AI医疗行业共获得241笔国内融资(1)。AI在医疗行业的火热程度不言而喻，BAT都在抢滩AI医疗市场，而各企业拥抱AI并享受其带来的益处也不再遥远。曾有分析指出(2)，下一个机器学习和人工智能的突破口最有可能发生在医疗、金融或自然语言处理这三个领域，因为这些领域每分每秒都在产生着新的数据。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。

　　在详细介绍IQVIA结合人工智能和机器学习助力医疗行业发展的最新应用之前，我们首先来简单介绍下人工智能和机器学习的概念。

　　人工智能这个概念由来已久，在各种题材的科幻小说或电影中我们都能找到它的身影。从《银河系漫游指南》中的忧郁王子Marvin到《星际穿越》中的智能机器人TARS，都是人们印象中人工智能的实现方式。从计算机科学领域的定义来看，当一个机器具有了学习和推理的能力，能通过分析它所处的环境信息，自主执行最优的行动（action），那么就称这个机器具有了智能。人工智能最重要的特征是能够自主地执行或者推荐最优的行动(3)。

　　机器开始像人类一样会计算，从而帮助人们存储和快速处理海量数据，这个阶段是后面认知和感知的基础。

　　机器开始听懂或者看懂提供给它的信息，从而做出判断或者做出预测。例如，可以听懂语音的智能音箱，可以预测疾病风险的辅助诊疗工具（ClinicalDecisionSupportSystem，CDSS）。这些机器可以帮助人们高效地完成“听”和“看”的工作。

　　当机器可以在特定的场合自主理解和思考问题，并最终给出解答时，我们就称它具有了弱人工智能，例如Google的AlphaGo。这些机器能够帮助人们在特定场合中解决复杂的问题。

　　强人工智能其实更贴合人们想象中的人工智能，在这一阶段，机器完全具有了人类的智能，可以像人类一样思考和处理任何问题。通常如果一个系统通过了图灵测试(5)，就认为该系统具有了人工智能。例如，完全独立驾驶的无人驾驶汽车，或者完全独立飞行的无人机都是强人工智能的例子。这个阶段的人工智能可以完全替代或者辅助人类工作。

　　随着近几年大数据的爆发，分布式计算框架的提出，以及计算能力的不断提高，目前人工智能正在从感知智能向弱人工智能阶段发展。在一些特定的场景下，人工智能已经迅速超越人类最高水平，例如，AlphaGo以大比分3：0战胜柯洁奠定围棋霸主地位；卡内基梅隆大学开发的人工智能系统Libratus在一对一无限注德州扑克中击败4名人类顶尖高手；美国旧金山Enlitic公司开发的检测系统凭借深度学习，癌症检测技术超越了4位顶级的放射科医生，包括诊断出了人类医生无法诊断出的7%的癌症，以及在人类医生高达66%的癌症误诊率的情况下，Enlitic的误诊率只有47%(4)。

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　　机器学习的主要工作是模式识别，例如，识别患病人群和非患病人群的区别。其中“学习”的含义是指当提供更多更

　　有区分度的数据的时候，机器可以通过不断的迭代来提高模式识别的准确性，从而得到更加精准的预测结果(6)。

　　有监督学习：目的是从数据中学习到一个模式（model），从而当提供新的输入数据时，可以预测出相应的输出结果。有监督学习一般要求数据包含每个样本点X对应的预期输出结果Y，例如垃圾邮件识别或者图像识别，这些是有监督学习的代表性例子，也就是说在训练模型的时候，我们有很明确的标签表示邮件是否是垃圾邮件，图像中的动物是否是猫。举一个医药领域的例子，有监督学习可以从患有心血管疾病

　　（CVD）的人群和没有CVD的人群的电子病历或就诊记录中学习出一套模型，从而预测新人群是否患有CVD（图1）。

　　无监督学习：目的是找到数据中隐含的结构或者隐藏的模式，我们事先一般对模型的输出并没有明确的预期。举一个与上述监督学习类似场景下的案例：无监督学习是基于未经标记的人群，通过大量电子病历中的记录和结果，寻找病人之间可能存在的逻辑划分，例如低收入人群和高收入人群，或者用药人群和未用药人群等等，进而帮助我们了解数据内在的逻辑，能为更深入的分析数据建立基础（图2）。

　　人工神经网络是模拟人类大脑的生物神经网络的一类机器学习算法。我们都知道人脑的基本单元是神经元细胞，而对应的人工神经网络中基本的单元被称为感知机（Perceptron）。简单来说，它的工作原理就是接收输入信息，例如X1，X2，X3，然后给这些信息一些事先指定的权重，最后输出结果(7)

　　基于上图的感知机，举个容易理解的例子，假设周末即将举办一个你十分感兴趣的展览，你可能需要在衡量下面三个因素之后再决定去或不去：

　　同时假设你很喜欢这个展览，并且天气是你的主要考虑因素，所以除非周六天气不好，即便你的男朋友或女朋友不陪你或者展览馆的交通不方便，你也会选择去看展览。那么，可以定义天气因素的权重为6，其余两个因素的权重均为2，这样根据选定不同的阈值，这个简单的感知机就可以帮助你做出决定。例如，假设你的阈值是5，那么只要周末是个好天气，你就会选择去看展览。

　　当有多个这样的感知机一起工作，并且它们的输出可以作为下一个感知机的输入时，简单的人工神经网络就形成了。

　　下图展示了一个4层的人工神经网络，最左边的一层一般称为输入层，最右边的被称为输出层，中间的层统称为隐层。

　　IQVIA的自动化医疗AI平台使用深度学习中的循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,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。

　　AI在中国的应用尚属起步，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

　　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。

　　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，在某种血管类的罕见病领域，IQVIA的解决方案将患者识别率从线。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。（图6）。

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　　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

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