智能医疗技术研究遇阻，最大的难点是什么？机会在哪？

姓名:付盼龙

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【嵌牛导读】近年来，人工智能与医疗的结合催生了很多创新创业机会，也给医疗就诊带来了新的体验：计算机视觉可以在检查CT影像时帮医生阅片，机器学习可以为病患提供就医流程的咨询服务，“语音病历”把医生的双手从手写病历中解放出来。医疗这个门槛高、环节多、问题复杂的行业，也是与人工智能的结合、应用中最为特殊的领域。医生的角色、医院的管理、医疗数据的获取与使用等都是在技术推进中存在着难题。

【嵌牛鼻子】智能医疗 AI

【嵌牛提问】面对种种困难，我国智能医疗的风口到底在哪里？

【嵌牛正文】

AI可以为医疗带来什么？

事实上，人工智能技术在辅助诊疗方面已经有所落地。日前，国内首个AI＋医疗“智慧医院”安徽省立医院发现，AI医学影像辅助诊断系统已经可以实现胸部CT和乳腺钼靶影像的智能辅助诊断及辅检服务。

据该院院长许戈良介绍，上述AI医学影像辅助诊断系统由该院与科大讯飞合作研发，于2016年6月开始学习和应用。一年来，该系统通过学习68万张肺部CT影像资料，已在该院CT室辅助医生诊断了约11000人次的CT影像资料，诊断准确率达94％。

智能医疗技术研究遇阻，最大的难点是什么？机会在哪？ 除了计算机视觉能力，医生与人工智能系统的语音交互也是AI医疗的实践中一个重要内容。据许戈良介绍，人工智能语音技术已在医护查房、超声检查等多个场景中得以使用，该院医生使用的“云医声”手机App，不仅可以语音输入查房记录，还可追踪患者的病案信息。

“过去几十分钟甚至几个小时才能完成的患者信息数据录入工作，现在通过口述方式即可完成。”许戈良说，目前该院医生每天使用“云医声”App近千人次。

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阿里健康副总裁张亮认为：依托大数据的积累，AI＋医疗能在医疗影像、用药方案、医疗数据、虚拟病人等方面发挥重要作用，比如模拟真实病人供医生学习治疗方法和疗效。“这是全新的高科技培训系统，而不是像过去一样的答题系统。”

不过，在医疗行业，技术始终需要服务和帮助医生。AI是医疗服务的一个发展方向，但不论怎样，技术都不是要代替医生，而是把专家、医生的意见和经验总结起来，提升效率。

医疗数据难获得，发展遭遇瓶颈期

过去几年间，大量家用血糖仪、血压计、手环等设备已经进入普通人生活，收集了大量数据。而医院也意识到医疗数据的价值，纷纷开始把医疗数据“上云”（存入云存储器中），云计算的能力升级也让以前耗时费力的数据处理变得更容易。而以深度学习为代表的新一代人工智能技术对医疗影像、医疗数据的处理能力也有了很大变化。

不过，更完善的医疗数据获取和利用并非一帆风顺，不少医疗机构和医药公司在探索AI＋医疗的过程中都走过一些弯路。

智能医疗技术研究遇阻，最大的难点是什么？机会在哪？ 目前，AI＋医疗最大的问题在于数据的来源和质量，因为中国的医疗数据在医院和医院之间，医院和家庭之间往往存在信息孤岛，即使在同一个医院内部，要提取和利用数据还是涉及很多手工操作。

“举个很简单的例子，虽然现在信息技术已经非常普及了，但住院查房时，还是大主任在前面查，后面的人录音下来，整理录入系统。”在徐晶看来，这种手工产生的数据，质量上存在比较大的问题。

飞利浦医疗科技大中华区副总裁陈胜裕也对医疗数据的利用难题深有同感。“不同的疾病和临床检验会产生不同的数据，如果没有经过标准化和结构化的处理就将其提供给算法，会带来很严重的问题。”根据他的观察，很多医疗数据还没结构化和标准化是AI在健康医疗领域应用的最大瓶颈。

智能医疗技术研究遇阻，最大的难点是什么？机会在哪？ 科大讯飞智慧医疗事业部副总经理鹿晓亮曾了解过许多医院的数据化、信息化情况，他发现各地各级医院对人工智能领域的意愿和投入都各有不同，但综合来看，高端私立医院会有更大动力投身其中，他们的数据化程度也更高。据他透露，讯飞医疗也在考虑与和多家高端医院开展合作。

除了来源、获取和利用方式以外，医疗数据的监管也是未来AI＋医疗发展中的一大隐忧。我国对医疗卫生数据的采集、利用尚未形成系统化法规要求，而此类数据往往又含有许多个人隐私，种种原因导致目前获取医疗数据困难，技术无法推展。

未来国内智能医疗风口：专注老年人市场

虽然数据获取比较困难，但我国人口基数众多，在这方面仍具有一定的优势，最有潜力的市场，就是老年人市场。

随着中国人口的老龄化，年迈的父母发现晚年时往往不能依靠自己的孩子来照顾自己。 目前，为了满足老人的基本需求，抵消部分成本，中国企业正在开发利用人工智能的产品，使得中国在医疗智能这一领域处于领先地位。

中国在高质量的医疗保健方面落后于大多数国家，而人工智能正试图填补这一空白。 中国的三大互联网公司——百度，阿里巴巴和腾讯都处与领先地位。

其中，阿里巴巴健康集团已经与中国三家医院合作，以改善诊断和加快医疗决策，并在医院之间共享信息。 今年7月，阿里巴巴健康公司还发布了一项诊断服务应用，用于读取CAT扫描结果，以识别癌细胞。

智能医疗技术研究遇阻，最大的难点是什么？机会在哪？ 去年，百度推出了一位名为Melody的聊天机器人，与病人进行交流并改进诊断方法。 Melody可以通过对病人进行提问，在网上找到相关的健康信息，给医生提供一个假设，医生检查后再跟病人进行沟通交流。

由腾讯资助的iCarbonX公司利用人工智能收集信息，并直接向患者提供医疗建议。 该公司可以通过基因信息和生物样本来预测健康问题。

另外，基于人工智能的机器人现也在中国老龄化的人口中充当伙伴和帮手的角色。 Siasun机器人及自动化有限公司最近推出了一款新型机器人，其目标是为老人服务，帮助他们沟通并进行健康检测。 这类护理机器人使用了人工智能技术，如语音识别、自然语音处理和机器学习等， 预计将在中国人口老龄化日益严重的人口中，发挥越来越重要的作用。

除上述外，机器人还可以帮助老人探测入侵者以及家中潜在的危险。 去年，由山东大学云智能计算机实验室设计的陪护机器人大智使用了音频和视觉信息，结合面部识别技术来辨别陌生人。 疑似入侵者会被拍下来然后通知房主。 此外，如果房主摔倒，相关的照片会被发给紧急联系人。

中国人工智能的发展，很大程度上是在研究和工业应用方面进行的。 实施方面对于人工智能也必不可少。 中国有超过10亿人口，拥有丰富的资源来收集人类特征和行为数据，而且几乎没有政治或者法律上的障碍，这使得我们能够更快更早的抢先抓住智能医疗的风口，快速发展老年人市场人工智能新技术的数据金矿。