一局棋吸引全世界的目光，并奮力“收割”未來。然而，具體延觸到醫(yī)療領域，卻好像并不那么順遂。

繼2016“人工智能元年”后，2017“人工智能應用元年”又呼嘯而過。

這一年，先是“人類最后的希望”柯潔與只靠深度學習方式成長起來的AlphaGo鏖戰(zhàn)三輪，最終0：3落敗引發(fā)世界關(guān)注——賽后柯潔甚至一度哽咽，“它太完美，我很痛苦，看不到任何勝利的希望。”

繼而，作為未來核心，人工智能上升至中國國家戰(zhàn)略——

全局以觀，AI幾近大事之成，然而若具體到醫(yī)院管理者最關(guān)心的健康醫(yī)療領域，AI是否還能繼續(xù)“驍勇善戰(zhàn)”？答曰：可能需要交給時間。

“AI+醫(yī)療”確為藍海

AlphaGo戰(zhàn)勝柯潔，機器人Al-Maths 22分鐘內(nèi)完成文科數(shù)學北京卷，IBM Watson閱讀10.6萬份臨床報告僅需17秒，騰訊覓影在2～3秒鐘內(nèi)即可返回內(nèi)鏡圖像計算結(jié)果。

借助深度自學習、自分析、自判斷以及不知疲倦等優(yōu)勢，人工智能可將醫(yī)療失誤降低30%～40%。

從優(yōu)化就醫(yī)流程到破解資源不均衡，人工智能表現(xiàn)出了降本增效的天然親和力。

外加“沉睡”醫(yī)療數(shù)據(jù)金礦的分散、低效利用亟須人工智能喚醒，AI賦能數(shù)據(jù)、腦力、知識密集型醫(yī)療行業(yè)價值被視作“不可估量”。

2017年，縱觀我國AI+健康醫(yī)療領域的應用，主要圍繞院前管理、院中診療、院后康復、管理決策、藥物研發(fā)五方面如火如荼地展開。

每個方面又可細化出智能導診、疾病風險管理、語音電子病歷、影像輔助診斷、醫(yī)療機器人、醫(yī)保智能監(jiān)管、藥物挖掘與臨床試驗等眾多垂直領域的應用場景。

應用背后，還積聚了火熱的資本嗅覺。數(shù)據(jù)顯示，2011-2016年間，人工智能+醫(yī)療成為資本投入最密集的領域，且被預測未來5年仍將保持40%的增速。

根據(jù)咨詢公司Frost&Sullivan的調(diào)查，2021年全球人工智能+醫(yī)療健康市場規(guī)模將從2014年的6.64億美元擴大至66.62億美元。

人工智能國家戰(zhàn)略部署進展

2017年3月5日

“人工智能”首次出現(xiàn)在政府工作報告中。

2017年5月

科技部印發(fā)《“十三五”生物技術(shù)創(chuàng)新專項規(guī)劃》，指出要突破類腦人工智能、生物大數(shù)據(jù)等若干前沿關(guān)鍵技術(shù)和共性關(guān)鍵技術(shù)。

2017年7月

國務院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將人工智能作為未來核心戰(zhàn)略，并從國家層面明確三大戰(zhàn)略目標、六項重點任務。

2017年10月

十九大報告指出，要推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合，在眾多領域培育新增長點、形成新動能。

2017年11月

科技部、國家發(fā)改委等15部門合力組建的新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃推進辦公室成立，與此同時，新一代人工智能戰(zhàn)略咨詢委員會亦宣布成立。

本刊記者根據(jù)公開資料整理

藍海之“遙遠的藍?！?/h2>

AI帶給醫(yī)療行業(yè)的想象空間“很無限”，但要真正大規(guī)模應用于臨床，尚有不少“路途”須“跋涉”。

比如有效數(shù)據(jù)的獲取和連接。AI學習的特性決定了其初期需要依靠高質(zhì)量的數(shù)據(jù)來進行訓練并優(yōu)化算法，從而保證結(jié)果愈加精確。

但在當下醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)源頭、類型多，結(jié)構(gòu)復雜，標準不統(tǒng)一的現(xiàn)狀下，如何獲取有效數(shù)據(jù)成為AI+醫(yī)療首先需要跨越的障礙。

比如技術(shù)的研發(fā)與成熟。據(jù)統(tǒng)計，在超過100種癌癥中，人工智能技術(shù)目前僅能精準識別乳腺癌、宮頸癌、胃癌、肺癌、肝癌等少數(shù)病種；手術(shù)機器人柔性控制模塊、傳感器等軟硬件技術(shù)方面也尚不成熟。

甚至AI領域落地速度最快的電子語音病歷產(chǎn)品在門診的使用效果也不盡如人意。

比如市場的緩慢認可。目前，消費者對人工智能+醫(yī)療仍處于遠觀和存疑的態(tài)度。

根據(jù)普華永道2017年就人工智能+醫(yī)療的消費應用意愿調(diào)查顯示，近4成消費者不愿接受人工智能看病，即使對人工智能+醫(yī)療相對寬容的用戶，也僅愿用人工智能進行常規(guī)指數(shù)監(jiān)測、心率監(jiān)測、健身監(jiān)測等非治療環(huán)節(jié)。

比如法律倫理的挑戰(zhàn)。以醫(yī)療影像為例，醫(yī)生目前仍是影像決策的主要責任人，但其中卻借鑒了人工智能所發(fā)揮的輔助讀片功能。一旦人工智能的讀片結(jié)果誤導了醫(yī)生的決策，最終的法律、倫理界限該如何劃分？

比如隱私安全的隱患。2017年，安全研究機構(gòu)Kromtech Security Researchers發(fā)現(xiàn)，一家醫(yī)療服務機構(gòu)存儲在亞馬遜S3上的大約47GB醫(yī)療數(shù)據(jù)意外對公眾開放，其中包含315363份PDF文件。據(jù)Kromtech Security Researchers估計，這些文件至少涉及15萬患者，泄露的內(nèi)容包括驗血結(jié)果、姓名和家庭住址等個人信息，以及醫(yī)生和他們的病例管理筆記等內(nèi)容。

比如人才支撐的稀缺。目前，在我國，人工智能領域的專業(yè)人才供求嚴重失衡，供求比例接近1：10。而在醫(yī)療行業(yè)，既懂人工智能又懂醫(yī)療的人才更是稀缺。

基于此，尤其對醫(yī)院現(xiàn)實而言，“很多醫(yī)院連落后好幾年的HIS系統(tǒng)都不愿更新，電腦系統(tǒng)還用著盜版的WinXP，如果AI只是節(jié)約了一線人員的時間精力而未給醫(yī)院帶來創(chuàng)收，的確目前市場消費欲望不大?！?/p>

根據(jù)Gartner發(fā)布的2017年中國新興技術(shù)成熟度曲線顯示，智能機器人、機器學習等多項技術(shù)處于期望膨脹期，同時，鑒于醫(yī)療業(yè)務本身的復雜性和特殊性，其認為人工智能在醫(yī)療領域的應用離真正成熟至少仍需5～10年。

但未來，通過多方的共同努力，以及人工智能+健康醫(yī)療在單點、縱深領域的不斷突破，將各個散點的應用組合成更大的應用場景——

讓分級診療能夠真正落地，解決醫(yī)療的核心痛點；讓醫(yī)護告別大量重復工作，提高效率，緩解醫(yī)患矛盾；讓每個人都能夠?qū)崿F(xiàn)對自身健康的管控，使得個性化健康管理模式落地；讓新藥研發(fā)成本下降，加速藥物研發(fā)以及臨床試驗；讓行業(yè)監(jiān)管升級，行業(yè)決策被優(yōu)化，告別個人經(jīng)驗主義，未嘗不可高值期待。

只是時間長度上，頗有些耐人尋味罷了。

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