从前沿技术到应用现实——

“人工智能+医疗”火了，未来如何治病？

智能问诊、“刷脸”就医、医疗影像辅助诊断、疾病风险预测……当前，人工智能已日渐渗透到了问诊、分诊、支付、影像诊断等医疗服务的多个环节中。

6月20日发布的《中国移动互联网发展报告(2018)》指出，中国人工智能产业进入发展快车道，与此同时，移动互联网为人工智能技术提供丰富应用场景，在交通、医疗、教育、电商零售、生活娱乐等垂直领域强化人工智能的应用，移动互联网与人工智能相互促进、不断融合。

自2017年3月被写入政府工作报告，人工智能已经席卷各个行业，成为新的经济增长点和国际竞争力的焦点。我国医疗行业基础数据量大、优质医疗资源相对不足、民生需求迫切，已成为人工智能走出实验室、落地商业化的最前沿阵地之一。

2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出，要“围绕教育、医疗、养老等迫切民生需求，加快人工智能创新应用，为公众提供个性化、多元化、高品质服务”。2018年4月12日召开的国务院常务会议上，确定发展“互联网+医疗健康”措施，缓解看病就医难、提升人民健康水平。

当前，人工智能在医疗领域的应用机遇与挑战并存，未来“人工智能+医疗”还将碰撞出怎样的火花？会给人民生活带来哪些改变？产业未来发展前景如何？

技术服务现实 ：人工智能+医疗如何治病

1.医生不够？人工智能补上

大量医疗人工智能创业公司集中涌现，国内外互联网巨头积极布局医疗人工智能，传统医疗企业纷纷引入人工智能人才与技术……2018年，“人工智能+医疗”火了。

业内普遍认为，这股热潮始于2014年。灼识咨询提供了这样一份数据，2014年、2015年、2016年，每年新成立的人工智能医疗企业分别达到24、37和36家，与2013年的4家相比发展迅速。目前，人工智能医疗企业数目还在不断增长中。

“为什么火？首先是技术成熟了。”医疗产业分析师认为，目前人工智能深度学习能够帮助计算机理解大量图像、声音和文本形式的数据，识别率已经能够达到商业化应用的水平。同时，医疗是一个非常传统的行业，新技术的介入能推动其迅速发展。

资本敏锐地捕捉到了人工智能在医疗领域的应用前景。根据前瞻产业研究院发布的《2018—2023年中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，2016年中国“人工智能+医疗”市场规模达到96.61亿元，增长率为37.9%，2017年将超过130亿元，并有望在2018年达到200亿元。

迅速增长的市场规模背后是迫切的需求。人工智能究竟能否解决看病难、看病贵的问题？

某医院放射科主任对人工智能技术寄予厚望：“我很看好人工智能在医疗上的临床应用，这已经是21世纪非常重要的课题。人工智能有助于纾解当前我国医疗资源相对不足的困难，协助提升基层医疗水平。”

医生解释人工智能技术在医疗领域应用的重要意义：“它可以帮助医生缓解疲劳、降低劳动强度。人工智能可以代替我们做重复性高、技术含量低的工作，这样我们就可以把节省出来的时间，用来与更多的患者沟通。更重要的是，可以防止漏诊，比如说有一些小病灶医生可能看不到，人工智能技术可以提醒医生。”

技术服务现实 ：人工智能+医疗如何治病

人工智能技术还将更好推进分级诊疗，将优质医疗资源下沉到基层：“目前，我国三甲医院聚集着最好的专家和一流的设备，而基层医院医疗资源相对不足，医生的经验也相对不足。未来借助人工智能技术，相当于基层医院的医生也掌握了顶级医院上百个主任医师的经验，将在协助提高基层医院医疗水平方面发挥重要作用。”

2.应用丰富，“人工智能＋医疗”多点开花

人工智能系统在几秒钟内扫描胸部器官，自动定位定性病灶，自动生成诊断报告。这样的情形早已不是科幻片中的场景了。

“人工智能阅片系统的主要目的是帮助医生提高阅片的精度和效率、减少误诊漏诊。”据介绍，一个非常熟练的看片医生看一张片子大概需要5到8分钟，有了人工智能技术后，可以在几秒之内标注出病灶并生成结构化报告，作为辅助诊断结果提供给医生进行审查。

据了解，目前国内不少医院都已经引入了人工智能阅片系统，用于肺癌、乳腺癌、儿童生长发育异常等疾病的辅助诊断。

2017年12月，工信部印发的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》明确提出“加快医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用”。当前，医疗影像辅助诊断已成为人工智能医疗领域最火热的应用之一。动脉网数据显示，国内医疗人工智能企业中，有半数都涉足该应用。而这其中，又大多涉及人工智能辅助诊断肺结节项目。

技术服务现实 ：人工智能+医疗如何治病

据介绍，肺结节可能是肺癌的“信号灯”，因此肺结节的筛查非常重要，能够帮助实现肺癌早期筛查。筛查肺结节过去全靠医生的一双“火眼金睛”，平均每天要看上百个病人、上万张影像图片，工作量非常大。但是经过人工智能初筛后，医生在此基础上再筛查一遍，二次筛查确认后基本就不会有问题了。

此外，在疾病风险预测、临床辅助诊疗、智能健康管理、医院智能管理等应用层面，人工智能技术也正在加速融入。

3.多方合作，提升医疗服务水平

在医疗健康行业，人工智能的应用场景越来越丰富，人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展、提升医疗服务水平的重要因素。蓬勃发展的背后，人工智能在医疗领域的应用和推广也面临着诸多问题和挑战。

首先是数据问题。人工智能应用要落地，就需要优质的数据土壤。“虽然中国的医疗数据整体量很大，但是具体到某一类医疗问题时还存在数据量不够大的问题。”同时数据的质量也不够高，就拿医疗影像举例，必须要有临床经验丰富的医生对数据进行标注后才能拿给机器学习，这种高质量的、标注过的数据资源相对有限。目前，三甲医院拥有绝大多数影像数据和经验丰富的医生，最有能力帮助人工智能企业做出好的模型。

其次，医疗信息标准的缺失也是难题。“比如对于医疗图像的病灶标注，即使是同一个科室的医生也可能有不同的标注方式，还有就是病历，患者的电子病历数据很难保证完全准确同步，不同的医生对于各个病种的名称叫法都会存在地域差异。”据介绍，人工智能又是强数理、强逻辑的工具，对于内容的精准度和标准化要求很高。

还有人才问题。“医疗本身是一个非常专业的领域，人工智能技术在医疗应用上的突破离不开医学界的深度参与。”尚鞅分析，人工智能医疗领域最缺乏的其实是复合型人才，既要懂医学，又要懂人工智能技术。医学人才的参与能够让人工智能团队少走弯路，许多医学问题也可能在人工智能辅助下有所突破。

所有的问题最终都指向合作。医生呼吁：“要在国家层面有意识地整合资源，梳理出临床医学人工智能的发展规律和路径，鼓励医学界、科研单位、企业等多方深度合作，进一步推动医疗人工智能发展。”