然而，《經(jīng)濟參考報》記者了解到，我國醫(yī)療人工智能在快速發(fā)展的過程中，面臨著三大發(fā)展困境：技術(shù)難題有待突破，準入門檻有待監(jiān)管層加以明確，商業(yè)模式也亟待建立。對此，專家建議，由國家主導數(shù)據(jù)庫建設(shè)，打破數(shù)據(jù)壁壘實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)共享，盡快制定標準，促進高端人才聚集，以實現(xiàn)全方位突破。
應用前景廣闊
廣州市婦女兒童醫(yī)療中心主任夏慧敏認為，當前我國面臨人口老齡化、醫(yī)療資源供需嚴重失衡以及地域分配不均等問題，催生了對醫(yī)療人工智能的巨大需求;同時，我國人口基數(shù)大、市場應用規(guī)模廣等特點，又給人工智能的發(fā)展提供了很好的基礎(chǔ)。因此，發(fā)展醫(yī)療人工智能的意義不言而喻。
首先是緩解醫(yī)療人力資源緊張狀況。夏慧敏認為，在當前我國優(yōu)質(zhì)醫(yī)療人力資源欠缺的背景下，有了醫(yī)療人工智能的幫助，一方面，基層和偏遠地區(qū)的患者可通過遠程人工智能醫(yī)療獲得發(fā)達地區(qū)醫(yī)療機構(gòu)和醫(yī)務人員的服務，提高醫(yī)療人力資源的使用效率;另一方面，借助人工智能對病人就醫(yī)大數(shù)據(jù)分析，可以優(yōu)化醫(yī)院的醫(yī)療服務結(jié)構(gòu)和流程。
其次是重構(gòu)醫(yī)療服務模式，變“治療”為“預防”，將被動就診改為隨時隨地的健康服務。專家認為，人工智能可以高效、精準整合醫(yī)學檢驗數(shù)據(jù)，讓患者擁有自己的電子健康檔案并形成健康大數(shù)據(jù)。通過智能的可移動終端和可穿戴設(shè)備等的監(jiān)測，醫(yī)療機構(gòu)及其醫(yī)務人員就能主動發(fā)現(xiàn)健康狀況異常的個體和人群，提前給予健康風險提示、健康改進或醫(yī)療措施建議。醫(yī)療人工智能還可以通過智能工具的分析、整理和歸納，從群體和個體雙重角度總結(jié)出疾病預防、診斷、治療和康復的規(guī)律。
再次是助力國家制定更加科學的醫(yī)療衛(wèi)生政策。中國工程院院士、中華醫(yī)學會副會長李蘭娟認為，人工智能通過海量的數(shù)據(jù)模擬出醫(yī)療流程、醫(yī)療診斷、醫(yī)療建議和治療方案，這將是醫(yī)療衛(wèi)生方面一個大的變革。大數(shù)據(jù)智能診療技術(shù)日新月異，將推動公共衛(wèi)生政策的制定更為科學。
業(yè)內(nèi)人士認為，我國有望憑借這些優(yōu)勢實現(xiàn)在醫(yī)療人工智能領(lǐng)域的“彎道超車”，與此同時，隨著人工智能逐步從前沿技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實應用，或?qū)楫斍搬t(yī)療格局帶來重大變革。
技術(shù)有待突破
《經(jīng)濟參考報》記者走訪發(fā)現(xiàn)，目前我國人工智能醫(yī)療仍面臨技術(shù)難題。據(jù)了解，海量大數(shù)據(jù)和計算能力是人工智能發(fā)展的必備要素，特別是在醫(yī)療數(shù)據(jù)共享方面，目前我國亟須補足短板。
“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象與數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一，使得醫(yī)療數(shù)據(jù)難以實現(xiàn)共享。人工智能的準確性需要學習大量的數(shù)據(jù)，專家認為，我們國家在醫(yī)院病例數(shù)方面有很大優(yōu)勢，但由于醫(yī)療數(shù)據(jù)沒有共享，存在“孤島”現(xiàn)象，不利于人工智能技術(shù)發(fā)展。
為全國兩萬多家醫(yī)療機構(gòu)定制軟件的智業(yè)互聯(lián)(廈門)健康科技有限公司總經(jīng)理侯浩天告訴記者，醫(yī)院使用人工智能產(chǎn)品時，需要和互聯(lián)網(wǎng)公司連接，然而這個對接過程中出現(xiàn)一些難題：醫(yī)院的系統(tǒng)之前相對封閉，不同醫(yī)院的電子系統(tǒng)由不同的企業(yè)承建，企業(yè)之間的系統(tǒng)又存在壁壘。
侯浩天說，人工智能企業(yè)很難對不同客戶醫(yī)院反饋的數(shù)據(jù)進行整合研究，這也就限制了人工智能機器的反饋訓練，怎樣把醫(yī)院的信息合理、合法地向外網(wǎng)開放，仍然面臨著挑戰(zhàn)。
此外，數(shù)據(jù)錄入欠缺標準。廣州金域醫(yī)學(603882)檢驗集團股份有限公司首席科學官于世輝介紹，以病理人工智能輔助診斷機構(gòu)為例，企業(yè)訓練模型的數(shù)據(jù)來源通常是公開數(shù)據(jù)集，或者企業(yè)與個別醫(yī)院合作獲得的掃描圖片數(shù)據(jù)。于世輝舉例說，人工智能做膜性腎病的研究學習需要陽性標本一萬多例，廣東一家著名醫(yī)科大學專業(yè)團隊積累多年才有兩千多份標本，金域醫(yī)學雖有兩萬多份標本，但想要合作就要把每一個標本重新標注，讓機器在同樣一個疾病分類標準下深度學習。我們國家有很多腎臟病分類體系，標準不統(tǒng)一導致大量優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)無法為醫(yī)療人工智能的發(fā)展服務。
專家表示，以肺結(jié)節(jié)CT篩查為例，目前業(yè)內(nèi)對肺結(jié)節(jié)、糖網(wǎng)病檢查等場景的醫(yī)療人工智能產(chǎn)品診斷準確率普遍很高，但企業(yè)在訓練自己的模型時通常有自己的數(shù)據(jù)庫，各自的算法都是按照自己的數(shù)據(jù)進行訓練，然后以自己的數(shù)據(jù)來驗證準確性。
第二，在人工智能輸入的數(shù)據(jù)和其輸出的答案之間，通常存在著無法洞悉的“隱層”，它被稱為“黑箱”，“黑箱”存在的后果就是難以判斷人工智能是否出錯。“如果能讓醫(yī)生看到計算機是怎么想的、怎么得出結(jié)論的，就能讓人類更相信計算機，讓人類更加對它放心。”廣州市婦女兒童醫(yī)療中心教授張康說。
路徑尚待明確
從監(jiān)管層面來看，人工智能剛剛應用于醫(yī)療健康領(lǐng)域，一些監(jiān)管政策還有待明確，人才積累仍顯不足，而可持續(xù)的商業(yè)模式也亟待建立。
一是準入政策不明朗。“藥品和器械在國家的監(jiān)管層面有很詳細的規(guī)定，但是醫(yī)療人工智能產(chǎn)品是新產(chǎn)品，詳細的標準還在制定中。”上海長征醫(yī)院影像醫(yī)學與核醫(yī)學科主任劉士遠說，目前已經(jīng)有九項醫(yī)學人工智能產(chǎn)品向國家藥品監(jiān)督管理局申報三類器械，但沒有一個被批準，用什么樣的標準和規(guī)范也仍在討論當中。
2017年國家藥品監(jiān)督管理總局發(fā)布的《醫(yī)療器械分類目錄》中的分類規(guī)定，若診斷軟件通過算法提供診斷建議，僅有輔助診斷功能不直接給出診斷結(jié)論，則按照二類醫(yī)療器械申報認證;如果對病變部位進行自動識別并提供明確診斷提示，則必須按照第三類醫(yī)療器械進行臨床驗證管理。業(yè)內(nèi)人士介紹，目前我國有部分企業(yè)已經(jīng)申請了二類證，但申報三類器械的產(chǎn)品都尚未得到認證。
二是人才缺口大。據(jù)業(yè)內(nèi)統(tǒng)計，目前我國人工智能行業(yè)的從業(yè)人員不足5萬人，每年通過高校培養(yǎng)出來的技術(shù)人員也不足2000人，而在人工智能行業(yè)從業(yè)者中，美國擁有10年以上工作經(jīng)驗的人才占比接近50%，我國只有不到25%。
不僅如此，夏慧敏認為，人工智能從實驗室走到臨床、更好為臨床服務，最重要的是能夠找到醫(yī)療中的痛點和急需解決的問題，當前很多醫(yī)療人工智能團隊都是算法工程師在主導，既懂醫(yī)學、又懂計算機的復合型人才在中國相對緊缺。
三是可持續(xù)的商業(yè)模式亟待建立。金蝶醫(yī)療軟件科技有限公司總經(jīng)理尹治國表示，醫(yī)療人工智能產(chǎn)品期望能以銷售軟件的形式讓醫(yī)院付費，以建立可持續(xù)的商業(yè)模式，但是目前來說直接向消費者收費并不現(xiàn)實，如何構(gòu)建商業(yè)模式形成商業(yè)閉環(huán)，業(yè)界仍在探索。
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