医疗人工智能前景广阔 三大发展困境阻碍行业发展

如果将诊室的医生换成机器人，你是否还有勇气踏入诊室。不过不管你是否有勇气你都需要去适应，因为科技的进步，人工智能（AI）医疗逐步从前沿技术转变为现实应用。

虽然将人换成了机器人，但对于那些需要排队挂号几天的病患或者病患家属而言，他们最终会喜欢上它们，毕竟时间成本已经成为看病最主要的支出。广州市妇女儿童医疗中心主任夏慧敏认为，当前我国面临人口老龄化、医疗资源供需严重失衡以及地域分配不均等问题，催生了对医疗人工智能的巨大需求；同时，我国人口基数大、市场应用规模广等特点，又给人工智能的发展提供了很好的基础。因此，发展医疗人工智能的意义不言而喻。

不过，虽然有需求，我国医疗人工智能也在快速发展之中，想要普及可能还需要等上一段时间。在技术没有成熟之前，医疗人工智能的门槛依旧显得有点高不可攀。但是由于我国医疗资源不平衡等原因，相信在打破壁垒之后，医疗人工智能将会迎来飞速发展。

前景广阔

因为前景广阔，包括IBM、谷歌、微软等国内外巨头也正纷纷布局医疗人工智能领域。比如，IBM Watson能够快速筛选癌症患者记录，为医生提供可供选择的循证治疗方案；谷歌在糖尿病、神经性疾病诊疗和医疗器械的研究方面发力，谷歌deepmind与英国国家健康体系（NHS）合作共同开发新技术；微软发布了面向个人的健康管理平台，整合不同的健康及健身设备搜集的数据；腾讯公司也在今年开放旗下首款人工智能医疗产品“腾讯觅影”辅诊平台，该辅诊引擎能辅助医生诊断、预测700多种疾病；广州市妇女儿童医疗中心主导开发的人工智能平台可实现精确导诊、辅助医生诊断。

资本扎堆进入并非没有道理，虽然国家一直致力于疏导医疗资源，也起到了一些效果，但从一些知名医院仍旧一号难求的问题上可以看出，想要彻底解决看病难的问题仍旧还有许多路要走，而国外对于信息技术的使用更是不留余力。

北京通州儿童医院相关负责人告诉《中国产经新闻》记者，“社区医院大多建立在人群密集的地方，本来应该成为治疗病患的‘先锋’，但不可否认的是，社区医院仍旧面临优质医疗人才匮乏，相关医疗设备无法满足病患等问题，再加上病患对社区医院或多或少仍旧存在一些‘偏见’，造成大量病患扎堆大型医院。而在这段‘空窗期’，医疗人工智能将成为很好的补充。”

该负责人表示，如果医疗人工智能得到普及，那么对于那些偏远地区的患者就没有必要再长途跋涉，提高看病和优化医疗人力资源的使用效率。而利用大数据分析，可以有效优化医院的结构和看病流程，提高医院的诊疗能力与效力，减少病患在看病过程中的不适感。

此外，都说防患大于未然，利用人工智能服务，可以将重构医疗模式，将诊疗逐渐转变为预防。专家认为，人工智能可以高效、精准整合医学检验数据，让患者拥有自己的电子健康档案并形成健康大数据。通过智能的可移动终端和可穿戴设备等的监测，医疗机构及其医务人员就能主动发现健康状况异常的个体和人群，提前给予健康风险提示、健康改进或医疗措施建议。医疗人工智能还可以通过智能工具的分析、整理和归纳，从群体和个体双重角度总结出疾病预防、诊断、治疗和康复的规律。

中国工程院院士、中华医学会副会长李兰娟认为，人工智能通过海量的数据模拟出医疗流程、医疗诊断、医疗建议和治疗方案，这将是医疗卫生方面一个大的变革。大数据智能诊疗技术日新月异，将推动公共卫生政策的制定更为科学。

问题仍待解

人工智能就像一个孩子，它需要去认知，需要去学习，需要不断地成长，而这些都需要海量大数据和计算能力，这正是医疗人工智能所面临的最大难题。“数据孤岛”现象与数据标准不统一，使得医疗数据难以实现共享。专家认为，我们国家在医院病例数方面有很大优势，但由于医疗数据没有共享，存在“孤岛”现象，不利于人工智能技术发展。

智业互联（厦门）健康科技有限公司总经理侯浩天在接受记者采访时表示，医院使用人工智能产品时，需要和互联网公司连接，然而这个对接过程中出现一些难题：医院的系统之前相对封闭，不同医院的电子系统由不同的企业承建，企业之间的系统又存在壁垒。人工智能企业很难对不同客户医院反馈的数据进行整合研究，这也就限制了人工智能机器的反馈训练，怎样把医院的信息合理、合法地向外网开放，仍然面临着挑战。

此外，录入欠缺标准也是一大难题。广州金域医学检验集团股份有限公司首席科学官于世辉介绍，以病理人工智能辅助诊断机构为例，企业训练模型的数据来源通常是公开数据集，或者企业与个别医院合作获得的扫描图片数据。于世辉举例说，人工智能做膜性肾病的研究学习需要阳性标本一万多例，广东一家著名医科大学专业团队积累多年才有两千多份标本，金域医学虽有两万多份标本，但想要合作就要把每一个标本重新标注，让机器在同样一个疾病分类标准下深度学习。我们国家有很多肾脏病分类体系，标准不统一导致大量优质数据无法为医疗人工智能的发展服务。

从监管层面来看，人工智能刚刚应用于医疗健康领域，一些监管政策还有待明确，人才积累仍显不足，而可持续的商业模式也亟待建立。

上海长征医院影像医学与核医学科主任说，目前已经有九项医学人工智能产品向国家药品监督管理局申报三类器械，但没有一个被批准，用什么样的标准和规范也仍在讨论当中。刘士远表示，“药品和器械在国家的监管层面有很详细的规定，但是医疗人工智能产品是新产品，详细的标准还在制定中。”

最重要的是，我国在医疗人工智能领域的人才仍显不足。据业内统计，目前我国人工智能行业的从业人员不足5万人，每年通过高校培养出来的技术人员也不足2000人，而在人工智能行业从业者中，美国拥有10年以上工作经验的人才占比接近50%，我国只有不到25%。而培养一个合格的人才所需时间较为漫长。

此外，金蝶医疗软件科技有限公司总经理尹治国表示，医疗人工智能产品期望能以销售软件的形式让医院付费，以建立可持续的商业模式，但是目前来说直接向消费者收费并不现实，如何构建商业模式形成商业闭环，业界仍在探索。