医疗正在成为人工智能最富变革力的领域之一。随着人口老龄化加剧、慢性病患者群体增长,优质医疗资源紧缺、公共医疗费用攀升等问题日益凸显,人工智能将逐渐被用来解决医疗行业的痛点。不过,技术的发展和数据的完善依旧是“人工智能+医疗”必须要解决的问题。
能帮助医生在实施手术之前对患者的病灶、血管等进行自动分析,提供更精细的术前规划;结合患者的健康信息可以识别潜在疾病风险,起到及早预防作用……随着人工智能技术的发展和政策环境的优化,我国医疗卫生事业发展进入快车道。无论是传统的医院和相关企业,还是新兴的互联网平台,都乘着人工智能的东风,进行着相关布局。
不过,“人工智能+医疗”的发展也不是一帆风顺的,目前也遇到了一些挑战。在近日举行的2019iTIC爱分析·中国科技创新大会医疗科技分论坛上,业内人士表示,技术的发展和数据的完善依旧是“人工智能+医疗”必须要解决的问题。
需求激发智慧医疗发展
2018年,国务院办公厅印发《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》,明确揭示了我国未来医疗的发展方向,“互联网+医疗”企业迎来了发展的黄金时期。平安好医生就于2018年成功在香港上市,成为全球移动医疗行业首家上市公司。
其实,“互联网+医疗”很早就被业界视为传统就医方式的变革,能够激发医疗发展新动能,腾讯、阿里巴巴等巨头也都早早入局。而面对医疗服务竞争风起云涌,不少企业又开始布局“人工智能(AI)+医疗”,试图从技术入手,在这个产业互联网领域分一块蛋糕。
不久前召开的2018腾讯全球合作伙伴大会上,腾讯副总裁姚星表示,腾讯已经成立专项团队,在“人工智能+医疗”领域的成果已经开始呈现。接下来将重点研究病理诊断,将推出全新的智能诊断技术产品智能显微镜。
而早在2017年,阿里巴巴就推出了其在“人工智能+医疗”领域的首个产品——“ET医疗大脑”。“ET医疗大脑”可以辅助医生判断甲状腺结节点,并给出良性或者恶性的判断。同年,阿里健康推出了医疗人工智能系统“Doctor You”,该系统包括临床医学科研诊断平台、医疗辅助检测引擎、医师能力培训系统等。
人工智能介入医疗领域,发展智慧医疗在我国有着广泛的市场需求。平安智慧医疗战略咨询总经理尹新表示,人口老龄化加剧、慢性病患者群体增长以及人民对美好生活持续的追求,都激发了医疗需求的快速增长。另外,优质医疗资源紧缺、分配不均衡、公共医疗费用攀升等问题也对医疗服务提出挑战,推动其进行变革。
“目前,我国高端的医疗水平已经可以和国际上的顶尖水平相匹配,但是基于我国患者群体数量巨大,我们同时还存在着巨大的软件和硬件缺口。”视见科技CMO(首席营销官)许骏表示,硬件缺口相对来说比较容易突破;软件方面主要是医生的医疗水平。目前高端医生的资源,在人数上、精力上、时间上都是有限的,很难突破,而人工智能是一个很好的切入点。“人工智能学习了高端医疗资源的临床经验和方法后,可以瞬间突破时间、空间和人员的限制。”
“大家都知道中国优质的医疗资源在北上广,AI可以帮助二三四线城市的医院提高诊断能力。”名医主刀创始人兼CEO苏舒表示。
真正落地仍存挑战
在平安好医生董事长兼CEO王涛看来,纯线下的医疗服务时代已经成为过往,未来的医疗服务将是融合线下和线上医疗资源的新生态。
苏舒认为,任何一项技术,一定要与商业场景结合才能够实现真正技术的落地和变现,尤其是在医疗领域里更加是这样。
业内人士表示,目前“人工智能+医疗”已经在辅助诊疗、医学影像、药物研发、急救室、医院管理、虚拟助手等多个方面有了诸多探索。平安好医生更是宣称将通过“互联网+人工智能”技术为医院、诊所、药店和村医赋能,同时将这套技术和服务输出到海外,进一步加大国际化战略的步伐。
虽然如此,业内人士表示,“人工智能+医疗”的发展也不是一帆风顺的,目前也遇到了一些挑战:技术的发展和数据的完善依旧是“人工智能+医疗”必须要解决的问题。
尹新表示:“智慧医疗离我们很远,离我们也很近。近年来,我们能够感受到智慧医疗给我们带来的便利,但离真正落地其实还挺远的。我们遇到的数据问题不仅是数量的问题,还有质量的问题。因为涉及安全问题,数据不能出医院、不能出政府,给我们训练模型带来很多困惑。另外,人工智能+医疗真正落地,评估、认证,包括道德伦理考量、人才缺乏等都是我们面临的一些实际问题。”
“AI现在是百花齐放,从2016年开始有国内AI影像企业注册成立,到有产品落地打磨,再到现在两三年过去了,很多公司介入到AI这个领域当中,大家都在开花,但是谁能结果,谁能摘得最后的硕果,只有在潮水退去之后才知道。”许骏表示。
“人工智能技术介入医疗服务行业,可以弥补医疗需求,填补基层医疗资源缺口。这是人工智能一个很好的应用场景,有着广阔的市场前景。”许骏说,但是,经过一两年的打磨,我们发现,人工智能+医疗产品的成熟度还有待提高,产品与临床的结合,以及流程和管理都需要进一步提高。“目前,人工智能还处在一个小学生的阶段,还需要我们不断拿大量数据和标准数据进行训练和培养,不过这个速度会越来越快。”(记者 崔彩凤)
转自:中国高新技术产业导报
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