能“讀圖”識別影像，還能“認(rèn)字”讀懂病歷，甚至像醫(yī)生一樣“思考”，出具診斷報(bào)告，給出治療建議……這不是科幻，人工智能醫(yī)療正從前沿技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)應(yīng)用，“人工智能醫(yī)生”離患者越來越近。

機(jī)構(gòu)預(yù)測，中國醫(yī)療人工智能的市場需求已達(dá)數(shù)百億元。專家認(rèn)為，“人工智能醫(yī)生”的應(yīng)用，有利于緩解社會老齡化帶來的醫(yī)療資源供需失衡以及地域分配不均等問題。那么，“人工智能醫(yī)生”何時能真正上崗？

人工智能+醫(yī)療市場規(guī)模持續(xù)增長

由廣州市婦女兒童醫(yī)療中心教授夏慧敏、加州大學(xué)圣地亞哥分校教授張康等專家領(lǐng)銜的醫(yī)療數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用團(tuán)隊(duì)，聯(lián)合人工智能研究和轉(zhuǎn)化機(jī)構(gòu)研發(fā)出“輔診熊”人工智能診斷平臺，通過自動學(xué)習(xí)56.7萬名兒童患者的136萬份高質(zhì)量電子文本病歷中的診斷邏輯，診斷多種兒科常見疾病，準(zhǔn)確度與經(jīng)驗(yàn)豐富的兒科醫(yī)師相當(dāng)。2月12日，這項(xiàng)臨床智能診斷研究成果，在線刊登于知名醫(yī)學(xué)科研期刊《自然醫(yī)學(xué)》。

北京深思考人工智能首席執(zhí)行官楊志明博士認(rèn)為，人工智能技術(shù)不斷發(fā)展，正與醫(yī)療垂直應(yīng)用場景深度結(jié)合，如影像人工智能、病理組織人工智能、病理細(xì)胞人工智能、基因診斷人工智能、人工智能全科醫(yī)生等。

人工智能和醫(yī)療的結(jié)合被看作未來5-10年的投資熱點(diǎn)之一。根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的報(bào)告，中國人工智能+醫(yī)療市場規(guī)模在持續(xù)增長，2017年超130億元，增長40.7%，2018年市場規(guī)模約200億元。那么，“人工智能醫(yī)生”能做什么呢？

——緩解醫(yī)療人力資源緊張。在上海市第九人民醫(yī)院放射科，每天僅肺部檢查就達(dá)150件次。該醫(yī)院引入肺癌影像智能診斷系統(tǒng)后，這一人工智能技術(shù)將肺部影像診斷壓縮至秒級——在醫(yī)生看到患者的胸部CT影像前，系統(tǒng)就能自動標(biāo)出肺結(jié)節(jié)的大小、位置、密度，并初步分辨良惡性。

中山大學(xué)腫瘤防治中心院長徐瑞華認(rèn)為，人工智能可一定程度上緩解醫(yī)生資源不足的狀況，讓優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉到基層，使更多群眾享受到普惠醫(yī)療。

——預(yù)防慢病。由于慢性病篩查準(zhǔn)確度低、針對性干預(yù)難度大、健康管理工具缺失等醫(yī)療難題，成人對糖尿病的知曉率僅30.1%。上海瑞金醫(yī)院和人工智能公司第四范式共同推出一款基于人工智能實(shí)現(xiàn)的糖尿病及并發(fā)癥管理產(chǎn)品，在公眾號中輸入個人的相關(guān)信息，包括性別、體重、空腹血糖等，可以預(yù)測出此人近3年患糖尿病的風(fēng)險系數(shù)。指標(biāo)超過一定比例，還會建議個人盡快去醫(yī)院就診。

——提高癌癥篩查效率。早診早治是提高癌癥治愈率的關(guān)鍵。2018年12月，中山大學(xué)腫瘤防治中心牽頭開展上消化道腫瘤人工智能診療決策系統(tǒng)的研發(fā)及推廣應(yīng)用項(xiàng)目，根據(jù)該系統(tǒng)試用初期數(shù)據(jù)分析，臨床試用中惡性腫瘤識別準(zhǔn)確率已達(dá)到95%以上。徐瑞華認(rèn)為，我國現(xiàn)有癌癥篩查技術(shù)仍有許多局限性，癌癥早診率僅約20%。人工智能在胃癌、肺癌、乳腺癌、肝癌等早診早治方面均有廣泛應(yīng)用前景。

——助力公共衛(wèi)生科學(xué)決策。業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為，人工智能通過海量的數(shù)據(jù)模擬出醫(yī)療流程、醫(yī)療診斷、醫(yī)療建議和治療方案，將推動公共衛(wèi)生政策的制定更為科學(xué)。

“人工智能醫(yī)生”會取代人類醫(yī)生嗎？

“人工智能醫(yī)生”究竟是如何“思考”的？以慢病管理為例，看似簡單的“百分比”，背后其實(shí)有一整套算法模型。第四范式創(chuàng)始人戴文淵說，對于深度學(xué)習(xí)而言，慢性病的數(shù)據(jù)量相對比較小，可能只有萬級的數(shù)據(jù)樣本。因此在糖尿病的風(fēng)險預(yù)測中，算法應(yīng)用了遷移學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)等。

“人工智能不會替代醫(yī)生，但懂人工智能的醫(yī)生可能會替代不懂人工智能的醫(yī)生。”聯(lián)影智能聯(lián)席首席執(zhí)行官沈定剛認(rèn)為，未來人工智能的應(yīng)用將貫穿于整個臨床工作流，從源頭的成像一直到后期的診斷、治療和評估。

不過，就目前的技術(shù)限制，在人工智能輸入的數(shù)據(jù)和其輸出的答案之間，通常存在著無法洞悉的“隱層”，被稱為“黑箱”。“黑箱”存在的后果，就是難以判斷人工智能是否出錯。“如果能讓醫(yī)生看到計(jì)算機(jī)是怎么想的、怎么得出結(jié)論的，就能讓人類更相信計(jì)算機(jī)，讓人類對它更加放心。”張康說。

夏慧敏介紹，人工智能并不會取代醫(yī)生，但是可以大幅減輕醫(yī)生的工作量。更好的技術(shù)手段和平臺，既能在一定程度上解決醫(yī)療服務(wù)能力不足的問題，又能提高健康服務(wù)的公平性。

“人工智能醫(yī)生”何時能“上崗”？

記者走訪多家醫(yī)院、人工智能公司發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)階段醫(yī)療人工智能發(fā)展存在諸多難點(diǎn)，比如醫(yī)療數(shù)據(jù)難以獲取、研發(fā)周期長、臨床實(shí)驗(yàn)費(fèi)用高、醫(yī)院應(yīng)用門檻高等。

專家認(rèn)為，我國在醫(yī)院病例數(shù)方面有很大優(yōu)勢，但由于醫(yī)療數(shù)據(jù)沒有共享，存在“孤島”現(xiàn)象。且數(shù)據(jù)的錄入欠缺標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致大量優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)無法為醫(yī)療人工智能的發(fā)展服務(wù)。

“人工智能醫(yī)生”何時能正式“上崗”？

2017年8月31日，原國家食品藥品監(jiān)督管理總局發(fā)布了新版《醫(yī)療器械分類目錄》，新增了與人工智能輔助診斷相對應(yīng)的類別，在目錄中具體體現(xiàn)在對醫(yī)學(xué)影像與病理圖像的分析與處理。這意味著，如果醫(yī)療影像人工智能產(chǎn)品想要走醫(yī)院采購這條路，必須通過相應(yīng)認(rèn)證。

楊志明認(rèn)為，目前人工智能技術(shù)未能達(dá)到通用人工智能，還處于垂直領(lǐng)域的“弱人工智能”階段，在推理、綜合決策、跨領(lǐng)域、跨病種、自我創(chuàng)新等方面還遠(yuǎn)未成熟，人工智能代替人類醫(yī)生還需要很長的時期。