通過(guò)語(yǔ)音交流，機器人能夠幫助患者進(jìn)行導診；閱讀影像資料之后，機器能夠出具診斷報告……隨著(zhù)科技的進(jìn)步，人工智能（AI）醫療逐步從前沿技術(shù)轉變?yōu)楝F實(shí)應用。
然而，《經(jīng)濟參考報》記者了解到，我國醫療人工智能在快速發(fā)展的過(guò)程中，面臨著(zhù)三大發(fā)展困境：技術(shù)難題有待突破，準入門(mén)檻有待監管層加以明確，商業(yè)模式也亟待建立。對此，專(zhuān)家建議，由國家主導數據庫建設，打破數據壁壘實(shí)現醫療數據共享，盡快制定標準，促進(jìn)高端人才聚集，以實(shí)現全方位突破。
應用前景廣闊
廣州市婦女兒童醫療中心主任夏慧敏認為，當前我國面臨人口老齡化、醫療資源供需嚴重失衡以及地域分配不均等問(wèn)題，催生了對醫療人工智能的巨大需求；同時(shí)，我國人口基數大、市場(chǎng)應用規模廣等特點(diǎn)，又給人工智能的發(fā)展提供了很好的基礎。因此，發(fā)展醫療人工智能的意義不言而喻。
首先是緩解醫療人力資源緊張狀況。夏慧敏認為，在當前我國優(yōu)質(zhì)醫療人力資源欠缺的背景下，有了醫療人工智能的幫助，一方面，基層和偏遠地區的患者可通過(guò)遠程人工智能醫療獲得發(fā)達地區醫療機構和醫務(wù)人員的服務(wù)，提高醫療人力資源的使用效率；另一方面，借助人工智能對病人就醫大數據分析，可以?xún)?yōu)化醫院的醫療服務(wù)結構和流程。
其次是重構醫療服務(wù)模式，變“治療”為“預防”，將被動(dòng)就診改為隨時(shí)隨地的健康服務(wù)。專(zhuān)家認為，人工智能可以高效、精準整合醫學(xué)檢驗數據，讓患者擁有自己的電子健康檔案并形成健康大數據。通過(guò)智能的可移動(dòng)終端和可穿戴設備等的監測，醫療機構及其醫務(wù)人員就能主動(dòng)發(fā)現健康狀況異常的個(gè)體和人群，提前給予健康風(fēng)險提示、健康改進(jìn)或醫療措施建議。醫療人工智能還可以通過(guò)智能工具的分析、整理和歸納，從群體和個(gè)體雙重角度總結出疾病預防、診斷、治療和康復的規律。
再次是助力國家制定更加科學(xué)的醫療衛生政策。中國工程院院士、中華醫學(xué)會(huì )副會(huì )長(cháng)李蘭娟認為，人工智能通過(guò)海量的數據模擬出醫療流程、醫療診斷、醫療建議和治療方案，這將是醫療衛生方面一個(gè)大的變革。大數據智能診療技術(shù)日新月異，將推動(dòng)公共衛生政策的制定更為科學(xué)。
業(yè)內人士認為，我國有望憑借這些優(yōu)勢實(shí)現在醫療人工智能領(lǐng)域的“彎道超車(chē)”，與此同時(shí)，隨著(zhù)人工智能逐步從前沿技術(shù)轉變?yōu)楝F實(shí)應用，或將為當前醫療格局帶來(lái)重大變革。
技術(shù)有待突破
《經(jīng)濟參考報》記者走訪(fǎng)發(fā)現，目前我國人工智能醫療仍面臨技術(shù)難題。據了解，海量大數據和計算能力是人工智能發(fā)展的必備要素，特別是在醫療數據共享方面，目前我國亟須補足短板。
“數據孤島”現象與數據標準不統一，使得醫療數據難以實(shí)現共享。人工智能的準確性需要學(xué)習大量的數據，專(zhuān)家認為，我們國家在醫院病例數方面有很大優(yōu)勢，但由于醫療數據沒(méi)有共享，存在“孤島”現象，不利于人工智能技術(shù)發(fā)展。
為全國兩萬(wàn)多家醫療機構定制軟件的智業(yè)互聯(lián)（廈門(mén)）健康科技有限公司總經(jīng)理侯浩天告訴記者，醫院使用人工智能產(chǎn)品時(shí)，需要和互聯(lián)網(wǎng)公司連接，然而這個(gè)對接過(guò)程中出現一些難題：醫院的系統之前相對封閉，不同醫院的電子系統由不同的企業(yè)承建，企業(yè)之間的系統又存在壁壘。
侯浩天說(shuō)，人工智能企業(yè)很難對不同客戶(hù)醫院反饋的數據進(jìn)行整合研究，這也就限制了人工智能機器的反饋訓練，怎樣把醫院的信息合理、合法地向外網(wǎng)開(kāi)放，仍然面臨著(zhù)挑戰。
此外，數據錄入欠缺標準。廣州金域醫學(xué)檢驗集團股份有限公司首席科學(xué)官于世輝介紹，以病理人工智能輔助診斷機構為例，企業(yè)訓練模型的數據來(lái)源通常是公開(kāi)數據集，或者企業(yè)與個(gè)別醫院合作獲得的掃描圖片數據。于世輝舉例說(shuō)，人工智能做膜性腎病的研究學(xué)習需要陽(yáng)性標本一萬(wàn)多例，廣東一家著(zhù)名醫科大學(xué)專(zhuān)業(yè)團隊積累多年才有兩千多份標本，金域醫學(xué)雖有兩萬(wàn)多份標本，但想要合作就要把每一個(gè)標本重新標注，讓機器在同樣一個(gè)疾病分類(lèi)標準下深度學(xué)習。我們國家有很多腎臟病分類(lèi)體系，標準不統一導致大量?jì)?yōu)質(zhì)數據無(wú)法為醫療人工智能的發(fā)展服務(wù)。
專(zhuān)家表示，以肺結節CT篩查為例，目前業(yè)內對肺結節、糖網(wǎng)病檢查等場(chǎng)景的醫療人工智能產(chǎn)品診斷準確率普遍很高，但企業(yè)在訓練自己的模型時(shí)通常有自己的數據庫，各自的算法都是按照自己的數據進(jìn)行訓練，然后以自己的數據來(lái)驗證準確性。
第二，在人工智能輸入的數據和其輸出的答案之間，通常存在著(zhù)無(wú)法洞悉的“隱層”，它被稱(chēng)為“黑箱”，“黑箱”存在的后果就是難以判斷人工智能是否出錯�！叭绻茏屷t生看到計算機是怎么想的、怎么得出結論的，就能讓人類(lèi)更相信計算機，讓人類(lèi)更加對它放心�！睆V州市婦女兒童醫療中心教授張康說(shuō)。
路徑尚待明確
從監管層面來(lái)看，人工智能剛剛應用于醫療健康領(lǐng)域，一些監管政策還有待明確，人才積累仍顯不足，而可持續的商業(yè)模式也亟待建立。
一是準入政策不明朗。“藥品和器械在國家的監管層面有很詳細的規定，但是醫療人工智能產(chǎn)品是新產(chǎn)品，詳細的標準還在制定中�！鄙虾ｉL(cháng)征醫院影像醫學(xué)與核醫學(xué)科主任劉士遠說(shuō)，目前已經(jīng)有九項醫學(xué)人工智能產(chǎn)品向國家藥品監督管理局申報三類(lèi)器械，但沒(méi)有一個(gè)被批準，用什么樣的標準和規范也仍在討論當中。
2017年國家藥品監督管理總局發(fā)布的《醫療器械分類(lèi)目錄》中的分類(lèi)規定，若診斷軟件通過(guò)算法提供診斷建議，僅有輔助診斷功能不直接給出診斷結論，則按照二類(lèi)醫療器械申報認證；如果對病變部位進(jìn)行自動(dòng)識別并提供明確診斷提示，則必須按照第三類(lèi)醫療器械進(jìn)行臨床驗證管理。業(yè)內人士介紹，目前我國有部分企業(yè)已經(jīng)申請了二類(lèi)證，但申報三類(lèi)器械的產(chǎn)品都尚未得到認證。
二是人才缺口大。據業(yè)內統計，目前我國人工智能行業(yè)的從業(yè)人員不足5萬(wàn)人，每年通過(guò)高校培養出來(lái)的技術(shù)人員也不足2000人，而在人工智能行業(yè)從業(yè)者中，美國擁有10年以上工作經(jīng)驗的人才占比接近50%，我國只有不到25%。
不僅如此，夏慧敏認為，人工智能從實(shí)驗室走到臨床、更好為臨床服務(wù)，最重要的是能夠找到醫療中的痛點(diǎn)和急需解決的問(wèn)題，當前很多醫療人工智能團隊都是算法工程師在主導，既懂醫學(xué)、又懂計算機的復合型人才在中國相對緊缺。
三是可持續的商業(yè)模式亟待建立。金蝶醫療軟件科技有限公司總經(jīng)理尹治國表示，醫療人工智能產(chǎn)品期望能以銷(xiāo)售軟件的形式讓醫院付費，以建立可持續的商業(yè)模式，但是目前來(lái)說(shuō)直接向消費者收費并不現實(shí)，如何構建商業(yè)模式形成商業(yè)閉環(huán)，業(yè)界仍在探索。
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