AI+醫(yī)療還要邁幾道坎？提升基層醫(yī)療水平是關鍵

　　AI+醫(yī)療還要邁幾道坎

　　在浙江大學醫(yī)學院附屬第一醫(yī)院院長(以下簡稱浙大一附院)王偉林的設想中，未來的就醫(yī)場景可能會是這樣的：

　　病患張先生一大早來到醫(yī)院，人臉識別系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)他在進入醫(yī)院門前50米的距離咳嗽了好幾次，而綜合支付大數(shù)據的分析，發(fā)現(xiàn)他最近買了很多香煙，同時醫(yī)院的紅外攝像頭拍攝到他的體溫是37.8℃，綜合來看有可能是發(fā)燒或者肺炎。

　　醫(yī)院的后臺系統(tǒng)隨后給張先生推送一條消息：“你可能是感冒或者有肺炎，我們建議你在10點看我們的××教授的專家門診，但他在8~10點之間的號全滿了，只有10：15分的專家號，建議你通過手機App掛他的號。”

　　掛號以后，因為還有2小時的排隊時間，醫(yī)院后臺系統(tǒng)建議張先生到二樓的咖啡廳喝點東西。

　　上述場景不僅是一位醫(yī)院院長的設想，也是醫(yī)療行業(yè)迫切希望在人工智能熱潮中得以解決的許多問題的縮影。

　　近年來，人工智能與醫(yī)療的結合催生了很多創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)機會，也給醫(yī)療就診帶來了新的體驗：計算機視覺可以在檢查CT影像時幫醫(yī)生閱片，機器學習可以為病患提供就醫(yī)流程的咨詢服務，“語音病歷”把醫(yī)生的雙手從手寫病歷中解放出來……

　　不過，醫(yī)療這個門檻高、環(huán)節(jié)多、問題復雜的行業(yè)，也是與人工智能的結合、應用中最為特殊的領域。醫(yī)生的角色、醫(yī)院的管理、醫(yī)療數(shù)據的獲取與使用等都是在技術推進中存在著難題。這項需要投入大量財力人力的事業(yè)，從未來到現(xiàn)實還有多遠距離？

　　AI可以為醫(yī)療帶來什么？

　　10月13日，在以云計算技術開發(fā)聞名的“云棲大會”上，首次開辟了“智慧醫(yī)療”分論壇。當天，阿里健康分別與浙江大學醫(yī)學院附屬第一醫(yī)院、第二醫(yī)院，上海交通大學醫(yī)學院附屬新華醫(yī)院簽約，分別合作開發(fā)人工智能醫(yī)生助手；研制可以讓醫(yī)護人員練手的“虛擬病人”；利用大數(shù)據、云平臺、全流程移動支付等，打造“智慧醫(yī)院”。

　　“我們和阿里巴巴的合作(計劃)里，要做醫(yī)學影像閱片機器人，就是說今后CT、磁共振、超聲的圖象，通過大數(shù)據的分析，首先讓機器人來閱讀這些片子，或者是我們的病歷片子先通過機器人閱片做一定診斷，然后由醫(yī)生最后打報告。”王偉林表示，目前的AI計算機視覺技術可以幫助醫(yī)生提前在肺癌、甲狀腺結節(jié)等疾病的影像篩查環(huán)節(jié)發(fā)現(xiàn)可疑之處，提早發(fā)現(xiàn)問題可以降低發(fā)病率和死亡率。

　　事實上，人工智能技術在輔助診療方面已經有所落地。日前，中國青年報·中青在線記者在國內首個AI+醫(yī)療“智慧醫(yī)院”安徽省立醫(yī)院看到，AI醫(yī)學影像輔助診斷系統(tǒng)已經可以實現(xiàn)胸部CT和乳腺鉬靶影像的智能輔助診斷及輔檢服務。

　　據該院院長許戈良介紹，上述AI醫(yī)學影像輔助診斷系統(tǒng)由該院與科大訊飛合作研發(fā)，于2016年6月開始學習和應用。一年來，該系統(tǒng)通過學習68萬張肺部CT影像資料，已在該院CT室輔助醫(yī)生診斷了約11000人次的CT影像資料，診斷準確率達94%。

　　除了計算機視覺能力，醫(yī)生與人工智能系統(tǒng)的語音交互也是AI醫(yī)療的實踐中一個重要內容。據許戈良介紹，人工智能語音技術已在醫(yī)護查房、超聲檢查等多個場景中得以使用，該院醫(yī)生使用的“云醫(yī)聲”手機App，不僅可以語音輸入查房記錄，還可追蹤患者的病案信息。

　　“過去幾十分鐘甚至幾個小時才能完成的患者信息數(shù)據錄入工作，現(xiàn)在通過口述方式即可完成。”許戈良說，目前該院醫(yī)生每天使用“云醫(yī)聲”App近千人次。

　　阿里健康副總裁張亮認為，依托大數(shù)據的積累，AI+醫(yī)療能在醫(yī)療影像、用藥方案、醫(yī)療數(shù)據、虛擬病人等方面發(fā)揮重要作用，比如模擬真實病人供醫(yī)生學習治療方法和療效。“這是全新的高科技培訓系統(tǒng)，而不是像過去一樣的答題系統(tǒng)。”

　　不過，在醫(yī)療行業(yè)，技術始終需要服務和幫助醫(yī)生、深圳博德嘉聯(lián)醫(yī)生集團醫(yī)療有限公司創(chuàng)始人謝汝石認為，AI是醫(yī)療服務的一個發(fā)展方向，但不論怎樣，技術都不是要代替醫(yī)生，而是把專家、醫(yī)生的意見和經驗總結起來，提升效率。

　　“沃森(IBM開發(fā)的認知計算平臺)是不是更合理？是不是用它？決定權應該在醫(yī)生”在謝汝石看來，目前AI還只是當作一個工具，真正實施醫(yī)療行為的時候還是醫(yī)生在前端。

　　科大訊飛智慧醫(yī)療事業(yè)部總經理陶曉東也認為，目前的人工智能還處于弱人工智能階段，跟許多具體的行業(yè)應用還存在不兼容的問題。“綜合來看，目前在醫(yī)療領域最佳的辦法還是由AI輔助診療，做人機耦合。”

　　數(shù)據、數(shù)據、數(shù)據

　　AI+醫(yī)療已經成為人工智能落地應用的又一個風口，不過這個風口為何在今天到來？阿里健康CEO王磊分析認為，醫(yī)療服務的智能需求一直存在，但今天AI+醫(yī)療成為風口，主要還是因為醫(yī)療數(shù)據的采集、存儲、處理能力發(fā)展到了一定階段。

　　王磊認為，過去幾年間，大量家用血糖儀、血壓計、手環(huán)等設備已經進入普通人生活，收集了大量數(shù)據；而醫(yī)院也意識到醫(yī)療數(shù)據的價值，紛紛開始把醫(yī)療數(shù)據“上云”(存入云存儲器中)；云計算的能力升級也讓以前耗時費力的數(shù)據處理變得更容易；而以深度學習為代表的新一代人工智能技術對醫(yī)療影像、醫(yī)療數(shù)據的處理能力也有了很大變化。

　　“這個風口就是數(shù)據越來越多，計算能力越來越強，而且場景也越來越多。”王磊說。

　　不過，更完善的醫(yī)療數(shù)據獲取和利用并非一帆風順，不少醫(yī)療機構和醫(yī)藥公司在探索AI+醫(yī)療的過程中都走過一些彎路。

　　阿斯利康信息技術部副總裁徐晶表示，目前，AI+醫(yī)療最大的問題在于數(shù)據的來源和質量，因為中國的醫(yī)療數(shù)據在醫(yī)院和醫(yī)院之間，醫(yī)院和家庭之間往往存在信息孤島，即使在同一個醫(yī)院內部，要提取和利用數(shù)據還是涉及很多手工操作。

　　“舉個很簡單的例子，雖然現(xiàn)在信息技術已經非常普及了，但住院查房時，還是大主任在前面查，后面的人錄音下來，整理錄入系統(tǒng)。”在徐晶看來，這種手工產生的數(shù)據，質量上存在比較大的問題。

　　飛利浦醫(yī)療科技大中華區(qū)副總裁陳勝裕也對醫(yī)療數(shù)據的利用難題深有同感。“不同的疾病和臨床檢驗會產生不同的數(shù)據，如果沒有經過標準化和結構化的處理就將其提供給算法，會帶來很嚴重的問題。”根據他的觀察，很多醫(yī)療數(shù)據還沒結構化和標準化是AI在健康醫(yī)療領域應用的最大瓶頸。

　　科大訊飛智慧醫(yī)療事業(yè)部副總經理鹿曉亮曾了解過許多醫(yī)院的數(shù)據化、信息化情況，他發(fā)現(xiàn)各地各級醫(yī)院對人工智能領域的意愿和投入都各有不同，但綜合來看，高端私立醫(yī)院會有更大動力投身其中，他們的數(shù)據化程度也更高。據他透露，訊飛醫(yī)療也在考慮與和睦家等高端醫(yī)院開展合作。

　　除了來源、獲取和利用方式以外，醫(yī)療數(shù)據的監(jiān)管也是未來AI+醫(yī)療發(fā)展中的一大隱憂。我國對醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據的采集、利用尚未形成系統(tǒng)化法規(guī)要求，而此類數(shù)據往往又含有許多個人隱私。

　　中國信息協(xié)會醫(yī)療衛(wèi)生和健康產業(yè)分會會長宋新透露，隨著《網絡安全法》的落地實施，接下來監(jiān)管方面對數(shù)據的采集、存儲和市場化應用都將會有一系列詳細要求，將提高數(shù)據整合的門檻。

　　能否提升基層醫(yī)療水平是關鍵

　　在我國，基層醫(yī)療機構是醫(yī)療體系的末梢神經，而硬件設施、人才缺失則是長期存在的難題。因此導致許多病患對基層醫(yī)療的水平和能力不夠信任，更喜歡選擇“更靠譜”的大醫(yī)院、上級醫(yī)院，分級診療制度在許多地方也并未完整落實。

　　在醫(yī)療資源不平衡的情況下，AI+醫(yī)療能否在新一輪醫(yī)療制度改革中發(fā)揮更大作用，可能還在于能否幫助提升“神經末梢”的質量。

　　王磊表示，AI+醫(yī)療的應用如何具體幫助基層醫(yī)院、提升醫(yī)生水平尤為重要。“怎么把大量歷史的數(shù)據，專家的知識，變成成熟的產品，去幫助基層的醫(yī)生，幫助醫(yī)聯(lián)體中的下級醫(yī)院，這是全行業(yè)的挑戰(zhàn)。”

　　作為安徽省內為數(shù)不多的三甲綜合醫(yī)院，安徽省立醫(yī)院在今年8月開始，將AI影像輔助診斷系統(tǒng)對接安徽省“醫(yī)學影像云”和安徽省立醫(yī)院醫(yī)聯(lián)體遠程會診平臺，該平臺可以為安徽全省41家縣級醫(yī)院提供胸部CT和乳腺鉬靶影像的智能輔助診斷及質檢服務。

　　據許戈良介紹，這些縣級醫(yī)院的醫(yī)生可以直接將CT影像上傳到省影像云中心，輔助診斷系統(tǒng)在十幾秒內甚至更短時間就能產生結果，輔助醫(yī)生完成診斷。另外，該院對口幫扶的西藏山南地區(qū)人民醫(yī)院，也已接入該平臺。

　　王偉林也同樣希望依托云平臺，帶動基層醫(yī)院提升醫(yī)療水平。在他的目標中，包括一個醫(yī)聯(lián)體內部的醫(yī)療數(shù)據“銀行”：采集患者、疾病、治療方案等醫(yī)療數(shù)據，并進行脫敏、結構化處理，通過該平臺將原本僅限于大醫(yī)院的AI醫(yī)療能力輻射到更加基層的醫(yī)院。

　　在他的設想中，這一模式構成了一種“鏈條式的醫(yī)學”：它能夠優(yōu)化基層醫(yī)療機構服務質量，提高高危疾病篩查能力，緩解社會醫(yī)療資源分布不平衡、優(yōu)化布局結構。

　　不過，具體的實踐依然道阻且長。鹿曉亮在跟許多基層醫(yī)生交流后感覺，要想讓基層醫(yī)生接受、學習、使用人工智能這類新技術，還需要一定的時間。“這個我們一定有要清醒的認識。”

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