從預防、診斷、治療、監護到出院后的隨訪(fǎng)護理，醫學(xué)AI都已經(jīng)在發(fā)揮著(zhù)效用。但距離真正成熟落地，還面臨三大瓶頸。

       “你是想賣(mài)一輩子糖水，還是想跟我一起去改變世界?”

       1983年，喬布斯為了把百事可樂(lè )總裁約翰·斯卡利挖到蘋(píng)果，對他說(shuō)了這一句讓人難以抵擋的話(huà)。36年后，2019年6月29日，飛利浦整體解決方案中心臨床科學(xué)部高級總監周振宇在“AI-HTI健康科技人工智能峰會(huì )2019”上再一次講了這個(gè)故事，然后接著(zhù)說(shuō)：“今天人工智能在醫學(xué)領(lǐng)域給了我們更多的方式改變生活和社會(huì )。”

       上海市衛健委主任鄔驚雷在峰會(huì )開(kāi)幕式上也提到：“人工智能的發(fā)展為醫學(xué)未來(lái)的發(fā)展和整體服務(wù)提供了新的手段、新的視野、新的契機。”

       人工智能被認為能改變世界、改變醫學(xué)。然而，理想很豐滿(mǎn)，現實(shí)很骨感，峰會(huì )上，很多專(zhuān)家都提出：醫學(xué)AI，現在成熟落地的并不多。

       中國生物醫學(xué)工程學(xué)會(huì )副理事長(cháng)、東南大學(xué)教授萬(wàn)遂人說(shuō)：“醫學(xué)AI落地面臨著(zhù)三大瓶頸，數據標準、法規倫理和算法能力。”

       問(wèn)題正在解決中。比如說(shuō)法規，就在會(huì )議前一天，6月28日，國家藥監局發(fā)布了《深度學(xué)習輔助決策醫療器械軟件審評要點(diǎn)及相關(guān)說(shuō)明》，“（相關(guān)部門(mén)）對醫學(xué)人工智能的標準、行規和審評標準，非常關(guān)注。”萬(wàn)遂人說(shuō)。

       雖然還不能說(shuō)成熟，但從預防、診斷、治療、監護到出院后的隨訪(fǎng)護理，醫學(xué)AI都已經(jīng)在發(fā)揮著(zhù)效用，成為了醫生的重要幫手，幫助他們從繁重的重復工作中解脫出來(lái)，做更有意義和價(jià)值的事情，提升病人的就醫體驗。

       智能輔助診斷：“AI+醫生”雙重閱片更快更準確

       在一些特定領(lǐng)域，AI的能力已經(jīng)超越人類(lèi)。

       6月29日的峰會(huì )上，浙江大學(xué)應用數學(xué)研究所所長(cháng)孔德興介紹，2018年11月全國首屆超聲讀片大賽上，國家衛健委組織了包括上海瑞金醫院、上海六院、北京301醫院等在內的一百家醫院，每家醫院派兩個(gè)超聲醫生對40個(gè)甲狀腺癌的病人醫學(xué)影像資料進(jìn)行診斷。最終的結果，兩百個(gè)醫生平均用45分鐘，準確率是74.46%，而智能診斷系統用時(shí)1分36秒，準確率90%。

       目前AI在醫學(xué)上應用最成熟的領(lǐng)域是肺結節篩查。

       根據國家癌癥中心最新發(fā)布的報告，2015年全國惡性腫瘤發(fā)病約392.9萬(wàn)人，其中新發(fā)肺癌約78.7萬(wàn)人，因肺癌死亡約63.1萬(wàn)人，就是說(shuō)平均每1分鐘就有1個(gè)生命因肺癌消逝。

       目前在中國，近70%的肺癌患者初診時(shí)已是晚期，而晚期患者五年生存率不超過(guò)5%。癌癥真正事半功倍的治療方法不是神藥，而是“早診早治”。國際早期肺癌行動(dòng)計劃數據顯示，低劑量CT年度篩查能發(fā)現 85% 的早期周?chē)头伟?，術(shù)后10年預期生存率達 92%。

       但低劑量CT肺癌篩查的推進(jìn)過(guò)程并不順利，特別是基層醫療機構普遍存在缺設備、缺人才、缺技術(shù)、缺診斷等瓶頸。

       醫學(xué)AI的進(jìn)步能大大解決這個(gè)問(wèn)題。肺結節篩查一位患者單次產(chǎn)生300張-500幀圖像，成熟的影像醫師需要5分鐘以上的時(shí)間閱片，而人工智能只需要幾秒鐘，并且穩定性高于醫師，飛利浦的機器學(xué)習算法對4mm-30mm大小的肺結節檢測精度為0.1mm。AI系統介入后，秒級診斷，將大部分的健康人群與患者區分開(kāi)來(lái)，極大節省了閱片時(shí)間，而對于疑似肺結節的患者，“AI+醫生”的雙重閱片機制使得漏診幾率大大減小。

       飛利浦與神州醫療聯(lián)合發(fā)布的“神飛云2.0”，實(shí)現了基于飛利浦星云三維影像數據中心( IntelliSpace Portal, 簡(jiǎn)稱(chēng)ISP）的“云平臺”解決方案，針對肺癌精準早篩早診這一應用場(chǎng)景，開(kāi)發(fā)了一套符合國際標準的集成化整體解決方案。

       它置入肺結節輔助診斷模塊，具有精密肺小結節分析功能，以及國際化分級報告服務(wù)，集成了硬件、信息化軟件系統和服務(wù)，從圖像采集、診斷、報告、隨診分析、肺結節管理建議等，為基層醫生提供了全流程智能化輔助決策。

       除了肺結節，人工智能在其他疾病輔助診斷上也展現出能力。

       上海交通大學(xué)醫學(xué)院附屬上海兒童醫學(xué)中心朱銘認為：“現在大家都在搞肺結節，也許將來(lái)突破可能是在兒科、胎兒的疾病。”

       在中國，先天性心臟病發(fā)病率非常高，高居出生缺陷第一位。對先天性心臟病，需要從孕前、產(chǎn)前、產(chǎn)后，不同預防的節點(diǎn)進(jìn)行全程的關(guān)愛(ài)和防控。

       從最頂尖醫院的檢出率看，中外沒(méi)有太大差距，北京安貞醫院超聲科主任何怡華介紹，國外最頂尖的的醫院能做到98%，“我們醫院也是98%”，但一看平均值，差距就非常明顯了，“國外平均的檢出率60%，但我們國家有相當一部分地區沒(méi)有開(kāi)展胎兒心臟產(chǎn)前診斷項目，有文獻報道的診斷檢出率是從11%到40%。”

       而安貞醫院在做的智能診斷方案，已經(jīng)能夠達到89%的檢出率，如果能夠向基層推廣，將大大提高中國新生兒先天性心臟病的診治水平，為優(yōu)生優(yōu)育做出更大的貢獻。

       智慧醫療：AI幫醫生提升效率和就醫體驗

       鼻咽癌是廣東地區一個(gè)高發(fā)疾病，由于鼻咽所處的位置重要器官多，比如腦干、脊髓、視神經(jīng)等等，導致外科手術(shù)難度大，手術(shù)難以徹底切除，并且會(huì )影響患者的容貌。因此，鼻咽癌多采用放射治療為主要治療手段，通過(guò)治療五年生存率達到80%。

       馬來(lái)西亞著(zhù)名羽毛球運動(dòng)員李宗偉2018年被診斷為鼻咽癌，他進(jìn)行了放療中最前沿的“質(zhì)子治療”，據李宗偉透露自己一共進(jìn)行了33次質(zhì)子治療，每次治療需要25分鐘，如今已恢復了健康。

       對于放療來(lái)說(shuō)，最重要的是射線(xiàn)殺死癌細胞的同時(shí)，盡可能少的傷害周邊的正常組織，靶區勾畫(huà)的準確度與放療劑量選擇直接決定了患者的治療效果和生存率。

       而鼻咽周?chē)匾鞴俣?，放療靶區勾畫(huà)技術(shù)難度很高，對鼻咽癌患者的靶區勾畫(huà)，醫生需要花費兩三個(gè)小時(shí)看數百張CT/MRI影像，非常耗時(shí)。

       飛利浦和柏視醫療、中山大學(xué)腫瘤醫院合作開(kāi)發(fā)了一套鼻咽癌放療靶區規劃算法，在全球首創(chuàng )了鼻咽癌放療臨床靶區自動(dòng)勾畫(huà)系統。過(guò)去一個(gè)醫生需要花3到5個(gè)小時(shí)幫助病人精細的勾勒出腫瘤靶區的位置，現在可以減少到1分鐘以?xún)?，準確性達到資深放療科醫生的規劃水平，幫助醫生提升了效率，有更多精力去關(guān)注病人，提升就醫體驗。

       這一個(gè)系統是建立在飛利浦星云探索人工智能科研平臺 （ IntelliSpace Discovery， 簡(jiǎn)稱(chēng)ISD）上的產(chǎn)品，ISD是一款集數據管理、圖像瀏覽、病灶分割與標注、影像組學(xué)分析以及基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )機器學(xué)習的大數據分析于一體的開(kāi)放式醫學(xué)影像科研探索平臺，配備神經(jīng)、腫瘤、心臟及血管等科研套件以及近50款算法插件，可滿(mǎn)足不同領(lǐng)域的影像科研需求。

       柏視醫療由中山大學(xué)教授陸遙創(chuàng )立，定位于做“醫學(xué)人工智能技術(shù)臨床解決方案供應商”。

       智能監護：為ICU患者制定個(gè)性化方案

重癥加強護理病房（Intensive Care Unit, ICU）是一家醫院中面臨緊急情況最多的地方之一，每天都面臨著(zhù)很多挑戰。

       中國醫科大學(xué)附屬第一醫院重癥醫學(xué)科主任馬曉春，在峰會(huì )上展示了一張示意圖，ICU病人躺著(zhù)，周邊滿(mǎn)是設備，身上插著(zhù)各種各樣的管子。醫護人員需要花費大量的時(shí)間和精力進(jìn)行數據收集，如果不能及時(shí)從海量數據中獲得有價(jià)值的信息，就有可能錯失的救治時(shí)機。

       而處理數據正好是AI的強項，每一根管子傳出的數據，比如血壓、血氧飽和度、血液凈化參數等這些信息整合起來(lái)，會(huì )變得非常立體。

       馬曉春的團隊和飛利浦合作開(kāi)發(fā)一套重癥人工智能監護系統：ICM-UP?？梢詭椭占瘉?lái)自不同設備及信息系統中的各種臨床數據，并將其分門(mén)別類(lèi)的按照臨床術(shù)語(yǔ)進(jìn)行分類(lèi)、整理、映射，還原“患者病情演進(jìn)”，為醫護人員精準決策提供可靠依據。

       系統內置10余種危重癥臨床路徑分析引擎，可實(shí)時(shí)篩查患者信息并第一時(shí)間預警是否有高危風(fēng)險，幫助醫生準確分析的救治時(shí)機，制定更具有針對性的個(gè)性化治療方案，幫助患者更好地康復。

       ICM-UP系統已經(jīng)推向市場(chǎng)，馬曉春說(shuō)，在ICU這個(gè)領(lǐng)域可以通過(guò)遠程醫療“使我們國家整體醫療特別不平衡的狀態(tài)，逐漸均衡那么一點(diǎn)。”

       智能隨訪(fǎng)：提前48小時(shí)預測病人心臟變化

       心血管病是威脅我們生命的第一大殺手，根據國家心血管病中心組織編撰的《中國心血管病報告2018》，中國心血管疾病患者人數2.9億，農村和城市心血管病死亡占全部死因的比率分別為45.5%和43.16%，就是說(shuō)每5個(gè)死亡人口中有超過(guò)2例死于心血管病。中國每年死亡人口900多萬(wàn)，死于心血管病的人數為300多萬(wàn)，每天1萬(wàn)，每小時(shí)400多，換言之每10秒就有一個(gè)人死于心血管疾病。

       對心血管病人，患者出院后，如何保證得到規范的用藥、有效的隨訪(fǎng)等院后醫療服務(wù)很重要，缺乏有效的“院后管理”環(huán)節，容易導致患者出院后的康復情況不理想，甚至出現病情惡化情況。

       2017年9月，飛利浦和北京大學(xué)第一醫院，開(kāi)始利用雙方合作研發(fā)的“心腦血管家庭關(guān)護和康復計劃”（BAMA）跟蹤患者術(shù)后康復。

       根據康復計劃，患者出院時(shí)建立基于臨床指南和專(zhuān)家認可的管理方案模板，包括用藥紀錄、體征測量、癥狀紀錄、依從性和患者教育等，便可在家中實(shí)現專(zhuān)業(yè)的醫療監測?；颊咧恍璋凑沼媱澼斎朊咳諗祿?，數據即時(shí)上傳至云端，供醫護人員了解，一旦出現危險指征，專(zhuān)業(yè)的醫護人員將及時(shí)干預。

       根據北京大學(xué)第一醫院前期對300位病人使用計劃的跟蹤，患者的總體反饋認為自我管理非常有效，可以進(jìn)行更有效的自我監測，提高服藥依從性，并且改善生活質(zhì)量。

       2018年8月，飛利浦又與長(cháng)海醫院合作，在腦血管疾病領(lǐng)域推出覆蓋“全生命周期”的解決方案，對高危人群健康管理、術(shù)后康復、家庭醫療保健等領(lǐng)域進(jìn)行深入的研究和拓展，持續為病人產(chǎn)生新的價(jià)值。

       據飛利浦全球執行委員會(huì )委員、大中華區首席執行官何國偉介紹：

       在全球，每年有2.75億患者使用飛利浦的監護儀；存儲了大約1450億張影像，并以每周超過(guò)200萬(wàn)張的數量在增長(cháng)；飛利浦的可穿戴設備，每天為700萬(wàn)老人獨立生活提供監護服務(wù)，通過(guò)人工智能可以幫助預測哪些體弱的老年人在未來(lái)30天里可能需要急救車(chē)；也可以預測一個(gè)病人在未來(lái)48小時(shí)內心臟可能有什么變化，如果有危險，醫護人員可以提前進(jìn)行干預。

       醫學(xué)AI要真正落地，需克服三大瓶頸

       盡管醫學(xué)AI已經(jīng)在“診斷-治療-監護-出院后隨訪(fǎng)”等整個(gè)醫療流程發(fā)揮著(zhù)效用，但要真正成熟落地，還面臨著(zhù)很多問(wèn)題。

       萬(wàn)遂人在峰會(huì )上對他總結的三大瓶頸做了具體的闡釋?zhuān)?/p>

       一個(gè)是數據的標準，標準到現在還沒(méi)成熟，數據庫的建設也還沒(méi)有完成。

       第二是法律法規和倫理學(xué)的問(wèn)題，因為人工智能的介入，醫患關(guān)系變成醫生-人工智能-患者關(guān)系，怎么界定它的責任？牽扯到法律很深層次的問(wèn)題。

       第三個(gè)瓶頸，算法和算力的問(wèn)題。算法上必須要有創(chuàng )新，2019年5月，中國工程院院士徐匡迪提出一個(gè)“徐匡迪之問(wèn)”，人工智能這么熱了，“可中國有多少數學(xué)家投入到人工智能的基礎算法研究中呢？”他顯然是認為投入得不夠。前幾天美國華裔大數學(xué)家丘成桐也提出一個(gè)問(wèn)題，人工智能吹噓的那么厲害，但是人工智能本質(zhì)是什么呢？是數學(xué)原理的問(wèn)題，有多少人研究數學(xué)原理呢？

       總結完三大瓶頸后，萬(wàn)遂人話(huà)鋒一轉：“人工智能剛剛發(fā)展起來(lái)，現在提任何一個(gè)問(wèn)題都是問(wèn)題，但是任何一個(gè)問(wèn)題都在解決當中”。

       人工智能先驅、前百度首席科學(xué)家吳恩達認為：人工智能是類(lèi)似于第二次工業(yè)革命中電力的發(fā)明，一旦被大幅采用，就能革新許多不同的產(chǎn)業(yè)。醫療產(chǎn)業(yè)，正處于這樣的革新之中，吳恩達自己也在離職百度后投身醫學(xué)AI。

       中國的醫學(xué)AI已經(jīng)在各個(gè)環(huán)節都有了開(kāi)創(chuàng )性的應用，峰會(huì )上很多醫生都提到，AI已經(jīng)起到很重要的輔助作用但AI的發(fā)展必定不是一帆風(fēng)順，還面臨著(zhù)不少的挑戰。面對這些挑戰，需要科學(xué)家、醫生、企業(yè)、監管部門(mén)等等各個(gè)環(huán)節的合作和努力。

       “中國要經(jīng)歷幾十年的時(shí)間，才能把人工智能，特別是醫學(xué)人工智能做得相對成熟”，萬(wàn)遂人說(shuō)。

       千里之行始于足下。周振宇在峰會(huì )上宣布：工信部中國信息通訊研究院聯(lián)合健聞傳媒和飛利浦，正在就“醫學(xué)AI應用在中國的臨床落地實(shí)踐”開(kāi)展深入的案例調研和專(zhuān)家訪(fǎng)談，并結合數據分析，試圖探索并整理出醫學(xué)AI應用在中國臨床落地的實(shí)踐路徑，今年8月將發(fā)布白皮書(shū)。