谷歌ＡｌｐｈａＧｏ在圍棋界近乎通關的表現，引發新一波人工智能熱潮。誠然，人工智能不是只會下棋，圍棋不過是人工智能的牛刀小試，科學家們真正要探索的是人工智能在醫療等實際應用領域如何為人類造福。
“醫療人工智能的動力正是基于老百姓對優質便捷醫療服務的期待。我們的終極目標是研發制造出一個‘大白’，成為人類健康的貼身衛士。”阿里健康人工智能實驗室主任范繹近日表示。
在醫療領域攻城略地
作為世界上最先進的外科手術機器人，“達芬奇”手術機器人目前已經得到較為廣泛的應用。統計數據顯示，截至今年６月底，全球“達芬奇”機器人裝機總量已達４０２３臺；在我國，機器人手術也已起步，截至今年７月底，中國大陸已裝機６５臺，共完成機器人手術５５０００多例。
從２０１３年起，復星醫藥開始負責“達芬奇”機器人在中國的銷售，與此同時也在積極探索如何將“達芬奇”機器人技術引入中國。２０１６年底，復星醫藥與全球領先的手術機器人企業美國直觀醫療器械合作，在張江成立復星直觀醫療器械公司，共同研發、生產和銷售針對肺癌早期診斷及治療的，基于機器人輔助導管技術的新一代手術機器人。
復星集團董事長郭廣昌多次表示，人工智能未來的空間非常大。就其核心來說，既要數據積累，也要場景和產業相結合。而數據積累下面聯系的是與產業相結合、與生活場景相結合。“在醫療、研發方面的應用，應該是人工智能最有可能實現突破和商業轉化的地方。”
瞅準機遇，意欲掘金醫療人工智能的人絕不在少數。第三方調查機構億歐統計，２０１４－２０１５年，中國出現了醫療人工智能的創業高峰，截至今年８月，醫療人工智能公司累計融資超過１８０億元，獲得融資的公司共１０４家。
以中國頂尖的３家互聯網公司ＢＡＴ（百度、阿里、騰訊）為首的“醫療大腦”為例，他們不計成本地投入研發，就是為了搶占人工智能輔助診療和智能影像系統細分領域高地。
２０１６年１０月，百度搭建了人工智能輔助診療系統“醫療大腦”，為百度醫生在線問診提供智能協助。今年７月，阿里健康及其參股公司萬里云推出人工智能醫學影像平臺“ＤｏｃｔｏｒＹｏｕ”，從事臨床醫學科研診斷、醫療輔助檢測和醫師能力培訓等。８月，騰訊發布人工智能影像產品“騰訊覓影”，輔助醫生對早期食管癌進行篩查，未來也將支持早期肺癌、糖尿病性視網膜病變、乳腺癌等病種。
與醫療器械深度融合
面對人工智能的火熱，全球頂級的醫療器械公司更是摩拳擦掌，正在提升設備的智能化，尤其是配套的輔助診斷、篩查系統。
去年１月，依托ＩＢＭ研發的沃森系統，美敦力和ＩＢＭ合作推出了一款糖尿病監測Ａｐｐ，致力于改善全球４．１５億成人患有的Ⅰ型或Ⅱ型糖尿病。通過數據分析，沃森系統可以在低血糖發生前３小時發出預警。
今年４月，安翰醫療與ＩＢＭ中國研究院決定在膠囊內窺鏡醫療影像領域展開合作，探索將ＩＢＭ在認知影像領域的技術用于安翰醫療的前沿精控膠囊胃鏡系統，提升消化道疾病早期精準篩查的可行性。醫生使用膠囊內窺鏡機器人采集醫療影像數據，分析胃部檢查信息時，可以減少數據處理負擔，實現精準化分析。
在臨床應用中，這些海量的影像數據很難通過人工閱讀的方式快速診斷，但是智能認知影像技術可以通過智能病灶檢測技術幫助儀器處理每年產生的數十億幅影像，提高疾病篩查的精準性和可行性。
同濟大學附屬同濟醫院計算機中心主任王磊表示，傳統的器械公司與醫療人工智能公司通過合作搭載的方式將成熟的人工智能系統用在器械上，一方面可以省去器械公司耗時耗力組建新部門，減少從事不擅長的人工智能系統研發的成本，提高競爭力；另一方面，醫療人工智能公司在尋找到更為合適的盈利模式，以及國家尚未出臺專門針對人工智能產品的認證標準前，可以規避醫療器械上市認證的問題，與器械廠商的合作無疑是事半功倍的嘗試。
醫療應用價值顯現
“醫學有著天然對接人工智能應用的基因。”北京科技大學計算機與通信工程學院副院長張德政說，醫學是一門基于大量實踐總結歸納的科學，如果算法系統能夠收錄所有醫學知識點，并將之串聯成邏輯，理論上這樣的人工智能診斷系統是可以起到診療作用的。
而人工智能對于我國現有的醫療條件和醫療體系來說，有著更為現實的需求。
“這幾年人工智能＋醫療開始大熱，一個很大的因素是適應醫療改革的需要。”Ａｉｒｄｏｃ創始人兼ＣＥＯ張大磊在２０１７首屆國際醫療人工智能大會上表示，我國醫療資源分布不均，優質診療資源大多集中在三甲醫療機構和東部經濟發達地區，國家著力推進分級診療制度建設，推動醫療資源向基層醫療機構下沉，向中西部經濟欠發達地區轉移，就是為了從根本上解決看病難、看病貴問題。
算法成熟、表現穩定的輔助診療系統或是智能影像系統，可以為８年以下的低年資醫生提供有力的診斷支持，提高一、二級醫院甚至是中西部醫療資源匱乏地區的整體診斷診療水平。
據上海市醫改辦副主任許速介紹，美國影像學這幾年總體增長了６３．１％，但是醫生的增長率只有２．２％；而在中國，影像學總增量達３０％，但醫生增量只有４．１％。“由于影像人員不足，造成誤診時有發生。如果在成熟技術項目上應用人工智能則可以更好地替代人的作用，幫助醫生尤其是基層醫生，提高診斷能力，減少漏診誤診。”
中國人工智能學會常務理事長楊放春表示，人工智能的發展，帶來了科學研究范式巨大的變化，但目前，基于神經網絡深度學習的人工智能方法還有很大的局限性。在醫療診斷系統中需要業界一起努力，使我國的醫療人工智能在國家新一代人工智能規劃的大背景下獲得質的突破。（張小岑)
轉自：中國高新技術產業導報
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