AI攪動(dòng)醫(yī)療

張瑜 王輝輝

人類(lèi)從未停止過(guò)在醫(yī)療領(lǐng)域的探索。而AI（人工智能）技術(shù)，則為這個(gè)領(lǐng)域的探索插上了新的翅膀。

2001年，斯皮爾伯格導(dǎo)演的電影《人工智能》曾展示了人類(lèi)的AI技術(shù)狂想。然而不為人知的是，早在1972年，尚為“科幻”的AI技術(shù)就已應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域——當(dāng)時(shí)，英國(guó)利茲大學(xué)研發(fā)出了被稱為醫(yī)療AI鼻祖的AAPHelp系統(tǒng)，它能夠使用Bayesian算法，根據(jù)癥狀診斷出病人產(chǎn)生劇烈腹痛的可能原因。到了1974年，AAPHelp系統(tǒng)的診斷精度甚至超過(guò)了資深醫(yī)生的平均水平。

從IBM的Wafson到Google的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，醫(yī)療AI在世界范圍內(nèi)掀起了一輪又一輪浪潮，并從2013年起逐步由學(xué)術(shù)課題走向臨床應(yīng)用，且應(yīng)用場(chǎng)景日益多元化。

兩年后的2015年，中國(guó)也加入了這一大潮。

在醫(yī)學(xué)影像診斷、病理檢測(cè)、智能問(wèn)診等方面，中國(guó)已經(jīng)有一批創(chuàng)業(yè)公司擁有了自己的技術(shù)和產(chǎn)品，并且正在進(jìn)入真實(shí)的應(yīng)用場(chǎng)景：而騰訊、阿里巴巴、百度這樣的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，則致力于搭建開(kāi)放性醫(yī)療平臺(tái)，整合更多的醫(yī)療AI資源。

資本的流入也在支撐這個(gè)風(fēng)口。億歐智庫(kù)的數(shù)據(jù)顯示：2015年第二季度以來(lái)，中國(guó)醫(yī)療AI的投資金額和投資頻次均進(jìn)入爆發(fā)式增長(zhǎng)階段，其中僅2016年第二季度投資額就達(dá)到4.7億元，投資頻次達(dá)65次；截至2017年8月，中國(guó)醫(yī)療AI企業(yè)累積融資額已超過(guò)180億元人民幣。

資本裹挾之下，中國(guó)醫(yī)療AI的技術(shù)不斷進(jìn)步，應(yīng)用場(chǎng)景落地速度也迅速加快。以智能影像輔助診斷系統(tǒng)為例，隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)的積累，一般輔助診斷系統(tǒng)都能夠在30秒鐘之內(nèi)完成識(shí)別和初步診斷，其中肺結(jié)節(jié)篩查的AI產(chǎn)品平均準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上，超過(guò)了醫(yī)師的平均水平。

高歌猛進(jìn)之下，重重門(mén)檻仍需跨越。

AI產(chǎn)品要想進(jìn)入醫(yī)院實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商用，還需要進(jìn)一步打破制度性障礙，探索更適合數(shù)字健康產(chǎn)品的安全審查模式；此外，增加醫(yī)院、醫(yī)生對(duì)于AI產(chǎn)品的接受度也需長(zhǎng)久的努力；而就產(chǎn)品本身而言，也還需要更多適用性更好、更簡(jiǎn)單易操作、更加匹配醫(yī)院工作流程的醫(yī)療AI產(chǎn)品。

必須承認(rèn)，醫(yī)療AI的實(shí)際應(yīng)用，離科幻電影中的高度智能化，甚至徹底改變傳統(tǒng)的醫(yī)療模式，還有相當(dāng)長(zhǎng)一段路要走。相形之下，更現(xiàn)實(shí)可期的是，作為一種醫(yī)療輔助產(chǎn)品，醫(yī)療AI將幫助醫(yī)生更為準(zhǔn)確地提升診斷水平，而人類(lèi)的疾病控制與健康管理也將由此獲得不斷提升的高效服務(wù)。