【科技在線】

中山大學中山眼科中心，林浩添教授聘用ai眼科醫生。 南方日報記者張梓望攝

幾個月過去了，廣州市越秀區白云街社區衛生服務中心的郭寶怡對新同事充滿好奇，面無表情，但工作效率高，經常可以在幾分鐘內評估是否有白內障、黃斑病變、高度近視等常見眼病。 郭寶怡的這位新同事是中山大學中山眼科中心開發的ai眼科醫生。

現在，更多的醫療人工智能正在向末端降臨。 廣東省發布了《互聯網+促進醫療健康快速發展的行動計劃(-)》。 嗅覺敏銳的資本已經搶奪了人工智能醫療市場，促使成熟的產品進入基礎醫療機構。

政策扶持，資本市場扶持，越來越多的基層醫院被包圍，成為ai醫療的試驗田。 站在風口上，ai醫療到底存在那些軟肋？ 在缺乏商業模式和比較有效性數據的背景下，ai醫療到底該如何才能站穩腳跟？ 南方日報記者進行了調查。

阿爾法go的余波引起了ai醫療

白云街社區衛生服務中心2樓的ai眼科診室，居民坐在智能機器前，下巴靠上，雙眼直視前方。 幾分鐘后，白內障診斷報告出來了。 這是ai眼科醫生的一般動作模式。 截至8月底，為社區400多名居民提供服務，疑似白內障的病例約為30%。 中山大學中山眼科中心醫生遠程診斷疑似病例。 需要進一步治療的患者，可以去上級醫院請專科醫生進行深入檢查。

項目負責人林浩添教授是中山大學中山眼科中心白內障專科醫生。 年來，他把研究重點放在醫療大數據和人工智能行業，尋找更有效的致盲眼病防治手段，努力為基礎醫療機構助力。 幾年前，這個想法很瘋狂。 林浩添說，在項目開發的初期階段，很少有人能理解醫療大數據的價值和挖掘技術，誰也不認為機器人真的能看病。

隨著阿爾法go打敗人類職業圍棋選手，方向改變了。 人工智能不僅戰勝圍棋世界，還正式進入大眾視野，逐漸被各行各業所接受。 在此之前，敏銳的資本已經捕捉到了新的趨勢，配置了人工智能市場。 知道了醫療資源失衡的現狀，他們懷著發現新大陸的心情，以ai為馬，跳進了醫療市場。

ai醫療的爆炸性發展也要歸功于政策獎金。 6月14日，廣東省人民政府辦公廳正式發布了《互聯網+促進醫療健康快速發展行動計劃(-)》，提出了人工智能下基層的規定。 有了政策的加持，ai醫療就像火力充足的汽車一樣，走向了基層醫療機構。 7月4日，互聯網+健康扶貧ai醫生村通啟動儀式在廣州舉行。

ai老師是個好老師。 鄧金科是廣東省陽山縣的村醫。 以前，他只看到感冒和發燒，遇到困難時，建議村民到外面去看醫生。 但是現在有智能醫生，所以村民只需要用手機問診。 如果遇到未經許可的疾病，鄧金科也可以通過復印和照片等方法告訴廣東省互聯網醫院的醫生。 目前，ai醫生可以看到200多種常見病，涵蓋了普通社區醫院日常診斷的90%的疾病。

在基層，醫療人工智能填補了城鄉醫療水平的差距，使當地居民享受到了同質化的醫療服務。 但是，在三甲醫院，被賦予了釋放醫生的使命。

廣東藥科大學附屬第一醫院病理科啟用了ai遠程病理診斷系統。 短短幾分鐘內，就可以識別、篩選、標記可疑、異形、細胞核大的細胞。 病理醫生只需要關注可疑細胞就可以寫診斷報告。 這項技術的運用使病理醫生的業務效率提高了整整20倍。

今年6月，中山大學附屬第六醫院啟動了華生胃腸疾病人工智能醫學中心，將人工智能應用于臨床診療，讓華生推薦幾種可能的治療方案，供臨床醫生選擇，最終實現了個性化治療。

什么是ai醫療？ 每個人的身體都有自己的答案。 對白云街社區衛生服務中心的管理者陳健芳來說，填補了基層眼科醫生空的空白，節省了中心每年數十萬元的勞務支出，讓社區居民不用出遠門就可以篩查眼科疾病。

廣州市婦幼醫療中心院長夏慧敏說，所謂ai醫療，其實就是人類醫生的經驗成為規則，其規則在系統中流行，在這一潮流之后形成了基于人類智慧結晶的輔助診斷做法。

目前，醫療界正迎來人工智能的旋風。 大部分人都在討論人工智能，拼命追趕領域的潮流。

數據孤島成為干擾因素

一臺機器能檢測出白內障嗎？ 在社區清潔事業開始之前，陳健芳總是面臨這樣的疑問。 阻力不小。 隨后，他們說服居民到社區醫院進行篩查，居民也在新的體驗中接受了醫療新技術和新的服務模式。

疾病智能篩查技術的宣傳之路并不容易。 一方面是居民半信半疑，另一方面是醫生適應的難題。 醫療數據是人工智能的營養來源。 以ai眼科醫生為例，在下基層前，其增長依賴中山眼科中心的醫療數據。 在這過程中，研發人員將清洗、標記數據，建立數據模型，賦予診斷疾病的功能。 侵入基礎醫療機構后，原始數據模型還在應用嗎？

事實上，從市面上許多ai醫療產品中獲得的高精度基于越來越小的樣本測試。 林浩添也提出了另一個擔憂: ai在訓練中使用標準圖像，但到了臨床上會受到多種因素的影響，包括檢查人員的配合程度等在內，圖像質量可能存在缺陷，從而導致ai的效率受挫。 上海交通大學生物醫學工程學院教授錢大宏在接受媒體采訪時表示，算法不是會說的老師，沒有向醫生說明評價依據的能力。

ai醫療還缺乏可持續發展的商業模式。 以ai眼科為例，到基層進行疾病篩查，目前不需要任何費用。 另外，項目的運營需要保證軟件系統的更新和相關人員的補助的費用。 林浩添說，只有讓機器在基層接受訓練，才能進化。

中國新聞通信研究院網絡醫療聯盟人工智能員工集團負責人趙日光認為，目前很難通過銷售的方式將ai醫療產品銷售到醫療機構。 而且，ai醫療產品將被迫消耗。 在盈利模式尚不明確的現在，誰也不想承擔這個機會價格。

人工智能就像孩子，需要知道，需要學習，需要從大量的大數據中吸取生長養分。 但是，目前數據孤島現象和數據標準不統一，阻礙了ai醫療的快速發展。

在國內，人工智能公司將與三甲醫院合作獲取醫療數據。 但是，各醫院收集數據的設備可能不同。 例如，在病理、心電等行業，各廠家都遵循私有的數據格式。 趙陽光建議，行業必須積極將私有模式轉變為公有模式，才能為ai醫療的快速發展提供良好的土壤。 但是，響應者寥寥無幾。

即使ai醫療可以獲得高質量的數據，也無法避免數據獲取是否會侵害患者的隱私這一問題。 畢竟，沒有人希望自己的健康數據被全世界的人知道。

未來:需要改變技術、體制和政策

陳健芳希望購買ai醫療產品，建議將人工智能納入基本醫療范圍收錢，且價格不超過100元。 但是，所有這些前提都是產品必須合格。

怎樣才能制作出能被市場買到的產品？

錢大宏表示，關鍵是提高算法能力，不僅要追求高精度的結果，還需要進一步明確ai的思維。

林浩添更喜歡人工智能的糾錯能力。 對現在開發的ai眼科醫生來說，它需要進一步提高錯誤識別能力，需要評估力度，評估錯誤的圖像，教會檢查者重新采集的方法。

科大訊飛智慧醫療常務副社長鹿曉亮曾在中國精密醫療產業峰會上表示，ai醫療產品需要進入臨床，只掌握算法是不夠的，需要不斷學習領域專家的能力，跟上新的研究潮流，提高自我。

目前，我國許多ai醫療產品都以高精度數據而聞名，但診斷型ai醫療產品未能真正得到國家市場監管總局的認證。 在大洋彼岸的美國，已經有三種人工智能診斷產品連續獲得美國fda的批準，以osteodetect為例，采用ai算法可以幫助醫生迅速診斷腕骨骨折。

目前，我國監管部門禁止虛擬助理軟件提供任何疾病的診斷建議，只允許提供客戶健康輕度的問診咨詢服務。 ai醫療產品要走得更遠，相關部門必須制定與ai診斷相比較的進入臨床應用的法律標準，確定ai診斷的主體是醫生還是醫療器械，并對ai診斷中存在的缺陷、醫療過失的評價依據等問題進行詳細說明。

林浩添說，他的團隊在國際期刊上發表論文，制定ai醫療進入臨床的標準，當ai醫療產品在實際醫療中應用的準確率達到某個標準時，才有資格進入臨床。

幾十家創業企業團結一致，發生了同樣的事件，基本上是以智能診斷為中心展開的。 林浩添希望ai眼科醫生能走得更遠，將來能給患者建議。 他還打算開發眼科手術機器人，成為外科醫生的助手，提高診療效率。

未來的人工智能不應該單一，不能只診斷某個病種，也不能只分解圖像數據進行評價。 夏慧敏表示，人工智能是綜合考慮語音病歷、圖像數據、身體多項指標等的診斷治療，應該像人腦一樣全面考慮。

要實現這些目標，光靠公司是不夠的，還需要醫生的深入參與。

林浩添表示，醫療數據具有特殊性，如果只靠計算機人才進行探索，可能對他們的方向把握、數據理解不充分。 要制作滿意的ai產品，需要醫護人員和程序員合作，深入交流，深入合作。 但是，在目前的體制下，醫務人員不太能抽身，繁重的臨床和科研任務已經讓他們閑下來。

鹿曉亮總結說，用人工智能讓醫療領域發揮作用，需要強大的技術支持、政府的決策和社會資源的支持、持續的韌性和耐心三個特質。