大数据时代，人工智能的发展已渗透到各行各业中，得到广泛应用，并发挥着十分重要的作用。随着对人工智能研究的不断加深，人们意识到人工智能技术在卫生健康领域有着巨大的发展潜力，尤其适应我国医疗卫生服务特点。利用好人工智能技术不仅可以推动健康中国战略的顺利实施，也有助于我国实现世界科技强国的战略目标。
2017年我国政府工作报告首次提及人工智能，2018年政府工作报告再次着重强调人工智能的重要性，指出：做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进“互联网+”。毋庸置疑，人工智能技术将有希望解决我国卫生健康领域长期以来存在的诸多难题，推动卫生健康领域的开拓创新。本文基于大数据视角，对大数据与人工智能进行简要分析，在此基础上探究人工智能在卫生健康领域的应用和发展前景。
一、人工智能概述
（一）大数据
大数据，又叫巨量数据集合，如同很多新兴学科一样，至今学界对大数据没有统一的定义，都是从不同角度或不同层面来探讨大数据。本文从卫生健康角度出发，对大数据进行简要定义，即运用新的处理模式对海量数据进行存储、管理、分析的一种数据集合。同时，大数据的价值不在于掌握庞大的数据信息，而在于对海量数据进行处理、分析，以获得需要的结果。卫生健康领域大数据主要包括医疗卫生机构数据、公共卫生与疾病预防控制数据、居民健康管理数据、网络数据以及与卫生健康相关的行业数据。
（二）人工智能
人工智能是计算机学科的一个分支，也是正在迅速发展且具有巨大社会效益和经济效益的一门学科，其定义繁多，不同行业对人工智能都有特定的理解。简而言之，人工智能是一种通过模拟人的智能活动，能够胜任需要人类智慧才能完成的复杂工作的人工系统。人工智能实质是对人的思维信息过程的模拟，其价值在于可以独立思考，模仿人的思维进行决策。目前，人工智能面临发展的重要阶段，各行各业正积极探索其应用前景。同样在卫生健康领域，人工智能也将发挥其独特作用，解决卫生健康领域难题，推动健康中国建设，提高我国人民健康水平。
（三）大数据与人工智能的关系
大数据是人工智能的基础，人工智能对大数据进行不断的挖掘，利用算法分析处理数据，进而对现实的任务做出预判与决策。所以，大数据不是简单意义的海量信息，而是与人工智能技术结合紧密，为人工智能技术的发展提供了肥沃的土壤，也为人工智能技术的兴起创造了有利条件。
二、我国卫生健康领域人工智能发展现状
人工智能是解决我国卫生健康领域诸多问题的关键所在。现阶段，我国医疗卫生领域面临慢性病爆发式增长、医疗资源供需不平衡等诸多问题，导致对人工智能的需求日益增加。同时，我国计算机领域发展快速化、工业结构规模化、人才队伍建设制度化等特点，也为人工智能的推广应用构建了良好的发展平台。
2016年6月，国务院出台《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，明确要求建立1个国家健康医疗大数据中心、7个区域健康医疗大数据中心以及各省的健康医疗大数据应用中心，即构建“1+7+X”三级模式。可见，从中央到地方，国家以健康医疗产业为龙头，以大数据为抓手，开始对健康医疗大数据进行全方位布局。
2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》（以下简称“《规划》”），首次将新一代人工智能发展提高到国家战略层面，并提出到2030年成为人工智能领域的世界领导者，彰显了国家发展人工智能的决心与魄力。《规划》明确了人工智能在医疗领域的发展方向，包括推广应用人工智能治疗新模式、新手段，建立快速精准的智能医疗体系；探索智慧医院建设，开发人机协同的手术机器人、智能诊疗助手，研发柔性可穿戴、生物兼容的生理监测系统，研发人机协同临床智能诊疗方案，实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊等。
三、人工智能在卫生健康领域的应用
（一）革新诊疗技术，造福患者
1.手术机器人
人工智能在卫生健康领域的应用主要集中在创新医疗诊断技术方面，其中最为核心的技术是手术机器人。手术机器人存在的意义在于减少人为因素导致的手术失误，提高手术成功率。实际上，手术机器人的研发从30年前就开始，但因为缺少人工智能技术支撑，且制造成本高昂，不能普遍应用于临床治疗。但随着近几年人工智能技术的快速发展，手术机器人的应用得到迅速推广。目前，手术机器人主要有两种：一是医生控制的机器人；二是全自动智能机器人。
第一种手术机器人需依靠医生人为操控，凭借其精准、安全、可近距离操作的特性，保障手术的高效完成。这种机器人在外科手术和微创手术中有着十分广泛的应用前景。实际上，需要医生控制的手术机器人不是严格意义的人工智能产品，只是医生手中的治疗工具。
第二种手术机器人是全自动的，不需医生人为控制，能够根据患者个人信息以及医生的诊疗经验开展手术。全自动智能机器人虽然研发困难，但各国并未停止对其研发。2017年9月，我国成功研发出全球首台全自动种牙机器人，在没有人工干预的情况下，成功将两颗新牙种入患者口腔，不仅在较短的时间内完成了手术，达到了种牙手术标准，而且牙冠在咬合、美观方面均达到了预期效果。可见，在不远的将来，全自动智能机器人将能胜任手术全流程工作，保障手术的安全、高效，在医疗领域起到中流砥柱的作用。
2.辅助医疗
医生诊疗行为涉及医学、人文、心理、经济、社会等方面的复杂因素，必须对患者信息进行综合判断，才能制订出最为适宜的治疗方案。但在诊疗过程中，很多机械化工作耗费了医生大量精力，这些工作完全可以依靠人工智能技术来辅助医生，使其拥有更多时间开展核心业务研究，以提高医生诊疗能力。目前人工智能技术在辅助医疗领域的应用主要是电子病历系统。
传统的病例系统录入容易出现差错且无法满足医生的数据分析需求，人工智能可以凭借其独特的语音转录程序，将海量的病历与处方信息通过语音录入系统，减轻医生病历录入压力。同时，新的病历系统也能满足医生对数据分析的各种需求，可以对患者信息进行整合，将信息标准化，形成适合数据分析的格式，供医生统计分析，满足医生的学术需求。依靠人工智能技术的电子病历系统最重要的意义在于医疗机构能够获取真实世界数据，收集患者健康状况与诊疗数据，更深入了解医疗机构提供服务的潜在局限性。
（二）提供健康管理服务，加强慢性病管理
卫生健康领域人工智能飞速发展的重要原因在于医疗大数据的快速增长，医疗大数据包含的真实世界数据除了在医疗机构内部获得的临床医疗信息外，还包括患者在正常生活中产生的健康数据。而人们日常活动产生的健康数据，为智能健康管理服务提供了可能，从某种意义上来说，日常的健康管理服务与人类的联系最为紧密。
智能健康管理服务主要集中在虚拟护士和风险预判两方面。虚拟护士通过收集整理人们智能手机和可穿戴设备等多个途径的数据，评估患者健康状态，再根据患者疾病史提供科学合理的健康管理方案。风险预判是在分析患者健康状况的基础上，根据既往病史对患者可能发生的疾病风险进行识别与预判，最后提供切实可行的降低疾病风险的措施。
智能健康管理在慢性病管理方面能够发挥至关重要的作用。慢性病管理的基础在于患者自我管理和医生定期管理，而患者自我管理的效果往往并不显著。因为患者不遵守医嘱对自身进行有效管理，产生的额外医疗费用大约占到美国每年可避免医疗成本的一半。因此，医生成为患者慢性病管理的关键，但目前又面临医生资源有限且无法对慢性病进行实时监控等困境。对此，人工智能给出了解决方案。利用智能可穿戴设备对患者进行实时监控以获得健康数据，再通过大数据对患者健康状态进行分析，提供诸如用药提醒、饮食结构以及风险评估等决策。
（三）依靠医学诊断支持，助力分级诊疗落地
我国因医疗资源分配不均、病人观念、基层医疗机构诊疗能力较弱等原因，分级诊疗制度难以落地。人工智能和医学影像的融合是基层医疗机构的重要助力，为实现分级诊疗提供了一条可行之道。医学影像包含海量患者信息，是医生临床诊疗的重要抓手。医学影像的解读通常需要长时间专业经验的积累，即使经验丰富的医生也会有差错。人工智能基于大数据优势，凭借计算机算法完全可以达到甚至超越医生的诊断准确度，大大节约医生读片时间、降低误诊率。因此，凭借人工智能在日常健康管理领域特别是医学诊断领域的应用，只要基层医疗机构配备人工智能技术，大医院完全可以将大量常见病、多发病以及慢性病患者转移到基层医疗机构，助力我国分级诊疗政策的落地。
（四）发挥医院智囊作用，缓解医患矛盾
从患者角度出发，医患矛盾的产生很大程度是因为患者在医院获得的服务与期望相去甚远。从医院角度出发，医疗服务水平降低的主要原因是医疗资源没有被合理有效地使用。因此，解决医患矛盾的关键在于提高医院服务质量，增加患者获得感。人工智能为医院提供智能决策服务主要体现在医院整体资源分析系统。凭借人工智能技术，医院领导层可以实时掌握各科室的员工工作状态和器械使用状况，以此平衡各科室业务量，对患者进行有效分流，避免出现医疗资源浪费以及过度使用的情况。在智能决策的助力下，优化了患者就医体验，同时减轻了医护压力，降低了医院运营成本，使改善医患关系和减轻医护压力形成一种良性循环。
四、讨论与建议
（一）人工智能技术创新面临瓶颈
目前，人工智能技术发展仍处于早期阶段，创新进度缓慢，存在研发瓶颈，很多智能技术只能发挥简单的辅助功能，不能如预期设想一样独当一面。尤其在卫生健康领域，智能技术难以应对实际的诊疗操作，尚不具备沟通、逻辑推理、动态学习、复杂情景决策等高级功能。要突破人工智能技术发展瓶颈，必须加大对人工智能核心技术的科研创新力度，积极促进人工智能从概念阶段进入研发阶段，最终达到量产阶段。同时也要强化对人工研发应用的基础支撑，统筹构建人工智能创新平台，以数据和硬件为基础，以算法为核心，促进人工智能技术真正落地。只有这样，人工智能在卫生健康领域才能真正发挥作用，真正实现两者的深度融合。
（二）缺乏人工智能复合型人才
现阶段，人工智能发展快速，涌现了大量专业人才，但知识储备单一，严重缺乏精通人工智能技术和卫生健康知识体系的复合型人才，成为制约卫生健康领域人工智能技术发展的首要因素。目前，我国尚未建立医学应用与人工智能相结合的人才培养体系，也未构建卫生健康领域的人工智能人才引进机制，人才短缺问题亟需解决。因此，应通过学历教育、在职培训等方式，加强复合型人才的培养和储备。鼓励医学类高校与科研院所积极合作，推动人工智能学科建设；注重卫生、健康、大数据和人工智能等领域的交叉融合，加强理论学习和实践运用等方面教学设置，通过多种方式培养复合型人才。同时依托现有资源，成立人工智能专家库，吸收卫生健康领域的人工智能高端人才，带动卫生健康领域人工智能的快速发展。
（三）相关政策法规体系尚未建立
卫生健康领域包括公共卫生、医疗服务、健康管理和卫生应急等方面，是健康中国战略的重要组成部分，也是关乎国计民生的重大领域，不容有失。虽然卫生健康与人工智能融合能够助力我国卫生健康事业，但随之而来也会面临一系列新的问题以及潜在风险。其中，最为关键的就是数据安全问题以及伦理道德引发的社会问题，而我国的政策法规在这一方面尚是空白。为防止潜在风险，促进卫生健康领域人工智能的健康发展，我国需坚持以人为本，以安全监管为抓手，明确人工智能在卫生健康领域的数据安全标准和伦理道德标准，加大对人工智能的监控，降低泄露隐私的风险。同时，要界定人工智能法律和伦理道德的边界，构建法律法规体系，让人工智能安全地服务人类社会。
基于大数据的人工智能技术在卫生健康领域具有广阔的应用前景，我国人工智能的核心使命是提高医疗效率、为患者谋求更多的福利、助力我国卫生健康事业不断发展。卫生健康行业未来的发展方向必定是智能化和人性化。但人工智能技术对卫生健康领域的影响远非上文所提及的革新诊疗技术、提供健康管理服务、医学诊断领域创新和医院智囊角色，其他诸如药物研发、生物科技和人工神经网络等也是人工智能可以大有作为的专业领域。诚然，人工智能的发展势必会引发一系列争议，尤其在人工智能担任越来越多的决策任务后，会出现社会公平与伦理道德等问题。但我们不能因噎废食，应完善相关法律法规及专业规范，让人类享受到人工智能带来的福利。