王穎

AI在醫(yī)療領(lǐng)域的落地嘗試愈發(fā)豐富，醫(yī)學(xué)影像、輔助診療、健康管理、數(shù)字醫(yī)療服務(wù)等場景中的新技術(shù)、新產(chǎn)品正不斷涌現(xiàn)。

如果說“AI（人工智能）將徹底改變我們的生活”，應(yīng)該不會有人質(zhì)疑，但若細問“AI最好的應(yīng)用場景是什么？”或許每個人都有不同的答案。

“我覺得人工智能最好的應(yīng)用場景，毫無疑問是醫(yī)療的場景?！眲?chuàng)新工場董事長兼CEO李開復(fù)表示，他在中國第五屆醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)投資50人論壇年度峰會的演講進一步闡明了投資界對醫(yī)療AI的認可。

醫(yī)療AI的早期探索可以追溯到20世紀(jì)70年代，1972年英國利茲大學(xué)研發(fā)出了第一款醫(yī)療人工智能系統(tǒng)APPHELP;1978年，北京中醫(yī)醫(yī)院關(guān)幼波教授研發(fā)出了我國第一個醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)——關(guān)幼波肝病診療程序，由此打開了我國醫(yī)療AI研發(fā)的序幕。

進入21世紀(jì)，我國已累計研發(fā)出了上百個AI專家系統(tǒng)，但幾乎所有的技術(shù)和系統(tǒng)都還是“紙上談兵”，并沒有被應(yīng)用在臨床實踐中。最近幾年，隨著全球資本和技術(shù)的協(xié)同發(fā)展，加上各國政策的支持，醫(yī)療AI進入了快速發(fā)展時期——科技巨頭紛紛成立“大健康事業(yè)部”布局醫(yī)療業(yè)務(wù)，創(chuàng)業(yè)公司扎堆涌入智能醫(yī)療設(shè)備和軟件開發(fā)領(lǐng)域，AI在醫(yī)療領(lǐng)域的落地嘗試愈發(fā)豐富，醫(yī)學(xué)影像、輔助診療、健康管理、數(shù)字醫(yī)療服務(wù)等場景中的新技術(shù)、新產(chǎn)品正不斷涌現(xiàn)。

AI最好的應(yīng)用場景

作為疾病診斷的基礎(chǔ)步驟，醫(yī)學(xué)影像分析在臨床中有大量應(yīng)用，可輔助醫(yī)生識別病灶，了解病情嚴(yán)重程度。

研究數(shù)據(jù)表明，有近90%的醫(yī)療信息基于醫(yī)學(xué)影像分析得出，其在醫(yī)療過程中的重要性不言而喻。而作為機器學(xué)習(xí)的重要分支，深度學(xué)習(xí)在圖像分析、識別中取得了很好的應(yīng)用效果，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進行醫(yī)學(xué)影像分析輔助診斷也成為醫(yī)療AI落地的重點。

從國家藥監(jiān)局公布的三類證獲批情況可以看出，肺部影像分析和糖網(wǎng)篩查是目前國內(nèi)醫(yī)療AI企業(yè)的研究重點，12個已通過審核的產(chǎn)品中有6個與這兩項檢測相關(guān)。

2020年11月，國家藥監(jiān)局審核通過了全國首個肺部影像AI產(chǎn)品——肺結(jié)節(jié)CT影像輔助檢測軟件。這款軟件來自一家創(chuàng)立于2016年的醫(yī)療AI企業(yè)——推想醫(yī)療，在論證了AI醫(yī)療技術(shù)可行、產(chǎn)品化可行，并在醫(yī)院規(guī)?；瘧?yīng)用后，推想醫(yī)療拿到了國家藥監(jiān)局市場準(zhǔn)入認證，這也是非常典型的AI醫(yī)療企業(yè)的發(fā)展歷程。

在新冠肺炎疫情暴發(fā)初期，推想醫(yī)療與疫區(qū)醫(yī)院共同研發(fā)了“肺部輔助診斷系統(tǒng)肺炎特別版”，在武漢同濟醫(yī)院、北京海淀醫(yī)院、重慶醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院投入使用，輔助一線醫(yī)護人員進行診斷、量化評估、分診和疫情監(jiān)控。

除肺部領(lǐng)域AI之外，視網(wǎng)膜AI也是目前在醫(yī)療影像AI領(lǐng)域中走在領(lǐng)先陣列的項目之一。很多人或許不了解，視網(wǎng)膜是我們?nèi)梭w唯一能夠無創(chuàng)就可直接觀測到血管和神經(jīng)的組織，蘊含著豐富的生物學(xué)特性和健康信息，我們可以通過視網(wǎng)膜來檢測到諸多慢病情況。醫(yī)學(xué)研究表明，視網(wǎng)膜能觀察到上千種病變，常見的有200余種。

2020年8月，鷹瞳Airdoc獲得了國內(nèi)AI眼底領(lǐng)域的第一張三類證。自2015年創(chuàng)立以來，鷹瞳科技在6年時間完成了7輪融資，融資總額超過8億元人民幣，其主營業(yè)務(wù)是AI視網(wǎng)膜影像識別早期檢測、輔助診斷及健康風(fēng)險評估方案。

事實證明，AI視網(wǎng)膜影像識別這個方向是正確的。2020年11月，糖網(wǎng)AI三類證產(chǎn)品被寫進了國家糖尿病防控指南。這既是國家對醫(yī)療AI產(chǎn)品安全性、有效性的專業(yè)認定，也是推動國內(nèi)醫(yī)療AI臨床應(yīng)用和深入發(fā)展的重大里程碑。

目前鷹瞳Airdoc能對糖尿病、心梗等55種疾病或病變進行相應(yīng)的檢測或風(fēng)險評估。鷹瞳Airdoc創(chuàng)始人、CEO張大磊表示，去年鷹瞳Airdoc的視網(wǎng)膜AI產(chǎn)品共檢測了200多萬人次，其中臨床科室和體檢等醫(yī)療機構(gòu)的貢獻最大。他預(yù)計，今年檢測量會達到1000萬～2000萬人次。隨著檢測量的增加，單次檢測的成本會逐漸降低，這些技術(shù)也將普惠到更多人。

除了影像，語音技術(shù)也是深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療AI領(lǐng)域的重要探索之一。截至2020年底，科大訊飛已在全國設(shè)立了200多個智慧醫(yī)療項目，累計進行了1.3億次輔助診斷。NLP算法為醫(yī)患溝通提供了智能交互能力，提高醫(yī)生診療效率的同時，也為患者提供了更便利的就診形式。

不止如此，科大訊飛研發(fā)的“智醫(yī)助理”利用語音識別、自然語言處理技術(shù)，實現(xiàn)了智能問診、智能交互功能。截至2020年底，科大訊飛的“智醫(yī)助理”已在北京、安徽、西藏、內(nèi)蒙古、青海、新疆等地的3萬余家基層醫(yī)療機構(gòu)上線。

此外，作為通用智能語音語言技術(shù)的提供商，思必馳也發(fā)現(xiàn)了AI醫(yī)療是一個“寶藏賽道”。新冠肺炎疫情期間，思必馳研發(fā)的智能外呼機器人通過信息采集、健康教育、患者隨訪極大地提高了醫(yī)護人員的工作效率，每天處理百萬級電話外呼，為疫情排查、病例分析提供了基礎(chǔ)支持。

思必馳推出的“1+2”軟硬一體化智慧醫(yī)療解決方案，目前在醫(yī)療服務(wù)的各個階段都有應(yīng)用，醫(yī)生可以基于智能語音語言技術(shù)和智能人機交互技術(shù)，在門診預(yù)問診、門診電子病歷、手術(shù)室智能助理、醫(yī)技報告語音錄入等環(huán)節(jié)提高工作效率。

“針對醫(yī)療中人與人、人與機器溝通的場景，智能語音語言技術(shù)能夠通過對知識的重構(gòu)處理讓溝通更便捷，這是傳統(tǒng)信息化系統(tǒng)不能解決的問題?！彼急伛Y智慧城市應(yīng)用事業(yè)部副總經(jīng)理鄒平表示。

邁過高技術(shù)的門檻

無論是醫(yī)療還是AI，都是門檻很高的行業(yè)，醫(yī)療AI產(chǎn)品要進入市場就必須面臨層層考驗。當(dāng)前，醫(yī)療AI產(chǎn)品拿到了醫(yī)療器械三類證，只能證明這些技術(shù)和服務(wù)過關(guān)，而它能否和臨床緊密結(jié)合才是接下來的重點，也是醫(yī)療AI企業(yè)必須邁過的難關(guān)。

AI進行醫(yī)學(xué)影像分析的步驟，大致可以分為：檢查病灶、分析病情、制定治療方案。在這三個步驟中，任何一個環(huán)節(jié)都離不開與醫(yī)生的緊密配合：

首先，醫(yī)生上傳病人的影像資料后，AI可以自動篩查出病灶，結(jié)合醫(yī)生的判斷最大程度地減少漏診;其次，AI與醫(yī)生一樣，都是通過大量的經(jīng)驗分析病人病情，經(jīng)過大量數(shù)據(jù)對比后，AI可以結(jié)合以往病例幫助醫(yī)生分析病情;最后，掌握病人基本情況和病情程度后，AI可以給出相應(yīng)的治療方案，但只能為醫(yī)生提供參考。

無論何種AI模型，想要提高準(zhǔn)確率都需要大量的數(shù)據(jù)和案例學(xué)習(xí)，而醫(yī)療AI面臨的最大問題就是如何獲取海量數(shù)據(jù)，并在保證數(shù)據(jù)安全的情況下訓(xùn)練AI。

2020年3月，國家藥監(jiān)局對醫(yī)療影像AI產(chǎn)品的審核提出了具體要求，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)不得少于2000例、來源超過3家醫(yī)療機構(gòu)、人群分布平均等。為此，很多企業(yè)選擇了與醫(yī)院合作的方式來獲取真實數(shù)據(jù)，同時還能直接了解到醫(yī)院的真實需求，畢竟對醫(yī)療行業(yè)來說，醫(yī)生在臨床中大量需要的技術(shù)就是剛需。

AI的優(yōu)勢在于，其識別精度要遠超人類，且醫(yī)生在大量閱片時會產(chǎn)生疲勞，也會影響對病情的判斷。有了AI影像技術(shù)的輔助后，可大大地節(jié)約醫(yī)生的時間及精力，提高醫(yī)生的問診效率和質(zhì)量。

近日，谷歌將Google Health團隊的部分人員并入Fitbit，同時把剩余員工分為三個團隊，其中一個就專注于醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的創(chuàng)新，使用算法篩查糖尿病視網(wǎng)膜病變，這也是Google Health目前最重要的研發(fā)方向之一。這件事進一步說明了視網(wǎng)膜影像AI方向的重要性及發(fā)展?jié)摿Α?/p>

不過，一直以來，我國對眼科疾病的重視程度不高，眼科醫(yī)生長期處于缺乏狀態(tài)，通過視網(wǎng)膜檢測全身疾病的應(yīng)用更是少之又少。鷹瞳Airdoc的產(chǎn)品首先關(guān)注疾病造成的眼部問題，譬如糖尿病的典型并發(fā)癥——糖尿病視網(wǎng)膜病變。

2019年，愛康集團與鷹瞳Airdoc達成戰(zhàn)略合作后，對數(shù)百萬患者進行了基于視網(wǎng)膜AI的健康狀況評估。其中，AI眼底照相疾病風(fēng)險評估包括4大類30個各類各級異常，36.8%的受檢者有兩種以上的異常結(jié)果。

有受檢者在拿到相關(guān)報告后，針對異常結(jié)果去醫(yī)院做了精細的檢查，發(fā)現(xiàn)果然在對應(yīng)的部位出現(xiàn)了病變，這為受檢者的后續(xù)治療贏得了理想的時間。

事實上，醫(yī)療AI產(chǎn)品想要真正普及，只能通過不斷創(chuàng)新為醫(yī)生創(chuàng)造更多價值，保證整個行業(yè)的探索朝著有效的方向前進。除了醫(yī)院和用戶本身的需求，更重要的是在產(chǎn)品落地過程中能與臨床有緊密的結(jié)合，且不必在不同的醫(yī)院做不同的適配，有一個放之四海皆準(zhǔn)的標(biāo)準(zhǔn)。

現(xiàn)階段，企業(yè)要做的就是服務(wù)好醫(yī)院和醫(yī)生，讓AI最大程度地輔助醫(yī)生提高診療效率、放大診療效果并復(fù)制診療模式。

（編輯 宦菁 huanjing0511@sohu.com）