脑洞大开!世界人工智能大会健康云峰会大咖们到底说了些啥!

2020
07/16

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顾莹 / 健康界
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医疗AI的发展“有忧有喜,未来可期”。

对于影响全球GDP近10%的医疗行业而言,科技和AI将进一步帮助其扩大覆盖范围,改善体验并降低成本。而中国又是人工智能产业发展最为活跃的地区之一,也是医疗健康产业最为广阔的市场之一。

在2020年7月10日-11日举行的世界人工智能健康云峰会上,医疗人工智能各细分领域专家、企业家贡献了自己的经验和思考。健康界通过回顾并汇总到场大咖的重要观点,试图为相关从业者带去有价值的启发。

体验医疗AI多元应用场景

健康云峰会现场,发布了《2020世界人工智能医疗产业发展白皮书》,其中提及人工智能+公共卫生、人工智能+医院管理、人工智能+医学影像、人工智能+药物研发、人工智能+健康管理、人工智能+精准医疗、人工智能+医疗支付等多场景的应用和发展。

健康界从各位专家的演讲主题和内容来划分了医疗AI应用场景的主要类别,一种是围绕疾病开展的多种应用,覆盖诊前、诊中和诊后(即“筛查、诊断、治疗、随访、康复”或“防病、辅医、研药、协管”),还有的会从面向对象的不同来划分使用场景,比如,面向患者、面向医疗机构和医院。

另一种是从这次疫情出发,延伸至整个公共卫生体系的AI应用场景,例如快速预警、物资配送等。围绕疾病与公卫的AI应用场景会有一定的交叉,但可以大致描绘出目前AI在医疗健康领域的应用范围。

在中国科学院葛均波院士看来,人工智能在现实中的应用其实不是非常完善,因为人工智能需要的数据必须是精确数据,而目前还不能完全做到。他认为,人工智能对医疗行业的引导涉及四个方面,分别是疾病诊断、疾病诊疗、健康管理和人工智能在医院的管理应用。

阿斯利康全球执行副总裁&国际业务与中国总裁王磊对医疗智能化颇有研究。他认为,人工智能让患者管理变得更加有效,让医生和护士节省下时间,做更加高价值的工作。他列举了多种AI的具体应用场景。例如,在疾病预测方面,可以通过声音的收集和数据病例的联系做到哮喘和慢阻肺的疾病发作预测;在诊断方面,辅助基层医生解读心电图。患者在家使用可穿戴设备,医护可以实现心电图方面的随访,捕捉一切心脏病复发的信息。

强生(上海)医疗器材有限公司对外事务和市场准入副总裁王金鹤先生认为,对于医院来讲,AI能够发挥的地方不仅仅是AI辅助治疗路径的优化,治疗决策的优化,还包括用AI来更快、更有效地做诊断和治疗等。

医疗资源不足,分布不均匀的问题是中国总体的医疗现状。对于具体医疗机构来说,存在高水平人才不足,运营成本高的问题。

东软医疗系统股份有限公司人工智能与临床创新研究院黄峰院长给出了解决上述问题的方法:要想强基层和分级诊疗,必须要让优质医疗资源下沉,而实现优质资源下沉,就要依靠互联网+医疗的模式才行,所以推进远程医疗和远程影像中心建设极为重要

众所周知,在疫情防控方面,上海的表现较为突出,这也让“吹哨”这个动作的背后机制成为其他省市想学习借鉴的重点。因为,解决“要不要吹哨,什么时候吹哨”这两个问题,其实并不容易,尤其是还要建立起松紧适度的防控体系,对各地来说更是一种挑战。

对此,复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏就直言,快速启动应对,快速精准防控很重要。这就是在城市出现任何疫情,无论是单发还是小规模爆发,所有的预警都要快速启动,然后对这个区域进行精准防控。因为防控越早,对形势影响越小,对全国影响越小。他认为,“上海早期使用的大数据,实际上就是提供了一个可以操作的时间窗口。”

人工智能离开不数据,而数据的价值,只有最终产生了实际效果才算有意义。对于行业关心的数据问题,慧影医疗科技(北京)有限公司创始人兼CEO柴象飞博士认为,最重要的是能够形成一个从数据采集到数据标注,再到数据应用的完整闭环,这涉及到两大方向:一是如何能够利用AI的方法进行疾病的识别和精准诊断;第二是如何把诊断的结果融入到医生工作流程中,让整个工作流程变得结构化、智能化和高效化。

事实上,人工智能在助力战疫中已经发挥出了巨大作用。比如,用AI图象识别技术和红外热成象技术的人体体温检测,疫情排查和辅助流行病学调查、传染病大数据分析预警、重点人群快速筛查等大量实际应用,在各地都得到了迅速落推广。

除此之外,AI在新药研发方面的应用正越来越被看好。在上海市卫生健康委员会张浩副主任看来,当前,我国卫生健康领域对人工智能应用主要集中在防病、辅医、研药、协管等四个方面智能化需求。如今,人工智能已经成为生物医药产业变革不可或缺的新驱动力。未来,随着生物医药与人工智能技术进一步发展,人工智能技术也将应用在新药研发领域的靶点发现、化合物合成与筛选等多个环节,助力新药研发创新技术实现新突破。

AI能解决哪些实际问题

我国政府高度重视人工智能的技术进步与产业发展。《新一代人工智能发展规划》提出,“到2030年,使中国成为世界主要人工智能创新中心”。《“健康中国2030”规划纲要》也指出,国内医疗行业不仅步入了规范的快车道,也让智慧医疗应用逐步走进寻常百姓家,大健康时代已经全面来临。

新技术与医疗健康的融合发展,从另一方面体现了现阶段医疗人工智能在监管、创新、应用等环节有待进一步优化和完善。清华大学长庚医院院长、中国工程院董家鸿院士认为,目前医学人工智能发展仍面临诸多问题和挑战。比如:

1、医疗人工智能产品训练数据集质量控制和标注方式没有统一标准,“数据孤岛”现象普遍;

2、医疗人工智能产品与临床实际需求存在较大差距;

3、商业模式不清晰;

4、软件安全性评价体系不完善;

5、隐私问题;

6、数据共享存在问题(尤其是数据,数据的归属,数据的标注,数据的质量一系列问题现在还没有解决);

7、人才紧缺(既懂医又懂信息技术的人才比较欠缺)和医疗机构运营成本高等。

因此,已有不少专家学者提出,要让AI帮助和提高医护人工的工作效率,保证医疗健康领域的流程透明,其中的一大关键,就是要建立评价结合的体系。

在AI影像领域,相关的评价工作已在进行中。健康界获悉,中国信通院和中国人工智能展联盟根据开展的人工智能影像诊断产品评测工作,最终授予平安科技(深圳)有限公司、上海联影智能医疗科技有限公司、北京安德医智科技有限公司等7家企业评测证书。

能获得权威机构的评测证书,当然是值得庆幸的事,但这并不能回避目前医疗AI普遍存在的种种挑战。

据复旦大学公共卫生学院党委书记罗力教授介绍,疫情期间联合复旦大学大数据学院、计算机学院、软件工程学院组建起了一个新团队,这个团队16个小时建成了“口罩实时预约配送”系统。该系统连接了6家生产企业,58家配送企业,1182家零售药店以及6072家居委会。具体流程是民众先到居委会进行口罩购买预约,拿到预约券再去药店购买,当时一次可以购买五个口罩。

口罩配送系统经历六轮调整才越来越得心应手,最终实现智能化运作。罗教授认为,系统的建成不仅极大提高效率,还实现了透明化。因为疫情初期口罩是紧缺物资,企业生产多少,运到哪里,卖给了谁都必须记录在案,通过这样的方式实现公平公正,且高效率、透明地配送。

这其中涉及两个问题,首先是数据的标准化问题。罗力举例称,药店名称、居委会名称、口罩类型都需要标准化,只有把标准化类型建立起来,数据足够清晰,人工智能才能发挥作用。其次是隐私的问题,因为人工智能越是强大,对隐私保护、信息保护就越重要。

上海依图网络科技有限公司副总裁苏晓鸣则提出,希望以后能够有一个评价结合的体系,就是这个体系既在平时有价值,又在战时有价值。同时能够把被动上报变成主动监测,还能够主动预警再有相对智能防控的体系。

对于人工智能在药物研发方面的应用,晶泰科技CEO马健认为,药物研发有三高一长的特征,高风险、高投入、高壁垒和周期长,所以涉及环节特别多。从早期的靶点发现、生物学研究到药物分子设计,再到临床前乃至临床阶段各个环节,人工智能技术都能有很多落地场景。

因此,马健认为,AI在药物研发过程中产生的数据同样很重要。虽然产生的数据不一定都只是实验数据,很多计算化学的虚拟数据实际上已经与现实世界对应的数据匹配度很高,可以靠虚拟数据实现AI迭代。

未来医疗AI的想象空间

截至2019年底,我国人工智能核心产业的规模超过510亿元,人工智能企业超过2600家。具体到医疗领域,“医疗人工智能规模在2020年将达100亿元左右,智能医疗规模则达300亿。”平安创投分析认为。

我国正逐步走出一条由需求导向引领商业模式创新、市场应用倒逼基础理论和关键技术创新的发展路径。

尽管医疗AI发展前景一片光明,仍有不少医护在担心医疗AI将他们取代。对此,张文宏的观点是:AI不会取代医生。

世界人工智能健康云峰会主持人郎永淳给出的总结,获得了张文宏的大力称赞。郎永淳说:“我可不可以这样理解,因为人太复杂了。提到围棋,我们知道围棋的路数是可以穷尽的,但是人是无法穷尽的,人工智能可以把一系列知识、过往经验输入进去,但是对于人的这样一种敬畏,人的这一变量,人的未知,仍需要有更多人的智慧参与进来。”

张文宏补充说,其实“AI就是给人类做增量,而不是取代”。在他看来,取代毫无意义,所以大数据的产生不是剥夺人类的需要,而是给人类做增量,这是非常重要的发展方向。因此,将来在应用技术方面,要充分的利用技术,但不能迷信技术

安德医智董事长梁伟民认为,医疗人工智能的“智”代表的是顶级医院一流专家的智慧和临床经验,“能”应该是通过顶级医院医疗专家的水平和经验赋能临床医生,这才是中国医疗改革分级诊断实施的关键。

“有忧有喜,未来可期”,是上海联影医疗科技有限公司CEO周翔博士对医疗人工智能行业该何去何从问题的总结。他表示,“忧”主要是因为医疗行业不是一个完全市场化的行为,会受政府等环节影响,所以医疗人工智能不会像传统互联网行业迅速爆发。

面对行业内的各种挑战,董家鸿院士分享了解决方案。他表示,医学人工智能委员会将进一步贯彻国家的决策部署,着力抓好以下三方面工作。一是整合产业链资源,搭建医疗人工智能产业合作与促进平台;二是推动医疗人工智能产品标准化工作,建立规范化评测体系;三是支撑政府决策,做好部署落实工作。

对于医疗人工智能企业目前的生存困境,苏晓鸣认为,只有对社会有价值,对客户有价值的技术,才有生存的空间。张文宏则表示,只要是人类发展终将需要的东西不会不盈利,不盈利就说明根本不靠谱。

除大咖们现场分享外,大会还发布了《2020世界人工智能医疗产业发展白皮书》、公开人工智能医疗器械创新合作平台多项成果及人工智能抗疫产品(肺炎CT辅助诊断产品)测试结果。

2020年,必将是医疗人工智能发展的又一个新的起点,上海市卫生健康委员会邬惊雷主任总结道,在国务院引发的新一代人工智能发展规划中,已经明确了2020年人工智能核心产业规模超过1500亿元的目标,医疗人工智能行业将要占据人工智能行业总体规模的五分之一。

基于未来医疗AI如此巨大的想象空间,医疗人工智能必然会改变许多服务形态,并为医疗服务的管理与运营等方面带来更多革命性的改变。

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关键词:
人工智能,医疗,AI,数据,应用

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