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医疗AI会像深蓝和AlphaGo那样,PK掉最顶尖的医疗专家吗?
[发布时间]:2019年8月8日 [来源]:网络 [点击率]:6284
【导读】: 1997年,IBM超级计算机深蓝(Deep Blue)战胜堪称国际象棋棋坛神话的棋王卡斯帕罗夫,震惊世界。医疗AI会像深蓝和AlphaGo那样,PK掉最顶尖的医疗专家吗  日前,日本软银集团宣布,...

  1997年,IBM超级计算机深蓝(Deep Blue)战胜堪称国际象棋棋坛神话的棋王卡斯帕罗夫,震惊世界。医疗AI会像深蓝和AlphaGo那样,PK掉最顶尖的医疗专家吗?
  日前,日本软银集团宣布,将为名为第二代愿景基金(Vision Fund II)的新投资基金筹集至少1080亿美元。集团创始人兼CEO孙正义表示,人工智能已经过了学术研究阶段,正处于现实应用阶段,将被广泛应用。“如果让我说出10年内人工智能将彻底改变的三个领域,那就是企业的商业模式、医疗保健以及交通运输。”
  AI真的能在孙正义看好的医疗保健领域里大显身手吗?
  2016年,经过长达5个小时搏杀,获得过14个围棋世界冠军头衔的韩国名将李世石最终以总比分1:4不敌谷歌Deep Mind的AlphaGo。
  近日,在“雁栖健谈”GIIS第四届中国大健康产业升级峰会的一场科技医疗产业论坛上,业界嘉宾纷纷对人工智能在医疗领域的运用展开探讨。在医疗的哪些领域AI有望发挥作用?医疗AI可以PK顶尖专家吗?让我们看看专家能否带来明确的答案。

  AI可缓解缺医少药看病难
  对此,森亿智能创始人张少典坦言,做医疗人工智能第一个切身体会就是千万别挑战高精尖,“你别去跟最好的肿瘤医生PK,说你看病看得比他准,这没有任何意义,目前AI还没到这个程度。比如我们做的深静脉血栓这个产品,我从来不认为这个比好的专家判断得更准,事实上也不可能。”
  那么AI要解决的到底是什么问题呢?答案是宝贵的医疗资源。“排队两小时,看病五分钟”,想必这是很多人去医院看病都曾经历过的场景。相对于需求而言,我国医疗资源确实十分紧缺。
  在长征医院影像医学与核医学科主任刘士远看来,每个人都有得到优质医疗服务的权利,但目前中国在医疗服务供给方面,还存在着地域发展极度不平衡的问题,并且这种不平衡不单纯是东西部地区间的不平衡,即便都在东部省会城市,其核心区域和下面的基层区域之间,差别也非常大。而且随着医疗需求的不断增长,优质的医疗服务需求和缺医少药看病难之间的矛盾,将越来越尖锐。
  推想科技创始人陈宽认为,在医疗产能不足、分配不均匀的背景下,AI就是最有前途的解决方案。在产业发展过程中,国家对于医疗人工智能技术可以出台更多的政策指引和支持。
  《每日经济新闻》记者注意到,7月24日召开的中央全面深化改革委员会第九次会议强调,在患者流出多、医疗资源相对薄弱地区建设区域医疗中心,充分运用人工智能、大数据等先进技术,推动优质医疗资源集团化发展,更好满足群众医疗服务需求。
  医疗人工智能可以为社会带来巨大社会价值。陈宽说,AI在不同产品上都能帮助医生去提高诊疗的敏感性、准确率,帮助他们在更短时间内完成同样的诊断。
  他以肺癌举例说,人工智能技术的普及可有效提升癌症筛查的普及性和可及性。早期筛查非常有价值,国外文献显示,早期肺癌五年生存率可达到55%,晚期肺癌五年生存率只有4.2%,早发现和晚发现之间整整差了约50%的五年生存率。
  他给出了一组数据:2018年全国肺癌新发病例约为80万人,其中早期发现只占20%,有16万人。“如果我们能通过人工智能去提升癌症筛查的普及性和可及性,哪怕只把其中60%的患者从晚期发现变成早期发现,那就是48万人。”陈宽说,假设早期肺癌筛查可以帮助节省医疗保险10万元/人的成本,那么仅仅这一项辅助工作就可以帮助医疗行业节省480亿元的成本。
  更重要的是,陈宽认为,如果这48万人能够从晚期发现变成早期发现,实际上55%的五年生存率就意味着26.4万人有望重获健康,从原本晚期生存几率极低变成有机会可以治好,这背后就会涉及26.4万个家庭的幸福。

  医疗AI商业化尚存阻碍
  以影像AI为例,“目前影像AI还有一些问题。”刘士远坦言,比如临床产品方面,我们需要完整的临床产品而不光是单病种产品,我们需要产品特别稳定,放在哪个医院都可以用。在监管层面,由于医疗过程中每个环节风险不一样,需要AI可以在每个环节发生作用,所以需要对AI产品进行准确的定义、分类和分级。
  此外,有很多公司都在做临床验证,但每个公司做的临床验证方法都是用自己的理解、用自己的人员、做自己的验证。AI产品毕竟和传统医疗设备不一样,从国家层面而言,验证的方法缺乏一个行业标准规范或流程。
  记者注意到,论坛中不少嘉宾都谈到医疗AI的商业化问题。亿欧公司副总裁兼亿欧智库研究院院长由天宇认为,行业要进步、要发展,一个很重要的拐点就是商业化的实现。在医疗产品领域里,新技术或新产品从研发到最终上市都要经过层层审批,目前整个市场处在注册审批和市场准入阶段,这其实是最难的一个阶段。
  而在张少典看来,做医疗人工智能产品,尤其是诊疗类产品,一定要紧扣中国医院的“刚需”,要急院长所急。“为什么我们做深静脉血栓,为什么做急性冠脉症,就是因为这些病有可能导致院内的不良反应和院内死亡,你帮医院解决这个问题才有望实现商业化落地。”
  “但是谈商业层面的前提是要有完整意义的产品。”刘士远说,虽然这个前提现在还不完备,但很多公司已经在积极探索商业落地的途径,也取得了较好的效果。但是核心的问题是谁受益、谁付费。“其实在医疗环节里面,我们希望实现共赢,不管是AI厂商,还是医院、政府、患者,都能够从AI发展当中获得一些正面作用,获得一些收益,这才是大家愿意看到的。”
  此外,刘士远还提到医疗AI发展当中一些其他问题。比如在安全层面,数据的归属权属于谁,如何合法合理地使用,数据、产品使用的伦理,这些都需要制定相应的规范和标准。在医院层面,医疗设备进入医院需要有一套准入的标准,要考核评价体系等等。
  张少典也提到,医疗AI主要是医疗而不是AI,很多诊疗类产品根本不是单点环节的产品,而需要跟医院整个工作流耦合,需要对临床流程非常了解。

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