能PK頂尖大夫？NO！醫(yī)療AI要做的是早篩癌癥等，商業(yè)落地還面臨分級、標(biāo)準(zhǔn)等諸多問題

每經(jīng)記者 張蕊    每經(jīng)編輯 陳旭    

1997年，IBM超級計(jì)算機(jī)深藍(lán)（Deep Blue）戰(zhàn)勝堪稱國際象棋棋壇神話的棋王卡斯帕羅夫，震驚世界。

2016年，經(jīng)過長達(dá)5個(gè)小時(shí)搏殺，獲得過14個(gè)圍棋世界冠軍頭銜的韓國名將李世石最終以總比分1：4不敵谷歌Deep Mind的AlphaGo。

AI（Artificial Intelligence，即人工智能）的不斷封神，也讓相關(guān)概念持續(xù)火爆，大量資本涌入這一領(lǐng)域，各行各業(yè)也都開始搶搭人工智能的快車。

就在上周，日本軟銀集團(tuán)宣布，將為名為第二代愿景基金（Vision Fund II）的新投資基金籌集至少1080億美元。集團(tuán)創(chuàng)始人兼CEO孫正義表示，人工智能已經(jīng)過了學(xué)術(shù)研究階段，正處于現(xiàn)實(shí)應(yīng)用階段，將被廣泛應(yīng)用。“如果讓我說出10年內(nèi)人工智能將徹底改變的三個(gè)領(lǐng)域，那就是企業(yè)的商業(yè)模式、醫(yī)療保健以及交通運(yùn)輸。”

AI真的能在孫正義看好的醫(yī)療保健領(lǐng)域里大顯身手嗎？

近日，在“雁棲健談”GIIS第四屆大健康產(chǎn)業(yè)升級峰會(huì)的一場科技醫(yī)療產(chǎn)業(yè)論壇上，業(yè)界嘉賓紛紛對人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的運(yùn)用展開探討。在醫(yī)療的哪些領(lǐng)域AI有望發(fā)揮作用？醫(yī)療AI可以PK頂尖專家嗎？讓我們看看專家能否帶來明確的答案。

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AI可緩解“缺醫(yī)少藥看病難”

醫(yī)療AI會(huì)像深藍(lán)和AlphaGo那樣，PK掉最頂尖的醫(yī)療專家嗎？

對此，森億智能創(chuàng)始人張少典坦言，做醫(yī)療人工智能第一個(gè)切身體會(huì)就是千萬別挑戰(zhàn)高精尖，“你別去跟最好的腫瘤醫(yī)生PK，說你看病看得比他準(zhǔn)，這沒有任何意義，目前AI還沒到這個(gè)程度。比如我們做的深靜脈血栓這個(gè)產(chǎn)品，我從來不認(rèn)為這個(gè)比好的專家判斷得更準(zhǔn)，事實(shí)上也不可能。”

那么AI要解決的到底是什么問題呢？答案是寶貴的醫(yī)療資源。“排隊(duì)兩小時(shí)，看病五分鐘”，想必這是很多人去醫(yī)院看病都曾經(jīng)歷過的場景。相對于需求而言，我國醫(yī)療資源確實(shí)十分緊缺。

在長征醫(yī)院影像醫(yī)學(xué)與核醫(yī)學(xué)科主任劉士遠(yuǎn)看來，每個(gè)人都有得到優(yōu)質(zhì)醫(yī)療服務(wù)的權(quán)利，但目前中國在醫(yī)療服務(wù)供給方面，還存在著地域發(fā)展極度不平衡的問題，并且這種不平衡不單純是東西部地區(qū)間的不平衡，即便都在東部省會(huì)城市，其核心區(qū)域和下面的基層區(qū)域之間，差別也非常大。而且隨著醫(yī)療需求的不斷增長，優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)需求和缺醫(yī)少藥看病難之間的矛盾，將越來越尖銳。

推想科技創(chuàng)始人陳寬認(rèn)為，在醫(yī)療產(chǎn)能不足、分配不均勻的背景下，AI就是最有前途的解決方案。在產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中，國家對于醫(yī)療人工智能技術(shù)可以出臺更多的政策指引和支持。

記者注意到，7月24日召開的中央全面深化改革委員會(huì)第九次會(huì)議強(qiáng)調(diào)，在患者流出多、醫(yī)療資源相對薄弱地區(qū)建設(shè)區(qū)域醫(yī)療中心，充分運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)，推動(dòng)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源集團(tuán)化發(fā)展，更好滿足群眾醫(yī)療服務(wù)需求。

醫(yī)療人工智能可以為社會(huì)帶來巨大社會(huì)價(jià)值。陳寬說，AI在不同產(chǎn)品上都能幫助醫(yī)生去提高診療的敏感性、準(zhǔn)確率，幫助他們在更短時(shí)間內(nèi)完成同樣的診斷。

他以肺癌舉例說，人工智能技術(shù)的普及可以有效提升癌癥篩查的普及性和可及性。早期篩查非常有價(jià)值，國外文獻(xiàn)顯示，早期肺癌五年生存率可達(dá)到55%，晚期肺癌五年生存率只有4.2%，早發(fā)現(xiàn)和晚發(fā)現(xiàn)之間整整差了50%的五年生存率。

他給出了一組數(shù)據(jù)：2018年全國肺癌新發(fā)病例約為80萬人，其中早期發(fā)現(xiàn)只占20%，只有16萬人。“如果我們能通過人工智能去提升癌癥篩查的普及性和可及性，哪怕只把其中60%的患者從晚期發(fā)現(xiàn)變成早期發(fā)現(xiàn)，那就是48萬人。”陳寬說，假設(shè)早期肺癌篩查可以幫助節(jié)省醫(yī)療保險(xiǎn)10萬元/人的成本，那么僅僅這一項(xiàng)輔助工作就可以幫助醫(yī)療行業(yè)節(jié)省480億元的成本。

更重要的是，陳寬認(rèn)為，如果這48萬人能夠從晚期發(fā)現(xiàn)變成早期發(fā)現(xiàn)，實(shí)際上55%的五年生存率就意味著26.4萬人有望重獲健康，從原本晚期生存幾率極低變成有機(jī)會(huì)可以治好，這背后就會(huì)涉及26.4萬個(gè)家庭的幸福。

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醫(yī)療AI商業(yè)化尚存阻礙

人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用范圍廣泛，社會(huì)價(jià)值巨大，但目前的發(fā)展也還存在一些阻礙。

以影像AI為例，“目前影像AI還有一些問題。”劉士遠(yuǎn)坦言，比如臨床產(chǎn)品方面，我們需要完整的臨床產(chǎn)品而不光是單病種產(chǎn)品，我們需要產(chǎn)品特別穩(wěn)定，放在哪個(gè)醫(yī)院都可以用。在監(jiān)管層面，由于醫(yī)療過程中每個(gè)環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)不一樣，需要AI可以在每個(gè)環(huán)節(jié)發(fā)生作用，所以需要對AI產(chǎn)品進(jìn)行準(zhǔn)確的定義、分類和分級。

此外，有很多公司都在做臨床驗(yàn)證，但每個(gè)公司做的臨床驗(yàn)證方法都是用自己的理解、用自己的人員、做自己的驗(yàn)證。AI產(chǎn)品畢竟和傳統(tǒng)醫(yī)療設(shè)備不一樣，從國家層面而言，驗(yàn)證的方法缺乏一個(gè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范或流程。

記者注意到，論壇中不少嘉賓都談到醫(yī)療AI的商業(yè)化問題。億歐公司副總裁兼億歐智庫研究院院長由天宇認(rèn)為，行業(yè)要進(jìn)步、要發(fā)展，一個(gè)很重要的拐點(diǎn)就是商業(yè)化的實(shí)現(xiàn)。在醫(yī)療產(chǎn)品領(lǐng)域里，新技術(shù)或新產(chǎn)品從研發(fā)到最終上市都要經(jīng)過層層審批，目前整個(gè)市場處在注冊審批和市場準(zhǔn)入階段，這其實(shí)是最難的一個(gè)階段。

而在張少典看來，做醫(yī)療人工智能產(chǎn)品，尤其是診療類產(chǎn)品，一定要緊扣中國醫(yī)院的“剛需”，要急院長所急。“為什么我們做深靜脈血栓，為什么做急性冠脈癥，就是因?yàn)檫@些病有可能導(dǎo)致院內(nèi)的不良反應(yīng)和院內(nèi)死亡，你幫醫(yī)院解決這個(gè)問題才有望實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地。”

“但是談商業(yè)層面的前提是要有完整意義的產(chǎn)品。”劉士遠(yuǎn)說，雖然這個(gè)前提現(xiàn)在還不完備，但很多公司已經(jīng)在積極探索商業(yè)落地的途徑，也取得了較好的效果。但是核心的問題是誰受益、誰付費(fèi)。“其實(shí)在醫(yī)療環(huán)節(jié)里面，我們希望實(shí)現(xiàn)共贏，不管是AI廠商，還是醫(yī)院、政府、患者，都能夠從AI發(fā)展當(dāng)中獲得一些正面作用，獲得一些收益，這才是大家愿意看到的。”

此外，劉士遠(yuǎn)還提到醫(yī)療AI發(fā)展當(dāng)中一些其他問題。比如在安全層面，數(shù)據(jù)的歸屬權(quán)屬于誰，如何合法合理地使用，數(shù)據(jù)、產(chǎn)品使用的倫理，這些都需要制定相應(yīng)的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)。在醫(yī)院層面，醫(yī)療設(shè)備進(jìn)入醫(yī)院需要有一套準(zhǔn)入的標(biāo)準(zhǔn)，要考核評價(jià)體系等等。

張少典也提到，醫(yī)療AI主要是醫(yī)療而不是AI，很多診療類產(chǎn)品根本不是單點(diǎn)環(huán)節(jié)的產(chǎn)品，而需要跟醫(yī)院整個(gè)工作流耦合，需要對臨床流程非常了解。

到底應(yīng)該怎樣尋求出路呢？“我想一是算法和技術(shù)上要取得突破，二是由于AI的特殊性，醫(yī)生要更多、更深入地參與，同時(shí)也需要公司更加深耕細(xì)作，做實(shí)產(chǎn)品；也需要社會(huì)和資本方要有足夠的耐心；最后還需要政府相關(guān)監(jiān)管部門能夠在各個(gè)環(huán)節(jié)里面破解這些難題。”劉士遠(yuǎn)說。