隨著“健康中國(guó)”口號(hào)的提出，并上升至國(guó)家戰(zhàn)略層面，AI+醫(yī)療”模式引發(fā)業(yè)界關(guān)注。5月25日，在浦江創(chuàng)新論壇之未來(lái)（科學(xué)）論壇“AI+醫(yī)療：賦能健康共同體”上，國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家縱論AI醫(yī)療落地挑戰(zhàn)與未來(lái)愿景。
“AI+醫(yī)療”通常是指將人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新型技術(shù)和手段，運(yùn)用在醫(yī)療服務(wù)主體、醫(yī)療機(jī)構(gòu)和醫(yī)療服務(wù)對(duì)象上。目前，全球平均每萬(wàn)人擁有醫(yī)生14人，在中國(guó)這一數(shù)字也是14人。優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的供需不平衡，醫(yī)生培養(yǎng)周期長(zhǎng)，誤診率高，疾病譜變化快，技術(shù)日新月異，以及人口老齡化加劇、慢性疾病增長(zhǎng)、人們對(duì)健康重視程度提高，催生了醫(yī)療AI（人工智能）的發(fā)展。
全球醫(yī)療行業(yè)需求大，在醫(yī)療信息化、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、智能影像分析，甚至智能問(wèn)診和智能病歷方面，AI都可以賦能。上海交大人工智能研究院副院長(zhǎng)王延峰說(shuō)，AI作為“超級(jí)醫(yī)生助手”，將圍繞醫(yī)生、圍繞改善中國(guó)醫(yī)療整體環(huán)境，利用這一類(lèi)多學(xué)科綜合診斷（MDT）系統(tǒng)，以病人為中心，通過(guò)多科室現(xiàn)場(chǎng)協(xié)作，獲得最佳診療方案。
超級(jí)醫(yī)生助手希望解決的問(wèn)題，就是讓AI成為智能助手。當(dāng)然，人工智能的未來(lái)不是代替醫(yī)生，甚至也不僅僅是輔助醫(yī)生，而是幫助重構(gòu)醫(yī)療體系，建立新的基礎(chǔ)設(shè)施的必要奠基石。
我國(guó)糖尿病患者在6000萬(wàn)人規(guī)模，并且仍以每年2%的速度增加，這一增幅高于美國(guó)。當(dāng)下醫(yī)生資源和醫(yī)療資源不足，一些知名專(zhuān)科醫(yī)院每天需要問(wèn)診“千量級(jí)”的病人，并管理“百量級(jí)”的病床，這種工作量沒(méi)有人工智能輔助，難以實(shí)現(xiàn)人民滿意的醫(yī)療。
全身唯一能看得到毛細(xì)血管的地方——眼底，成為突破口。通過(guò)眼底彩照推出的“視網(wǎng)膜全病種解決方案”不僅反映眼部疾病，還能反映高血壓等慢性病的累積。據(jù)在場(chǎng)專(zhuān)家介紹，按工作流程，先采集眼底照片，上傳MMC糖網(wǎng)篩查平臺(tái)，通過(guò)AI+人工眼底閱片，先由AI自動(dòng)讀片，進(jìn)行病變檢測(cè)，并分級(jí)按輕、中、重度來(lái)描述病變，再由眼科醫(yī)生閱片復(fù)核。整個(gè)過(guò)程，只要1到5分鐘出結(jié)果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于從眼科到內(nèi)分泌科的奔波時(shí)間。
中國(guó)工程院院士、內(nèi)分泌專(zhuān)家寧光教授透露說(shuō)，目前全國(guó)500家醫(yī)療機(jī)構(gòu)接入國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化代謝性疾病管理中心（MMC），利用這種AI眼底篩查工具，已總計(jì)篩查5.26萬(wàn)人次，檢查發(fā)現(xiàn)糖尿病視網(wǎng)膜病變（DR）1.38萬(wàn)人次，患病率超過(guò)26%。
醫(yī)療AI很熱，但實(shí)際落地應(yīng)用的還相對(duì)較少，加之真正的人工智能人才尚未涌入到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，醫(yī)療AI道路仍然漫長(zhǎng)。人工智能在醫(yī)療場(chǎng)景落地仍然面臨很多挑戰(zhàn)，其中大數(shù)據(jù)處理、算法、監(jiān)管和商業(yè)價(jià)值變現(xiàn)是當(dāng)前需要關(guān)注的三大問(wèn)題。
聯(lián)影智能COO詹翊強(qiáng)表示，處理實(shí)際醫(yī)療工作中的龐大數(shù)據(jù)量是一大難點(diǎn)。在實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景中，大量三維的醫(yī)療圖象數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生巨大的數(shù)據(jù)量，“特別是在大型醫(yī)院里，可能有十臺(tái)CT同時(shí)向系統(tǒng)輸送數(shù)據(jù)”，對(duì)數(shù)據(jù)處理的速度和精度要求極高，對(duì)整個(gè)信息系統(tǒng)的架構(gòu)也有很多要求。
而體素科技首席執(zhí)行官丁曉偉擔(dān)心，算法本身是否能夠得到醫(yī)療界的認(rèn)可和接受?，F(xiàn)有的算法評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)通常以工程界的標(biāo)準(zhǔn)為主，不一定能得到臨床醫(yī)生的認(rèn)可。目前得到藥監(jiān)局許可的臨床實(shí)驗(yàn)，大部分在受控的環(huán)境下進(jìn)行，而醫(yī)生對(duì)這種受控環(huán)境下做出來(lái)的數(shù)據(jù)，也不一定真正認(rèn)可。騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室醫(yī)療AI總監(jiān)鄭冶楓則認(rèn)為，智慧醫(yī)療是一個(gè)很大的領(lǐng)域，靠單點(diǎn)突破，研發(fā)某一個(gè)病種的輔助診斷，很難落地。企業(yè)可以考慮在掛號(hào)、支付、電子健康卡、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院、醫(yī)療百科全書(shū)等多個(gè)方面入手，尋求商業(yè)落地。