伴随着马云“三十年后让医生失业”的“豪言”,AI受到越来越多信息技术研究者、医院管理者和临床医生的关注。
在日前举办的第六届中国医院临床专科建设与发展论坛暨复旦大学附属中山医院80周年学术论坛中,数学专家、医院院长、科室主任、医改办领导等共聚一堂,就“AI与临床创新”这一话题展开探讨,剖析AI医疗背后的技术支撑与导向。
无数字不AI 无经济难医疗
AI是研究、开发和模拟人的智能的理论、方法与技术,在与临床医学的结合中无形驱动了数学研究的应用。据浙江大学应用数学研究所所长孔德兴介绍,医疗界现有的医学大数据、影像组学、基因组学等,都可归纳为高度数理的算法特征体系,同时他也坦诚,这些算法只能辅助医生从机械和重复性的劳动中解脱,并不能完全取代医生的工作。且机械驱动和智能诊断的联合,即在机械操作的同时给予诊断和指令的机器算法,预计2018年底才可能有雏形。
采集数据、储存管理、分析挖掘、提取规律、编辑算法、形成机器意识,这是孔德兴眼中机器深度学习的流程,应用于医疗领域目前主要为腹部医学影像处理系统和超声机器人。如通过对腹部影像的分析,可以清晰判断血管、肿瘤、肝脏的几何位置和结构关系,进而给出手术指导和建议。但AI用于医疗背后的数据合法性、样本数量和准确率、AI的安全性与法律责任等,都还有待解决。
尽管如此,AI医疗仍势头不减,究其原因,上海市医改办副主任许速认为是其背后潜在的经济价值。
上海市医改办副主任 许速
许速认为,AI可区分为机器智能、感知智能、认知智能三个阶段,在精准医疗方面已有成熟的IBM机器人沃森在北京和青岛使用,其原理为通过海量知识库的分析和梳理,最大化地把医生治疗经验和知识变成规则,对每个患者提出个性化治疗,这是AI在医院尤其三甲级别医院的应用。
许速提到,对于社区医疗和健康管理而言,一些常见病已有固化的处理办法,若能以AI替代基本医疗服务,通过大数据智能分析如何管理血压、血糖等,制定每个人的管理目标和治疗计划,从个性化中找寻规律并批量处理,将产生极大的经济学价值。
冰山一角下的AI市场
在AI进入医疗市场之初,上海市第一人民医院放射科主任王悍就深觉影像可能是跟大数据、AI关系最紧密的学科,能最先体会到AI对工作的帮助,也会最先感受AI对于影像医生的威胁。
的确,就目前来看,AI通过计算机的深度学习可以在影像学中辅助诊断。东南大学附属中大医院院长助理李澄认为,影像误诊率非常高,用AI提高基层医师的诊断率、进行数据标注等,会有很大市场。同时AI在算法方向的选择上需要进一步完善,AI诊断的支付体系也有待建设,这是AI完成替代影像医生部分机械工作、提高医生工作效率任务必须解决的问题。
尽管人工智能在影像领域最先崭露头角,但影像绝非AI的唯一战场,在医疗市场格局下,每一步的前进都有AI的参与。
全国卫生产业企业管理协会转化医学产业分会副会长兼秘书长王勤指出,备受医学界关注的临床创新最终带来效益必须通过转化医学,把科研结果转化为社会生产力量,这不仅是应用探索的过程,还包括产品创新机制、推动企业与临床合作,需要技术和临床产业资金的资源整合,而AI和大数据工具在这方面有不可比拟的优势。“一个有效的转化医学智能大数据加速平台,不仅可以加速适应产品的筛选,加快产品化进程,还可产生极大经济效益。”王勤说。
中国国家罕见病注册系统执行总监弓孟春表示,现在精准医疗的知识体系已超过医生个人承载的范围,知识更新的速度也超出了传统医学教育系统处理的能力,而AI最大的优势就是其碾压性的计算能力,医疗若想更精准,急需人工智能救场。
影像学市场,只是AI进驻医疗的冰山一角。
医生不失业 AI亦不退场
马云让医生失业的“豪言”印在每一位AI医疗从业者的脑中,但论坛各位行业专家最终的共识是,AI只可辅助、不可替代医生。
据瑞金医院副院长胡伟国介绍,该院应对医疗数字化的发展,已走过数字化医疗、智慧医疗流程并正向认知医疗迈进。最易突破的影像数字化、临床研究的数字化、临床和家庭数据的整合等并不罕见,但瑞金医院在高通量基因测序方面也走在全国前列,把数字化医疗用到了极致。另在医院协同方面,如院内公关服务(科室共享、资源共享)、MDT线上和线下同步、院内外远程协助、按生命体征对急诊患者进行感知预警等,瑞金医院也达到全程数据控制的水平。当前瑞金医院趋向认知医疗的实践,主要有机器人导医、快速评估ICU病人生命体征、沃森医生的使用等。
在上述所有流程中,胡伟国认为,尽管AI在一步步变化和进展,但医生的人文关怀、创新能力和综合决策力,是AI难以企及的,这就注定医生不会失业。
最后胡伟国将大数据下医院的发展归纳为四步,融合——将患者的客观数据包括病例、报告及个人行为等融合为数据库;互动——人和数据之间达成信息互换;发现——整合数据并发现内在价值;决策——AI根据知识库中做出正确决定。这是面对当前海量检测数据,让数据充分发挥价值并以最高效率提供基本和精准医疗服务的瑞金经验。
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