AI加持,給老人一件健康坎肩

黨的二十大報告指出，推進健康中國建設，把保障人民健康放在優先發展的戰略位置，實施積極應對人口老齡化國家戰略，健全公共衛生體系。人工智能（AI）的發展和人口老齡化是驅動醫療健康行業創新發展、實施健康中國戰略的新動力。《2020-2021年世衛組織結果報告》顯示，預計到2030年全球醫務人員短缺將達到1500萬人，2020年經濟合作與發展組織的統計數據表明，中國平均每1000名居民僅擁有2.4名執業醫生。因此，將人工智能引入健康醫療領域，有助于緩解醫療資源緊張問題，更好地應對人口老齡化挑戰。

優化健康監測手段，賦能智慧醫療場景

人工智能算法是老年人可穿戴設備的核心支撐技術。可穿戴設備能夠實時監測用戶健康狀況，在多場景模式下積累健康醫療大數據，有利于醫生開展遠程診療。可穿戴設備、傳感器及無線腦機接口等技術可以將人的生理體征、行動和思維都變成數據化的字符串來監測身體與心理狀態，醫生根據用戶在多場景下采集的健康數據來開展預防性保健工作。例如，心電圖貼片設備能夠遠程監測心臟是否出現心律失常和其他心臟惡化的早期跡象，有助于臨床醫生及時展開醫療干預。

近年來，可穿戴設備技術的發展也為老年人提供了一種預防跌倒的方法。研究發現，人們走路的方式可以預測他們的健康狀況，通常走路較慢、頻率較低、步數較小或距離較短的人更容易摔倒。智能手表能夠獲取老人的數字化步態來預測老年人摔倒的可能性。今年5月，《自然》發表的論文證實最新研發的可穿戴設備可同時連續監測血糖水平、酒精含量和乳酸水平等多個數據。

提升診斷治療效率，鍛造智慧醫療基石

人工智能技術能加快臨床診斷工作流程，緩解醫療衛生體系壓力，提升老年患者就診體驗。研究人員發現，深度學習算法能夠成功完成醫學影像的分類篩選。因而，人工智能技術在放射學、病理學、胃腸病學和眼科等高度依賴影像處理的領域有較好應用，能夠幫助醫生遠程分析老年患者的醫學影像，進而更精確診斷。基于計算機視覺、深度神經網絡的人工智能系統還可以被應用于各類老年疾病的篩查工作，如心腦血管疾病監測等，而且能夠從CT掃描中識別出顱骨骨折、顱內出血和中線移位等異常情況。

老年人的手術存在很多風險和禁區。在手術操作中，手術機器人的研發會輔助醫生開展復雜的外科手術，推動手術治療向微型化、智能化、精準化和微納無創邁進。以達芬奇手術機器人為例，它包括外科醫生控制臺、機械臂系統和成像系統，可幫助外科醫生在手術過程中對手術器械進行操作和定位，有利于減少外科醫生手術過程中的生理震顫，提高手術的精確度。一些與頭發絲差不多粗細的微型機器人就能精準抓起一個細胞進行處理。臨床實踐發現，人工智能驅動的手術機器人可成功縫合淋巴水腫患者0.03毫米至0.08毫米之間的血管，在減少患者傷口及術后并發癥方面起到了重要作用。

改善健康管理，打造智慧醫療閉環

智慧醫療不僅有助于臨床醫生提高診療效率和決策能力，也有利于推廣治未病的觀念，促使更多老年人改善個人健康管理，形成主動健康、參與健康、管理健康的意識。比如可穿戴設備使老年人對自身的健康管理有了更清晰的認知，其收集的生理參數可用于監測其的情緒健康，一些智能設備和應用程序會根據用戶數據和癥狀信息提供個性化、定制化的健康管理方案。此外，智能設備還能以創新的方式與醫師共享健康數據，以便對行動不便的老年人開展遠程診療，并進行及時干預和術后康復治療，形成完整的就醫閉環。

人工智能在一定程度上能夠填補診療過程中老年患者高需求和低供給之間的落差，對醫療資源短缺、難以獲得醫療保健服務的社區來說，還可以起到平衡資源的作用，確保老年患者都能獲得其病情所需的高質量、可持續性的醫療救護和健康管理。

加強倫理治理，規范智慧醫療發展

當前，人工智能技術在醫療服務領域的應用仍處于驗證和實施的早期階段，被成功轉化為醫療實踐的智能養老工具相對較少。一方面，受技術發展制約，智慧醫療產品普遍面臨技術局限性問題。其中，獲得高質量標注數據是主要障礙。就算法的可解釋性而言，許多人工智能系統目前是無法解釋的黑匣子，無法展示推導結論的過程。另一方面，醫療人工智能還面臨潛在的倫理問題，如數據偏見，算法透明性，數據隱私保護，技術濫用風險、臨床數據的可驗證性等。此外，智慧醫療的應用效果也受到老年患者依從性的影響，不少老年人雖然對人工智能輔助醫療決策有初步的認識，但是研究發現，老年人普遍對于人工智能系統缺少情感信任，有時會阻礙其接受智慧醫療。

養老智能化轉型已成為醫療體系迭代與整體革新的必然趨勢，進一步釋放人工智能技術紅利，既需要不斷優化算法，突破科技瓶頸，更需要將技術倫理納入智慧醫療產品的技術構成，重視數字健康時代老年人的數據隱私問題，建立老年人對人工智能系統的信任，從而建立數據和智能算法聯合驅動的人機協作診療決策機制，讓人工智能紅利充分釋放在養老領域。