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“醫療人工智能的動力正是基于老百姓對優質便捷醫療服務的期待。我們的終極目標是研發制造出一個‘大白’來，成為人類健康的貼身衛士。”阿里健康人工智能實驗室主任范繹為記者描述了他們心中的藍圖。

人工智能在醫療領域攻城略地

8月23日，在北京召開的2017年世界機器人大會上，中共中央政治局委員、國務院副總理劉延東參觀了復星醫藥的“達芬奇”手術機器人展臺。據了解，目前“達芬奇”手術機器人在國外已得到較為廣泛的應用。統計數據顯示，截至今年6月底，全球“達芬奇”機器人裝機總量已達4023臺；在我國，機器人手術也已起步，近年來發展迅速，截至今年7月底，中國大陸已裝機65臺，共完成機器人手術55000多例。

從2013年起，復星醫藥開始負責“達芬奇”機器人在中國銷售，與此同時也積極探索如何將“達芬奇”機器人技術引入中國。2016年底，復星醫藥與全球領先的手術機器人企業美國直觀醫療器械合作，在張江成立了復星直觀醫療器械公司，共同研發、生產和銷售針對肺癌早期診斷及治療的，基于機器人輔助導管技術的新一代手術機器人。通過引入全球前沿的Kite Pharma免疫細胞治療技術，復星在癌癥免疫療法領域取得了重大突破。

復星集團董事長郭廣昌曾多次表示，人工智能未來的空間非常大。就其核心來說，既要數據積累，也要場景和產業相結合；而數據積累下面聯系的是與產業相結合、與生活場景相結合。“在醫療、研發方面的應用，應該是人工智能最有可能實現突破和商業轉化的地方。”

瞅準機遇，掘金醫療人工智能的人絕不在少數。第三方調查機構億歐統計，2014年和2015年，中國出現了醫療人工智能創業高峰，截至今年8月，醫療人工智能公司累計融資超過180億元人民幣，融資公司共104家。

以中國頂尖的三家互聯網公司BAT（百度、阿里、騰訊）為首的“醫療大腦”為例，他們不計成本地投入研發，就是為了搶占人工智能輔助診療和智能影像系統細分領域高地。

2016年10月，百度搭建了人工智能輔助診療系統“醫療大腦”，為百度醫生在線問診提供智能協助。2017年7月，阿里健康及其參股公司萬里云推出了人工智能醫學影像平臺“Doctor You”，從事臨床醫學科研診斷、醫療輔助檢測和醫師能力培訓等。8月，騰訊發布了人工智能影像產品“騰訊覓影”，輔助醫生對早期食管癌進行篩查，未來也將支持早期肺癌、糖尿病性視網膜病變、乳腺癌等病種。

人工智能與醫療器械深度融合

面對人工智能的火熱，全球頂級的醫療器械公司更是摩拳擦掌，正在提升設備的智能化，尤其是配套的輔助診斷、篩查系統。

2016年1月，依托IBM研發的沃森系統，美敦力和IBM合作推出了一款糖尿病監測APP，致力于改善全球4.15億成人患有的Ⅰ型或Ⅱ型糖尿病。通過數據分析，沃森系統可以在低血糖發生前3小時發出預警，讓患者有足夠時間采取預防措施。

2017年5月，GE在上海CMEF展會上向大眾展示了肺結節識別技術。其低劑量CT肺癌篩查方案是業內首個通過美國食品藥品管理局（FDA）認證的方案，它能通過自動標記難識別的肺結節，輔助醫生快速、精準地進行篩查。而其提供的肺癌早篩早診解決方案，則是在低劑量CT設備的基礎上，獲得精準成像，實現微小結節的早期發現，早期治療。

2017年4月20日，安翰醫療與IBM中國研究院決定在膠囊內窺鏡醫療影像領域展開合作，探索將IBM在認知影像領域的技術用于安翰醫療的前沿精控膠囊胃鏡系統，提升消化道疾病早期精準篩查的可行性。醫生使用膠囊內窺鏡機器人采集醫療影像數據，分析胃部檢查信息時，減少數據處理負擔，實現精準化分析。

在臨床應用中，這些海量的影像數據很難通過人工閱讀的方式快速診斷，而智能認知影像技術則可通過智能病灶檢測技術幫助儀器處理每年產生的數十億幅影像，提高疾病篩查的精準性和可行性。

同濟大學附屬同濟醫院計算機中心主任王磊表示，傳統的器械公司與醫療人工智能公司通過合作搭載的方式將成熟的人工智能系統用在器械上，一方面可以省去器械公司耗時耗力組建新部門，從事不擅長的人工智能系統研發成本，提高競爭力；另一方面，醫療人工智能公司在尋找到更為合適的盈利模式，以及國家尚未出臺專門針對人工智能產品的認證標準前，可以規避醫療器械上市認證的問題，與器械廠商的合作無疑是事半功倍的嘗試。

人工智能醫療應用價值顯現

“醫學有著天然對接人工智能應用的基因。”北京科技大學計算機與通信工程學院副院長張德政告訴記者，醫學是一門基于大量實踐總結歸納的科學，有一套既定的邏輯，從癥狀、病理改變、病因接觸、遺傳組學等信息中提取線索，得出診斷結果和治療方案。如果算法系統能收錄所有醫學知識點，并將之串聯成邏輯，理論上這樣的人工智能診斷系統是可以起到診療作用的。

而人工智能之于我國現有的醫療條件和醫療體系來說，有著更為現實的需求。

“這幾年人工智能+醫療開始大熱，一個很大的因素是適應醫療改革的需要。”Airdoc創始人兼CEO張大磊在2017首屆國際醫療人工智能大會上表示，人工智能是拐杖型的技術，自己不能創造價值，但是可以和某個領域結合起來創造出前所未有的價值。我國現有的醫療環境給了發展醫療人工智能天然的沃土。

張大磊表示，我國醫療資源分布不均，優質診療資源大多集中在三甲醫療機構和東部經濟發達地區，國家著力推進分級診療制度建設，推動醫療資源向基層醫療機構下沉，向中西部經濟欠發達地區轉移，就是為了從根本上解決看病難、看病貴問題。“這正是醫療人工智能尤其是輔助診斷技術彰顯價值的地方。”張大磊說。

科技文獻出版社社長胡紅亮指出：“真正對人工智能技術或者說對大數據需求最強烈的一定是基層，縣、村大夫或患者自身的水平不高，正好需要這種陽春白雪的技術把他們的需求體現出來。”

算法成熟、表現穩定的輔助診療系統或是智能影像系統，可以為8年以下的低年資醫生提供有力的診斷支持，提高一、二級醫院甚至是中西部醫療資源匱乏地區的整體診斷診療水平。如阿里健康的“Doctor You”人工智能系統，對識別肺結節的準確率能達到90%以上，診斷效率是人工的5~6倍。

據上海市醫改辦副主任許速介紹，美國影像學這幾年總體增長了63.1%，但是醫生的增長率只有2.2%；而在中國，影像學總增量達30%，但醫生增量只有4.1%。“由于影像人員不足，造成誤診時有發生。如果在成熟技術項目上應用人工智能則可以更好地替代人的作用，幫助醫生尤其是基層醫生，提高診斷能力，減少漏診誤診。”

中國人工智能學會常務理事長楊放春指出，人工智能的發展，帶來了科學研究范式巨大的變化，但目前，基于神經網絡深度學習的人工智能方法還有很大的局限性。在醫療診斷系統中需要業界一起努力，使我國的醫療人工智能在國家新一代人工智能規劃的大背景下獲得質的突破。

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