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文章來源：醫(yī)言醫(yī)信，內容摘自上海交通大學人工智能研究院，上海交通大學醫(yī)學院，上海市衛(wèi)生和健康發(fā)展研究中心與上海感知城市數據科學研究院進行整理摘編

作者：陳文雄

國家對人工智能應用醫(yī)療的戰(zhàn)略觀

人類社會文明史上共有四次工業(yè)革命。第一次是蒸汽技術革命，自1769年英國人瓦特改良蒸汽機之后，傳統(tǒng)手工勞動向動力機器生產發(fā)生了重大飛躍，世界開始提速，絕塵而去，拋下了閉關鎖國的我們。第二次工業(yè)革命是電力技術革命，以電燈的發(fā)明為標志，從此社會進入電氣時代。第三次工業(yè)革命是計算機及信息技術革命,使得世界進入信息化和全球化時代。第四次革命是以人工智能為主的全新技術革命，力圖通過新技術大幅度提高資源生產率。

AI這個概念已經出現(xiàn)了六十多年，但近十年才真正得到全社會層面的重視，甚至上升到國家戰(zhàn)略層面，世界各國紛紛出臺人工智能國家戰(zhàn)略，紛紛率先布局人工智能（以下簡稱：AI）。

世界各國對AI的國家戰(zhàn)略布局，興起于2016年AIphaGO戰(zhàn)勝人類傳奇棋手李世石這一里程碑事件開始。美國作為第一大經濟強國，對AID的反應最為迅速，于2016年10月接連出臺了兩份人工智能國家戰(zhàn)略。

曾經那個閉關鎖國昏昏欲睡的雄獅醒了，如今作為僅次于美國的世界第二大經濟體，中國于2017年7月份，國務院發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，該規(guī)劃提出了2020、2025、2030年“三步走”目標，指出到2030年，中國AI理論、技術與應用總體上要達到世界領先水平。

在《規(guī)劃》提出的六大重點任務中，特別提出要在醫(yī)療領域發(fā)展高效的智能服務，圍繞醫(yī)療等方面的迫切民生需求，加快AI創(chuàng)新應用，使精準化智能服務更加豐富多樣、社會智能化治理水平大幅提升。醫(yī)療作為其中一個重要的應用領域受到了極高的重視，在省級層面，截止2018年12月末，全國31個省市中，已有19個省市發(fā)布了AI規(guī)劃，計劃2020年核心產業(yè)規(guī)模總額達到近4000億元。

國內人工智能醫(yī)療發(fā)展史

AI從誕生的那一刻起，就跟醫(yī)療發(fā)生了緊密的聯(lián)系。隨著大數據，互聯(lián)網和信息科技的發(fā)展，AI被廣泛試點應用于智慧醫(yī)療，智慧教育等領域，近幾年全球各地紛紛提出“大健康”策略，醫(yī)療大數據等概念，將民生健康置于戰(zhàn)略性地位，也促進了AI在醫(yī)療領域的發(fā)展。20世紀80年代初，我國開始進行AI醫(yī)療領域的開發(fā)研究，雖然起步落后于發(fā)達國家，但是發(fā)展最為迅猛。

1978年，北京中醫(yī)醫(yī)院關幼波教授與計算機科學領域的專家合作開發(fā)了“關幼波肝病診療程序”，第一次將醫(yī)學專家系統(tǒng)應用到我國傳統(tǒng)中醫(yī)領域。此后我國加快了AI醫(yī)療產品的研發(fā),具有代表性的產品有“中國中醫(yī)治療專家系統(tǒng)”“林如高骨傷計算機診療系統(tǒng)”以及具有咨詢和輔助診斷性質的“中醫(yī)計算機輔助診療系統(tǒng)”等。

進入21世紀以來，我國AI在醫(yī)療的更多細分領域都取得了長足的發(fā)展，2016年10月,百度發(fā)布《百度醫(yī)療大腦》，對標谷歌和IBM的同類產品。百度醫(yī)療大腦在醫(yī)療領域的具體應用，它大量采集與分析醫(yī)學專業(yè)文獻和醫(yī)療數據，通過模擬問診流程，基于用戶癥狀，給出診療的最終建議。

2017年7月，阿里健康發(fā)布醫(yī)療AI系統(tǒng)“Doctor You"，包括臨床醫(yī)學科研診斷平臺、醫(yī)療輔助檢測引擎等。此外阿里健康還與政府、醫(yī)院、科研院校等外部機構合作，開發(fā)了20種常見、多發(fā)疾病的智能診斷引擎，包括糖尿并肺癌預測、眼底篩查等。

2017年11月,騰訊自建的首款AI醫(yī)學影像產品“騰訊覓影”入選國家首批人工智能開放創(chuàng)新平臺。通過圖像識別和深度學習,“騰訊覓影”對各類醫(yī)學影像(內窺鏡、CT、眼底照相、病理、超聲、MRI等)進行訓練學習,最終達到對病灶的智能識別, 用于輔助醫(yī)生臨床診斷和食管癌、肺癌、糖網病變等疾病的早期篩查。

2018年7月，南京美橋科技發(fā)布了AI陪診，通過虛擬真人直接語音對話服務，實現(xiàn)了整個就醫(yī)全流程智能服務，無論是分診導診，還是路徑規(guī)劃，或是用藥指導，又或是滿意度調查等等，實時與虛擬醫(yī)生預診，真人與虛擬真人實時結合，無所不答的平行世界式人工智能服務，可以應用在任何領域。

2018年9月，阿里健康和阿里云聯(lián)合宣布，阿里醫(yī)療AI系統(tǒng)“ET醫(yī)療大腦”2.0版本問世。

2018年11月,百度發(fā)布AI醫(yī)療品牌“百度靈醫(yī)”,目前已有“智能分導診”“AI眼底篩查一體機”、“臨床輔助決策支持系統(tǒng)”三個產品問世。

2018年11月,騰訊牽頭承擔的“數字診療裝備研發(fā)專項”啟動,該項目作為國家重點研發(fā)計劃首批啟動的6個試點專項之一,基于“AI+CDSS”(人工智能的臨床輔助決策支持技術)探索和助力醫(yī)療服務升級。

人工智能在醫(yī)療領域的五大應用現(xiàn)狀

AI與醫(yī)學領域的結合點非常多，通過AI在醫(yī)療領域的應用情況進行總結分析，目前主要應用于五大領域，分別為：醫(yī)學影像，輔助診斷，藥物研發(fā)，健康管理，疾病預測。

在醫(yī)學影像方面

借助醫(yī)療影像大數據及圖像識別技術的發(fā)展優(yōu)勢，醫(yī)學影像成為中國人工智能與醫(yī)療結合最成熟的一個領域，無論從融資情況（2018年，前三季度融資額高達26億元），還是2018年預計收入前十強情況，AI醫(yī)學影像行業(yè)均表現(xiàn)亮眼，并且在肺結核，眼底，乳腺癌，宮頸癌領域已經有成熟的產品，但由于該領域至今無一例醫(yī)療AI產品獲得三類醫(yī)療器械證書。因而我國基本成型的AI醫(yī)學影像產品大多處于醫(yī)院試用階段，該領域的公司基本沒有實現(xiàn)盈利。

在輔助診斷方面

醫(yī)學影像，電子病歷，導診機器人，虛擬助理是主要的應用場景。并且產品多為軟硬件一體化全套解決方案，目前產品仍處于打磨階段，未來可能傾向服務收費的模式。

在藥物研發(fā)方面

國內新藥研發(fā)仍以仿制藥和改良藥為主，因此相比國外A1藥物研發(fā)行業(yè)，國內布局較為落后，但商業(yè)模式清晰，主要為AI公司與藥企合作開發(fā)新藥。

在健康管理方面

國內該領域尚未成熟，主要聚焦于慢病管理和母嬰管理，商業(yè)模式以企業(yè)和個人支付的健康體檢為主，后續(xù)付費模式有待成熟。

在疾病預測方面

我國主要聚焦于基因檢測領域，由于存在技術壁壘，該領域上游基本被國外公司壟斷，下游主要為醫(yī)院投放模式和第三方檢測模式。

人工智能在國內醫(yī)療的挑戰(zhàn)與建議

根據以上五大主要應用領域的發(fā)展現(xiàn)狀，及國內外相關數據研究，目前我國AI在醫(yī)療領域所面臨的五大挑戰(zhàn)：

在AI人才方面

美國AI人才數量接近85萬，中國只有5萬。不僅人數相對較少，而且AI人才成本高昂。建議：著力培育AI醫(yī)療復合型人才。加強醫(yī)務人員對醫(yī)療AI產品的培訓。支持AI與醫(yī)療跨界活動交流。完善AI人才保障制度。

在健康醫(yī)療數據方面

目前中國面臨健康醫(yī)療數據歸屬不明確，數據安全要求高，數據開放受限制，數據標準不統(tǒng)一，數據理論存爭議，數據成本代價高等問題，這些都是制約人工智能在醫(yī)療行業(yè)發(fā)展的重要因素。建議：建立統(tǒng)一數據標準，書同文，車同軌。促進數據共享流通。強化數據安全建設。推動院間互聯(lián)，AI與醫(yī)療多聯(lián)。

在AI醫(yī)療器械審批方面

由于產品未通過審批就無法上市盈利。因此產品審批難以通過，成為產品發(fā)展的重要掣肘，針對此種情況，國家相關監(jiān)管部門積極應對市場需求，組建AI器械審批小組建立標準數據庫，加速審批流程。建議：加強監(jiān)管部門學習與時進步，鼓勵中立第三方建立標準，組合多種技術力量助力政府對AI醫(yī)療器械的審批支持。

在AI理論方面

現(xiàn)階段醫(yī)學AI能診斷系統(tǒng)難以解釋診斷過程。因此仍存在“黑盒”風險。建議：鼓勵與大力支持AI的研發(fā)與創(chuàng)新，建立完善的AI 知識產權的利用與保護，由感知向認知擴研。

在行業(yè)應用方面

人工智能不僅能減少醫(yī)生的工作量，還能提高醫(yī)生診斷的準確率，但是對于醫(yī)療機構來說，這并不是剛需，加上付費方不清晰，目前沒有明確買單方究竟是醫(yī)院、患者、藥企、保險公司還是政府，就是未來需要多方探討的問題。建議：鼓勵醫(yī)療AI產品與服務納入財政收費體系，探索部分收費模式試點。鼓勵研、企、醫(yī)三方多合作，多研聯(lián)，使產品更快，更好，更安全的切入臨床需求。