隨著(zhù)人工智能在醫療領(lǐng)域應用不斷探索發(fā)展，將為醫生帶來(lái)一個(gè)更強的大腦，為百姓提供更智慧的服務(wù)，也將為緩解醫療資源供需失衡等問(wèn)題而助力。但是，部分醫療人工智能產(chǎn)品同質(zhì)化、數據質(zhì)量參差不齊、“上崗”待認證等挑戰也與之相伴。市場(chǎng)預計在一場(chǎng)拼技術(shù)、拼資金、拼耐力的“比賽”下，2019年行業(yè)可能會(huì )出現洗牌。

我國醫療人工智能發(fā)展速度快

《2018世界人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展藍皮書(shū)》顯示，截至2018年上半年，在全球范圍內共監測到人工智能企業(yè)4998家。其中，美國人工智能企業(yè)數量2039家，位列第一，其次是中國(不含港澳臺地區)，數量達1040家。在中國人工智能滲透的領(lǐng)域中，醫療健康領(lǐng)域占比最大，達到22%。

“在和包括歐美在內的國外組織機構交流發(fā)現，中國的人工智能醫療發(fā)展速度之快，大大超出對方的預期?！逼桨册t療AI平臺總經(jīng)理、平安醫療信息安全研究所所長(cháng)謝震中稱(chēng)。

依圖醫療總裁倪浩也表示，從醫療人工智能產(chǎn)品的臨床試用范圍和經(jīng)驗看，中國是超前的，甚至領(lǐng)先美國。一方面是國內患者數量多，醫療資源“不平衡、不充分”，令市場(chǎng)對打破看病痛點(diǎn)的需求特別強烈。另一方面是美國醫生為數據標注的成本太高，一些公司很難“扛得住”。

從應用角度看，主要包括醫學(xué)研究、制藥研發(fā)、智能診療以及家庭健康管理等。比如，利用人工智能，腫瘤靶區勾畫(huà)比傳統醫生手工勾畫(huà)要快許多，且完成情況良好，與實(shí)際組織器官的吻合度較高。

在上海舉辦的一場(chǎng)“人機對決”中，人工智能輔助醫生判斷的優(yōu)勢也較為明顯。參賽人員為10名社區全科醫生，其中5名配備AI輔助系統，另外5名獨立決策，兩隊從病情評估到個(gè)體化用藥等多個(gè)方面進(jìn)行評比。比賽結果顯示，配備了AI輔助系統的醫生團隊平均得分86.2，沒(méi)有使用的醫生團隊平均得分51.5。

基于醫療領(lǐng)域覆蓋面廣，診前、診中和診后的環(huán)節長(cháng)，業(yè)內人士預計，未來(lái)人工智能將應用在預防、篩查、診斷、治療、評估、預后、康復等全鏈條上。前瞻產(chǎn)業(yè)研究院數據顯示，2018年中國醫療人工智能市場(chǎng)規模約200億元，高于2017年的130億元。

從高增長(cháng)到高質(zhì)量 還有一段路要走

盡管市場(chǎng)前景廣闊，但是醫療人工智能產(chǎn)品從實(shí)驗室走到臨床大規模商用，還有待多重考驗。

倪浩表示，這兩年最大的感觸是，一是市場(chǎng)，從尋找高精尖人才到花力氣教育市場(chǎng)，行業(yè)發(fā)展成本非常高;二是政策，從最初的歸屬不明，到審批逐漸完善，每一個(gè)階段對企業(yè)都是“牽一發(fā)而動(dòng)全身”。

值得欣喜的是，新版《醫療器械分類(lèi)目錄》新增了與人工智能輔助診斷對應的類(lèi)別，2018年12月“人工智能類(lèi)醫療器械注冊申報公益培訓”上，有關(guān)部門(mén)細致入微地分析了醫療人工智能器械審批的過(guò)程，對具體指標進(jìn)行了詳解，為從業(yè)者理清了思路。

然而，人工智能行業(yè)日新月異，對于需要頻繁更新的AI輔助診斷系統，如何更好的實(shí)現動(dòng)態(tài)監管，仍然面臨挑戰。

此外，生存問(wèn)題也是很多企業(yè)必須面對的。倪浩透露，很多公司由于前兩年迅速擴張，現在有的已經(jīng)開(kāi)始裁員，倘若企業(yè)融不到資金，也等不到審批認證后商業(yè)化，今年就會(huì )有大批企業(yè)會(huì )“挨不過(guò)去”。

阿里健康副總裁柯研表示，國家在宏觀(guān)層面有不少文件予以鼓勵，但具體操作上仍有不少難點(diǎn)：一是醫療機構很難有動(dòng)力去共享醫療數據;二是法律體系尚不能很好解釋和界定數據的權屬問(wèn)題，權屬的模糊性，一方面會(huì )掣肘數據的授權使用，另一方面會(huì )給患者的個(gè)人信息權保護埋下隱患。

還有一些專(zhuān)家認為，醫生習慣于廠(chǎng)家研究好了產(chǎn)品拿來(lái)用，但醫療人工智能不同，它基于大數據算法，標注數據的準確度能力高低決定著(zhù)數據質(zhì)量高低，因此標注的人十分關(guān)鍵。如果業(yè)內沒(méi)有形成共識，沒(méi)有基層培訓，產(chǎn)品可靠性、準確性便有待驗證。

期待多方合力　助推人工智能更好為人服務(wù)

鑒于人工智能的產(chǎn)業(yè)發(fā)展基于數據、模型、業(yè)務(wù)等是一個(gè)閉環(huán)，謝震中建議，期待監管部門(mén)、行業(yè)協(xié)會(huì )、企業(yè)和醫療機構合力推進(jìn)，比如通過(guò)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、多領(lǐng)域專(zhuān)家跨界合作等良性驅動(dòng)，避免醫療人工智能步入醫療信息化發(fā)展的老路，再次形成數據孤島的局面。

騰訊醫療健康事業(yè)部技術(shù)委員會(huì )主任錢(qián)天翼表示，目前醫療數據監管是零零散散分布在相關(guān)法規里，期待能有一部針對性的法規，比如個(gè)人醫療數據歸屬和隱私保護，跨機構數據的使用、流通、收費等安全規范，都需探索明晰。

另外，倪浩稱(chēng)，美國有累積了幾十年醫療信息數據的基礎，與之相比，中國更需因地制宜加強基礎數據建設，比如重視電子病歷的基礎設施建設，健全醫療知識圖譜，避免在“地基”不太穩的情況下拼命“蓋樓”。

中國臨床腫瘤學(xué)會(huì )秘書(shū)長(cháng)江澤飛表示，中國的腫瘤人群和社會(huì )環(huán)境有其自身特點(diǎn)，不能完全依據國外指南和實(shí)驗室數據，避免評估不足或過(guò)度治療。另外，需構建和引導客觀(guān)合理的輿論環(huán)境，對于醫療人工智能，不捧殺、不棒殺。

來(lái)源：經(jīng)濟參考網(wǎng)