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在2018政府工作報(bào)告中，總理再一次強(qiáng)調(diào)：加強(qiáng)新一代人工智能研發(fā)應(yīng)用。在澎湃的人工智能浪潮下，AI+醫(yī)療成為資本“兵家必爭(zhēng)之地”，BAT等巨頭也已布局入場(chǎng)。近期在深圳舉辦的2018第十屆全國(guó)體外診斷產(chǎn)業(yè)高峰論壇上，深睿醫(yī)療聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO李一鳴先生就“人工智能+醫(yī)療”話題發(fā)表了自己的觀點(diǎn)，是人工智能，還是自動(dòng)化技術(shù)的極致？是擴(kuò)展人類的能力，還是復(fù)制人類的智慧？又是什么限制了在人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的真正落地？就大家關(guān)心的一系列問題，相關(guān)內(nèi)容摘編如下：

- 人工智能面臨的挑戰(zhàn) -

目前的很難克服的挑戰(zhàn)在于：

第一，  人工智能系統(tǒng)遷移上的困難，遷移的意思如果對(duì)原始任務(wù)做了一些哪怕是微小的改動(dòng)，但是這個(gè)改動(dòng)觸及了整個(gè)數(shù)據(jù)分布的變化，機(jī)器表現(xiàn)的性能都可能出現(xiàn)大幅度的下降。

第二，  常識(shí)推理的困難，這點(diǎn)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域來(lái)講非常關(guān)鍵，因?yàn)獒t(yī)學(xué)是需要尋證的，不能只告訴答案，但不告知為什么，從尋證角度來(lái)說(shuō)必須要有一定認(rèn)知和推理，而現(xiàn)在，系統(tǒng)在這方面的能力還達(dá)不到一個(gè)5歲孩子的程度，并且在這方面，目前還沒有清晰的科學(xué)量化標(biāo)準(zhǔn)。

第三，  人工智能技術(shù)發(fā)展方向其實(shí)面臨一個(gè)岔路口，比如現(xiàn)在比較火的概念“自動(dòng)駕駛”，也包括現(xiàn)在的醫(yī)療�！白詣�(dòng)駕駛”大家可以聽到L3、L4不同級(jí)別的概念，它其實(shí)代表的是不同技術(shù)發(fā)展的方向，比如說(shuō)可以在單一的任務(wù)上可以去替代人類，還是說(shuō)在整體的情況下替代人類，這是完全不同的技術(shù)發(fā)展路徑，想要在整體上替代人類，需要研發(fā)出來(lái)一套可以自我學(xué)習(xí)、自我理解、自我認(rèn)知、自我推理的一套系統(tǒng)。如果說(shuō)在簡(jiǎn)單或單一的任務(wù)上研發(fā)系統(tǒng)去勝過人類，更多的是把自動(dòng)化做到極致。利用更好的技術(shù)，作為工具去輔助人類，目前這個(gè)鴻溝非常巨大，也是當(dāng)下業(yè)界和學(xué)界主要分離的一個(gè)地方。

- 人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的價(jià)值和應(yīng)用 -

為什么現(xiàn)在有這么多的公司和資本在向這方面傾斜？從技術(shù)角度來(lái)講，醫(yī)療是人工智能落地最大或最好的場(chǎng)景。為什么？醫(yī)療在中國(guó)有個(gè)共識(shí)，我們面臨著一些主要矛盾：人們的健康需求和高質(zhì)量醫(yī)療服務(wù)之間的矛盾，也就說(shuō)我們永遠(yuǎn)不能滿足現(xiàn)有的醫(yī)療資源。本身我國(guó)的人均醫(yī)生數(shù)目偏低，同時(shí)人均高質(zhì)量醫(yī)生的數(shù)目更低，整個(gè)面臨的是需求不足的局面。

人工智能技術(shù)能發(fā)揮的價(jià)值

1、如果在單一的任務(wù)上能去替代人類，就意味著可以隨著摩爾定律不停的去降低成本，而對(duì)于人的培養(yǎng)來(lái)說(shuō)，其實(shí)很難找到一個(gè)顯著的持續(xù)降低培訓(xùn)成本的方法。

2、 技術(shù)提升效率，臨床上的重復(fù)勞動(dòng)，也包括那沒有真正花在臨床或診斷治療上面的勞動(dòng)，這些環(huán)節(jié)通過信息化和人工智能技術(shù)能夠得到一定程度的解決，繼而提升整個(gè)診斷和治療的效率，整個(gè)過程也就間接的增加了優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的供給。

3、從技術(shù)角度來(lái)說(shuō)，保證了受眾的公平性，因?yàn)樗鼪]有任何動(dòng)因去做出任何不公平的決策，保證了城市和農(nóng)村的患者都能夠接受到一樣的體驗(yàn)。

人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用

1、 對(duì)醫(yī)療決策的支持。在醫(yī)療診斷、決策支持系統(tǒng)方面，人工智能的應(yīng)用現(xiàn)在已經(jīng)得到了明顯的進(jìn)展，包括影像閱片AI、臨床問診的環(huán)節(jié)知識(shí)庫(kù)的優(yōu)化， CDSS（臨床決策支持系統(tǒng)即）等。

2、病人監(jiān)護(hù)。在病人監(jiān)護(hù)上布多種傳感器，布了之后誰(shuí)來(lái)分析誰(shuí)來(lái)監(jiān)控呢？這一塊，一旦數(shù)據(jù)量大了之后，需求就會(huì)上升，這些恰恰通過人工智能技術(shù)得到很好的解決。

3、輔助手術(shù)。AI技術(shù)在圖像和視頻領(lǐng)域取得了很大的進(jìn)步，這些很好的輔助了手術(shù)環(huán)節(jié)。

4、 醫(yī)療系統(tǒng)管理。人工智能和大數(shù)據(jù)的結(jié)合能夠優(yōu)化醫(yī)院信息管理，包括運(yùn)營(yíng)管理。

綜上，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域可應(yīng)用還是比較廣泛的，這些有賴于和在市場(chǎng)打磨很久的公司去合作，相信能夠取得非常好的結(jié)果。

- 人工智能在醫(yī)療系統(tǒng)面臨的問題 -

其一、  醫(yī)療系統(tǒng)相對(duì)來(lái)說(shuō)比較封閉，封閉的意思是隱私和倫理的問題，這個(gè)是很難跨越的關(guān)卡，因?yàn)槿斯ぶ悄苁紫纫�有�?shù)據(jù)，數(shù)據(jù)從哪里來(lái)？數(shù)據(jù)屬于誰(shuí)？如何合法合規(guī)的獲取數(shù)據(jù)？目前來(lái)說(shuō)沒有很好的界定。

其二、  醫(yī)療是非常專業(yè)的事情，是有高門檻的，人工智能技術(shù)不僅依賴于數(shù)據(jù)，同時(shí)要求數(shù)據(jù)一定是有標(biāo)注的，而數(shù)據(jù)的標(biāo)注是必須通過專家或從業(yè)者提供，但這里又有個(gè)悖論，大家都知道現(xiàn)在醫(yī)生都忙的不可開交了，尤其是優(yōu)秀的醫(yī)生，那標(biāo)注數(shù)據(jù)讓誰(shuí)來(lái)標(biāo)或讓誰(shuí)來(lái)生產(chǎn)呢，這個(gè)是限制人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域落地的很重要的原因。

其三、  從政策或落地角度層面來(lái)說(shuō)，怎么保證人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用是安全的，這個(gè)目前有挑戰(zhàn)且有代表性的話題，包括國(guó)家藥監(jiān)局，審評(píng)中心都在不停的探討，怎么去評(píng)價(jià)人工智能相關(guān)技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的安全性和以及后續(xù)如何監(jiān)管。因?yàn)榇蠹叶贾�道人工智能技術(shù)迭代非�？欤�那按照我們現(xiàn)在的醫(yī)療器械的審批或周期，怎么能接受一個(gè)技術(shù)半年甚至以月為單位更新？大家要知道人工智能領(lǐng)域的論文基本上大家只看近一年的，超過一年的基本上可能已經(jīng)失去了一些時(shí)效性，效果也往往不是領(lǐng)先的，這樣更新迭代的速度對(duì)醫(yī)療領(lǐng)域來(lái)說(shuō)都是非常大的挑戰(zhàn)。

-人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的展望-

臨床

人工智能臨床診斷核心在于輸入的兩類數(shù)據(jù)，第一類是文本，第二類是圖像。文本包括各種生化指標(biāo)、心電圖、問診、觸診等這些相關(guān)數(shù)據(jù)；圖像包括影像、形態(tài)學(xué)、病理等。在這兩類信息和數(shù)據(jù)都已經(jīng)得到的情況下，是可以給患者做診斷的，當(dāng)然這里有個(gè)的閉環(huán)在里面的，它有個(gè)不停的test循環(huán)過程,包括收集、反饋、修正。從技術(shù)角度來(lái)說(shuō)，如果將這兩種數(shù)據(jù)做到非常好的處理和融合，將人對(duì)醫(yī)療保健方面的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)和智能推理過程有效結(jié)合在一起，那么人工智能其實(shí)是有機(jī)會(huì)在診斷上發(fā)揮非常大的價(jià)值的。

醫(yī)療機(jī)器人

現(xiàn)在較火的醫(yī)療機(jī)器人在心臟搭橋、前列腺癌、關(guān)節(jié)替換等手術(shù)上都有應(yīng)用。包括大家所熟知的達(dá)文西（da Vinci Surgical System）手術(shù)機(jī)器人，雖然最近美股跌的很慘，但是該公司的表現(xiàn)的還是不錯(cuò)的。這種機(jī)器人本質(zhì)上來(lái)說(shuō)應(yīng)該叫機(jī)械手更合適些，因?yàn)樗�其�?shí)是替代醫(yī)生的手臂進(jìn)行的一些延申，它能夠比人的定位更精確，更精巧，更靈活。事實(shí)上這是沒有人工智能或自動(dòng)化技術(shù)在里面的，但如果將手術(shù)機(jī)器人與自動(dòng)化技術(shù)、人工智能技術(shù)相結(jié)合，其實(shí)能有效的去解決整個(gè)手術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化、成本、時(shí)間、效率方面的一些問題。

醫(yī)療數(shù)據(jù)分析

目前現(xiàn)狀是數(shù)據(jù)少，而且不夠標(biāo)準(zhǔn)，我們希望通過技術(shù)手段把現(xiàn)有的非標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，采集未能采集數(shù)據(jù)并標(biāo)準(zhǔn)化。這樣最大的好處就是能夠真正的進(jìn)行醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)人工智能的落地。應(yīng)用層面包括醫(yī)療圖像分析與疾病之間的聯(lián)系；挖掘基因與病狀之間的聯(lián)系，預(yù)測(cè)治療方案對(duì)個(gè)體的有效性；進(jìn)行醫(yī)院的系統(tǒng)管理，更準(zhǔn)確的分析出針對(duì)個(gè)體診斷與治療方案，甚至長(zhǎng)期的科研和追蹤。