看病難、看病貴，一直是深受關(guan)注的民生(sheng)(sheng)問(wen)題。人(ren)工(gong)智能(neng)(AI)能(neng)解決這個難題嗎？在(zai)中(zhong)(zhong)國人(ren)工(gong)智能(neng)學會近(jin)日(ri)發(fa)起主辦的2019中(zhong)(zhong)國人(ren)工(gong)智能(neng)產業年會中(zhong)(zhong)，多位專家在(zai)智能(neng)醫(yi)療論壇上介紹(shao)了(le)AI醫(yi)生(sheng)(sheng)的最新研究成果——AI醫(yi)生(sheng)(sheng)醫(yi)術(shu)是否精妙？還有多久能(neng)普(pu)及？經濟日(ri)報記者帶您一探究竟。

　　在北(bei)京(jing)的三甲醫院看病有多難？

　　清華大學教授、國(guo)際核能(neng)院(yuan)院(yuan)士、中國(guo)人(ren)工智能(neng)學會會士張勤今年7月親身(shen)體驗了一(yi)把。那天(tian)，他帶93歲(sui)的(de)父親去北京人(ren)民醫院(yuan)看病(bing)，醫院(yuan)人(ren)滿為患，沒有(you)床位(wei)，老人(ren)只能(neng)坐在急診觀察病(bing)室的(de)椅子(zi)上輸液(ye)9小時，一(yi)直(zhi)熬到凌晨1：30。

　　而張勤堅信，如果(guo)自己團隊研發的DUCG系統能盡快完善并應用于臨床，將大(da)大(da)改善中國的看(kan)病難問題。而這個目標，距(ju)離(li)實現(xian)已(yi)不太遙遠。

　　AI診斷：向頂尖大(da)夫看齊

　　對(dui)于看病難的(de)“痛點”，張(zhang)勤表示，2018年，全國有醫療(liao)機(ji)構99.7萬個(ge)，其中三(san)甲(jia)醫院僅(jin)1442個(ge)，94.6%都是基層醫療(liao)機(ji)構；而就診總人次(ci)83.1億(yi)，其中基層就診人次(ci)44.1億(yi)，僅(jin)占(zhan)53%。基層醫療(liao)機(ji)構占(zhan)絕大多數，卻只承擔了一半的(de)就診量，這就難怪三(san)甲(jia)醫院人滿為患了。

　　看(kan)(kan)病難、看(kan)(kan)病貴，很大程度上是由于沒有實現真正(zheng)的分級診(zhen)療。

　　“我國分(fen)級(ji)診(zhen)療(liao)要求實現(xian)‘90%大病不出縣’，為什么做(zuo)不到？主要問(wen)題(ti)是‘基層首診(zhen)’正確率低，基層醫生水平不高。”張勤認為，解決方(fang)案在“智(zhi)慧醫療(liao)”上，“我們(men)要做(zuo)一種全科疾病診(zhen)斷智(zhi)能(neng)(neng)系統(tong)，它在任何場景(jing)都能(neng)(neng)正確診(zhen)斷，且有可(ke)解釋(shi)性(xing)，還能(neng)(neng)動態生成(cheng)個體(ti)優化臨床檢查(cha)路徑，實現(xian)精準診(zhen)斷。”

　　張勤以(yi)前做核(he)電(dian)站的安(an)全(quan)運維系(xi)(xi)(xi)統，核(he)電(dian)站的故(gu)障(zhang)診斷(duan)和醫療診斷(duan)有(you)何(he)相似之處(chu)？都(dou)是給一個復雜系(xi)(xi)(xi)統看病，都(dou)要求“幾乎100%的診斷(duan)正確率(lv)”。理論是相通的，不同的是知識庫。張勤團隊(dui)將(jiang)原(yuan)(yuan)本用于核(he)電(dian)站故(gu)障(zhang)診斷(duan)的原(yuan)(yuan)創系(xi)(xi)(xi)統DUCG拿來(lai)做醫療臨(lin)床診斷(duan)，首先要與專家級(ji)醫生合作構建知識庫。

　　“我(wo)(wo)們(men)以(yi)患者為(wei)中心，圍繞(rao)患者的(de)(de)主(zhu)訴(su)癥狀構(gou)(gou)建知識(shi)(shi)(shi)庫，包含(han)所有(you)相關科(ke)室，免除掛(gua)錯號的(de)(de)煩惱。比(bi)如病(bing)人的(de)(de)主(zhu)要癥狀是腹痛，就可以(yi)問診(zhen)我(wo)(wo)們(men)的(de)(de)‘腹痛’知識(shi)(shi)(shi)庫。”張勤介紹(shao)，團隊正與(yu)(yu)北京(jing)協和醫(yi)(yi)院(yuan)、北京(jing)朝(chao)陽醫(yi)(yi)院(yuan)等多家國內著名三甲(jia)醫(yi)(yi)院(yuan)約30位臨床專(zhuan)家深度合作(zuo)構(gou)(gou)建知識(shi)(shi)(shi)庫。“知識(shi)(shi)(shi)庫由各科(ke)臨床經驗豐富的(de)(de)大夫參與(yu)(yu)構(gou)(gou)建，我(wo)(wo)們(men)追求的(de)(de)是，讓AI達到這些專(zhuan)家的(de)(de)水平。”

　　這個(ge)目標(biao)一(yi)旦實現，基(ji)層醫療機(ji)構的醫生使(shi)用(yong)DUCG系統的“AI醫生”做輔助(zhu)，就能得到與北京三甲(jia)醫院(yuan)資深大夫同樣(yang)的診斷結果(guo)，這將大大提(ti)高基(ji)層診療水平，緩解三甲(jia)醫院(yuan)就診壓力。

　　理想很豐滿(man)，現(xian)實進度(du)如何？DUCG知(zhi)識(shi)庫目前開發(fa)到(dao)什么程度(du)了？

　　目(mu)前，DUCG知識庫已(yi)完成第三方(fang)病歷(li)測試(shi)的(de)有關節(jie)痛、呼吸(xi)困難等(deng)13個(ge)知識庫；基本完成開發(fa)和內部測試(shi)的(de)有胸痛、水腫等(deng)17個(ge)知識庫；正在開發(fa)的(de)有不明原(yuan)因發(fa)熱、婦科等(deng)8個(ge)知識庫。已(yi)經接近覆蓋所有臨床(chuang)主訴。

　　AI診斷的便捷度如(ru)何？

　　“我們(men)正在開(kai)展(zhan)青(qing)島膠州市和重慶忠縣的臨床應用試(shi)點。不管是鎮(zhen)醫院的大夫，還是村衛生(sheng)(sheng)室的村醫，有(you)電腦或iPAD就可以通過云(yun)上DUCG系統開(kai)展(zhan)診(zhen)斷，并可一鍵(jian)生(sheng)(sheng)成符(fu)合規范的電子病歷(li)。”張勤說。

　　AI診斷(duan)的(de)正確率如何？

　　重慶(qing)6家(jia)三(san)(san)甲醫院對DUCG系統的關節痛、腹痛、咳嗽咳痰、發(fa)熱伴皮疹、呼吸困(kun)難、鼻出血6個主訴知識庫的第三(san)(san)方測試(shi)結(jie)果(guo)(guo)顯示：除了22個罕見病(bing)(bing)沒(mei)有找到病(bing)(bing)歷外，其余疾病(bing)(bing)的AI診(zhen)斷正確率達100%，即(ji)AI診(zhen)斷結(jie)果(guo)(guo)與三(san)(san)甲醫院醫生診(zhen)斷結(jie)果(guo)(guo)一致(zhi)。“我們的測試(shi)方法特別強調對罕見病(bing)(bing)診(zhen)斷的正確率，因為(wei)基層診(zhen)斷錯誤主要發(fa)生在罕見病(bing)(bing)。”張勤說(shuo)。

　　AI醫(yi)生何時能進化成全科(ke)醫(yi)生并投(tou)入基(ji)層醫(yi)院？

　　“所有主(zhu)訴知識庫構(gou)建完成后，即可實現全科診斷。我們計劃再(zai)用一年(nian)覆蓋(gai)基層醫(yi)院除(chu)普通外(wai)科外(wai)，可能遇到的(de)所有主(zhu)訴的(de)臨床診斷。”張勤表示(shi)。

　　AI讀片：要比人眼更銳利

　　“去拍個片吧。”這(zhe)是患(huan)者在醫院經常聽到的(de)話。現在，超聲、核磁、CT……各種醫學成(cheng)像(xiang)已(yi)經成(cheng)為醫學診(zhen)斷的(de)必備參考數據，AI讀片也隨著人(ren)工(gong)智能技術(shu)的(de)普及開始走(zou)向臨床應(ying)用。AI讀片準不準？這(zhe)種技術(shu)正(zheng)在給“看病難”問題帶來哪(na)些改(gai)變？

　　AI讀片可(ke)以提高疾病的(de)早期發現率(lv)。

　　有(you)些(xie)致(zhi)盲、致(zhi)畸(ji)、致(zhi)死(si)疾(ji)病在發病早期已經(jing)出(chu)現輕微癥狀，很難被肉眼(yan)發現，但卻(que)有(you)可(ke)能被AI敏銳(rui)識別。這些(xie)疾(ji)病越(yue)早被發現，越(yue)早干預(yu)治療，預(yu)后就越(yue)好。

　　“任正非曾表示(shi)，華為P30的(de)代表是(shi)(shi)數學，拍(pai)照(zhao)時(shi)圖像不是(shi)(shi)照(zhao)出來(lai)的(de)，而(er)是(shi)(shi)數學算出來(lai)的(de)。我期待AI讀片也(ye)能做到(dao)(dao)這樣。”浙(zhe)江大學數學科(ke)學學院、浙(zhe)大一院雙聘教授孔德興說，《新英格蘭醫(yi)學雜志(zhi)》發表的(de)一篇論(lun)文顯示(shi)，癌癥(zheng)病(bing)人從(cong)(cong)發病(bing)到(dao)(dao)死亡約為25年：其中，基因發展異常是(shi)(shi)前5年；基因表達到(dao)(dao)組織表達出現(xian)問(wen)題(ti)大約是(shi)(shi)從(cong)(cong)第5年到(dao)(dao)第20年，此(ci)階段病(bing)灶(zao)很(hen)小(xiao)；而(er)等(deng)到(dao)(dao)出現(xian)醫(yi)生可以(yi)直接診斷的(de)5毫米以(yi)上的(de)腫瘤病(bing)灶(zao)，往(wang)往(wang)病(bing)人所剩(sheng)時(shi)間僅有1至3年了。

　　“醫(yi)生很難直接判讀小于(yu)5毫米的(de)(de)(de)病灶，但數學(xue)(xue)方法可以輔(fu)助，算出超(chao)(chao)分(fen)辨率的(de)(de)(de)醫(yi)學(xue)(xue)圖像。我們希望把前沿數學(xue)(xue)理論與(yu)現代物理規律和醫(yi)學(xue)(xue)尤其是臨(lin)床醫(yi)學(xue)(xue)深層次交(jiao)叉，所以提出了數理醫(yi)學(xue)(xue)這一(yi)新概念，并取得一(yi)系(xi)列具有臨(lin)床應(ying)用價值的(de)(de)(de)研(yan)究(jiu)成果(guo)。”孔德(de)興(xing)介紹(shao)，他的(de)(de)(de)團隊利用自主(zhu)研(yan)發(fa)的(de)(de)(de)基于(yu)超(chao)(chao)聲影像的(de)(de)(de)創(chuang)新性(xing)分(fen)析技術(shu)，開發(fa)出國際上首款超(chao)(chao)聲輔(fu)助智(zhi)能診斷系(xi)統，可以對甲狀腺(xian)結節、乳腺(xian)結節、肝腫塊等開展準(zhun)確(que)識(shi)別——對乳腺(xian)的(de)(de)(de)識(shi)別準(zhun)確(que)率為：良性(xing)92%，惡(e)性(xing)93%；分(fen)割準(zhun)確(que)率93%；超(chao)(chao)聲乳腺(xian)鉬靶的(de)(de)(de)鈣(gai)化準(zhun)確(que)率達到97%。

　　從今年7月至今，這套智能超(chao)聲診斷系統被部署到(dao)杭州市西湖區的基層衛(wei)生院，已(yi)為3萬多人做(zuo)了體(ti)(ti)檢，發現32例甲狀(zhuang)腺癌、20多例乳腺癌患者。這些(xie)患者到(dao)三(san)甲醫院做(zuo)穿刺，手術病理都(dou)是惡(e)性的，說(shuo)明AI讀片結果(guo)很準確。“社區衛(wei)生院周邊居民都(dou)跑過去體(ti)(ti)檢，既便(bian)宜又方(fang)便(bian)，準確率還挺(ting)高。”孔(kong)德興說(shuo)。

　　AI讀片也可以提高(gao)醫生的服務(wu)能力。

　　在(zai)廣州的(de)中山眼科(ke)(ke)中心(xin)，“AI眼科(ke)(ke)醫生”已(yi)經試行2年(nian)多(duo)了(le)，診療(liao)(liao)決策準(zhun)確率超過(guo)(guo)90%，診斷技能(neng)已(yi)達“專家(jia)級(ji)眼科(ke)(ke)醫師”水平。中山大(da)(da)學(xue)中山眼科(ke)(ke)中心(xin)人(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)學(xue)科(ke)(ke)帶頭人(ren)林浩添介紹，在(zai)國家(jia)重(zhong)點研發項(xiang)目支持下，目前中心(xin)正推出眼科(ke)(ke)AI三級(ji)診療(liao)(liao)模式：在(zai)家(jia)里(li)，大(da)(da)家(jia)可(ke)以通(tong)過(guo)(guo)智(zhi)(zhi)能(neng)手機(ji)軟件，用個(ge)人(ren)自(zi)拍(pai)實現初(chu)步(bu)篩查(cha)；在(zai)社區和基層醫院，通(tong)過(guo)(guo)基本檢(jian)查(cha)設備(bei)和云平臺初(chu)步(bu)疾病(bing)診斷；在(zai)三級(ji)綜(zong)合(he)及專科(ke)(ke)醫院，通(tong)過(guo)(guo)人(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)輔助的(de)專業檢(jian)查(cha)設備(bei)，輔助專家(jia)診治，提高效率。

　　“通過眼(yan)科(ke)AI三(san)級診(zhen)療(liao)體系(xi)，每名眼(yan)科(ke)醫生的效率可(ke)以(yi)提高(gao)10倍以(yi)上，從一年(nian)服(fu)(fu)務(wu)4000人，提高(gao)到一年(nian)服(fu)(fu)務(wu)4萬人甚至更多。”林浩添說。

　　AI落地：巨(ju)大臨床(chuang)需(xu)求推(tui)動

　　AI醫療(liao)的落地情況如(ru)何？

　　不少專家認為，巨大臨床(chuang)需求正(zheng)在推動AI醫療的落地。

　　“臨床(chuang)醫(yi)生遠遠不能滿足眼底(di)(di)檢(jian)查(cha)(cha)的(de)潛在需求。目前，眼科(ke)醫(yi)生緊(jin)缺，2級、3級醫(yi)院的(de)眼科(ke)醫(yi)生總(zong)計只有(you)3.6萬名。與此(ci)同(tong)時，我(wo)國需要開展眼底(di)(di)篩(shai)查(cha)(cha)的(de)人數(shu)量龐大，糖(tang)尿病患者(zhe)就有(you)1.14億，高(gao)血壓患者(zhe)還有(you)3.3億，他們至(zhi)少要一(yi)年查(cha)(cha)一(yi)次眼底(di)(di)。”上海市靜安(an)區市北醫(yi)院眼科(ke)主任陳(chen)吉(ji)利認為(wei)，人工(gong)智(zhi)能是解決(jue)基(ji)層眼底(di)(di)檢(jian)查(cha)(cha)能力短板的(de)利器。

　　陳(chen)吉利介紹，該醫院是人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)醫學影(ying)像識別公司(si)Airdoc在上(shang)海(hai)的首(shou)個應(ying)用(yong)示范基(ji)地(di)，也是國家科(ke)信(xin)中心眼(yan)科(ke)大(da)數據實驗室(shi)上(shang)海(hai)靜安(an)影(ying)像閱片中心，還是平(ping)安(an)好(hao)醫生(sheng)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)問診系統(tong)滬(hu)上(shang)眼(yan)科(ke)首(shou)家應(ying)用(yong)示范基(ji)地(di)，已(yi)建設成為集AI、大(da)數據、云平(ping)臺和遠程會診于(yu)(yu)一體的醫共體眼(yan)科(ke)云平(ping)臺，啟(qi)動(dong)了基(ji)于(yu)(yu)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)的社(she)區糖網篩查(cha)項(xiang)目。

　　該(gai)項工作(zuo)建立了“篩查—發現—轉診—隨訪—健(jian)康管理”的(de)模(mo)式，推動(dong)了分級(ji)診療的(de)落實。在(zai)上海市(shi)靜安(an)區市(shi)北醫院(yuan)的(de)一站式糖網篩查系統中，4家基層(ceng)社區醫院(yuan)在(zai)一年多時(shi)間內(nei)，就協助篩查了5590例患者(zhe)。

　　“以往社區(qu)(qu)篩查(cha)后，將片(pian)子(zi)上(shang)(shang)傳至區(qu)(qu)域醫(yi)療(liao)中(zhong)心，要(yao)完成(cheng)遠程(cheng)讀片(pian)，再把結果給到社區(qu)(qu)，通(tong)知(zhi)患者(zhe)向上(shang)(shang)轉診，這個過(guo)程(cheng)大概需要(yao)1個多月。這是(shi)由于上(shang)(shang)級醫(yi)院(yuan)醫(yi)生時間短缺(que)，來不及閱(yue)片(pian)。有了(le)人工(gong)智能后，可以即刻告訴患者(zhe)篩查(cha)結果和轉診時間，大大提升了(le)診療(liao)效(xiao)率(lv)。”陳(chen)吉利說。

　　AI醫(yi)療(liao)領域(yu)目前有(you)很(hen)多(duo)創業(ye)公司(si)，什么樣(yang)的公司(si)更有(you)商業(ye)前景？

　　據統計，目(mu)前全國人工智能+醫(yi)療領(ling)域約有150多家企業，大部分從(cong)單領(ling)域突破——醫(yi)學影像(xiang)上(shang)的(de)輔助診斷(duan)、在線智能化問診等(deng)是目(mu)前比(bi)較集(ji)中(zhong)的(de)方向。對(dui)于醫(yi)療類企業來說，技術(shu)真正(zheng)落地離不開真實應用(yong)場景，算法模(mo)型、可持續(xu)的(de)優質醫(yi)療數據、變現渠道缺一不可。

　　復(fu)星(xing)集團(tuan)投(tou)(tou)資(zi)總監陳(chen)宏(hong)表示(shi)，考核一個(ge)公司是(shi)(shi)(shi)否(fou)(fou)值得投(tou)(tou)資(zi)，除(chu)了(le)考核算法有(you)(you)(you)沒有(you)(you)(you)先進性，還要(yao)看數據量及其維度和質量，大致為以下4點：商業(ye)(ye)(ye)模式(shi)，是(shi)(shi)(shi)否(fou)(fou)能夠真正實現產業(ye)(ye)(ye)化落(luo)地；創始人(ren)對其細分醫療(liao)AI領(ling)域(yu)有(you)(you)(you)什么程(cheng)度的(de)(de)理(li)解，是(shi)(shi)(shi)否(fou)(fou)有(you)(you)(you)營銷人(ren)才、互聯(lian)網(wang)的(de)(de)思維；硬(ying)件是(shi)(shi)(shi)否(fou)(fou)能夠在整個(ge)產業(ye)(ye)(ye)鏈上有(you)(you)(you)很好(hao)的(de)(de)結合；對場(chang)景(jing)的(de)(de)選擇(ze)是(shi)(shi)(shi)否(fou)(fou)正確，能否(fou)(fou)找到更新(xin)的(de)(de)場(chang)景(jing)去匹配更新(xin)的(de)(de)數據、更新(xin)的(de)(de)硬(ying)件，或(huo)是(shi)(shi)(shi)在已有(you)(you)(you)場(chang)景(jing)中做好(hao)產業(ye)(ye)(ye)鏈的(de)(de)延伸。他表示(shi)，目(mu)前比較看好(hao)慢(man)病管理(li)、藥物研發、院外健康管理(li)、基層(ceng)預(yu)防篩選這(zhe)幾個(ge)細分領(ling)域(yu)的(de)(de)人(ren)工智能機(ji)構。

　　AI醫療服(fu)務(wu)能解決“看病難”頑癥嗎？讓我們(men)拭目(mu)以待。