導(dǎo)讀：疫情期間，醫(yī)療AI的應(yīng)用得到了進(jìn)一步的創(chuàng)新與推廣。但不可否認(rèn)的是，醫(yī)療AI在發(fā)展中還有著各種各樣的瓶頸與痛點(diǎn)。如何打破瓶頸尷尬期，進(jìn)而推動(dòng)行業(yè)向前發(fā)展，是擺在醫(yī)療AI行業(yè)人士面前十分關(guān)鍵的課題。
從一度火爆到漸入困境，歷經(jīng)起伏的醫(yī)療AI行業(yè)，隨著人工智能及大數(shù)據(jù)在疫情中得到多方應(yīng)用與驗(yàn)證，這個(gè)行業(yè)的關(guān)注度再度升溫。
不論是科技巨頭還是初創(chuàng)企業(yè)，都爭(zhēng)相涌入這一賽道。像谷歌、微軟、百度、阿里巴巴、騰訊等已在醫(yī)療AI領(lǐng)域投入大量資源，展開(kāi)密集布局。
不過(guò)時(shí)至今日，雖然醫(yī)療AI作為新興科技產(chǎn)業(yè)已得到廣泛認(rèn)可，但其臨床應(yīng)用難、商業(yè)化落地難的窘境依然無(wú)法突破，絕大多數(shù)醫(yī)療AI企業(yè)仍擺脫不了“賠錢(qián)”的命運(yùn)。此外，缺乏行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的人工智能醫(yī)療還存在可靠性與安全性等隱藏風(fēng)險(xiǎn)。如何讓人工智能更安全地投入臨床使用，這也是行業(yè)目前亟待解決的難題。
賽道火熱背后的難題與風(fēng)險(xiǎn)
雖然人工智能醫(yī)療競(jìng)技場(chǎng)已經(jīng)略顯擁擠，但不可否認(rèn)的是AI與醫(yī)療的融合仍然是個(gè)新事物，尚處于探索起步階段。
在眾多AI醫(yī)療公司中，美國(guó)IBM“沃森”無(wú)疑是走在技術(shù)和應(yīng)用前端的先鋒，但同時(shí)，隨著時(shí)間的深入，沃森也逐漸被貼上“過(guò)度炒作”的標(biāo)簽。
2016年，東京大學(xué)醫(yī)學(xué)研究院利用IBM的人工智能系統(tǒng)“沃森”診斷一位女性患有罕見(jiàn)的白血病，而這只用了10分鐘的時(shí)間。在看到AI醫(yī)療發(fā)展的希望后，IBM把寶都押在了沃森身上。2017年，投資2.4億美元與麻省理工學(xué)院共建MIT-IBM沃森人工智能實(shí)驗(yàn)室。同時(shí)還計(jì)劃投資30億美元打造沃森全球藍(lán)圖。
但藍(lán)圖尚未完全落實(shí)，沃森就遇到困境。最近一兩年，沃森被眾多行業(yè)專(zhuān)家所質(zhì)疑，并曝出諸多問(wèn)題，包括可能開(kāi)出危險(xiǎn)和錯(cuò)誤的癌癥治療方案。2018年7月，美國(guó)健康醫(yī)療媒體STAT曝出的IBM內(nèi)部文件顯示，IBM在訓(xùn)練沃森時(shí)，對(duì)假想患者推薦的治療方案，是基于紀(jì)念斯隆-凱特琳癌癥中心專(zhuān)家的方案，而非醫(yī)療指南或真實(shí)證據(jù)。
清華大學(xué)自動(dòng)化系教授、生命學(xué)院和醫(yī)學(xué)院兼職教授張學(xué)工向21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者說(shuō)道：“對(duì)類(lèi)似沃森的醫(yī)療AI發(fā)展受阻我并不吃驚，醫(yī)療AI如果在技術(shù)層面沒(méi)有特別優(yōu)秀的技術(shù)，更多只是在媒體和宣傳層面的炒作，很難得到發(fā)展?！?/FONT>
除了沃森以外，其他投身醫(yī)療AI的科技企業(yè)也面臨著不少行業(yè)痛點(diǎn)等待解決。像我國(guó)國(guó)內(nèi)企業(yè)在醫(yī)療影像方面面臨著數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的問(wèn)題，患者無(wú)法保存和管理自己原始的影像資料。
上海交通大學(xué)人工智能研究院發(fā)布的《2019中國(guó)人工智能醫(yī)療白皮書(shū)》顯示，中國(guó)醫(yī)療AI面臨著醫(yī)療人才、數(shù)據(jù)、器械審批等方面的挑戰(zhàn)。具體而言，包括醫(yī)療AI人才缺乏、數(shù)據(jù)歸屬不明確、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、器械分類(lèi)要求高等問(wèn)題。
疫情期間，醫(yī)療AI的應(yīng)用得到了進(jìn)一步的創(chuàng)新與推廣。但不可否認(rèn)的是，醫(yī)療AI在發(fā)展中還有著各種各樣的瓶頸與痛點(diǎn)。如何打破瓶頸尷尬期，進(jìn)而推動(dòng)行業(yè)向前發(fā)展，是擺在醫(yī)療AI行業(yè)人士面前十分關(guān)鍵的課題。
張學(xué)工表示：“人工智能包含很多的挑戰(zhàn)，不是突破了一個(gè)瓶頸，就能解決所有的醫(yī)學(xué)問(wèn)題，并沒(méi)有那么戲劇性。而是要一點(diǎn)一滴去完善人工智能，并使其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中解決過(guò)去的一些問(wèn)題，這是一個(gè)逐漸的擴(kuò)展和突破?！?/FONT>
阿里健康董事長(zhǎng)兼CEO朱順炎11月14日在廣州腫瘤大會(huì)上表示，醫(yī)生與人工智能(簡(jiǎn)稱AI)的關(guān)系應(yīng)該是醫(yī)生+AI，即醫(yī)生在前，AI是輔助醫(yī)生的工具，而非相反。他指出，醫(yī)療領(lǐng)域里最重要的是準(zhǔn)確度，需要在綜合一系列由人工智能計(jì)算出的指標(biāo)的基礎(chǔ)上，由醫(yī)生來(lái)做出最后判斷和決策。
中國(guó)工程院院士樊代明則指出，把人工智能引入醫(yī)學(xué)是一種必然的結(jié)果。他認(rèn)為，最好的科技，就是“大數(shù)據(jù)+人工智能”，用它來(lái)幫助醫(yī)學(xué)來(lái)提高人類(lèi)的健康水平，這是一種必然?！叭斯ぶ悄芫哂袕V闊的前景，我們醫(yī)生要好好學(xué)習(xí)人工智能，借它來(lái)為我們更好地服務(wù)?！狈髡f(shuō)。
雖然被認(rèn)為過(guò)度炒作，但醫(yī)療AI具有巨大的潛在經(jīng)濟(jì)效益確實(shí)是公認(rèn)的事實(shí)。據(jù)國(guó)際管理咨詢公司羅蘭貝格發(fā)布的《人工智能白皮書(shū)》顯示，預(yù)計(jì)到2030年，人工智能將在中國(guó)產(chǎn)生10萬(wàn)億元的產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)效益。其中醫(yī)療產(chǎn)業(yè)，使用AI預(yù)計(jì)可帶來(lái)約4000億元的降本價(jià)值。由此，醫(yī)療AI成為人工智能領(lǐng)域的熱門(mén)風(fēng)口，受到了不少資本的青睞，吸引著無(wú)數(shù)玩家入局。
目前，醫(yī)療AI的主要應(yīng)用場(chǎng)景在肺部CT、眼底篩查及醫(yī)療影像等多個(gè)方面。今年1月，南開(kāi)大學(xué)與北京推想科技的聯(lián)合項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)就在疫情初發(fā)期研發(fā)出新冠肺炎CT影像AI篩查系統(tǒng)。第一時(shí)間將此前積累的基于肺炎、肺結(jié)核CT影像智能識(shí)別技術(shù)，部署應(yīng)用于華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬同濟(jì)醫(yī)院、武漢大學(xué)中南醫(yī)院等，輔助醫(yī)生快速診斷新冠肺炎。
而醫(yī)療影像則為醫(yī)學(xué)診斷提供了圖像方面的信息。張學(xué)工指出，在醫(yī)療AI具體臨床和商業(yè)化應(yīng)用方面，圖像具有清晰易懂的特點(diǎn)，因此在醫(yī)療AI領(lǐng)域被率先落地應(yīng)用，但其仍有局限性，影像并不能把所有生命系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)給予到醫(yī)生和病人，歷史的數(shù)據(jù)、主觀的感覺(jué)，各種自然語(yǔ)言的描述，這些都不能通過(guò)影像去分析。
一些罕見(jiàn)病上并沒(méi)有典型的一些癥狀，一般依靠模糊的描述去判斷癥狀。倘若積累了大量病例以后，靠機(jī)器去做分析判斷，會(huì)比人的判斷更全面，因?yàn)槿说慕?jīng)驗(yàn)判斷是有限的。張學(xué)工說(shuō)到這是醫(yī)療AI的一大作用。
但目前，AI技術(shù)甚至在一些有關(guān)人體生命安全的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域也有應(yīng)用，AI系統(tǒng)亦深入到診斷、預(yù)測(cè)甚至治療康復(fù)等環(huán)節(jié)，開(kāi)發(fā)出了眾多新的AI工具，相應(yīng)的研究也得以發(fā)表在一些權(quán)威醫(yī)學(xué)期刊上。但由于試驗(yàn)設(shè)計(jì)質(zhì)量參差不齊，具體的有效性很難進(jìn)行比較和評(píng)估。
沒(méi)有統(tǒng)一行業(yè)評(píng)判的標(biāo)準(zhǔn)，可能會(huì)給數(shù)百萬(wàn)患者帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)也易助長(zhǎng)醫(yī)療企業(yè)宣傳、炒作AI實(shí)效性的火焰。隨著眾多巨頭紛涌而至，AI賽場(chǎng)展示出巨大的潛力，但游戲規(guī)則亟需建立。
交叉領(lǐng)域深度融合或成新發(fā)力點(diǎn)
在人口老齡化以及慢性疾病患者數(shù)量增長(zhǎng)的情況下，如今對(duì)醫(yī)療技術(shù)人員及醫(yī)療資源的需求不斷上升。而現(xiàn)有醫(yī)療體系在處理需要大量長(zhǎng)期診治、病狀復(fù)雜的患者等多方面仍存在諸多不足。
此外，優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源還存在分布不均的狀況，區(qū)域之間差異較大。據(jù)國(guó)家衛(wèi)健委發(fā)布的《2019年國(guó)家醫(yī)療服務(wù)和醫(yī)療質(zhì)量安全報(bào)告》顯示，從患者異地就醫(yī)情況看，患者流出比例最高的5個(gè)地區(qū)為西藏、安徽、內(nèi)蒙古、河北、甘肅，而患者流入比例居前5位的地區(qū)為上海、北京、江蘇、浙江和廣東。隨著醫(yī)療數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)迅速，借助AI大數(shù)據(jù)可節(jié)省人力資源，彌補(bǔ)醫(yī)療勞動(dòng)力短缺的不足。
張學(xué)工坦言，目前AI醫(yī)療也確實(shí)需要更多應(yīng)用在要大量重復(fù)勞動(dòng)去解決的問(wèn)題上。從更長(zhǎng)遠(yuǎn)的角度來(lái)看，人工智能發(fā)展要和生命研究本身結(jié)合起來(lái)。
近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在AI醫(yī)療領(lǐng)域再度成為焦點(diǎn)。張學(xué)工對(duì)此表示：“整個(gè)人工智能的領(lǐng)域要比機(jī)器深度學(xué)習(xí)的領(lǐng)域?qū)捄芏?，深度學(xué)習(xí)有強(qiáng)項(xiàng)也有其局限性，并不能把所有的希望都寄托在深度學(xué)習(xí)上，還要重視基礎(chǔ)知識(shí)。從大量數(shù)據(jù)中去找簡(jiǎn)單規(guī)律，從少量數(shù)據(jù)中去找復(fù)雜規(guī)律，這需要深度學(xué)習(xí)之外的方法或者深度學(xué)習(xí)自身去往更好方向發(fā)展?！?/FONT>
據(jù)近日由中國(guó)發(fā)展研究基金會(huì)發(fā)布的《人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用研究》報(bào)告表示，現(xiàn)階段，人工智能在全球醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，風(fēng)頭正盛。新技術(shù)主要集中應(yīng)用于虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、輔助診療、疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、藥物挖掘、健康管理、醫(yī)療管理、輔助醫(yī)學(xué)研究平臺(tái)等領(lǐng)域。
報(bào)告指出，人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用，將推進(jìn)健康技術(shù)革新和醫(yī)療服務(wù)模式的轉(zhuǎn)變，促進(jìn)醫(yī)療成本的降低與醫(yī)療服務(wù)效率的提高;同時(shí)，也將有助于形成同質(zhì)、標(biāo)準(zhǔn)、易于延展的醫(yī)療服務(wù)體系，優(yōu)化資源配置，保障需求側(cè)，特別是偏遠(yuǎn)地區(qū)的民眾，人人享有高質(zhì)量、高標(biāo)準(zhǔn)的醫(yī)療服務(wù)的權(quán)利，促進(jìn)健康公平性及可及性。
未來(lái)，AI醫(yī)療將延展到幾乎每一個(gè)領(lǐng)域、每一個(gè)類(lèi)別。從醫(yī)療器械，手術(shù)裝備，各類(lèi)無(wú)源類(lèi)植入體，像人工關(guān)節(jié)、人工器官、心血管支架等，AI醫(yī)療機(jī)器人等也將應(yīng)運(yùn)而生。AI與醫(yī)療器械兩個(gè)領(lǐng)域的交叉深度融合發(fā)展，需要跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)整體建設(shè)，包括人才培養(yǎng)以及深度融合的課題研究等。AI醫(yī)療發(fā)展將要走向“快、穩(wěn)、準(zhǔn)”的道路。企業(yè)也不應(yīng)滿足當(dāng)前的需求，要為未來(lái)智慧醫(yī)療高速迭代的發(fā)展做好準(zhǔn)備。
（轉(zhuǎn)載）
