張瑜 王輝輝

人類從未停止過在醫(yī)療領域的探索。而AI（人工智能）技術，則為這個領域的探索插上了新的翅膀。

2001年，斯皮爾伯格導演的電影《人工智能》曾展示了人類的AI技術狂想。然而不為人知的是，早在1972年，尚為“科幻”的AI技術就已應用于醫(yī)療領域——當時，英國利茲大學研發(fā)出了被稱為醫(yī)療AI鼻祖的AAPHelp系統(tǒng)，它能夠使用Bayesian算法，根據(jù)癥狀診斷出病人產生劇烈腹痛的可能原因。到了1974年，AAPHelp系統(tǒng)的診斷精度甚至超過了資深醫(yī)生的平均水平。

從IBM的Wafson到Google的深度學習神經網絡，醫(yī)療AI在世界范圍內掀起了一輪又一輪浪潮，并從2013年起逐步由學術課題走向臨床應用，且應用場景日益多元化。

兩年后的2015年，中國也加入了這一大潮。

在醫(yī)學影像診斷、病理檢測、智能問診等方面，中國已經有一批創(chuàng)業(yè)公司擁有了自己的技術和產品，并且正在進入真實的應用場景：而騰訊、阿里巴巴、百度這樣的互聯(lián)網巨頭，則致力于搭建開放性醫(yī)療平臺，整合更多的醫(yī)療AI資源。

資本的流入也在支撐這個風口。億歐智庫的數(shù)據(jù)顯示：2015年第二季度以來，中國醫(yī)療AI的投資金額和投資頻次均進入爆發(fā)式增長階段，其中僅2016年第二季度投資額就達到4.7億元，投資頻次達65次；截至2017年8月，中國醫(yī)療AI企業(yè)累積融資額已超過180億元人民幣。

資本裹挾之下，中國醫(yī)療AI的技術不斷進步，應用場景落地速度也迅速加快。以智能影像輔助診斷系統(tǒng)為例，隨著訓練數(shù)據(jù)的積累，一般輔助診斷系統(tǒng)都能夠在30秒鐘之內完成識別和初步診斷，其中肺結節(jié)篩查的AI產品平均準確率達到90%以上，超過了醫(yī)師的平均水平。

高歌猛進之下，重重門檻仍需跨越。

AI產品要想進入醫(yī)院實現(xiàn)大規(guī)模商用，還需要進一步打破制度性障礙，探索更適合數(shù)字健康產品的安全審查模式；此外，增加醫(yī)院、醫(yī)生對于AI產品的接受度也需長久的努力；而就產品本身而言，也還需要更多適用性更好、更簡單易操作、更加匹配醫(yī)院工作流程的醫(yī)療AI產品。

必須承認，醫(yī)療AI的實際應用，離科幻電影中的高度智能化，甚至徹底改變傳統(tǒng)的醫(yī)療模式，還有相當長一段路要走。相形之下，更現(xiàn)實可期的是，作為一種醫(yī)療輔助產品，醫(yī)療AI將幫助醫(yī)生更為準確地提升診斷水平，而人類的疾病控制與健康管理也將由此獲得不斷提升的高效服務。