頤東集團董事長劉磊介紹說，人工智能正在給醫療診斷領域帶來革命性變化。以肺癌為例，過去篩查肺部結節全靠醫生在CT掃描圖像上一寸一寸仔細觀察，不僅工作量浩大，而且容易疏漏，且準確率只有65%左右，而現在通過AI系統，一分鐘可以看15張片子，讀片準確率達85%以上。對于一些復雜的片子，采取“人工+AI”的方式，可以進一步提高診斷的精準度。目前，頤東醫療科技集團正在與南京鼓樓醫院體檢中心聯合開發健康管理系統，該系統平臺在患者、醫生、醫院之間打造一條通路，實現對患者的健康評估、健康管理、體檢后隨訪等數據共享，形成以個人為中心的全生命周期健康管理。
江蘇小白智慧醫療公司老總杜強說，他們開發的視覺AI系統，目前能自動識別B超、CT、胃鏡、磁共振等片子，針對肝臟疾病、前列腺癌、肺癌、甲狀腺疾病等8種疾病的智能輔助診斷系統已在廣州中山醫院、第四軍醫大學附屬醫院等進行臨床試驗，其中對甲狀腺疾病的識別準確率高達96%。
“AI+醫療”應用離不開醫院之間的信息互通、大數據共享，然而一個無法回避的事實是，國內大多數醫院的醫療信息呈“孤島”狀態。有調查顯示，當前已有70%以上的醫院實現了醫療信息化，但僅有不到3%的醫院實現了數據互通。“很多病人在醫院看病后的病理特征、看病記錄，都會產生大量的數據信息，但這些信息不僅在各醫院間不能共享，即使在同一醫院不同科室間也很難分享。”劉磊透露，由于醫院之間的信息沒有打通，導致同一個病人到不同醫院甚至在同一醫院不同科室看病，所有檢查都要再做一遍，不僅對患者造成很大損失，也造成醫療資源的極大浪費。
專家還指出，單獨一家或者幾家醫院的信息，還不足以發現某些疾病共同的流行特征，但如果將幾十家、數百家醫院的海量信息匯集一處，進行大數據分析，就可以發現一些疾病的流行情況，并給出應對措施。
南京一家三甲醫院的副院長說，我國提出醫療信息化建設已有幾十年時間，但由于國家層面一直未出臺相關標準，各家醫院在建設信息系統過程中缺乏標準指導。“就拿醫院HIS(醫院信息系統)來說，有的是用Unix系統開發的，有的是Linux系統開發的，不僅數據結構不一樣，硬件接口也是千差萬別。不同時期的HIS產品不同，有時甚至由多達幾十個不同的供應商提供，導致同一家醫院內部不同系統之間的數據兼容和信息交換都成為問題。
除了技術規范、操作系統的差異外，造成醫療信息“孤島”現象的另一個重要原因是行政和利益壁壘。以南京為例，有部屬醫院、省屬醫院、市屬醫院、企業醫院、民營醫院，不同醫院間隸屬關系復雜，還存在著爭病員、搶資源等利益競爭關系。因此，要實現數據互聯互通，必須首先破除這些藩籬。
“信息互通，實現數據資源共享，是未來的大勢所趨。”南京市衛生信息中心主任殷偉東介紹，希望通過“智慧醫療”建設，逐步打破醫院各科室之間、各醫院之間的信息壁壘，在南京地區連成一個海量醫療大數據，通過海量數據的價值挖掘，對整個江蘇乃至全國疾病的趨勢分析、預防起到指引作用。
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