張瑜 王輝輝

人類從未停止過在醫療領域的探索。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技術就已應用于醫療領域——當時,英國利茲大學研發出了被稱為醫療AI鼻祖的AAPHelp系統,它能夠使用Bayesian算法,根據癥狀診斷出病人產生劇烈腹痛的可能原因。到了1974年,AAPHelp系統的診斷精度甚至超過了資深醫生的平均水平。
從IBM的Wafson到Google的深度學習神經網絡,醫療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。
在醫學影像診斷、病理檢測、智能問診等方面,中國已經有一批創業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、百度這樣的互聯網巨頭,則致力于搭建開放性醫療平臺,整合更多的醫療AI資源。
資本的流入也在支撐這個風口。億歐智庫的數據顯示:2015年第二季度以來,中國醫療AI的投資金額和投資頻次均進入爆發式增長階段,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,中國醫療AI企業累積融資額已超過180億元人民幣。
資本裹挾之下,中國醫療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為例,隨著訓練數據的積累,一般輔助診斷系統都能夠在30秒鐘之內完成識別和初步診斷,其中肺結節篩查的AI產品平均準確率達到90%以上,超過了醫師的平均水平。
高歌猛進之下,重重門檻仍需跨越。
AI產品要想進入醫院實現大規模商用,還需要進一步打破制度性障礙,探索更適合數字健康產品的安全審查模式;此外,增加醫院、醫生對于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、更加匹配醫院工作流程的醫療AI產品。
必須承認,醫療AI的實際應用,離科幻電影中的高度智能化,甚至徹底改變傳統的醫療模式,還有相當長一段路要走。相形之下,更現實可期的是,作為一種醫療輔助產品,醫療AI將幫助醫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。