醫療正在成為人工智能最富變革力的領域之一。隨著人口老齡化加劇、慢性病患者群體增長，優質醫療資源緊缺、公共醫療費用攀升等問題日益凸顯，人工智能將逐漸被用來解決醫療行業的痛點。不過，技術的發展和數據的完善依舊是“人工智能＋醫療”必須要解決的問題。
能幫助醫生在實施手術之前對患者的病灶、血管等進行自動分析，提供更精細的術前規劃；結合患者的健康信息可以識別潛在疾病風險，起到及早預防作用……隨著人工智能技術的發展和政策環境的優化，我國醫療衛生事業發展進入快車道。無論是傳統的醫院和相關企業，還是新興的互聯網平臺，都乘著人工智能的東風，進行著相關布局。
不過，“人工智能＋醫療”的發展也不是一帆風順的，目前也遇到了一些挑戰。在近日舉行的２０１９ｉＴＩＣ愛分析·中國科技創新大會醫療科技分論壇上，業內人士表示，技術的發展和數據的完善依舊是“人工智能＋醫療”必須要解決的問題。
需求激發智慧醫療發展
２０１８年，國務院辦公廳印發《關于促進“互聯網＋醫療健康”發展的意見》，明確揭示了我國未來醫療的發展方向，“互聯網＋醫療”企業迎來了發展的黃金時期。平安好醫生就于２０１８年成功在香港上市，成為全球移動醫療行業首家上市公司。
其實，“互聯網＋醫療”很早就被業界視為傳統就醫方式的變革，能夠激發醫療發展新動能，騰訊、阿里巴巴等巨頭也都早早入局。而面對醫療服務競爭風起云涌，不少企業又開始布局“人工智能（ＡＩ）＋醫療”，試圖從技術入手，在這個產業互聯網領域分一塊蛋糕。
不久前召開的２０１８騰訊全球合作伙伴大會上，騰訊副總裁姚星表示，騰訊已經成立專項團隊，在“人工智能＋醫療”領域的成果已經開始呈現。接下來將重點研究病理診斷，將推出全新的智能診斷技術產品智能顯微鏡。
而早在２０１７年，阿里巴巴就推出了其在“人工智能＋醫療”領域的首個產品——“ＥＴ醫療大腦”。“ＥＴ醫療大腦”可以輔助醫生判斷甲狀腺結節點，并給出良性或者惡性的判斷。同年，阿里健康推出了醫療人工智能系統“Ｄｏｃｔｏｒ Ｙｏｕ”，該系統包括臨床醫學科研診斷平臺、醫療輔助檢測引擎、醫師能力培訓系統等。
人工智能介入醫療領域，發展智慧醫療在我國有著廣泛的市場需求。平安智慧醫療戰略咨詢總經理尹新表示，人口老齡化加劇、慢性病患者群體增長以及人民對美好生活持續的追求，都激發了醫療需求的快速增長。另外，優質醫療資源緊缺、分配不均衡、公共醫療費用攀升等問題也對醫療服務提出挑戰，推動其進行變革。
“目前，我國高端的醫療水平已經可以和國際上的頂尖水平相匹配，但是基于我國患者群體數量巨大，我們同時還存在著巨大的軟件和硬件缺口。”視見科技ＣＭＯ（首席營銷官）許駿表示，硬件缺口相對來說比較容易突破；軟件方面主要是醫生的醫療水平。目前高端醫生的資源，在人數上、精力上、時間上都是有限的，很難突破，而人工智能是一個很好的切入點。“人工智能學習了高端醫療資源的臨床經驗和方法后，可以瞬間突破時間、空間和人員的限制。”
“大家都知道中國優質的醫療資源在北上廣，ＡＩ可以幫助二三四線城市的醫院提高診斷能力。”名醫主刀創始人兼ＣＥＯ蘇舒表示。
真正落地仍存挑戰
在平安好醫生董事長兼ＣＥＯ王濤看來，純線下的醫療服務時代已經成為過往，未來的醫療服務將是融合線下和線上醫療資源的新生態。
蘇舒認為，任何一項技術，一定要與商業場景結合才能夠實現真正技術的落地和變現，尤其是在醫療領域里更加是這樣。
業內人士表示，目前“人工智能＋醫療”已經在輔助診療、醫學影像、藥物研發、急救室、醫院管理、虛擬助手等多個方面有了諸多探索。平安好醫生更是宣稱將通過“互聯網＋人工智能”技術為醫院、診所、藥店和村醫賦能，同時將這套技術和服務輸出到海外，進一步加大國際化戰略的步伐。
雖然如此，業內人士表示，“人工智能＋醫療”的發展也不是一帆風順的，目前也遇到了一些挑戰：技術的發展和數據的完善依舊是“人工智能＋醫療”必須要解決的問題。
尹新表示：“智慧醫療離我們很遠，離我們也很近。近年來，我們能夠感受到智慧醫療給我們帶來的便利，但離真正落地其實還挺遠的。我們遇到的數據問題不僅是數量的問題，還有質量的問題。因為涉及安全問題，數據不能出醫院、不能出政府，給我們訓練模型帶來很多困惑。另外，‘人工智能＋醫療’真正落地，評估、認證，包括道德倫理考量、人才缺乏等都是我們面臨的一些實際問題。”
“ＡＩ現在是百花齊放，從２０１６年開始有國內ＡＩ影像企業注冊成立，到有產品落地打磨，再到現在兩三年過去了，很多公司介入到ＡＩ這個領域當中，大家都在開花，但是誰能結果，誰能摘得最后的碩果，只有在潮水退去之后才知道。”許駿表示。
“人工智能技術介入醫療服務行業，可以彌補醫療需求，填補基層醫療資源缺口。這是人工智能一個很好的應用場景，有著廣闊的市場前景。”許駿說，但是，經過一兩年的打磨，我們發現，人工智能＋醫療產品的成熟度還有待提高，產品與臨床的結合，以及流程和管理都需要進一步提高。“目前，人工智能還處在一個小學生的階段，還需要我們不斷拿大量數據和標準數據進行訓練和培養，不過這個速度會越來越快。”（記者 崔彩鳳）
轉自：中國高新技術產業導報
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