為什么醫(yī)療需要人工智能來助力

人工智能已經(jīng)發(fā)展了大半個世紀，經(jīng)歷幾次大起大落。從上世紀80年代到本世紀初，人們對于深度學習探索較多，但受制于計算機的計算能力，以及算法本身的限制，效果不太好，直到2006年，Hinton解決了神經(jīng)網(wǎng)絡的大量參數(shù)訓練的問題。從2009年開始的ImageNet的競賽、商湯科技的創(chuàng)立、以及清華等高校人才從事人工智能方面的創(chuàng)業(yè)，這波人工智能商業(yè)化是從高校、科研院所從事人工智能方向研究的師生帶起來的。2015年，通過阿爾法狗的圍棋比賽，人工智能進入到普通人的視野。

這個時代是特別好的時代，因為我們碰上了人工智能這個新的浪潮、新的機會。行業(yè)里有很多人認為，人工智能是未來20年的新的趨勢。人工智能現(xiàn)已不僅僅是中國的國家戰(zhàn)略，它其實是全人類的戰(zhàn)略——每一個國家都在講人工智能，都在人工智能上布局，害怕落后于其他國家。人工智能具有非常大的魅力和威力。并且，人工智能醫(yī)療已經(jīng)變成全球醫(yī)療的重要話題。

中國其實具有非常好的發(fā)展人工智能醫(yī)療的基礎。上個月在上海舉辦的國際醫(yī)學人工智能論壇上，WHO的官員講到，中國已經(jīng)走在全世界的人工智能尤其是在醫(yī)療行業(yè)落地方面的前列。這主要源于四個方面的因素，一是政策，二是配套的監(jiān)管輔助人工智能落地，三是資本的助力，四是行業(yè)的人才資源。

在醫(yī)療行業(yè)這個大的賽道里，我覺得中國在醫(yī)學影像這塊遠遠走在世界的前列；除此之外，語音識別、病理結構化等方面也相對領先；而藥物發(fā)現(xiàn)上與國外還有一定的差距，但這不是人工智能的問題，是更基礎的化學、制藥過程上的差距。

為什么醫(yī)療需要人工智能？一方面來說，健康是我們每一個人最基本的保障，尤其目前人類面臨老齡化和出生率下降的挑戰(zhàn)——20年之后，我們整個社會的真正的勞動力是誰？誰來養(yǎng)育小孩、誰來照看老人、誰來照顧我們的健康？這將會是一個巨大的挑戰(zhàn)。

另一方面，醫(yī)生不僅僅在中國、在全世界都是稀缺資源。舉例來說，在美國看病比在中國看病更難，費用昂貴；預約一家公立醫(yī)院，得等好幾個月才能看上病。全世界在醫(yī)療健康上都面臨同樣的難題：第一，支出很大，成本很高；第二，老百姓的體驗很差。

我們知道，人工智能需要數(shù)據(jù)作為土壤。醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)很豐富，可以通過各種各樣的醫(yī)學影像設備，產(chǎn)生越來越精準的不同層次的數(shù)據(jù)。并且，醫(yī)療行業(yè)是嚴重依賴數(shù)據(jù)做決策的行業(yè)，從這個意義上來說，人工智能是醫(yī)療臨床、科研等方面的極佳助力。

當然，人工智能與醫(yī)療的結合，也是一個逐漸被認同及接受的過程。最開始的時候存在很多疑惑的聲音，人工智能是來替代醫(yī)生的嗎？人工智能做的結果可信嗎？等等。但漸漸的，所有參與到人工智能醫(yī)療的項目里面的教師、臨床醫(yī)生、院所主任等，都已經(jīng)轉變?yōu)閾肀斯ぶ悄艿膽B(tài)度。一流的三甲醫(yī)院更加關注臨床在人工智能方面的科研熱點；投資人也看到這些落地案例的熱度和效益，尤其是醫(yī)療影像人工智能各企業(yè)的融資節(jié)奏正在極力與行業(yè)發(fā)展的節(jié)奏相匹配。

尤其在臨床上，人工智能與醫(yī)療的結合，具有降低醫(yī)生及醫(yī)療機構負荷、提升診斷質量及數(shù)量、惠及患者的價值。人工智能能夠減輕大醫(yī)院的工作負荷，提高小醫(yī)院的診療水平，解放臨床醫(yī)生和主任耗費在大量報告等流程上的精力，降低患者預約、等待的焦急心理和風險以及為其提供時間、金錢上成本更低的就醫(yī)選擇，同時提高全社會整個醫(yī)療系統(tǒng)的效率。

人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用，能夠非常有效地解決患者、系統(tǒng)性等醫(yī)療問題，但它需要時間，不像互聯(lián)網(wǎng)一樣通過積累用戶產(chǎn)生網(wǎng)絡效應就能很快“爆發(fā)”那么簡單。第一，算法需要一個成熟的過程；第二，由于疾病的種類很多，針對單一疾病的人工智能產(chǎn)品能夠給予醫(yī)院的價值非常有限，我們需要時間來研發(fā)更高臨床價值的人工智能產(chǎn)品，以針對更多種類的疾病、覆蓋更廣泛的應用場景；第三，監(jiān)管的放行會非常有助于規(guī)?；?、商業(yè)化。