隨著新興技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)療產(chǎn)業(yè)作為AI與垂直行業(yè)緊密結(jié)合的一個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域，已經(jīng)越來越多地落地到實(shí)際運(yùn)用場(chǎng)景中。根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的報(bào)告，中國(guó)醫(yī)療AI的市場(chǎng)規(guī)模在2016年已達(dá)到96.61億元，有望在2018年達(dá)到200億元。

從幾秒成像的智能CT輔助影像診斷系統(tǒng)，到涵蓋量血壓測(cè)脈搏的自助導(dǎo)診儀，在上海一些三甲醫(yī)院的急診大廳或是醫(yī)務(wù)人員的辦公室，都可以找到AI(人工智能)技術(shù)的身影。

上海交通大學(xué)人工智能研究院副院長(zhǎng)王延峰告訴記者，當(dāng)前AI在醫(yī)療領(lǐng)域產(chǎn)生還未產(chǎn)生變革性的創(chuàng)新，但已經(jīng)開始運(yùn)用的這些場(chǎng)景對(duì)于提高醫(yī)生的診療效率是毋庸置疑的，AI可以幫醫(yī)生完成冗余重復(fù)、低技術(shù)含量的工作，成為超級(jí)助手，更大效能發(fā)揮醫(yī)生的醫(yī)學(xué)專業(yè)技術(shù)。

醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域是AI發(fā)力重點(diǎn)

從全球?qū)用婵?，美、英、日等?guó)均高度重視AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。

中國(guó)信通院《人工智能發(fā)展白皮書產(chǎn)業(yè)應(yīng)用篇》顯示，美國(guó)的FDA(食品藥品監(jiān)督管理局)實(shí)施了“數(shù)字健康創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃”，重構(gòu)數(shù)字健康產(chǎn)品監(jiān)督體系，并單獨(dú)組建成立AI與數(shù)字醫(yī)療審評(píng)部，加速 AI 醫(yī)療發(fā)展;英國(guó) NHS(國(guó)家醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng))正計(jì)劃在整個(gè)衛(wèi)生服務(wù)部門大規(guī)模擴(kuò)展AI，用于日常操作和治療;2016年起，日本厚生勞動(dòng)省就開始規(guī)劃AI醫(yī)療相關(guān)政策，包括醫(yī)療費(fèi)用的修正、采用AI醫(yī)療的激勵(lì)措施等，并預(yù)計(jì)在2020年全面實(shí)施與推動(dòng)AI醫(yī)療制度。

我國(guó)也相繼印發(fā)了《關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見》、《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》、《“十三五”衛(wèi)生與健康科技創(chuàng)新專項(xiàng)規(guī)劃》、《關(guān)于促進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展的意見》等文件，規(guī)范和引導(dǎo)AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。

上海于4月發(fā)布的12個(gè)首批AI試點(diǎn)應(yīng)用場(chǎng)景中，就有來自復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院、上海第十人民醫(yī)院等單位入選。

記者在走訪中發(fā)現(xiàn)，AI在醫(yī)學(xué)影像技術(shù)中的應(yīng)用，已經(jīng)成為部分醫(yī)院較為成熟的領(lǐng)域，這也和全球的數(shù)據(jù)相吻合。

由于醫(yī)療影像診斷有著可存儲(chǔ)、可傳輸，又相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的特點(diǎn)，也成為最早應(yīng)用在AI研發(fā)和落地的領(lǐng)域。根據(jù)Global Market Insight的數(shù)據(jù)報(bào)告，從應(yīng)用劃分的角度來說，AI醫(yī)學(xué)影像市場(chǎng)作為AI醫(yī)療應(yīng)用領(lǐng)域第二大細(xì)分市場(chǎng)，將以超過40%的增速發(fā)展，在2024年達(dá)到25億美元規(guī)模，占比達(dá)25%。

“隨著AI技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器對(duì)圖像的理解能力上升到了新的高度，而相當(dāng)一部分醫(yī)療數(shù)據(jù)來自影像數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)對(duì)影像內(nèi)容作檢測(cè)分類和量化已達(dá)到了較高的準(zhǔn)確率。”王延峰告訴記者。

技術(shù)在發(fā)展，但我國(guó)還存在醫(yī)療資源分布不均的問題。截至2018年底，中國(guó)每千人醫(yī)師數(shù)是2.4人，醫(yī)生密度低也造成了醫(yī)院無(wú)法滿足患者居高不下的需求。

這一表現(xiàn)在影像領(lǐng)域更為突出。根據(jù)《中國(guó)人工智能醫(yī)療白皮書》，以肺結(jié)節(jié)檢測(cè)為例，一家三甲醫(yī)院平均每天接待200例左右的肺結(jié)節(jié)篩查患者，每位患者在檢查環(huán)節(jié)會(huì)產(chǎn)生200~300張左右的CT影像，放射科醫(yī)生每天至少需要閱讀4萬(wàn)張影像。不同于智能機(jī)器，人每天在長(zhǎng)時(shí)間處理機(jī)械式閱片工作后，精力和準(zhǔn)確度會(huì)下降，這就有可能出現(xiàn)誤診的情況。

同時(shí)，每年上升30%的影像檢查量和平穩(wěn)增長(zhǎng)的影像醫(yī)生資源(4%)也讓影像診斷有了發(fā)展空間。

上海第十人民醫(yī)院放射科主任湯光宇對(duì)第一財(cái)經(jīng)記者直言，就算是像他這種經(jīng)驗(yàn)豐富的老教授，也無(wú)法保證在長(zhǎng)時(shí)間看片時(shí)沒有遺漏，而對(duì)于肺結(jié)節(jié)病人，最擔(dān)心的就是漏看。

“有的病人一個(gè)肺里有很多結(jié)節(jié)，這種情況下，即使95%的結(jié)節(jié)都沒有問題，但漏了一個(gè)可能就會(huì)帶來嚴(yán)重后果。”湯光宇說，至少AI在醫(yī)療影像識(shí)別領(lǐng)域幫了醫(yī)生一個(gè)大忙。“能將醫(yī)生診斷效率提升30%~50%，比如解放一些老專家，讓他們有更多時(shí)間進(jìn)行深度研究。”

但AI就不會(huì)存在遺漏的情況嗎?湯光宇表示，醫(yī)生可能更需要注意AI系統(tǒng)的“過度”診斷，由于AI辨識(shí)非常靈敏，因此偶爾會(huì)出現(xiàn)過度診斷的情況，這時(shí)候醫(yī)生最后的甄別也就更為重要。

《中國(guó)人工智能醫(yī)療白皮書》顯示，據(jù)第三方統(tǒng)計(jì)，從100家與AI相關(guān)的非上市企業(yè)2018年預(yù)計(jì)營(yíng)收來看，1/10是AI醫(yī)療公司，這10家AI醫(yī)療公司里有6家屬于AI醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域。在融資方面，AI醫(yī)學(xué)影像是獲得融資最多的醫(yī)療領(lǐng)域。

未來的超級(jí)助手

不只是醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域，在上海的一些三甲醫(yī)院，導(dǎo)診機(jī)器人、智能助理等AI輔助手段都已經(jīng)開始嘗試運(yùn)用。

在上海第十人民醫(yī)院的急診樓大廳，一個(gè)蛋殼式的導(dǎo)診儀器引起了記者的注意。一名胸痛患者自己在“蛋殼”內(nèi)量血壓、測(cè)脈搏、測(cè)體溫后，直接前往醫(yī)生處進(jìn)行下一步診斷。此時(shí)，醫(yī)生電腦里已經(jīng)同步出他的初診情況，整個(gè)過程不到十分鐘。

類似情況還出現(xiàn)在復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院。數(shù)據(jù)顯示，過去一年，該醫(yī)院年門診量達(dá)144.72萬(wàn)次，如何有效分配資源成了他們亟需解決的問題。如今，他們?cè)趻焯?hào)環(huán)節(jié)就利用AI實(shí)施了定向分級(jí)。

“其實(shí)有很大一部分病人是不用掛專家號(hào)的，我們能否在病人掛號(hào)前分析病人病情，為其匹配相應(yīng)專家，避免號(hào)源浪費(fèi)呢?”復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院副院長(zhǎng)吳炅對(duì)包括第一財(cái)經(jīng)在內(nèi)的記者表示，這種情況下就出現(xiàn)了“精準(zhǔn)預(yù)約”的預(yù)約掛號(hào)模式，通過患者上傳的真實(shí)病例資料，讓AI引擎有了“分診功能”。

在該項(xiàng)服務(wù)下，每位患者平均節(jié)省2.5小時(shí)的就診時(shí)間，患者掛專家號(hào)的等待時(shí)間平均減少7.4天，到診率提高了7%。專家門診的效率平均提高了3.5倍左右，并且有效打擊了黃牛號(hào)的現(xiàn)象。

可以發(fā)現(xiàn)，上述的諸多“AI+醫(yī)療”的應(yīng)用場(chǎng)景，目前還是處于比較基礎(chǔ)的圖像、語(yǔ)音等AI應(yīng)用層，并未出現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的場(chǎng)景，這也和人工智能以及醫(yī)療行業(yè)發(fā)展的自身特點(diǎn)有關(guān)。

“目前‘AI+醫(yī)療’的運(yùn)用主要還是為了提高醫(yī)生能力，代替醫(yī)生完成冗余重復(fù)、低技術(shù)含量的環(huán)節(jié)為主。”王延峰說，以智能輔助診斷為例，雖然如今應(yīng)用得越來越多，但是仍處于起步階段。AI的深度學(xué)習(xí)依賴海量數(shù)據(jù)提升模型性能，但醫(yī)療數(shù)據(jù)獲取和標(biāo)注的難度遠(yuǎn)比公共數(shù)據(jù)要大。另外，部分公眾對(duì)于智能化診斷的接受程度相對(duì)較低，基層醫(yī)生也習(xí)慣于傳統(tǒng)的診療模式。

不過，王延峰認(rèn)為，未來我國(guó)“AI+醫(yī)療”的應(yīng)用前景可期，尤其可以在診斷、推理、管理、手術(shù)、護(hù)理、病歷、培訓(xùn)等多個(gè)領(lǐng)域充當(dāng)醫(yī)生的“超級(jí)助手”。“比如AI護(hù)理機(jī)器人可以補(bǔ)充我國(guó)護(hù)理人員缺口。培養(yǎng)年輕醫(yī)生過程中，智能模擬系統(tǒng)以及已經(jīng)運(yùn)用比較多的智能輔助影像系統(tǒng)，都可以提高這些經(jīng)驗(yàn)不足的年輕醫(yī)生處理問題的能力。”

我國(guó)市場(chǎng)上大致成型的AI醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品大多正處于醫(yī)院試用階段，該領(lǐng)域的公司基本還沒實(shí)現(xiàn)盈利。“AI醫(yī)療企業(yè)如何獲得盈利是一個(gè)值得思考的問題。在一個(gè)公益服務(wù)體系下如何構(gòu)建盈利模式，是他們未來的一個(gè)挑戰(zhàn)。”王延峰認(rèn)為。