互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療出口尚在探索期，人工智能醫(yī)療項目已悄然屢獲資本青睞，第三方創(chuàng)業(yè)關(guān)注度亦持續(xù)升溫，政策紅利開始陸續(xù)釋放。
2017年3月5日，國務(wù)院總理李克強在政府工作報告中首次提及人工智能（Artificial Intelligence，AI），隨后眾多全國政協(xié)委員、人大代表紛紛給出關(guān)于人工智能的提案和議案，如復(fù)星集團董事長郭廣昌認為“醫(yī)療健康行業(yè)天然可以與人工智能技術(shù)相結(jié)合”。
談及人工智能+醫(yī)療的結(jié)合方式及突破口，多位業(yè)內(nèi)人士認為，“AI+醫(yī)學(xué)影像”最有可能率先實現(xiàn)商業(yè)化，這一觀點同樣得到創(chuàng)新工場創(chuàng)始人李開復(fù)的認同。他曾發(fā)表關(guān)于人工智能的演講，提出“很多產(chǎn)業(yè)將被人工智能顛覆”，對醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域應(yīng)用的判讀便是其中之一。
不過，各界看好人工智能與醫(yī)學(xué)影像結(jié)合的當下，其具體路徑與模式仍未達成共識。一邊是出身IT和互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)工種人士的信心十足，另一邊卻是醫(yī)生和研究學(xué)者的疑慮頗多。解決之道，莫過于同桌共議，取知、取智。一場激烈的討論發(fā)生在3月24日，選點全球智能醫(yī)療創(chuàng)新論壇。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化是關(guān)鍵
AI+醫(yī)學(xué)影像，顧名思義，是將人工智能技術(shù)具體應(yīng)用在醫(yī)學(xué)影像的診斷上。這一實踐最早出現(xiàn)在國外，主要分為兩部分：一是圖像識別，應(yīng)用于感知環(huán)節(jié)，其主要目的是將影像這類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行分析，獲取一些有意義的信息；二是深度學(xué)習(xí)，應(yīng)用于學(xué)習(xí)和分析環(huán)節(jié)，是AI應(yīng)用的最核心環(huán)節(jié)，通過大量的影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù)，不斷對神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，促使其掌握“診斷”的能力。
很顯然，這兩點恰恰是醫(yī)生們的疑慮所在。在他（她）們看來，不管是什么病，圖像只是其中一個參數(shù)，而治療疾病則需要多個參數(shù)。此外，雖然中國的醫(yī)療數(shù)據(jù)量龐大，但IDCDigital的一項預(yù)測卻顯示，80%的數(shù)據(jù)屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，亦即報告+影像。
“影像科醫(yī)生不是簡單地把片上的疑似病灶投影找出來，還要涉及到很多診斷相關(guān)的醫(yī)學(xué)知識，最后才能形成影像診斷報告。受制于影像診斷醫(yī)生的個人習(xí)慣、執(zhí)業(yè)醫(yī)院、教育背景等因素，中國的影像診斷報告呈現(xiàn)出因醫(yī)生而異的顯著特點，導(dǎo)致不同地區(qū)不同醫(yī)院的影像報告標準不同。”中國人民解放軍總醫(yī)院放射診斷科主任馬林分析道，“如何將海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)至關(guān)重要”。
持同樣觀點的還有浙江工業(yè)大學(xué)副教授吳福理。他認為，深度學(xué)習(xí)應(yīng)建立在對醫(yī)院數(shù)據(jù)的分析上，而醫(yī)學(xué)影像占據(jù)了90%以上的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，但影像不僅僅是圖片，醫(yī)生在判讀的時候用到更多的是關(guān)聯(lián)的醫(yī)學(xué)知識，這才是醫(yī)療流程。“只有進入醫(yī)療流程，才能占領(lǐng)醫(yī)療AI制高點”。但就目前來看，包括阿里和百度在內(nèi)的幾乎所有的公司都尚在醫(yī)療流程之外徘徊。
短期內(nèi)僅適合做輔助診斷
無獨有偶，在2017年初“開放醫(yī)療與健康聯(lián)盟（OMAHA）第二屆會員大會”上，中科院力學(xué)研究所教授陶祖萊和中日友好醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科分子遺傳實驗室負責人顧衛(wèi)紅同樣對AI持謹慎態(tài)度。
“疾病的診斷和治療非常復(fù)雜，甚至患者不同語氣的回答，不同表情的回復(fù)都有不同的意思，這決不是IT的‘01’算法就可以解決的。”陶祖萊給予忠告。
顧衛(wèi)紅則認為，“人工智能所能解決的問題，包括下棋、購物、打車等，跟醫(yī)療是完全不一樣的。因為醫(yī)療涉及人的健康、疾病，對治療的探索甚至屬于對自然界未知世界的探索，而這些都不是我們原本就有涉足和創(chuàng)造的。何況人在生病時是非常無助的，怎么可能用冷冰冰的機器看病。”
包括投資人、創(chuàng)業(yè)者等在內(nèi)的眾多人士同樣認為，目前AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用尚處于弱人工智能階段。盡管AI通過構(gòu)建算法模型和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)能夠完成指定任務(wù)，在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域已得到應(yīng)用并表現(xiàn)優(yōu)異，但于影像醫(yī)生們而言，僅有這點是不夠的。因為這種淺層次的應(yīng)用所起的作用更多是輔助診斷，比如減輕醫(yī)生重復(fù)性體力勞動，提高診斷準確率等。
要想真正滲透到醫(yī)療領(lǐng)域，必須是強人工智能，它不僅要完成指定任務(wù)，還要有知覺、有自我意識，能推理、解決問題。目前來看，要實現(xiàn)這個目標，路途遙遠。
探索，從未止步
盡管AI應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域尚有諸多困難，但第三方的助推作用功不可沒，各創(chuàng)業(yè)公司在不斷摸索中紛紛找到適合自己的發(fā)力點。
只做醫(yī)學(xué)影像垂直領(lǐng)域的翼展科技，有了GE的硬件支持，在醫(yī)學(xué)影像的遠程服務(wù)上不斷開疆拓土，除了提供影像信息化產(chǎn)品和解決方案，還組建醫(yī)生集團，擁有第三方獨立影像中心。但在其合伙人兼CTO邊海鋒看來，只有融入人工智能，從提高影像醫(yī)生讀片效率和準確率等多方面切入輔助診斷，才能真正解決行業(yè)痛點。
已聚集全國將近1/3影像醫(yī)生的醫(yī)看創(chuàng)始人張鵬經(jīng)過調(diào)研認為，影像云技術(shù)和獨立第三方影像中心或許可以給影像醫(yī)生帶來更多的體制外利益。
萬里云副總經(jīng)理寧利朋持同樣觀點。他認為，在普及電子技術(shù)的同時，還應(yīng)該考慮醫(yī)生的讀片偏好，用云膠片存儲電子圖像，可以保證新老醫(yī)生的讀片體驗?？紤]到當下的醫(yī)療環(huán)境和就醫(yī)體驗，出于對生命和健康的尊重，由家庭醫(yī)生參與的B+B2D2C（D指醫(yī)生）醫(yī)療模式或許更值得推薦。
聯(lián)眾醫(yī)療則定位分級診療，著力遠程一級診斷，利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)搭建遠程一級診斷平臺，通過遠程會診解決基層醫(yī)療診斷痛點。平臺運行半年，效果初現(xiàn)。董事長柴雪挺介紹稱，該平臺依舊是基于云影像平臺基礎(chǔ)模式，而平臺上的數(shù)據(jù)還可以用來做統(tǒng)計學(xué)分析，或可預(yù)測某段時間內(nèi)某種疾病的走勢。
主攻腫瘤大數(shù)據(jù)研究的連心醫(yī)療做了一個大膽的嘗試，輔助腫瘤放射治療。在CEO章樺看來，首先，腫瘤大數(shù)據(jù)可以維護治療型科室醫(yī)生保持核心能力的的本質(zhì)，同時有助其提高治療效率。
其次，傳統(tǒng)的GE、微軟等公司在現(xiàn)有的醫(yī)療商業(yè)模式上已經(jīng)做了很多布局，這對創(chuàng)業(yè)型公司而言，想要有新的突破比較困難。但圖像不單單是用于診斷，能不能用于新藥的研發(fā)、藥物的代謝分析乃至跟保險的對接？這是一個全新的領(lǐng)域，也恰恰是創(chuàng)業(yè)型公司可能有的機會。
（文章來源：億歐網(wǎng)）
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責編：houlimin
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