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“人工智能+醫(yī)療”火了,未來如何治病?
發(fā)表時(shí)間:〖2018/7/12〗    瀏覽次數(shù):〖831

廣州,人工智能醫(yī)生助手為醫(yī)生運(yùn)送手術(shù)所需工具

  智能問診、“刷臉”就醫(yī)、醫(yī)療影像輔助診斷、疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)……當(dāng)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(gè)環(huán)節(jié)中。

  6月20日發(fā)布的《中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報(bào)告(2018)》指出,2017年中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)入發(fā)展快車道,與此同時(shí),移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)為人工智能技術(shù)提供豐富應(yīng)用場(chǎng)景,在交通、醫(yī)療、教育、電商零售、生活?yuàn)蕵返却怪鳖I(lǐng)域強(qiáng)化人工智能的應(yīng)用,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與人工智能相互促進(jìn)、不斷融合。

  自2017年3月被寫入政府工作報(bào)告,人工智能已經(jīng)席卷各個(gè)行業(yè),成為新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的焦點(diǎn)。我國(guó)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(duì)不足、民生需求迫切,已成為人工智能走出實(shí)驗(yàn)室、落地商業(yè)化的最前沿陣地之一。

  2017年7月,國(guó)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(gè)性化、多元化、高品質(zhì)服務(wù)”。2018年4月12日召開的國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)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(dāng)前,人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用機(jī)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(huì)給人民生活帶來哪些改變?產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展前景如何?

1.醫(yī)生不夠?人工智能補(bǔ)上

  大量醫(yī)療人工智能創(chuàng)業(yè)公司集中涌現(xiàn),國(guó)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(rèn)為,這股熱潮始于2014年。灼識(shí)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(dá)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(zhǎng)中。

  “為什么火?首先是技術(shù)成熟了。”億歐智庫(kù)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)分析師尚鞅認(rèn)為,目前人工智能深度學(xué)習(xí)能夠幫助計(jì)算機(jī)理解大量圖像、聲音和文本形式的數(shù)據(jù),識(shí)別率已經(jīng)能夠達(dá)到商業(yè)化應(yīng)用的水平。同時(shí),醫(yī)療是一個(gè)非常傳統(tǒng)的行業(yè),新技術(shù)的介入能推動(dòng)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(guó)人工智能行業(yè)市場(chǎng)前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》顯示,2016年中國(guó)“人工智能+醫(yī)療”市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到96.61億元,增長(zhǎng)率為37.9%,2017年將超過130億元,并有望在2018年達(dá)到200億元。

  迅速增長(zhǎng)的市場(chǎng)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(xué)醫(yī)學(xué)院第二附屬醫(yī)院放射科主任張敏鳴對(duì)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(jì)非常重要的課題。人工智能有助于紓解當(dāng)前我國(guó)醫(yī)療資源相對(duì)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(dòng)強(qiáng)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(shí)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(jìn)分級(jí)診療,將優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉到基層:“目前,我國(guó)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(duì)不足,醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)也相對(duì)不足。未來借助人工智能技術(shù),相當(dāng)于基層醫(yī)院的醫(yī)生也掌握了頂級(jí)醫(yī)院上百個(gè)主任醫(yī)師的經(jīng)驗(yàn),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(diǎn)開花

  人工智能系統(tǒng)在幾秒鐘內(nèi)掃描胸部器官,自動(dòng)定位定性病灶,自動(dòng)生成診斷報(bào)告。這樣的情形早已不是科幻片中的場(chǎng)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(gè)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(biāo)注出病灶并生成結(jié)構(gòu)化報(bào)告,作為輔助診斷結(jié)果提供給醫(yī)生進(jìn)行審查。

  據(jù)了解,目前國(guó)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(zhǎng)發(fā)育異常等疾病的輔助診斷,如復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院、浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬兒童醫(yī)院、華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院等。

  2017年12月,工信部印發(fā)的《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)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(dāng)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(dòng)脈網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示,國(guó)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(xiàng)目。

  張敏鳴介紹,肺結(jié)節(jié)可能是肺癌的“信號(hào)燈”,因此肺結(jié)節(jié)的篩查非常重要,能夠幫助實(shí)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(gè)病人、上萬(wàn)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(rèn)后基本就不會(huì)有問題了。

  此外,在疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、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(chǎng)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(guó)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(shí)還存在數(shù)據(jù)量不夠大的問題。”尚鞅表示,同時(shí)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(yàn)豐富的醫(yī)生對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注后才能拿給機(jī)器學(xué)習(xí),這種高質(zhì)量的、標(biāo)注過的數(shù)據(jù)資源相對(duì)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(yàn)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(biāo)準(zhǔn)的缺失也是難題。“比如對(duì)于醫(yī)療圖像的病灶標(biāo)注,即使是同一個(gè)科室的醫(yī)生也可能有不同的標(biāo)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(zhǔn)確同步,不同的醫(yī)生對(duì)于各個(gè)病種的名稱叫法都會(huì)存在地域差異。”方驄介紹,人工智能又是強(qiáng)數(shù)理、強(qiáng)邏輯的工具,對(duì)于內(nèi)容的精準(zhǔn)度和標(biāo)準(zhǔn)化要求很高。

  還有人才問題。“醫(yī)療本身是一個(gè)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(xué)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(shí)是復(fù)合型人才,既要懂醫(yī)學(xué),又要懂人工智能技術(shù)。醫(yī)學(xué)人才的參與能夠讓人工智能團(tuán)隊(duì)少走彎路,許多醫(yī)學(xué)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(guó)家層面有意識(shí)地整合資源,梳理出臨床醫(yī)學(xué)人工智能的發(fā)展規(guī)律和路徑,鼓勵(lì)醫(yī)學(xué)界、科研單位、企業(yè)等多方深度合作,進(jìn)一步推動(dòng)醫(yī)療人工智能發(fā)展。”

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