因人口老齡化問題、用醫(yī)需求升高等國情所迫，日本國內正在加速推動人工智能醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展。
日本政府日前完善了關于人工智能(AI)醫(yī)療設備的一系列規(guī)則，涉及研究開發(fā)、臨床試驗、認證審查、制造品控和流通售后各環(huán)節(jié)，其中還包括明確了 AI 醫(yī)療應用的追責范圍，規(guī)定“做出最終診斷和決定治療方針的責任由醫(yī)生承擔”，AI 醫(yī)療設備則定位為輔助診斷手段。
和自動駕駛等未來技術類似，法規(guī)不完善是人工智能醫(yī)療應用到市場的主要障礙。在此之前，日本政府對于人工智能醫(yī)療設備的安全性認證標準相對空白，企業(yè)也擔心申請無法獲批或等待時間過長等問題。
目前人工智能醫(yī)療技術可以被定義為三個層面，分別是收集用戶、藥物及病理數(shù)據(jù)等效率工具方向的基礎層;通過語音識別等技術，分析非結構化數(shù)據(jù)的技術層;以及將人工智能結合到細分領域，解決具體的醫(yī)療業(yè)務需求的應用層，如智能診斷、藥物研發(fā)、醫(yī)療影像等。
日本人工智能醫(yī)療的發(fā)展目前處于第三個階段，即在圖像診斷等領域以實用化為目標的開發(fā)。
以日本國立癌癥研究中心開發(fā)的“實時內窺鏡診斷輔助系統(tǒng)”為例，可以在 1 秒鐘處理 30 張圖像，漏診率為 2%，該系統(tǒng)有望在 2019 年啟動臨床試驗。
中國國內也同樣面臨老齡化加劇、醫(yī)療資源不平衡、醫(yī)務人員培養(yǎng)成本過高等問題，在國務院鼓勵發(fā)展智能醫(yī)療服務的背景下，資本市場也對人工智能醫(yī)療熱情高漲。
鯨準數(shù)據(jù)中心統(tǒng)計 2013 年至 2017 年上半年，人工智能醫(yī)療各領域共發(fā)生融資事件 241 起，投資熱度從 2015 年前的基礎層逐漸轉向應用層。
上個月底，在中國國家神經(jīng)系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學研究中心等機構主辦的神經(jīng)影像 AI 人機大賽上，醫(yī)療人工智能以高出約 20% 的準確率戰(zhàn)勝了人類參賽隊。
通過半年來對北京天壇醫(yī)院近十年、數(shù)萬相關病例的機器學習，比賽中展示的 “BioMind 天醫(yī)智”可以輔助診斷頭部疾病，在腦膜瘤、膠質瘤等常見病領域的磁共振影像診斷準確率相當于一個高級職稱醫(yī)師級別水平。
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