新生态亟需激发“AI+医疗”潜力

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随着“健康中国”口号的提出,并上升至国家战略层面,AI+医疗”模式引发业界关注。5月25日,在浦江创新论坛之未来(科学)论坛“AI+医疗:赋能健康共同体”上,国内外专家纵论AI医疗落地挑战与未来愿景。

“AI+医疗”通常是指将人工智能、大数据、物联网、云计算等新型技术和手段,运用在医疗服务主体、医疗机构和医疗服务对象上。目前,全球平均每万人拥有医生14人,在中国这一数字也是14人。优质医疗资源的供需不平衡,医生培养周期长,误诊率高,疾病谱变化快,技术日新月异,以及人口老龄化加剧、慢性疾病增长、人们对健康重视程度提高,催生了医疗AI(人工智能)的发展。

全球医疗行业需求大,在医疗信息化、医疗大数据、智能影像分析,甚至智能问诊和智能病历方面,AI都可以赋能。上海交大人工智能研究院副院长王延峰说,AI作为“超级医生助手”,将围绕医生、围绕改善中国医疗整体环境,利用这一类多学科综合诊断(MDT)系统,以病人为中心,通过多科室现场协作,获得最佳诊疗方案。
       超级医生助手希望解决的问题,就是让AI成为智能助手。当然,人工智能的未来不是代替医生,甚至也不仅仅是辅助医生,而是帮助重构医疗体系,建立新的基础设施的必要奠基石。

我国糖尿病患者在6000万人规模,并且仍以每年2%的速度增加,这一增幅高于美国。当下医生资源和医疗资源不足,一些知名专科医院每天需要问诊“千量级”的病人,并管理“百量级”的病床,这种工作量没有人工智能辅助,难以实现人民满意的医疗。

全身唯一能看得到毛细血管的地方——眼底,成为突破口。通过眼底彩照推出的“视网膜全病种解决方案”不仅反映眼部疾病,还能反映高血压等慢性病的累积。据在场专家介绍,按工作流程,先采集眼底照片,上传MMC糖网筛查平台,通过AI+人工眼底阅片,先由AI自动读片,进行病变检测,并分级按轻、中、重度来描述病变,再由眼科医生阅片复核。整个过程,只要1到5分钟出结果,远远少于从眼科到内分泌科的奔波时间。

中国工程院院士、内分泌专家宁光教授透露说,目前全国500家医疗机构接入国家标准化代谢性疾病管理中心(MMC),利用这种AI眼底筛查工具,已总计筛查5.26万人次,检查发现糖尿病视网膜病变(DR)1.38万人次,患病率超过26%。

医疗AI很热,但实际落地应用的还相对较少,加之真正的人工智能人才尚未涌入到医学领域,医疗AI道路仍然漫长。人工智能在医疗场景落地仍然面临很多挑战,其中大数据处理、算法、监管和商业价值变现是当前需要关注的三大问题。

联影智能COO詹翊强表示,处理实际医疗工作中的庞大数据量是一大难点。在实验室场景中,大量三维的医疗图象数据会产生巨大的数据量,“特别是在大型医院里,可能有十台CT同时向系统输送数据”,对数据处理的速度和精度要求极高,对整个信息系统的架构也有很多要求。


       而体素科技首席执行官丁晓伟担心,算法本身是否能够得到医疗界的认可和接受。现有的算法评估标准通常以工程界的标准为主,不一定能得到临床医生的认可。目前得到药监局许可的临床实验,大部分在受控的环境下进行,而医生对这种受控环境下做出来的数据,也不一定真正认可。腾讯优图实验室医疗AI总监郑冶枫则认为,智慧医疗是一个很大的领域,靠单点突破,研发某一个病种的辅助诊断,很难落地。企业可以考虑在挂号、支付、电子健康卡、互联网医院、医疗百科全书等多个方面入手,寻求商业落地。

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