智能問診、“刷臉”就醫、醫療影(yǐng)像輔助診斷、疾病風險預測……當前，人(rén)工智能已日漸滲透到了(le)問診、分(fēn)診、支付、影(yǐng)像診斷等醫療服務的(de)多(duō)個(gè)環節中。

6月(yuè)20日發布的(de)《中國移動互聯網發展報告（2018）》指出，2017年中國人(rén)工智能産業進入發展快(kuài)車道，與此同時(shí)，移動互聯網爲人(rén)工智能技術提供豐富應用(yòng)場(chǎng)景，在交通(tōng)、醫療、教育、電商零售、生活娛樂(yuè)等垂直領域強化(huà)人(rén)工智能的(de)應用(yòng)，移動互聯網與人(rén)工智能相互促進、不斷融合。

自2017年3月(yuè)被寫入政府工作報告，人(rén)工智能已經席卷各個(gè)行業，成爲新的(de)經濟增長(cháng)點和(hé)國際競争力的(de)焦點。我國醫療行業基礎數據量大(dà)、優質醫療資源相對(duì)不足、民生需求迫切，已成爲人(rén)工智能走出實驗室、落地商業化(huà)的(de)最前沿陣地之一。

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2017年7月(yuè)，國務院印發的(de)《新一代人(rén)工智能發展規劃》指出，要“圍繞教育、醫療、養老等迫切民生需求，加快(kuài)人(rén)工智能創新應用(yòng)，爲公衆提供個(gè)性化(huà)、多(duō)元化(huà)、高(gāo)品質服務”。2018年4月(yuè)12日召開的(de)國務院常務會議(yì)上，确定發展“互聯網+醫療健康”措施，緩解看病就醫難、提升人(rén)民健康水(shuǐ)平。

當前，人(rén)工智能在醫療領域的(de)應用(yòng)機遇與挑戰并存，未來(lái)“人(rén)工智能+醫療”還(hái)将碰撞出怎樣的(de)火花？會給人(rén)民生活帶來(lái)哪些改變？産業未來(lái)發展前景如何？爲此，記者日前進行了(le)調研采訪。

大(dà)量醫療人(rén)工智能創業公司集中湧現，國内外互聯網巨頭積極布局醫療人(rén)工智能，傳統醫療企業紛紛引入人(rén)工智能人(rén)才與技術……2018年，“人(rén)工智能+醫療”火了(le)。

業内普遍認爲，這(zhè)股熱(rè)潮始于2014年。灼識咨詢提供了(le)這(zhè)樣一份數據，2014年、2015年、2016年，每年新成立的(de)人(rén)工智能醫療企業分(fēn)别達到24、37和(hé)36家，與2013年的(de)4家相比發展迅速。目前，人(rén)工智能醫療企業數目還(hái)在不斷增長(cháng)中。

資本敏銳地捕捉到了(le)人(rén)工智能在醫療領域的(de)應用(yòng)前景。根據前瞻産業研究院發布的(de)《2018—2023年中國人(rén)工智能行業市場(chǎng)前瞻與投資戰略規劃分(fēn)析報告》顯示，2016年中國“人(rén)工智能+醫療”市場(chǎng)規模達到96.61億元，增長(cháng)率爲37.9%，2017年将超過130億元，并有望在2018年達到200億元。

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迅速增長(cháng)的(de)市場(chǎng)規模背後是迫切的(de)需求。人(rén)工智能究竟能否解決看病難、看病貴的(de)問題？

浙江大(dà)學醫學院第二附屬醫院放射科主任張敏鳴對(duì)人(rén)工智能技術寄予厚望：“我很看好人(rén)工智能在醫療上的(de)臨床應用(yòng)，這(zhè)已經是21世紀非常重要的(de)課題。人(rén)工智能有助于纾解當前我國醫療資源相對(duì)不足的(de)困難，協助提升基層醫療水(shuǐ)平。”

常年工作在一線，張敏鳴從醫生的(de)角度解釋人(rén)工智能技術在醫療領域應用(yòng)的(de)重要意義：“它可(kě)以幫助醫生緩解疲勞、降低勞動強度。人(rén)工智能可(kě)以代替我們做(zuò)重複性高(gāo)、技術含量低的(de)工作，這(zhè)樣我們就可(kě)以把節省出來(lái)的(de)時(shí)間，用(yòng)來(lái)與更多(duō)的(de)患者溝通(tōng)。更重要的(de)是，可(kě)以防止漏診，比如說有一些小病竈醫生可(kě)能看不到，人(rén)工智能技術可(kě)以提醒醫生。”

人(rén)工智能系統在幾秒鐘(zhōng)内掃描胸部器官，自動定位定性病竈，自動生成診斷報告。這(zhè)樣的(de)情形早已不是科幻片中的(de)場(chǎng)景了(le)。

“人(rén)工智能閱片系統的(de)主要目的(de)是幫助醫生提高(gāo)閱片的(de)精度和(hé)效率、減少誤診漏診。”某AI醫療企業副總裁介紹，一個(gè)非常熟練的(de)看片醫生看一張片子大(dà)概需要5到8分(fēn)鐘(zhōng)，有了(le)人(rén)工智能技術後，可(kě)以在幾秒之内标注出病竈并生成結構化(huà)報告，作爲輔助診斷結果提供給醫生進行審查。

據了(le)解，目前國内不少醫院都已經引入了(le)人(rén)工智能閱片系統，用(yòng)于肺癌、乳腺癌、兒(ér)童生長(cháng)發育異常等疾病的(de)輔助診斷，如複旦大(dà)學附屬腫瘤醫院、浙江大(dà)學醫學院附屬兒(ér)童醫院、華中科技大(dà)學同濟醫學院附屬協和(hé)醫院等。

2017年12月(yuè)，工信部印發的(de)《促進新一代人(rén)工智能産業發展三年行動計劃（2018-2020年）》明(míng)确提出“加快(kuài)醫療影(yǐng)像輔助診斷系統的(de)産品化(huà)及臨床輔助應用(yòng)”。當前，醫療影(yǐng)像輔助診斷已成爲人(rén)工智能醫療領域最火熱(rè)的(de)應用(yòng)之一。動脈網數據顯示，國内醫療人(rén)工智能企業中，有半數都涉足該應用(yòng)。而這(zhè)其中，又大(dà)多(duō)涉及人(rén)工智能輔助診斷肺結節項目。

張敏鳴介紹，肺結節可(kě)能是肺癌的(de)“信号燈”，因此肺結節的(de)篩查非常重要，能夠幫助實現肺癌早期篩查。張敏鳴告訴記者，篩查肺結節過去全靠醫生的(de)一雙“火眼金睛”，平均每天要看上百個(gè)病人(rén)、上萬張影(yǐng)像圖片，工作量非常大(dà)。但是經過人(rén)工智能初篩後，醫生在此基礎上再篩查一遍，二次篩查确認後基本就不會有問題了(le)。

此外，在疾病風險預測、臨床輔助診療、智能健康管理(lǐ)、醫院智能管理(lǐ)等應用(yòng)層面，人(rén)工智能技術也(yě)正在加速融入。

在醫療健康行業，人(rén)工智能的(de)應用(yòng)場(chǎng)景越來(lái)越豐富，人(rén)工智能技術也(yě)逐漸成爲影(yǐng)響醫療行業發展、提升醫療服務水(shuǐ)平的(de)重要因素。蓬勃發展的(de)背後，人(rén)工智能在醫療領域的(de)應用(yòng)和(hé)推廣也(yě)面臨著(zhe)諸多(duō)問題和(hé)挑戰。

●首先是數據問題。人(rén)工智能應用(yòng)要落地，就需要優質的(de)數據土壤。“雖然中國的(de)醫療數據整體量很大(dà)，但是具體到某一類醫療問題時(shí)還(hái)存在數據量不夠大(dà)的(de)問題。”業内分(fēn)析師表示，同時(shí)數據的(de)質量也(yě)不夠高(gāo)，就拿醫療影(yǐng)像舉例，必須要有臨床經驗豐富的(de)醫生對(duì)數據進行标注後才能拿給機器學習(xí)，這(zhè)種高(gāo)質量的(de)、标注過的(de)數據資源相對(duì)有限。目前，三甲醫院擁有絕大(dà)多(duō)數影(yǐng)像數據和(hé)經驗豐富的(de)醫生，最有能力幫助人(rén)工智能企業做(zuò)出好的(de)模型。

●其次，醫療信息标準的(de)缺失也(yě)是難題。“比如對(duì)于醫療圖像的(de)病竈标注，即使是同一個(gè)科室的(de)醫生也(yě)可(kě)能有不同的(de)标注方式，還(hái)有就是病曆，患者的(de)電子病曆數據很難保證完全準确同步，不同的(de)醫生對(duì)于各個(gè)病種的(de)名稱叫法都會存在地域差異。”業内人(rén)士介紹，人(rén)工智能又是強數理(lǐ)、強邏輯的(de)工具，對(duì)于内容的(de)精準度和(hé)标準化(huà)要求很高(gāo)。

●還(hái)有人(rén)才問題。“醫療本身是一個(gè)非常專業的(de)領域，人(rén)工智能技術在醫療應用(yòng)上的(de)突破離不開醫學界的(de)深度參與。”業内分(fēn)析師告訴我們，人(rén)工智能醫療領域最缺乏的(de)其實是複合型人(rén)才，既要懂(dǒng)醫學，又要懂(dǒng)人(rén)工智能技術。醫學人(rén)才的(de)參與能夠讓人(rén)工智能團隊少走彎路，許多(duō)醫學問題也(yě)可(kě)能在人(rén)工智能輔助下(xià)有所突破。

所有的(de)問題最終都指向合作。張敏鳴呼籲：“要在國家層面有意識地整合資源，梳理(lǐ)出臨床醫學人(rén)工智能的(de)發展規律和(hé)路徑，鼓勵醫學界、科研單位、企業等多(duō)方深度合作，進一步推動醫療人(rén)工智能發展。”

（轉載自：光(guāng)明(míng)日報/方曲韻，有删改）

整理(lǐ)：阿珂

編輯：鹿鹿