医疗正在成为人工智能最富变革力的领域之一。随着人口老龄化加剧、慢性病患者群体增长，优质医疗资源紧缺、公共医疗费用攀升等问题日益凸显，人工智能将逐渐被用来解决医疗行业的痛点。不过，技术的发展和数据的完善依旧是“人工智能＋医疗”必须要解决的问题。
能帮助医生在实施手术之前对患者的病灶、血管等进行自动分析，提供更精细的术前规划；结合患者的健康信息可以识别潜在疾病风险，起到及早预防作用……随着人工智能技术的发展和政策环境的优化，我国医疗卫生事业发展进入快车道。无论是传统的医院和相关企业，还是新兴的互联网平台，都乘着人工智能的东风，进行着相关布局。
不过，“人工智能＋医疗”的发展也不是一帆风顺的，目前也遇到了一些挑战。在近日举行的２０１９ｉＴＩＣ爱分析·中国科技创新大会医疗科技分论坛上，业内人士表示，技术的发展和数据的完善依旧是“人工智能＋医疗”必须要解决的问题。
需求激发智慧医疗发展
２０１８年，国务院办公厅印发《关于促进“互联网＋医疗健康”发展的意见》，明确揭示了我国未来医疗的发展方向，“互联网＋医疗”企业迎来了发展的黄金时期。平安好医生就于２０１８年成功在香港上市，成为全球移动医疗行业首家上市公司。
其实，“互联网＋医疗”很早就被业界视为传统就医方式的变革，能够激发医疗发展新动能，腾讯、阿里巴巴等巨头也都早早入局。而面对医疗服务竞争风起云涌，不少企业又开始布局“人工智能（ＡＩ）＋医疗”，试图从技术入手，在这个产业互联网领域分一块蛋糕。
不久前召开的２０１８腾讯全球合作伙伴大会上，腾讯副总裁姚星表示，腾讯已经成立专项团队，在“人工智能＋医疗”领域的成果已经开始呈现。接下来将重点研究病理诊断，将推出全新的智能诊断技术产品智能显微镜。
而早在２０１７年，阿里巴巴就推出了其在“人工智能＋医疗”领域的首个产品——“ＥＴ医疗大脑”。“ＥＴ医疗大脑”可以辅助医生判断甲状腺结节点，并给出良性或者恶性的判断。同年，阿里健康推出了医疗人工智能系统“Ｄｏｃｔｏｒ Ｙｏｕ”，该系统包括临床医学科研诊断平台、医疗辅助检测引擎、医师能力培训系统等。
人工智能介入医疗领域，发展智慧医疗在我国有着广泛的市场需求。平安智慧医疗战略咨询总经理尹新表示，人口老龄化加剧、慢性病患者群体增长以及人民对美好生活持续的追求，都激发了医疗需求的快速增长。另外，优质医疗资源紧缺、分配不均衡、公共医疗费用攀升等问题也对医疗服务提出挑战，推动其进行变革。
“目前，我国高端的医疗水平已经可以和国际上的顶尖水平相匹配，但是基于我国患者群体数量巨大，我们同时还存在着巨大的软件和硬件缺口。”视见科技ＣＭＯ（首席营销官）许骏表示，硬件缺口相对来说比较容易突破；软件方面主要是医生的医疗水平。目前高端医生的资源，在人数上、精力上、时间上都是有限的，很难突破，而人工智能是一个很好的切入点。“人工智能学习了高端医疗资源的临床经验和方法后，可以瞬间突破时间、空间和人员的限制。”
“大家都知道中国优质的医疗资源在北上广，ＡＩ可以帮助二三四线城市的医院提高诊断能力。”名医主刀创始人兼ＣＥＯ苏舒表示。
真正落地仍存挑战
在平安好医生董事长兼ＣＥＯ王涛看来，纯线下的医疗服务时代已经成为过往，未来的医疗服务将是融合线下和线上医疗资源的新生态。
苏舒认为，任何一项技术，一定要与商业场景结合才能够实现真正技术的落地和变现，尤其是在医疗领域里更加是这样。
业内人士表示，目前“人工智能＋医疗”已经在辅助诊疗、医学影像、药物研发、急救室、医院管理、虚拟助手等多个方面有了诸多探索。平安好医生更是宣称将通过“互联网＋人工智能”技术为医院、诊所、药店和村医赋能，同时将这套技术和服务输出到海外，进一步加大国际化战略的步伐。
虽然如此，业内人士表示，“人工智能＋医疗”的发展也不是一帆风顺的，目前也遇到了一些挑战：技术的发展和数据的完善依旧是“人工智能＋医疗”必须要解决的问题。
尹新表示：“智慧医疗离我们很远，离我们也很近。近年来，我们能够感受到智慧医疗给我们带来的便利，但离真正落地其实还挺远的。我们遇到的数据问题不仅是数量的问题，还有质量的问题。因为涉及安全问题，数据不能出医院、不能出政府，给我们训练模型带来很多困惑。另外，‘人工智能＋医疗’真正落地，评估、认证，包括道德伦理考量、人才缺乏等都是我们面临的一些实际问题。”
“ＡＩ现在是百花齐放，从２０１６年开始有国内ＡＩ影像企业注册成立，到有产品落地打磨，再到现在两三年过去了，很多公司介入到ＡＩ这个领域当中，大家都在开花，但是谁能结果，谁能摘得最后的硕果，只有在潮水退去之后才知道。”许骏表示。
“人工智能技术介入医疗服务行业，可以弥补医疗需求，填补基层医疗资源缺口。这是人工智能一个很好的应用场景，有着广阔的市场前景。”许骏说，但是，经过一两年的打磨，我们发现，人工智能＋医疗产品的成熟度还有待提高，产品与临床的结合，以及流程和管理都需要进一步提高。“目前，人工智能还处在一个小学生的阶段，还需要我们不断拿大量数据和标准数据进行训练和培养，不过这个速度会越来越快。”（记者 崔彩凤）
转自：中国高新技术产业导报
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