臨近年底醫(yī)療AI依然熱得一塌糊涂，寫書的開會(huì)的，拍磚的互懟的，投資的創(chuàng)業(yè)的，誰(shuí)都不想錯(cuò)過(guò)這個(gè)風(fēng)口，絲毫沒(méi)有減弱的跡象。不過(guò)這個(gè)領(lǐng)域出盡風(fēng)頭的主要還是大公司尤其是進(jìn)口的產(chǎn)品，例如從自動(dòng)駕駛到百度醫(yī)療大腦；從AlphaGo到AlphaGo Zero，還有IBM Watson認(rèn)知醫(yī)療。
所謂樹大招風(fēng)，醫(yī)療界對(duì)AI 的態(tài)度分為兩極：樂(lè)觀派捧上天的心態(tài)，動(dòng)輒“人工智能即將取代XX職業(yè)”、“XX即將失業(yè)”甚至人工智能將統(tǒng)治人類，頗有5－6年內(nèi)讓醫(yī)院關(guān)門讓醫(yī)生失業(yè)的架勢(shì)；悲觀派對(duì)AI的質(zhì)疑就沒(méi)有間斷過(guò)：算法不高級(jí)、數(shù)據(jù)質(zhì)量差、難訓(xùn)練、“人工智障”“和缺乏使用場(chǎng)景等等，說(shuō)它是醫(yī)生的輔助工具就已經(jīng)算客氣的了。
獨(dú)角獸工作室的觀點(diǎn)例來(lái)是“擱置爭(zhēng)議，共同實(shí)踐”，今年9月組織了國(guó)際醫(yī)療人工智能大會(huì)，跟國(guó)內(nèi)數(shù)得上的醫(yī)療AI專家和公司都交流過(guò)，還調(diào)研了數(shù)千名一線臨床醫(yī)生對(duì)醫(yī)療AI的看法，發(fā)現(xiàn)臨床對(duì)AI總體還是“欲拒還迎”，雖然問(wèn)題不少，但還是期待有機(jī)會(huì)能使用。所以“AI無(wú)用論”和“AI統(tǒng)治論”都是扯淡，拋開那些毫無(wú)意義的空談，從具體的臨床病例和實(shí)用性入手才是醫(yī)療人工智能的方向。
據(jù)羿戓信息所了解，目前醫(yī)療AI在臨床使用較多的主要是四類：一是智能影像，二是智能語(yǔ)音，三是醫(yī)學(xué)機(jī)器人，四是臨床智能決策。
醫(yī)療智能影像和語(yǔ)音是基于圖像和語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)發(fā)展起來(lái)的，由于醫(yī)學(xué)影像資料獲取門檻較低且更為標(biāo)準(zhǔn)化，語(yǔ)音數(shù)據(jù)識(shí)別技術(shù)成熟，所以智能醫(yī)學(xué)影像目前發(fā)展最為成熟，臨床接受程度最高，只是仍然不屬于醫(yī)療最核心領(lǐng)域。
以Watson在國(guó)內(nèi)的應(yīng)用為例，其大力推廣國(guó)際治療規(guī)范和最新臨床文獻(xiàn)，但是也明顯地帶有美國(guó)MSK腫瘤中心治療風(fēng)格和習(xí)慣，缺少對(duì)中國(guó)“本土化”疾病特點(diǎn)，治療習(xí)慣和藥品選擇的融合，比如沒(méi)考慮國(guó)內(nèi)治療指南、醫(yī)保目錄、常用治療方案等。另一方面由于現(xiàn)階段臨床最需要的疑難雜癥的診療決策缺少數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)，如晚期癌癥和少見(jiàn)腫瘤，因?yàn)榕R床病例少，也只能給出模糊的建議，這就給本土的醫(yī)療AI 提供了一些突破口。本土醫(yī)療AI 公司也巧妙地在漢語(yǔ)語(yǔ)義識(shí)別上發(fā)力，如森億智能等，而能全面布局智能醫(yī)療決策的項(xiàng)目還非常罕見(jiàn)。
直到上周在杭州參加國(guó)際智能醫(yī)療大會(huì)，看到浙大睿醫(yī)聯(lián)合微醫(yī)推出的“微醫(yī)云“平臺(tái)，并在會(huì)場(chǎng)現(xiàn)場(chǎng)觀看了基于微醫(yī)云開發(fā)的睿醫(yī)智能醫(yī)生和華佗智能醫(yī)生兩款工具，還包括醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)和全科輔助診療系統(tǒng)。據(jù)說(shuō)睿醫(yī)智能醫(yī)生在部分病種上，靈敏度已超過(guò)AI巨頭谷歌。真是不看不知道，原來(lái)本土醫(yī)療AI也這么強(qiáng)大了！
另外就是微醫(yī)云在定位上與Watson有了明顯的區(qū)隔：在會(huì)上微醫(yī)格外突出一個(gè)詞“基層衛(wèi)生機(jī)構(gòu)”，也就是說(shuō)微醫(yī)的這兩款產(chǎn)品，主要針對(duì)的既不是重大疾病也不是大醫(yī)院，而是切入基層以及常見(jiàn)病場(chǎng)景，服務(wù)基層醫(yī)生和患者的日常需求。其作用是圍繞“幫助”和“提升”基層醫(yī)療，主要發(fā)力在掛號(hào)分診、疾病定位、提升篩查效率、降低漏診誤診等幾個(gè)方面。
再者，微醫(yī)云不單單是“學(xué)習(xí)”大三甲專家的診療經(jīng)驗(yàn)和快速檢索臨床文獻(xiàn)，它還具有AI 最重要的機(jī)器學(xué)習(xí)和自我進(jìn)化的功能，已經(jīng)不止是個(gè)超級(jí)知識(shí)庫(kù)了。這樣不僅降低了開發(fā)的技術(shù)難度，降低了可能的醫(yī)療風(fēng)險(xiǎn)。又符合基層醫(yī)生和機(jī)構(gòu)的需求，還貼近分級(jí)診療的國(guó)家政策，自然臨床接受程度高。其定位及策略決定了擁有豐富可行的使用場(chǎng)景和大規(guī)模應(yīng)用的潛力，大規(guī)模應(yīng)用既能帶來(lái)可觀的商業(yè)收益，從而進(jìn)一步支持技術(shù)研發(fā)；又能從應(yīng)用中返回海量的使用數(shù)據(jù)，其價(jià)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出靜態(tài)收集的數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)技術(shù)→應(yīng)用→數(shù)據(jù)→技術(shù)再提高的“滾雪球式”的正循環(huán)，將其他AI項(xiàng)目遠(yuǎn)遠(yuǎn)拋在身后。
這就是馬云所說(shuō)的“數(shù)據(jù)型業(yè)務(wù)＋業(yè)務(wù)型數(shù)據(jù)”的威力。這來(lái)自于對(duì)中國(guó)國(guó)情的精準(zhǔn)把握，這也就是中國(guó)的本土公司和研究機(jī)構(gòu)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)吧。
AI的火熱預(yù)計(jì)還會(huì)持續(xù)較長(zhǎng)一段時(shí)間，相比于之前僅有的那幾家被奉若神明的人工智能公司，越來(lái)越多的國(guó)產(chǎn)醫(yī)療AI也開始大放光彩，相信微醫(yī)云產(chǎn)品也只是初露端倪。隨著政策對(duì)人工智能的持續(xù)利好，各級(jí)政府對(duì)AI的持續(xù)補(bǔ)貼投入，中國(guó)作為網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用全球第一大國(guó)，會(huì)有更多的本土產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)醫(yī)療AI的彎道超車。