智慧醫(yī)療行業(yè)將要面臨的各項(xiàng)挑戰(zhàn)

如今，AI與醫(yī)療的融合日趨緊密，其更多地以賦能設(shè)備、臨床的模式，體現(xiàn)在醫(yī)學(xué)影像、智能穿戴、管理系統(tǒng)等各領(lǐng)域中；其背后的數(shù)據(jù)、算法科學(xué)則整在經(jīng)歷更大挑戰(zhàn)。怎樣的情形需要AI的介入？其在慢病診療方面所發(fā)揮系統(tǒng)性?xún)r(jià)值或許可以說(shuō)明一些問(wèn)題。

以糖尿病為例，患者數(shù)與全周期健康管理的需求決定了AI的存在形態(tài)?！拔覈?guó)糖尿病患者人數(shù)占比11.6%，且正以每年2%的速度遞增?！睂幑庠菏吭?019世界人工智能大會(huì)上的介紹?；颊邤?shù)激增但醫(yī)生人數(shù)不足，使得AI輔助糖尿病管理成為一種必須?；邶嫶蟮幕颊咝枨?，開(kāi)發(fā)了一系列AI醫(yī)療產(chǎn)品：能自我評(píng)估糖尿病患病幾率的“瑞寧知糖”，可進(jìn)行糖尿病并發(fā)癥評(píng)估、控制早期病情的“瑞寧知心”等，其功能大部分都整合在APP內(nèi)。

這是一種方法的改變，完全沒(méi)有推薦藥品、完全沒(méi)有推薦患者更多的檢查，但確是我們現(xiàn)在的醫(yī)改方向?；颊呖梢匀〉檬裁礃拥慕Y(jié)果呢？從糖化血紅蛋白來(lái)說(shuō)，其比率已經(jīng)從30%提高到51%；而綜合管理率上來(lái)看，血糖、血壓、血脂三個(gè)指標(biāo)已經(jīng)從9.8%提升到了20.6%。

我們過(guò)往的思維是推理思維、實(shí)驗(yàn)的思維，這在數(shù)學(xué)課、物理課里都曾提及；但是到了信息時(shí)代就要掌握要計(jì)算思維。為什么要學(xué)會(huì)計(jì)算思維？就是要讓機(jī)器也具備構(gòu)造世界的能力，只有具備了構(gòu)造世界的能力，才能讓計(jì)算機(jī)按照你的模型去做你想要的工作。

AI醫(yī)療也將在算法升級(jí)下實(shí)現(xiàn)新的迭代。第一財(cái)經(jīng)記者也了解到，除了華為早已在進(jìn)行AI芯片的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)外，聯(lián)影醫(yī)療也在近期通過(guò)了AI醫(yī)療芯片研發(fā)、并實(shí)現(xiàn)了在PET診斷設(shè)備上的應(yīng)用。AI醫(yī)療芯片將給這一產(chǎn)業(yè)帶來(lái)創(chuàng)造性的變化。它將通過(guò)具有爆發(fā)式的運(yùn)算能力，使得設(shè)備掃描速度更快，體積也更小，功耗更低。

根據(jù)國(guó)家有關(guān)文件，下一階段，AI醫(yī)療的主要賽道一方面在于要建設(shè)國(guó)家級(jí)醫(yī)療數(shù)據(jù)資源服務(wù)平臺(tái)，推動(dòng)醫(yī)療AI的數(shù)據(jù)訓(xùn)練級(jí)以及測(cè)試級(jí)；另一方面則是要加快醫(yī)療影像輔助系統(tǒng)、臨床輔助應(yīng)用，推動(dòng)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)范。

無(wú)論是從資本、技術(shù)還是政策層面，AI醫(yī)療將進(jìn)入新的發(fā)展期。而AI醫(yī)療的普遍應(yīng)用的場(chǎng)景也涉及3方面類(lèi)別，其一是醫(yī)療機(jī)構(gòu)內(nèi)部全流程的信息化管理體系；其二是AI技術(shù)在連接醫(yī)療機(jī)構(gòu)與患者之間的功能、和及分級(jí)診療體系；其三是AI輔助疾病診斷、臨床醫(yī)療決策體系。

但AI在深入、持續(xù)應(yīng)用在醫(yī)療領(lǐng)域的過(guò)程中仍存許多難題?！癆I落地的場(chǎng)景及產(chǎn)品不夠多，最大原因是在于樣本不夠、數(shù)據(jù)無(wú)法標(biāo)準(zhǔn)化，那么其產(chǎn)品的總結(jié)能力就不高?！蓖瑵?jì)大學(xué)醫(yī)學(xué)院影像系主任王培軍表示。盡管數(shù)據(jù)受限，但在樣本沉淀數(shù)最多的影像領(lǐng)域，AI醫(yī)療仍能承載一定使命。

以某細(xì)胞瘤141例的數(shù)據(jù)樣本為例；早期患者可以通過(guò)磁共振檢查來(lái)看是否有增強(qiáng)、壞死，AI影像分析還能注明是否有水腫區(qū)域；再進(jìn)一步做了進(jìn)行基因檢測(cè)后可以看到，該結(jié)果顯示的特征和某細(xì)胞瘤很多生物信息是相關(guān)；而這是我們放射科醫(yī)生肉眼所不容易判斷的。

上述數(shù)據(jù)缺乏的難題究竟能否得到解決？AI技術(shù)必須和臨床場(chǎng)景結(jié)合才具備實(shí)用性；AI發(fā)展階段的臨床數(shù)據(jù)庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)很重要；要將產(chǎn)、學(xué)、研、用放在一個(gè)開(kāi)放的平臺(tái)上，多方同心協(xié)力；要具備醫(yī)療與工程相結(jié)合的意識(shí)。另有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，為了降低風(fēng)險(xiǎn)，AI醫(yī)療領(lǐng)域的安全保障機(jī)制、安全和服務(wù)管理辦法等仍需完善?！斑@方面則可以參考國(guó)家衛(wèi)健委在2017年2月份發(fā)布的15個(gè)限制臨床應(yīng)用的技術(shù)管理規(guī)范。

高學(xué)成也提到，當(dāng)下亟待突破的應(yīng)該是醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的互通共享，這也包括了將數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)質(zhì)量、開(kāi)放借口等標(biāo)注化，并建立其背后的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系、安全技術(shù)體系、數(shù)據(jù)生命周期管理。此外，AI醫(yī)療領(lǐng)域的下階段發(fā)展還將面臨一定的社會(huì)倫理風(fēng)險(xiǎn)，比如人（醫(yī)生職業(yè)自由與設(shè)計(jì)者、制造者）在責(zé)任認(rèn)定所面臨的風(fēng)險(xiǎn)，患者隱私保護(hù)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)，以及醫(yī)生主體性地位面臨的道德等風(fēng)險(xiǎn)。