医疗AI前路如何？数据质量待提升，智能化同质化是发展趋势

近年来，人工智能在医疗领域的应用得到越来越多关注，手术机器人、高精度检测、远程医疗等临床应用前景广阔，对提高诊疗效率与水平意义重大。然而，目前医疗人工智能的发展还处于早期阶段，数据分享、准确性、隐私等问题仍待解决。在8月7日的“高瓴HCare全球健康产业峰会” 医疗大数据与人工智能论坛上，多位专家就医疗人工智能面临的挑战、未来发展路径进行了分析。

中国医学科学院阜外医院放射影像科主任、主任医师吕滨，美国梅奥医学中心中国委员会总监、泌尿外科主任医师Raymond W. Pak等一线临床医生表示，医疗人工智能目前主要用于放射影像、神经学等的诊断和治疗中，应用前景非常广阔。

例如吕滨介绍道，基于CT技术的心肌血流储备分数（CT-FFR）能够用于提高心肌缺血诊断效率，基于计算机冠状动脉“虚拟支架”技术与CT-FFR相结合，医生能够制更加精准的支架治疗方案，减少不必要的支架等治疗，进而节省大量不必要的花费。

中国医学科学院阜外医院放射影像科主任、主任医师吕滨在论坛上发言

“中国每年有大量的潜在患者需要做冠脉狭窄的评估和缺血的评估，利用数据化、人工智能进行心血管疾病临床治疗、大范围筛查高危人群都是医疗AI智能化的应用方向。”吕滨表示。

吕滨还表示，医疗AI能够“做大夫做不了的事”，医生肉眼可能只能看到一张病理图像十分之一的信息，但有了人工智能和新的模型，医护人员就可以解读出疾病背后更多信息，例如识别高危人群、捕捉血流量下降等，对于病人风险分级、治疗路径的确定都有很大意义。

值得注意的是，除了微观层面的临床诊治将更加智能化，专家还认为数字化医疗将给全球医疗水平带来同质化的发展趋势，即推动全国、全世界的医疗诊断技能水平达到同样的质量，这将有利于破除医疗水平的不均衡，促进全球医学事业的发展。

梅奥医学中心转化信息部门总监Mark K. Foley举例表示，巴西等南美国家正在发力支持医疗人工智能发展，旨在利用技术和算法把医疗资源与设备运送到亚马逊地区等发展较落后的区域。Foley称，此外非洲一些地区也在进行数字化医疗的实践，这些以大数据为基础的实践将推动全球医疗资源的平衡。

虽然医疗AI在现实中具有智能化、高效化、同质化等应用前景和意义，其发展目前仍存在不少困难与挑战。吕滨表示，在应用方面，“基于人工智能的医疗需求如何变为现实”是需要思考和解决的问题。

吕滨认为，医疗人工智能面临的挑战一是为了完成足够的数据积累，需要进行多中心的数据整合分析；二是数据质量的提升需要过程，尤其在吕滨从事的影像学领域，“每个人高矮胖瘦都不一样，心率、心脏形态结构也不一样，如何把原始数据的质量统一也是很难的。”吕滨表示。

苏州大学机电工程学院院长孙立宁也在论坛上就医疗数据的隐私问题表示，医疗机构与患者对于医疗大数据与人工智能的接受应该由浅入深，需要慢慢习惯将一部分较安全的数据进行共享。

同时，作为国家医用器械标委会委员及医疗器械软件标准专家，孙立宁表示，国家正在就AI软件需要遵守的伦理可靠性和数据分析来源等制定相关标准，随着技术的不断发展和相关法律规定的完善，患者医疗数据隐私保护和医疗数据共享需求之间的关系将得到更好处理。

此外，医疗人工智能的应用对医生的知识体系也形成了压力和挑战。

论坛上，多位专家就“外科手术机器人与外科医生的角色变化”进行了探讨，Pak称，未来机器人肯定会在手术中起到很大的作用，但所谓“机器人取代医生”短时间内不会发生。“手术不是一个标准化的东西，我们首要关注的问题就是安全，目前来讲医疗机器人更多起到辅助作用。”Pak表示。

Pak与吕滨都认为，随着数据量的积累与机器人平台的更新发展，医疗人工智能必定有一天会超越人类，但医生不会因此丢掉工作、不会“没活可干”，而是需要不断增加知识储备，来促进人工智能技术的进一步发展，进而提供更好的医疗服务。