設想有一天，邊遠地區的病人在家門口看病，就能得到全國互認的智能檢測結果；機器人醫生可以根據CT片子給出準確的診斷意見……隨著大數據、人工智能、互聯技術等發展，以及健康醫療大數據應用和平臺建設，這些都可能成為人們日常的生活體驗。
近日，北京大學腫瘤醫院醫學影像科副主任崔湧在接受新華網采訪時表示，國內外對于“大數據+人工智能”模式應用在醫學臨床的研究正在逐步深入，計算機對某些疾病的影像診斷水平已能達到專家水準，未來或為實現精準診療、保障大眾健康帶來突破性進展。
計算機對某些疾病的影像診斷已達專家水準
“醫學影像學和其他臨床學科一樣，是基于多年臨床經驗和研究結果逐漸發展起來的，其知識積累就是依賴于大數據。”崔湧表示，由于不同年代、不同醫生的研究方法不一樣，人用肉眼能觀察到的細節較為有限等原因，影像診斷結果目前還不能做到百分之百的準確。
“同樣是判斷一張CT片上的結節是什么病，普通醫生可能分析出結節的幾個特點，資深專家也許能看出十幾個特點，而應用計算機圖形分析，比如目前國際上流行的影像組學分析，可以發現結節的上千個特點，大大提高了對病變分析的深度。”崔湧指出，在這幾千個特點中，哪些是特別重要的，起到決定性作用的，還需要大量病例來證實。其中的分析過程又涉及到人工智能機器學習的應用。“通過人工智能來分析、學習醫學影像的特點，再與大量臨床數據結合，就有可能在短時間內完成靠人工需要進行幾年、十幾年的學習認識過程，迅速提升醫生的診斷水平。”他說。
據了解，國內外已有研究顯示，應用計算機圖像分析加上人工智能學習，對一些疾病的影像診斷水平已能達到專家水平。崔湧表示，這對于提升基層醫療服務水平、助推分級診療將具有重大意義。“機器學習的知識經驗可以無損地傳播復制，從一臺電腦拷貝到另一臺電腦。在理想狀態下，只要應用同一套系統，老百姓無論在什么級別的醫院看病、找哪個醫生看病，都將得到專家級的診斷。”同時他也坦言，由于臨床疾病病種眾多，目前“大數據+人工智能”在影像診斷領域的研究仍處于起步階段，實際應用于臨床仍任重道遠。
優質的大數據是改善健康醫療服務的關鍵
促進和規范健康醫療大數據應用發展是國家大數據戰略布局的重要組成部分，而發展健康醫療大數據離不開各大醫療機構的努力探索、積極參與。“醫療大數據應用發展的關鍵是什么？是數據的質。換句話說，是數據的真實性、準確性和規范性。”崔湧說。
他介紹，在北大腫瘤醫院影像科，具體到患者該在哪個時間段接受CT檢查都有詳細規定，只有這樣才能準確判斷病人的治療效果。“設想我們治療了1000個腫瘤患者，每個患者都規范用藥、檢查，那就能根據這1000個患者的數據來分析藥物效果。如果治療、檢查時間和程序等不規范，即使收集了再多數據，得出的結果也不可靠。”崔湧認為，優質的大數據是提升健康醫療服務能力的關鍵。
在患者的診療過程中，醫療數據來源眾多，從內科、外科等臨床科室，到影像科、檢驗科等醫技科室，都是數據提供不可或缺的環節，該如何保障整體數據的質量？“各科室必須要協同配合。”崔湧稱，北大腫瘤醫院自2009年起積極參與實施多學科協作組（MDT）診治方式，并在全國范圍內進行推廣，其目的就是推進腫瘤診療的規范性，確保參與各科室的診療行為規范，確保醫療質量，這也為今后研究提供了高質量的數據。
大數據技術將讓邊疆人民看病更方便
作為影像學領域的專家，崔湧自7月起便被派往拉薩市人民醫院進行為期一年的對口援助工作，幫助該院影像科室更好地掌握核磁共振診斷技術。崔湧說，這已經是他在2016年7月、2017年6月兩度赴藏后，第三次前往西藏。
“來到西藏，才切實感到不同地區間醫療水平的差異。其中的原因不只是設備的差異，更重要的是人才的差異。”崔湧介紹，近年來由于國家和地方的大力支持，西藏地區的醫療設備水平和內地的差距正在逐步縮小，但醫療人才的培養周期要長得多。
“培養一個醫療專家，沒有十幾年的專業訓練是難以做到的。在這方面，‘大數據+人工智能’模式不受人的學習規律局限，有可能在短時間內完成一個人多年的學習進步過程，培養‘速成專家’，而且可以無限復制，使邊遠地區具有很多同水平‘專家’。”崔湧認為，未來如果這個模式能廣泛應用，對于提升邊遠地區的醫療水平、改善當地群眾健康將發揮巨大作用，但由于“大數據+人工智能”模式目前還處于研究階段，應用在臨床上還需時日，而另一種模式——“遠程醫療”，在現階段更為切實可行。
“對于一些內科疾病患者，遠程醫療的作用很大，既可以免除患者的長途奔波，同時也讓當地醫生在此過程中接受了大專家的臨床培訓指導，提高了診療水平。”崔湧表示，而對于需要手術的外科患者，鑒于遠程手術系統尚未成熟、費用昂貴等原因，患者往往還要到內地接受治療。
“目前國家組織醫療人才組團援藏，把內地專家直接派到邊疆進行面對面、手把手的互動幫扶，仍是目前最直接、有效的方法，對于增強邊疆地區的醫療服務能力、滿足當地群眾健康需求具有不可替代的意義。”崔湧說。
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