人工智能技術自提出以來，在社會各行各業(yè)進行了廣泛傳播和應用嘗試，當下的AI技術運用已經開始從基礎層向應用層發(fā)展。HIMSS Analytics針對美國醫(yī)院人工智能技術應用前景開展了一項調查，調查分析，在85家醫(yī)院中目前已應用人工智能技術的僅占4.7%。同時調查顯示，大約35%的醫(yī)療機構計劃在兩年內使用人工智能技術，而計劃五年內應用人工智能的醫(yī)院超過一半以上。
為助力醫(yī)療AI發(fā)展，新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺正式啟動
億歐大健康4月12日消息，2018中國“互聯(lián)網+”數(shù)字經濟峰會——醫(yī)療AI論壇在重慶舉行。大會上，騰訊公司獲批承建，并正式啟動了醫(yī)療影像國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺，從創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、全產業(yè)鏈合作、學術科研、惠普公益四個維度推動國家人工智能戰(zhàn)略在醫(yī)療領域的落地，構建一個醫(yī)療機構、科研團體、器械廠商等多方參與的開放平臺，共同推進AI技術在醫(yī)學影像、輔助診斷、醫(yī)療機器人等眾多醫(yī)療環(huán)節(jié)的探索和應用。
初篩成為分級診療的發(fā)展瓶頸
為解決醫(yī)療資源分布不均等問題，我國開始推行分級診療，并出臺了一系列關于醫(yī)聯(lián)體建設、家庭醫(yī)生簽約等相關文件；2017年的醫(yī)改重點工作主要是圍繞基本建立分級診療、全民醫(yī)保等5項基本醫(yī)療衛(wèi)生制度框架展開。
中國醫(yī)學科學院主任、北京協(xié)和醫(yī)學院腫瘤醫(yī)院流行病學研究室研究院/教授喬友林表示，在推行分級診療的過程中，我們花了大力氣將推行初篩、分流以緩解大醫(yī)院看病難，提升患者就醫(yī)體驗的問題。但分級診療的發(fā)展瓶頸最終仍卡在了疾病初篩階段，喬友林認為其主要原因是從省級醫(yī)院開始，越往下級醫(yī)院推行，其醫(yī)療服務能力就越弱。
然而，在“健康中國2030”規(guī)劃中要求，到2030年的人均壽命達79歲，總體癌癥5年生存率提高15%，早期診斷率提高15%。同時，規(guī)劃中還強調要進行健康中國建設，堅持預防為主，優(yōu)化健康服務體系，強化早診斷、早治療和早康復。
對此，國家消化病臨床醫(yī)學研究中心柏愚教授則表示，從消化道疾病來看，我國的食管胃腸癌診斷率低于15%；同時，與日韓胃腸癌五年生存率達到60%至70%的數(shù)據相比，我國五年生存僅為30%至50%。柏愚認為，提高我國的胃腸癌早診早治率，每年可減少數(shù)十萬的晚期病例。
柏愚教授認為這是沒有形成癌癥防治策略導致的后果，他認為從消化癌的判斷層面來看，AI技術的介入有利于輔助醫(yī)生進行判斷消化道息肉，從而提高醫(yī)生工作效率、減少醫(yī)療資源浪費現(xiàn)象。同時，喬友林表示，臨床醫(yī)生是會犯錯誤的，而“互聯(lián)網+”、人工智能等技術可以將以往經驗總結起來輔助醫(yī)生進行日常的診療工作。
醫(yī)療AI還有多長的路要走？
由此可以看出，未來，AI技術在醫(yī)療領域內的應用將更加廣泛。根據國務院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》顯示，到2020年中國人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，2025年人工智能基礎理論實現(xiàn)重大突破， 到2030年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要Al創(chuàng)新中心。
盡管從技術層面來看，AI技術針對醫(yī)療過程中的部分痛點可以起到積極作用，但針對醫(yī)療領域中實際場景的落地運用，AI技術在醫(yī)療大健康的這條路該怎么走仍然成為業(yè)內專家一直思考的問題。
四川大學華西醫(yī)院教授鄭眾喜表示，當前有很多公司在不同方面提倡AI技術與應用場景的結合，但在醫(yī)療領域內真正需要人工智能的是兩個地方：醫(yī)生很難診斷的和醫(yī)生忙不過來的。
針對醫(yī)療資源分配問題，喬友林告訴億歐大健康，從醫(yī)療層面出發(fā)，要提高基層醫(yī)療服務能力，首先應該找到一個普適性技術。他提出，當前的很多公司產品具有排他性，產品與設備是捆綁在一起，導致無法與其他設別連接，這也是騰訊創(chuàng)新性平臺的最大亮點。
此外，騰訊互聯(lián)網+醫(yī)療中心負責人常佳也表示，當前AI技術應用的最大困難之一就是抗噪問題。常佳表示，當前很多公司都在宣傳AI技術的準確率，他認為除此之外，如何面對不同源的狀況才是更加關鍵的問題，這表現(xiàn)在AI產品在有的醫(yī)院有著很好的結果，到其他醫(yī)院卻根本不適用。
對此，常佳表示，目前騰訊覓影落地100多家三甲醫(yī)院，但抗噪的要求非常高。從不同設備、不同醫(yī)生的操作習慣，到AI技術的訓練問題，騰訊覓影目前正在通過廣泛性的測試解決上述問題，但他也表示，針對目前AI技術而言還有很大困難，還需要豐富的數(shù)據支持。