從前沿技術(shù)到應(yīng)用現(xiàn)實——

　　“人工智能+醫(yī)療”火了，未來如何治病？

　　智能問診、“刷臉”就醫(yī)、醫(yī)療影像輔助診斷、疾病風險預(yù)測……當前，人工智能已日漸滲透到了問診、分診、支付、影像診斷等醫(yī)療服務(wù)的多個環(huán)節(jié)中。

　　6月20日發(fā)布的《中國移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報告(2018)》指出，2017年中國人工智能產(chǎn)業(yè)進入發(fā)展快車道，與此同時，移動互聯(lián)網(wǎng)為人工智能技術(shù)提供豐富應(yīng)用場景，在交通、醫(yī)療、教育、電商零售、生活娛樂等垂直領(lǐng)域強化人工智能的應(yīng)用，移動互聯(lián)網(wǎng)與人工智能相互促進、不斷融合。

　　自2017年3月被寫入政府工作報告，人工智能已經(jīng)席卷各個行業(yè)，成為新的經(jīng)濟增長點和國際競爭力的焦點。我國醫(yī)療行業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)量大、優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源相對不足、民生需求迫切，已成為人工智能走出實驗室、落地商業(yè)化的最前沿陣地之一。

　　2017年7月，國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》指出，要“圍繞教育、醫(yī)療、養(yǎng)老等迫切民生需求，加快人工智能創(chuàng)新應(yīng)用，為公眾提供個性化、多元化、高品質(zhì)服務(wù)”。2018年4月12日召開的國務(wù)院常務(wù)會議上，確定發(fā)展“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”措施，緩解看病就醫(yī)難、提升人民健康水平。

　　當前，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用機遇與挑戰(zhàn)并存，未來“人工智能+醫(yī)療”還將碰撞出怎樣的火花？會給人民生活帶來哪些改變？產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展前景如何？為此，記者日前進行了調(diào)研采訪。

　　1.醫(yī)生不夠？人工智能補上

　　大量醫(yī)療人工智能創(chuàng)業(yè)公司集中涌現(xiàn)，國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)巨頭積極布局醫(yī)療人工智能，傳統(tǒng)醫(yī)療企業(yè)紛紛引入人工智能人才與技術(shù)……2018年，“人工智能+醫(yī)療”火了。

　　業(yè)內(nèi)普遍認為，這股熱潮始于2014年。灼識咨詢提供了這樣一份數(shù)據(jù)，2014年、2015年、2016年，每年新成立的人工智能醫(yī)療企業(yè)分別達到24、37和36家，與2013年的4家相比發(fā)展迅速。目前，人工智能醫(yī)療企業(yè)數(shù)目還在不斷增長中。

　　“為什么火？首先是技術(shù)成熟了。”億歐智庫醫(yī)療產(chǎn)業(yè)分析師尚鞅認為，目前人工智能深度學習能夠幫助計算機理解大量圖像、聲音和文本形式的數(shù)據(jù)，識別率已經(jīng)能夠達到商業(yè)化應(yīng)用的水平。同時，醫(yī)療是一個非常傳統(tǒng)的行業(yè)，新技術(shù)的介入能推動其迅速發(fā)展。

　　資本敏銳地捕捉到了人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用前景。根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2018—2023年中國人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》顯示，2016年中國“人工智能+醫(yī)療”市場規(guī)模達到96.61億元，增長率為37.9%，2017年將超過130億元，并有望在2018年達到200億元。

　　迅速增長的市場規(guī)模背后是迫切的需求。人工智能究竟能否解決看病難、看病貴的問題？

　　浙江大學醫(yī)學院第二附屬醫(yī)院放射科主任張敏鳴對人工智能技術(shù)寄予厚望：“我很看好人工智能在醫(yī)療上的臨床應(yīng)用，這已經(jīng)是21世紀非常重要的課題。人工智能有助于紓解當前我國醫(yī)療資源相對不足的困難，協(xié)助提升基層醫(yī)療水平。”

　　常年工作在一線，張敏鳴從醫(yī)生的角度解釋人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的重要意義：“它可以幫助醫(yī)生緩解疲勞、降低勞動強度。人工智能可以代替我們做重復(fù)性高、技術(shù)含量低的工作，這樣我們就可以把節(jié)省出來的時間，用來與更多的患者溝通。更重要的是，可以防止漏診，比如說有一些小病灶醫(yī)生可能看不到，人工智能技術(shù)可以提醒醫(yī)生。”

　　在尚鞅看來，人工智能技術(shù)還將更好推進分級診療，將優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉到基層：“目前，我國三甲醫(yī)院聚集著最好的專家和一流的設(shè)備，而基層醫(yī)院醫(yī)療資源相對不足，醫(yī)生的經(jīng)驗也相對不足。未來借助人工智能技術(shù)，相當于基層醫(yī)院的醫(yī)生也掌握了頂級醫(yī)院上百個主任醫(yī)師的經(jīng)驗，將在協(xié)助提高基層醫(yī)院醫(yī)療水平方面發(fā)揮重要作用。”

　　2.應(yīng)用豐富，“人工智能＋醫(yī)療”多點開花

　　人工智能系統(tǒng)在幾秒鐘內(nèi)掃描胸部器官，自動定位定性病灶，自動生成診斷報告。這樣的情形早已不是科幻片中的場景了。

　　“人工智能閱片系統(tǒng)的主要目的是幫助醫(yī)生提高閱片的精度和效率、減少誤診漏診。”依圖醫(yī)療副總裁方驄介紹，一個非常熟練的看片醫(yī)生看一張片子大概需要5到8分鐘，有了人工智能技術(shù)后，可以在幾秒之內(nèi)標注出病灶并生成結(jié)構(gòu)化報告，作為輔助診斷結(jié)果提供給醫(yī)生進行審查。

　　據(jù)了解，目前國內(nèi)不少醫(yī)院都已經(jīng)引入了人工智能閱片系統(tǒng)，用于肺癌、乳腺癌、兒童生長發(fā)育異常等疾病的輔助診斷，如復(fù)旦大學附屬腫瘤醫(yī)院、浙江大學醫(yī)學院附屬兒童醫(yī)院、華中科技大學同濟醫(yī)學院附屬協(xié)和醫(yī)院等。

　　2017年12月，工信部印發(fā)的《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃(2018-2020年)》明確提出“加快醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)的產(chǎn)品化及臨床輔助應(yīng)用”。當前，醫(yī)療影像輔助診斷已成為人工智能醫(yī)療領(lǐng)域最火熱的應(yīng)用之一。動脈網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示，國內(nèi)醫(yī)療人工智能企業(yè)中，有半數(shù)都涉足該應(yīng)用。而這其中，又大多涉及人工智能輔助診斷肺結(jié)節(jié)項目。

　　張敏鳴介紹，肺結(jié)節(jié)可能是肺癌的“信號燈”，因此肺結(jié)節(jié)的篩查非常重要，能夠幫助實現(xiàn)肺癌早期篩查。張敏鳴告訴記者，篩查肺結(jié)節(jié)過去全靠醫(yī)生的一雙“火眼金睛”，平均每天要看上百個病人、上萬張影像圖片，工作量非常大。但是經(jīng)過人工智能初篩后，醫(yī)生在此基礎(chǔ)上再篩查一遍，二次篩查確認后基本就不會有問題了。

　　此外，在疾病風險預(yù)測、臨床輔助診療、智能健康管理、醫(yī)院智能管理等應(yīng)用層面，人工智能技術(shù)也正在加速融入。

　　3.多方合作，提升醫(yī)療服務(wù)水平

　　在醫(yī)療健康行業(yè)，人工智能的應(yīng)用場景越來越豐富，人工智能技術(shù)也逐漸成為影響醫(yī)療行業(yè)發(fā)展、提升醫(yī)療服務(wù)水平的重要因素。蓬勃發(fā)展的背后，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用和推廣也面臨著諸多問題和挑戰(zhàn)。

　　首先是數(shù)據(jù)問題。人工智能應(yīng)用要落地，就需要優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)土壤。“雖然中國的醫(yī)療數(shù)據(jù)整體量很大，但是具體到某一類醫(yī)療問題時還存在數(shù)據(jù)量不夠大的問題。”尚鞅表示，同時數(shù)據(jù)的質(zhì)量也不夠高，就拿醫(yī)療影像舉例，必須要有臨床經(jīng)驗豐富的醫(yī)生對數(shù)據(jù)進行標注后才能拿給機器學習，這種高質(zhì)量的、標注過的數(shù)據(jù)資源相對有限。目前，三甲醫(yī)院擁有絕大多數(shù)影像數(shù)據(jù)和經(jīng)驗豐富的醫(yī)生，最有能力幫助人工智能企業(yè)做出好的模型。

　　其次，醫(yī)療信息標準的缺失也是難題。“比如對于醫(yī)療圖像的病灶標注，即使是同一個科室的醫(yī)生也可能有不同的標注方式，還有就是病歷，患者的電子病歷數(shù)據(jù)很難保證完全準確同步，不同的醫(yī)生對于各個病種的名稱叫法都會存在地域差異。”方驄介紹，人工智能又是強數(shù)理、強邏輯的工具，對于內(nèi)容的精準度和標準化要求很高。

　　還有人才問題。“醫(yī)療本身是一個非常專業(yè)的領(lǐng)域，人工智能技術(shù)在醫(yī)療應(yīng)用上的突破離不開醫(yī)學界的深度參與。”尚鞅分析，人工智能醫(yī)療領(lǐng)域最缺乏的其實是復(fù)合型人才，既要懂醫(yī)學，又要懂人工智能技術(shù)。醫(yī)學人才的參與能夠讓人工智能團隊少走彎路，許多醫(yī)學問題也可能在人工智能輔助下有所突破。

　　所有的問題最終都指向合作。張敏鳴呼吁：“要在國家層面有意識地整合資源，梳理出臨床醫(yī)學人工智能的發(fā)展規(guī)律和路徑，鼓勵醫(yī)學界、科研單位、企業(yè)等多方深度合作，進一步推動醫(yī)療人工智能發(fā)展。”

　　(本報記者 方曲韻)