AI成為近幾年備受關(guān)注的領(lǐng)域之一，在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用也引起火熱討論。引入AI不僅能讓患者、醫(yī)生受益，分級診療和醫(yī)?？刭M等問題未來也有望讓AI分憂。

醫(yī)療AI是大勢所趨，發(fā)展的過程中面臨哪些問題，未來發(fā)展趨勢如何？4月26日，在2019博鰲·健康界峰會“打造醫(yī)療AI產(chǎn)業(yè)閉環(huán)”主題論壇上，來自政府、醫(yī)院、企業(yè)的各方代表，共探醫(yī)療AI的發(fā)展出路。

徐向東：信息化是醫(yī)院運營的必要基礎(chǔ)設(shè)施之一

國家衛(wèi)生健康委員會統(tǒng)計信息中心信息技術(shù)處副處長徐向東根據(jù)近幾年發(fā)布的政策，分析了醫(yī)療AI發(fā)展的新機遇及目標。“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”剛出臺時，引起社會轟動，這是傳統(tǒng)醫(yī)療行為與現(xiàn)代信息技術(shù)的結(jié)合?！靶畔⒒驍?shù)字化不僅是市場需求，它是醫(yī)院運營的必要基礎(chǔ)設(shè)施之一?！毙煜驏|說。

推進健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用關(guān)鍵在于打破數(shù)據(jù)壁壘，建立跨部門跨領(lǐng)域密切配合、統(tǒng)一歸口的健康醫(yī)療數(shù)據(jù)共享機制，實現(xiàn)應(yīng)用信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集、集成共享和業(yè)務(wù)協(xié)同。徐向東強調(diào)，信息化發(fā)展，數(shù)據(jù)安全和信息安全最重要，系統(tǒng)的運維和使用依靠安全。

很多醫(yī)院目前僅做到了流程信息化，忽略了儀器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)需要深度挖掘才能產(chǎn)生更大的價值。2018年，全國5400多家醫(yī)院的調(diào)查顯示，移動互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用最多的主要集中在移動護理。

徐向東指出，推進醫(yī)療信息化發(fā)展要從應(yīng)用、數(shù)據(jù)及平臺三方面發(fā)力，數(shù)據(jù)質(zhì)量影響人工智能的分析情況。國內(nèi)醫(yī)療信息化還存在一些問題：應(yīng)用場景相對封閉，即便是三甲醫(yī)院也不例外；智慧醫(yī)院的運營系統(tǒng)在智能設(shè)備的管理數(shù)據(jù)上還處于空白狀態(tài)。

李哲峰：SECRET——國內(nèi)人工智能發(fā)展現(xiàn)狀

中國科學院自動化研究所AI與數(shù)字醫(yī)療規(guī)劃主管、中國科學院浙江數(shù)字內(nèi)容研究院人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)劃研究室主任李哲峰，對“醫(yī)學人工智能發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢觀察”進行了分析。

對于國內(nèi)人工智能發(fā)展現(xiàn)狀，李哲峰用SECRET概括，即多元協(xié)同（Synergetic）、政府鼓勵（Encouraging）、資本追逐（Capitalized）、粗放發(fā)展（Roughly）、擴張過熱（Exploding）和應(yīng)用割裂（Territorial）。相較國外而言，國內(nèi)醫(yī)學人工智能方興未艾，正處于探索發(fā)展階段，前景尚未明朗，謎底正待揭開。

李哲峰指出，國內(nèi)醫(yī)學人工智能存在的問題包括行業(yè)人才短缺、數(shù)據(jù)質(zhì)量存疑、產(chǎn)品準入不健全、算法風險難評估；資本泡沫涌現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)規(guī)模非理性增長；產(chǎn)業(yè)研發(fā)集中在產(chǎn)品端，缺乏系統(tǒng)性，對醫(yī)學整體發(fā)展起到的作用有限。

目前，醫(yī)療AI產(chǎn)品大多處于試驗階段，距離符合臨床業(yè)務(wù)場景并落地還有一定距離。李哲峰分析了未來的發(fā)展趨勢：醫(yī)學人工智能將從單病種診療向全病種覆蓋，單技術(shù)應(yīng)用向技術(shù)生態(tài)發(fā)展。以人為本，人機結(jié)合，以創(chuàng)新驅(qū)動醫(yī)療產(chǎn)業(yè)從信息化向智能化進化。

他認為，未來醫(yī)學人工智能領(lǐng)域還要在經(jīng)濟性上滿足患者、醫(yī)生、企業(yè)和資本的需求。醫(yī)療AI將有效實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉，是實現(xiàn)“強基層”的重要工具。未來將從二、三級醫(yī)院調(diào)用不同的醫(yī)療、病理特征數(shù)據(jù)，構(gòu)建功能完善的AI平臺，輸出同質(zhì)化的輔助診療結(jié)果。

陳寬：從臨床中來，到臨床中去

通過AI可以節(jié)約多少時間和開支呢？北京推想科技有限公司CEO陳寬在發(fā)言中算了一筆賬：77%醫(yī)生每周工作高于50小時，醫(yī)生忙已經(jīng)成為一種社會共識。如何賦能醫(yī)生提升效率，陳寬用 “從臨床中來，到臨床中去”形容AI的發(fā)展和應(yīng)用。

據(jù)統(tǒng)計， 2015年我國癌癥患者相關(guān)的醫(yī)療花費超過2200億元。AI助力可以實現(xiàn)癌癥早診早篩，推想科技的AI醫(yī)學影像輔助診斷系列解決方案不僅可以大幅提升醫(yī)生的工作效率，還可以大幅提升早期癌癥的檢出率，從而提升患者的治愈率和生存率，同時降低醫(yī)療費用支出。以肺癌為例，早期肺癌與晚期肺癌五年生存率相差是55%，這意味著AI將有效提升26.4萬個家庭的生活質(zhì)量。

分級診療是解決“看病難”最現(xiàn)實的辦法。陳寬介紹了推想AI分級診療智能影像診斷解決方案：補充稀缺的診斷資源；提升基層醫(yī)生診斷的能力；標準化的監(jiān)督提高技師的操作規(guī)范，保證影像質(zhì)量；實現(xiàn)標準化的報告；嚴格參照轉(zhuǎn)診指南，給出標準化轉(zhuǎn)診建議。陳寬認為，理想的分級診療秩序分為基層首診、雙向轉(zhuǎn)診、急慢分治和上下聯(lián)動。

蔣化冰：新技術(shù)是否完成應(yīng)用閉環(huán)，決定了它的存亡

AI、5G、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)備受關(guān)注，但要帶來實際作用，還在于應(yīng)用閉環(huán)，能否完成應(yīng)用閉環(huán)，決定了新技術(shù)的存亡。上海木木機器人技術(shù)有限公司董事長蔣化冰以諾亞醫(yī)院物流機器人為例，分享了如何實現(xiàn)新技術(shù)的快速閉環(huán)：

第一，新技術(shù)或產(chǎn)品一定要能在某方面帶來實際效益，有實際效益才有閉環(huán)的可能；

第二，要找到安全控制范圍合適的領(lǐng)域，使安全可控。安全存在問題，必將延緩新技術(shù)的閉環(huán)；

第三，聚焦單點尋求突破。創(chuàng)業(yè)公司一般2B要比2C容易一些，醫(yī)院就是很好的2B端口。找準某一個領(lǐng)域，聚焦單點，能夠讓新技術(shù)和新產(chǎn)品更快的完成閉環(huán)。

蔣化冰表示，我國從事硬件研究的企業(yè)相對較少，許多高校也缺乏硬件研究條件，在人工智能領(lǐng)域，相比軟件，我國硬件應(yīng)用不足。木木機器人公司的研究方向是在人工智能軟件新技術(shù)的基礎(chǔ)上探索硬件產(chǎn)品，打造軟硬一體、具備新技術(shù)和實用性的完整產(chǎn)品，實現(xiàn)人工智能與醫(yī)院結(jié)合的“硬”實踐“。例如木木機器人公司自主研發(fā)生產(chǎn)的諾亞醫(yī)院物流機器人，能夠在不改變醫(yī)院結(jié)構(gòu)的前提下，為醫(yī)院帶來后勤管理和成本控制上個的提升，真正做到全自動、跨樓層、多場景運輸，同時建立物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)管控后臺，改進醫(yī)院管理、支持醫(yī)院創(chuàng)新。

丁曉偉：全病種AI篩查可以實現(xiàn)疾病預(yù)防

全病種AI與單一病種篩查有何區(qū)別？體素科技CEO丁曉偉指路全病種AI的發(fā)展方向，全病種AI篩查可以實現(xiàn)疾病預(yù)防，”篩查需要全面，這樣才能真正解決醫(yī)療資源，相比花錢治病，花錢預(yù)防更能節(jié)約開支“。

以眼科為例，通過眼底彩照，不僅反映眼部疾病，還能反映高血壓等慢性病的累積。內(nèi)分泌科有大量慢病患者，病癥也都反映在眼部上。利用全病種AI，這類病人能夠早篩查早診斷，大大降低致盲率致殘率。而且，這類方案操作簡單，可以在醫(yī)療資源匱乏、缺少專家的地方部署，有助于基層醫(yī)療資源配置。通過無創(chuàng)的檢查方式，AI可以在一定程度上減輕患者痛苦和風險，同時，這種模式有助于醫(yī)?？刭M。

丁曉偉提及，現(xiàn)有的醫(yī)療AI發(fā)展大多是為醫(yī)生設(shè)計產(chǎn)品，而忽略了患者直接使用的產(chǎn)品。比如大部分皮膚病不部分風險較低，”體素膚知匯“通過手機攝像頭即可實現(xiàn)皮膚病的初篩和預(yù)檢，患者可以考慮自己簡單用藥。

在丁曉偉看來，目前醫(yī)療AI的發(fā)展還停留在第一階段，關(guān)注點還停留在技術(shù)性指標，其實在真正用于醫(yī)療系統(tǒng)之前，應(yīng)該再增加一個評估的環(huán)節(jié)：對醫(yī)療體系量化的效果到底有多少，對付費方開支的節(jié)約到底有多少等。

“AI論道”中的深層次思考——

中國醫(yī)科大學附屬盛京醫(yī)院副院長劉學勇：

AI絕對會進入醫(yī)療行業(yè)，但會不會出現(xiàn)類似自動駕駛中出現(xiàn)的危險事件？會不會犯低級錯誤？AI在嚴謹判斷方面能不能真正達到我們的要求？我們拭目以待。

約印醫(yī)療基金合伙人鄭玉芬：

即便在一些知名的三甲醫(yī)院也會發(fā)生人為的錯誤，AI如何幫助人類少犯錯誤？在總體8到9億人口規(guī)模的縣域醫(yī)療，誤診率高達50~60%，是否應(yīng)擴展AI介入讓它的誤診率進一步降低。

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