編輯整理/本刊記者 李芳晨

孫衛(wèi)廈門市衛(wèi)生計生委副主任

侯明曉沈陽軍區(qū)總醫(yī)院院長

楊立勇福建醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院院長

田曉濱貴州省人民醫(yī)院院長

鄭建軍寧波市第二醫(yī)院副院長

裘云慶浙江大學第一附屬醫(yī)院副院長

陳暉北京雅森科技發(fā)展有限公司CEO

AI在各個領域的應用不斷被開發(fā)，對于醫(yī)療AI，有人認為正蓬勃發(fā)展，也有人認為這是一場“虛火”。AI與醫(yī)療的結合日益緊密，未來將如何發(fā)展引人關注。

過去三到五年，人工智能技術得到了長足的發(fā)展，以深度學習、強化學習和遷移學習為代表的人工智能技術，借助計算芯片水平的提升，已經(jīng)成為重要的生產(chǎn)力工具，各個領域也都在應用相關技術開展業(yè)務創(chuàng)新嘗試。

11月5日的第十一屆中國醫(yī)院院長年會“創(chuàng)想空間： 智引未來（下）——AI新局：全流程醫(yī)學診斷實踐”論壇中，業(yè)內(nèi)專家學者就AI如何改變醫(yī)療展開了討論。

孫衛(wèi)：AI醫(yī)療的探索和思考

廈門市衛(wèi)生計生委副主任孫衛(wèi)指出，現(xiàn)在人工智能在圖片和聲音識別技術上已經(jīng)有了一些突破，但讓機器正確理解人類知識和語言還有很大困難，這也是AI面臨的重大挑戰(zhàn)之一。因為語言理解領域缺乏大規(guī)模標記數(shù)據(jù)集，機器學習時，很難對該領域的相關環(huán)境進行模擬。在四部委聯(lián)合發(fā)布的《互聯(lián)網(wǎng)+人工智能三年行動實施方案》中，指出培育發(fā)展人工智能新興產(chǎn)業(yè)時，主要任務之一就是要推進自然語言理解等關鍵技術的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化。

孫衛(wèi)介紹道，人工智能醫(yī)療，是指把人工智能和以經(jīng)驗為主的生物醫(yī)學融合起來，建立模型預測出比較準確的醫(yī)療結果，它的基礎有四個，一是智能傳感技術的核心，二是龐大的醫(yī)療數(shù)據(jù)積淀，三是人工智能技術，四是互聯(lián)網(wǎng)+人工智能初創(chuàng)。目前，傳統(tǒng)的醫(yī)學邊界已經(jīng)被打破，和我們過去的學醫(yī)已經(jīng)完全是兩回事。從應用領域來講，目前有醫(yī)療器械、醫(yī)療服務、生物技術；從業(yè)務分類的緯度來講，有智能醫(yī)療、輔助診療還有輔助診斷等等。

雖然在國內(nèi)市場還存在中國化、本地化的問題，但是在美國效果不錯的，比如可以診斷出十分罕見的白血病。其次是中醫(yī)體質(zhì)識別。再次是病例的自然語言處理，就是要讀懂醫(yī)生的語言。通過人工智能學習以后，就轉(zhuǎn)為有經(jīng)驗的醫(yī)生來讀取各種各樣的病例，把有意義的東西摘取出來，把我們原來沒有結構化的病例結構化。四是健康檔案智能化，把健康檔案從存儲型轉(zhuǎn)為智能應用型，對于健康檔案進行智能化處理，從現(xiàn)有個人電子健康檔案當中，自動智能提取主要的健康問題，包括個人基本信息、主要節(jié)點診療信息等，醫(yī)生只要瀏覽摘要，就能獲取主要的健康問題和主訴癥狀，對于患者過去一目了然，應用非常便捷?，F(xiàn)在就是綜合運用大數(shù)據(jù)，通過人工智能、云計算、互聯(lián)網(wǎng)技術，結合患者的家族史等，對海量的健康數(shù)據(jù)進行整理，主動推送給醫(yī)生。

在人工智能真正實現(xiàn)臨床支持的道路上，還有很多難點和問題，因此，需要嚴格按照遵循臨床路徑的原則進行相關產(chǎn)品研發(fā)和落地實踐。孫衛(wèi)表示，目前主要有四個難點是不能忽視的。第一，就是數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)異構化問題，如果在數(shù)據(jù)質(zhì)控標準上不能夠很好地控制，那么無論是訓練模型還是臨床測試都會有問題；第二，按照循證醫(yī)學的原則，需要遵循現(xiàn)有的臨床路徑以及經(jīng)驗，以在可靠安全的范圍內(nèi)進行人工智能技術的引入；第三就是合法合規(guī)，符合相關規(guī)定，取得相關資質(zhì)；最后就是算法的可解釋性，大量黑箱的存在對于醫(yī)療這個領域顯然是不適用的。

侯明曉：人工智能的應用

沈陽軍區(qū)總醫(yī)院院長侯明曉表示，醫(yī)生是難以復制的，但如果醫(yī)生的經(jīng)驗可以通過人工智能軟件加以復制，而這種復制還可以產(chǎn)生新的判斷，這將可能使更多人享受到更高水平的診療。達芬奇和ROSA機器人已經(jīng)在某些醫(yī)療領域取得了巨大的成功，未來復雜的手術將可以通過手術機器人的幫助得到簡化。人工智能基因測序正在運用于人們的日常生活，未來，人工智能破解了基因的秘密，重大疾病監(jiān)測將會變得更容易。谷歌、蘋果、微軟、阿里巴巴、騰訊等世界IT巨頭都在為智能健康管理領域加大投入，智能手環(huán)、手表、眼鏡等新品層出不窮。

侯明曉透露，目前，3D打印在口腔外科、骨科和口腔內(nèi)科做了諸多嘗試，比如通過3D打印把健康的耳朵實現(xiàn)完全復制，大大地縮短了手術準備和操作時間。增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實也在探討，通過術中的增強現(xiàn)實和達芬奇手術機器人系統(tǒng)配合，把實時、完整、準確的手術過程向外科醫(yī)生展示出來；機器人在做手術過程當中，能夠更精準地判斷手術部位。比如通過這種技術做腎臟活檢，可以減少操作過程帶來的并發(fā)癥。利用虛擬現(xiàn)實，應用達芬奇手術機器人，比普通的外科開刀要精準，而且創(chuàng)傷小，但它的學習曲線可能要長，成本也是一個很大的負擔，應用于胸外科接近1000例。這種技術如果掌握了，對手術患者的創(chuàng)傷會極大降低，而且外科醫(yī)生的工作壽命也會延長。神經(jīng)外科引入阿爾法機器人，通過高質(zhì)量地融合形成三維圖象，根據(jù)手術的需要360度來標記，非常精準，像帕金森、癲癇誤差可以減少到0.2個毫米。

從我國醫(yī)療衛(wèi)生現(xiàn)狀出發(fā)，該院最重要的應用領域還是在醫(yī)療機構的智能診療，通過人工智能將資深醫(yī)師的經(jīng)驗、標記后的數(shù)據(jù)、隨訪的趨勢進行綜合學習，有可能在各級醫(yī)院部署人工智能終端，協(xié)助醫(yī)生更高效、更準確地完成從篩查、確診、治療到預后評估的過程。這對于強化基層能力，提升各級機構醫(yī)療水平有著重大而積極的意義。同時，圍繞智能診療，對于影像的人工智能分析、手術機器人、外骨骼機器人、加速藥物研發(fā)以及慢性病的有效管理，都是有著廣闊應用前景的。

楊立勇：人工智能在醫(yī)學領域的時代契機

人類的知識就是以人類的視角對世界探索得出的規(guī)則與結論。這些規(guī)則抽象來看都經(jīng)歷過不斷嘗試，猜想結果的驗證與驗證結果固化成結論的過程。福建醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院院長楊立勇認為，所謂的AI就是把人類對世界的探索過程用機器來模擬、學習、自學習的一種方法，以期提高效率，從而由量變到質(zhì)變。

首先，通過流程再造，通過機制、政策還有商醫(yī)聯(lián)動與管理模式的改變，能夠更好地優(yōu)化資源，甚至通過分級治療，讓優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療資源能夠更加合理地分配。第二是提高現(xiàn)有的診療診斷效率。大規(guī)模的云計算技術，通過大數(shù)據(jù)的存儲以及機器的識別能力等，使得人工成本大幅度降低。比如可以通過人工智能技術，給患者提供自我檢查、自我管理、自我照顧，醫(yī)療資源也可以相應節(jié)省，患者自我保健的能力會提高。人工智能還可以用于臨床診斷的早發(fā)現(xiàn)、早管理、早期干預。第三個人工智能的手段還可以提高整個醫(yī)療機構醫(yī)生的工作效率，解放人力。

楊立勇認為，目前階段，用AI來提升醫(yī)療效率主要集中在以下幾個場景：通過人工智能提高患者自查自診自我管理的比例，降低醫(yī)療支出；實現(xiàn)更早期發(fā)現(xiàn)、更好管理，減少后續(xù)的醫(yī)療費用支出；提高醫(yī)療機構、醫(yī)生的工作效率，降低醫(yī)療成本；制定科學合理的健康醫(yī)療方案，減少不合理的醫(yī)療支出；解決醫(yī)生資源不足的問題需要很長的周期，人工智能的最根本需求和動力是希望機器能給人看病，緩解醫(yī)療資源緊張。

田曉濱：AI與智能醫(yī)療

目前，我國健康服務業(yè)已經(jīng)形成一個包括醫(yī)療、醫(yī)藥、醫(yī)保、保健品、健康食品、健康管理、美容養(yǎng)生、健康信息、健康文化等各個方面的、相對完整的產(chǎn)業(yè)體系。但是，目前我國健康服務業(yè)僅占國內(nèi)生產(chǎn)總值的5%左右，而美國2007年就達到了17.6%，這都說明我國健康服務業(yè)發(fā)展?jié)摿薮蟆?/p>

貴州省人民醫(yī)院院長田曉濱表示，新版的AlphaGo僅自學了3天，就以100:0戰(zhàn)勝了老版的AlphaGo，投資阿里巴巴的孫正義表示，未來30年內(nèi)，AI的智商將達到10000。人類平均智商是100，而AI的智商將是人類的100倍。我們不得不承認，人工智能的時代已經(jīng)來臨。人工智能將殺入世界的每一個角落，全世界一場關于人工智能的戰(zhàn)爭將轟轟烈烈地開啟。

2017年7月，國務院印發(fā)了“新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知”。規(guī)劃明確指出，到2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智能技術應用成為改善民生的新途徑；到2025年人工智能成為帶動我國產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的主要動力，智能社會建設取得積極進展；到2030年，人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。為躋身創(chuàng)新型國家前列和經(jīng)濟強國奠定重要基礎。

鄭建軍：人工智能與醫(yī)療能力建設實踐

寧波市第二醫(yī)院副院長鄭建軍指出，人工智能和機器學習有助于加速重塑衛(wèi)生行業(yè)的形貌。醫(yī)療與人工智能的結合和持續(xù)推進，可以在科研、轉(zhuǎn)化、輔助診斷等方面起到重要作用，將不斷提升和優(yōu)化診療、科研、服務、管理和決策水平。

鄭建軍表示，原本在醫(yī)療、科研、服務、管理上很多沒有打通的環(huán)節(jié)，可以通過在人工智能平臺上進行有效的聯(lián)通，通過人工智能最終的落地，能夠真正地提升診療的水平和診療的質(zhì)量，那么可以相信，通過人工智能和機器學習，一定有助于加速衛(wèi)生行業(yè)整體的發(fā)展。

在這個實施過程之中，也有一些體會和感悟，鄭建軍坦言。首先，人工智能要有助于政策的導向，比如分級診療，如何能夠幫助全科醫(yī)生來提高他們的診療水平。其次是住院醫(yī)師規(guī)劃培訓，如何來評價一個住院醫(yī)師規(guī)劃培訓，也是在醫(yī)學培養(yǎng)的路口關，如果能夠用人工智能的手段，這樣的產(chǎn)品也是有它的市場的。

鄭建軍認為，現(xiàn)在所謂的大數(shù)據(jù)，不是真正的大數(shù)據(jù)，這個是數(shù)據(jù)大，另一方面，還需要法律和人員的驗證。數(shù)據(jù)的標準一定基于尋證醫(yī)學論證的標準，才能夠成為人工智能深入學習有用的數(shù)據(jù)，第二個是標準化的工具，通過標準化的工具，對醫(yī)生進行標準化的規(guī)范，同時提升大家對于標準化的認識。

裘云慶：全流程智慧診療實踐

AI的作用就是用來更高效地探索世界，解放人力。就像從農(nóng)業(yè)時代過渡到工業(yè)時代，用機械的力量來替代耕種的體力勞動，從而帶來了人類文明的大規(guī)模進步，我們今天正在經(jīng)歷著從工業(yè)時代到信息時代的變革，在這次變革的本質(zhì)就是用信息技術來替代認知規(guī)則的人力，從而帶來新一輪繁榮發(fā)展。

在醫(yī)療領域，我們長期積累的影像、生化數(shù)據(jù)、病例數(shù)據(jù)都可以很好地為人工智能提供養(yǎng)料。通過人工智能發(fā)掘數(shù)據(jù)關聯(lián)、學習醫(yī)生經(jīng)驗、模擬診斷過程、評估治療效果，都是可以嘗試的領域。

對此，浙江大學醫(yī)學院附屬第一醫(yī)院副院長裘云慶表示，通過搭建醫(yī)聯(lián)體數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)安全可靠的互聯(lián)互通，形成醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心，為影像智能診斷和臨床疾病診斷提供有效支撐，并通過智能云平臺輻射至基層醫(yī)院。裘云慶坦言，智慧醫(yī)療正在改變未來醫(yī)學的發(fā)展。智慧醫(yī)療未來的發(fā)展空間巨大，前景無限，但仍需要解決醫(yī)療數(shù)據(jù)獲取、清洗、歸一和結構化等關鍵問題。

陳暉：人工智能落地與醫(yī)院AI附能

對于AI的未來，北京雅森科技發(fā)展有限公司CEO陳暉則認為，醫(yī)療產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展，輔助診斷是大勢所趨。面對超過2300億元的年度市場規(guī)模；地方政府配資助推設備升級與私營醫(yī)院、獨立影像中心需求增長；大資本紛紛投入第三方獨立影像中心，設備商與運營方合作，逐步形成連鎖化、集團化、遠程化的規(guī)模。遠程閱片、區(qū)域影像云的推廣，都使得智能化、自動化的醫(yī)療影像分析成為醫(yī)療市場急需。

陳暉表示，可以通過三個步驟去完成一個醫(yī)院內(nèi)部的AI中心的建設，第一步，要構建一個海量特征的數(shù)據(jù)史。第二步要做數(shù)據(jù)模型漸變，實際上現(xiàn)在針對不同病種和分享的算法，要做的工作就是幫助醫(yī)院把所有的這些事物的算法去基于上一步的大數(shù)據(jù)值去提供出來，醫(yī)生和專家可以基于現(xiàn)在采集的數(shù)據(jù)去加載自己需要的，有放射科醫(yī)生需要的，有病理科醫(yī)生需要的。第三步，要構建真正的全流程、相對完整的系統(tǒng)，做成全流程的診斷產(chǎn)品。在這個過程當中，要結合三個方面，一個是醫(yī)生，第二個是用戶體驗，第三個臨床路徑。

陳輝坦言，現(xiàn)在不可能完全取代醫(yī)院現(xiàn)有的體驗之外去構建一個額外的體驗。但可以看到，在這個領域上起到的作用有兩個方向，一方面是輔助診斷，其實還有很重要的一個方向，就是科研醫(yī)藥學，包括醫(yī)生規(guī)培，因為平臺在實施過程當中，它本身實際上就已經(jīng)在積累大量的完整的全流程的病例數(shù)據(jù)庫。

最后，陳暉介紹道，在醫(yī)療領域，長期積累的影像、生化數(shù)據(jù)、病例數(shù)據(jù)都可以很好地為人工智能提供養(yǎng)料。通過人工智能發(fā)掘數(shù)據(jù)關聯(lián)、學習醫(yī)生經(jīng)驗、模擬診斷過程、評估治療效果，都是可以嘗試的領域。