图说: 昨日召开2019世界人工智能大会“寻路医疗AI，求解落地难题”主题论坛 来源/主办方供图(下同)
加快建设人工智能发展的“上海高地”，鼓励人工智能创新成果在上海率先“试水”，AI+医疗自然是热门领域。这些懂病例、能辅助诊断的AI产品究竟好不好用？发展AI+医疗，优势和瓶颈在哪里？昨天，2019世界人工智能大会“寻路医疗AI，求解落地难题”主题论坛上，专家表示，AI已融入医疗全流程、健康全周期，在AI+医疗的赛场上，还需选对“运动员”，找准“赛道”。善用AI，就能改善整个医疗生态。
经验和数据，谁更重要？
这些年，研究人员一直在试图增强AI的本领，包括让它拥有深度学习能力，利用海量病历数据来训练它。如，市十医院本次展出的一款“急诊辅助诊断系统”就“认识”超过4000种疾病。各大公司也纷纷抛出一系列数据，试图证明AI已可以胜任人类交给它的工作，甚至还有不少可超越人类。如依图医疗展示的一款骨龄测试解决方案，人工需要20分钟的一个诊断，AI用1秒就完成。
对专业医生来说，与其担心AI抢了饭碗，不如感谢AI把自己从繁琐的工作中解放出来。“医疗中有很多影像识别工作，人工识图显然会耗费大量精力，假如AI能替代这部分工作，无疑会减轻医生的工作负荷。”海军军医大学长征医院影像医学与核医学科主任刘士远说，AI可增强临床医生的能力，但现阶段AI只能定位为辅助医疗，最终还是要由经验丰富的人类医生来诊断。
对此，医库云CEO、原乌镇互联网医院院长张群华也认为，“医疗是非常严谨的，在医学人工智能，知识比数据更重要，这里所讲的知识就是临床经验，临床AI一定是由医生主导。”
那么多产品，好不好用？
当前国内医疗AI产品的研发出现同质化竞争较多，大部分集中在以影像诊断和语音识别为主的辅助诊断领域。在上海市卫生事业发展研究中心主任金春林看来，医疗AI产品有助于医生减负、提效，比如某些医院引入基于语音识别技术的语音电子病历，可以减轻医生的手工输入负担。但是也有不少临床专家反映，当前的人工智能水平还处于“人工+智能”的水平，比如影像辅助诊断方面，很多企业与医院进行了战略合作开发，但当前的产品性能和精确度还不能满足临床诊断需求，影像读片的假阳性率即误诊率还比较高，医师要花费不少时间进行假阳性率的排查，反而加重了负担。可见，当前的人工智能还离不开人工的校准，需要企业加强临床合作，持续优化用户体验。
“一个医疗AI产品一定要契合临床需求，符合实际使用场景才能实现落地并获得市场。大部分专家都对医疗AI持拥抱和期待的态度，也尝试寻求企业合作进行项目研发。”刘士远也表示，前来求合作的企业很多，必然是一个不断探索并逐渐改善的过程，“一些产品可以解决临床医生的某个问题，要解决所有还不现实。但如果需要同时用好几个产品，反而会变成麻烦。”
图说:上海市卫生事业发展研究中心主任金春林在论坛上发表观点
优势和挑战，路在何方？
在主题论坛中，飞利浦整体解决方案中心总经理陈胜裕谈到一个远程医疗案例，宁夏人民医院有5个院区，其中的宁南医院距离银川300多公里，最初，如果有宁南医院驻地医生诊断不了的病例，就把胶片打出来，跟着院车送到银川进行会诊，一来一回600公里很费时。引进三维影像后处理平台后，在平台上直接传输影像数据，两地医生直接连线，远程诊疗可以在一小时内完成了。
金春林认为，假如把产品比作“运动员”，把环节比作“赛道”，如果选对运动员，认准“赛道”，也就是在AI最具优势的环节引入AI，必将优化患者体验，增加医疗效率。其中，医疗影像是当前广泛布局的“赛道”，而疾病诊断和新药研发两个领域相对难度较大。他同时认为，AI将在医院管理和健康管理两大领域具有先发优势。
不过，人工智能的发展还面临挑战。金春林也谈到，由于医学和计算机科学是两个知识壁垒较高的学科，需要企业开发团队深入医院内部，加强与临床专家的沟通交流以及对医疗实际场景的体验，才能更好地开发出符合临床实际需求的产品。
按照2017年发布的新版《医疗器械分类目录》规定，若人工智能诊断软件仅有辅助诊断功能，按二类医疗器械申报；如果对病变部位进行自动识别，并提供明确诊断提示，则其风险级别相对较高，需按照第三类医疗器械管理。目前，国内还没有出现第一张医疗AI的三类证书。
2019年2月，国家发布了关于公开征求《深度学习辅助决策医疗器械软件审评要点（征求意见稿）》意见的通知，意味着AI三类医疗器械的审评标准已离落地不远，产业发展的政策瓶颈有望被打破。金春林对AI+医疗持乐观、开放的态度，“AI的发展要有伟大的远见和梦想。毕竟它是一个新生事物，需要诗和远方。”
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