AI時代人工智能門診輔助體系的現狀及挑戰

【摘要】" " 隨著我國互聯網及信息化產業的飛速發展，人工智能應用市場不斷擴大，在智慧醫療領域，相關部門也多次發布相關的政策文件和行業發展指導意見，促進該領域急速發展。然而，我國醫療形勢嚴峻，醫療環境有待加強，面對互聯網飛速發展的現狀，如何利用人工智能為廣大的患者和醫療人員提供服務和協助，是現在指揮醫療亟待解決的問題?；诖吮尘跋拢疚膹奈覈斯ぶ悄芘c醫療行業結合的現狀出發，對我國人工智能門診輔助體系進行闡述，并找出其中的不足，希望能為人工智能門診輔助體系建設提供一些新的思路。

【關鍵詞】" " 人工智能" " 門診輔助體系

引言：

將人工智能廣泛地應用于醫療行業，是全球醫療發展的一大趨勢，通過電信行業編制的《全球人工智能發展白皮書》可以了解到，人工智能在醫療行業的應用發展十分迅速，但是醫療數據庫的建設急需完善。比對白皮書上的數據，我們可以看出，中國對于人工智能領域的投入逐年遞增，截止到2019年上半年，中國人工智能領域共獲融資超過478億元，其中醫療行業的占比最大。針對目前的國際大趨勢以及國家對于醫療行業的人工智能應用的大力扶持，對人工智能門診輔助體系進行建設和完善是非常必要的，以便更好地促進我國現有人工智能門診輔助體系的形成和發展。

一、人工智能門診輔助體系的現狀

1.1中國應用人工智能技術的優勢

1.1.1資源豐富

目前，中國是世界上數字應用技術最為發達的國家之一，建立了比較完整的數字技術應用體系。此外，我國具有豐富的數據資源以及大量從事信息技術產業的人才，這些優勢條件為我國人工智能技術應用提供了關鍵的便利條件，使得我國有能力將人工智能技術應用在門診方面，從而加快人工智能門診輔助體系的建立。

1.1.2市場活躍

在市場方面，我國的市場氣氛十分活躍，很多大型醫院開始引入人工智能技術的同時，積極與國內大型互聯網企業進行合作，資源共享，交流數據，共同研究人工智能技術在醫療領域的應用。例如，武漢市中心醫院利用“互聯網+”，以患者就醫流程為主線，建立起一整套智能分診、病史采集、診后隨訪管理的全流程服務體系。不僅使醫院的效率得到提高，也能使患者就醫流程更加便利，此外，武漢市中心醫院在2018年12月還引進了全流程智能語音交互機器人，使患者可以得到更加便捷貼心的服務。

1.1.3政府支持

目前，我國人工智能技術應用的大環境是十分寬松，政府相關部門相繼出臺了相關的政策方針，大力支持人工智能技術在醫療領域的應用。同時，政府已經將人工智能納入十三五國家戰略性新興產業發展規劃，并且連續三年被寫入政府工作報告，為中國人工智能產業發展提供了重要推力。在如此寬松的國家政策環境下，將人工智能技術與門診體系相結合，不再是異想天開，而是切實可行的，同時也順應了潮流。醫院可以憑借國家政策的東風，加速人工智能技術與門診的結合，形成人工智能門診輔助體系。既有利于醫院，也有利于患者。

1.2當下人工智能在門診體系的輔助作用

隨著人口老齡化的不斷加劇，國內醫療需求不斷上升，同時，存在醫療資源匱乏、分布不均衡、缺少高端人才、人均醫療建設支出不足等嚴峻問題，急需新技術投入解決醫療健康產業的短板，政策，資本，技術和社會接受度的提升均推動了“人工智能+醫療”各應用場景的快速發展。

1.2.1語音電子病歷

在進行門診治療時，很多醫生會花費較大的精力來書寫病歷，而且由于每個醫生字體的不同，患者很難看懂醫生書寫的病歷，使患者和醫生在門診時都耗費了大量時間在病歷上。而語音電子病例的出現，可以很好地解決這個問題。語音電子病歷可以直接將醫生口述的內容實時轉化成文本，并且即時同步到患者端的電子病歷中，讓患者能夠及時了解病歷的內容，對自身的情況有明確的認識，極大地提高了門診的效率。

同時，語音電子病歷的成本較低，30至50萬元左右，而且效果顯著，受益于醫療信息化政策有一定的出貨量，落地速度較快。其中，科大訊飛的“云醫生app+”自主研發的麥克風語音識別技術相對成熟，云知聲開發的“云知聲”軟硬件一體解決方案，具備云端羽翼，校正識別有口普通話，中科匯能的“醫語通”軟硬件一體解決方案自主研發麥克風無監督自適應技術，逐步解決口音識別問題。

1.2.2智能導診機器人

機器人一直是我國人工智能領域的熱門應用技術，受到資本市場以及國家政策的大力扶持，該技術已被廣泛地應用于社會生活的各個方面，醫療領域也不例外。醫療領域的導診機器人具備原場識別等技術，可以通過人機交互實現掛號，科室分布及就醫流程，合理有效的引導患者進行身份識別，同時導診機器人還具有數據分析，科學普及等功能，既提高了患者的門診效率，也可以向患者普及醫學常識。

自從2017年開始，導診機器人已經陸續在北京，浙江，安徽，廣州，湖北等醫院和藥店中使用，將機器人與醫院信息等知識系統進行連接，機器人不僅能夠實現導診功能，還具有引導患者高效地進行門診以及為患者推薦藥物等功能。

1.2.3智能問診

由于醫生的培養周期較長，而且門診的接診量巨大、病癥復雜，因此對醫生的知識儲備和工作經驗都有一定要求，因此長期處于缺少人員的狀態，這也給我國的醫療體系帶來了巨大的壓力，而智能問診系統恰好能夠緩解其中的一部分壓力。智能問診系統可以有效的解決目前醫療領域普遍存在的醫患溝通效率低下和醫生供給不足這兩大難題。

智能問診系統包括預問診和自診兩大功能，預問診是指患者在完成掛號后訪問，搭載智能問診系統的醫院APP或者公眾號的智能問診模塊，系統會根據患者輸入的基本信息，既往病史，過敏史等信息生成初步診斷報告并發給醫生，這樣可以減少醫患所需要溝通的內容，縮短問診時間，提升醫患溝通效率。

自診則是患者在手機或pc端通過人機交互完成智能問診，生成診斷報告給患者參考，目前這一板塊的公司主要有康夫子、云知聲、云聽、壹健康、達闊科技、萬物語聯和半個醫生、春雨醫生、好大夫等移動醫療服務平臺，使很多患者在足不出戶的情況下與醫生進行溝通，提高就醫的效率。

1.2.4影像識別

在門診時，有時會需要進行醫學影像觀察，但我國目前面臨影像科，放療科，醫生供給嚴重不足，具有豐富臨床經驗，高質量醫生更是十分短缺。同時，醫生目測和經驗判斷導致誤診和漏診的可能性都較高，而人工智能技術與醫學影像領域相結合，可以通過大數據，有效的提升影像科醫生讀片速度和放療科醫生靶區勾畫速度，通過大數據比對，也能夠降低錯誤率，人工智能對于影像識別的幫助，大大節省了一生的時間，提高了診斷，放療及手術的精度和速度。

1.2.5人臉識別，刷臉就醫

在當下的醫療體系中，常會需要用到繳費單，醫保卡等，而患者有時會忘記攜帶醫?？?，繳費單等，這給患者及時就醫造成了不便。醫院將人臉識別技術與門診相結合，對于初次就診的患者，醫院會通過人臉識別的方式進行身份校驗，完成刷臉建檔，同時，與電子健康卡匹配綁定掛號完畢。這樣后期繳費以及門診問診時，只需刷臉即可，極大地方便了患者。而對于醫生，患者就診時，計算機即可自動比對掛號人身份，調出患者的個人信息，方便醫生了解患者的詳情，極大地提高了醫患溝通的效率。

二、人工智能輔助門診體系所面臨的挑戰

2.1醫療信息標準的缺失

人工智能是數據化和邏輯化的工具，對于內容的精準度和標準化要求較高，但是，人工智能獲取信息的來源標準并不統一，這給人工智能存儲大數據造成了困難。例如，對于醫療圖像的病灶標注，即使是同一科室的醫生，也可能有不同的標注方式，還有就是病例患者的電子病歷數據很難保證完全準確，每個醫生對于各個病種的名稱叫法也會存在差異，這讓人工智能準確識別信息數據具有困難。

2.2人工智能的準入機制管控逐漸嚴格

醫療行業與病人的性命相關，所以，國家對于醫療行業尤其重視，而針對人工智能技術部門禁止虛擬助手軟件提供任何疾病的診斷建議，僅允許提供健康問診咨詢服務。我國監管部門對于人工智能技術提供醫療服務審核要求非常嚴格。在2017年新版醫療器械分類目錄中的分類規定，診斷軟件算法提供診斷建議，僅有輔助診斷功能，而不能直接給出診斷結論，按照二類醫療器械申報認證，如果對病變部位進行自動識別并提供明確診斷提示，必須按照第三類醫療器械進行臨床試驗認證管理。

由于這些硬性要求，人工智能技術在醫療行業的應用審批的時間長，過程繁雜，對于人工智能技術在醫療行業的廣泛應用，是一個極大挑戰。

2.3訓練數據的規模分布不均

人工智能可以給患者在門診時提供服務，這離不開大數據的支持，但是我國的數據分布極不均衡。在人口密集城市，例如東南沿海地區，人口規模大，數量多，所以就可以給人工智能提供很好的訓練數據，提高人工智能在進行門診輔助時的精度和速度，避免出現誤診漏診。而西北地區相對而言，人口數量較少，人工智能所能獲得的數據就少，這給人工智能門診輔助體系的形成造成了困難。

同時，數據的精度以及質量也存在差異，三甲醫院具備優秀的醫生，他們對于數據的標注也更加專業，可以方便人工智能更加有效的學習，而落后的地區，若醫生標注的數據不專業，則不具備讓人工智能學習訓練的條件。

2.4權責規定不明顯

利用人工智能進行門診輔助，若出現誤診或者漏診情況所造成的后果由誰承擔，目前仍沒有明確的法律說明。在現在諸多醫院試行人工智能輔助門診的情況下，對于由人工智能造成的醫療事故，是否由醫生承擔責任這一問題尚沒有明確規定。這就給人工智能門診輔助體系留下漏洞，可能會造成醫患關系不和諧。

三、結束語

人工智能是社會發展的產物，不僅可以滿足醫護和患者的需求，還可以節省人力，物力，是未來醫療行業的競爭，因此，更方便對其不斷完善，以期將人工智能更好地應用于整個醫療過程，推動我國醫療行業的發展。

面對當前我國人口數目增長，多人口老齡化程度增加的社會情況，醫療負擔也相對加重，我國的優質醫生及醫療資源不足，我國醫師與人口比例約為1：70000，而在美國，這一數字為1：2000，我國每十萬患者擁有醫師的數量，與美國相差35倍。我國獨立上崗醫生培養周期長達八年，較長的培養周期將會帶來醫療人力成本提高，難以滿足持續增長的醫療需求。同時，我國醫療資源分布不均。

據統計，2018年我國醫院數量超過3.2萬家，三級醫院僅占總數19%，卻承接了全國49.8%的醫療需求，我國優質醫生資源多分布在一，二線城市三級醫院，基層醫院醫生素質參差不齊，優質醫生資源短缺是困擾醫療發展的痛點之一。面對我國醫療供需不平衡的情況，引入人工智能技術，建立人工智能門診輔助體系，或將成為出路之一，可以緩解我國的醫療壓力。

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[基金項目]浙江省醫院可持續發展正大天晴研究項目，基金編號：2019ZHA-ZDTQ221

作者簡介：朱偉健（1976-），男，漢族，浙江杭州人，本科，高級工程師，研究方向：醫院信息化。