AI(人工智能)醫(yī)療的出現(xiàn)為減輕臨床醫(yī)生工作負擔、加大醫(yī)療服務供給提供了備受期待的解決方案，但記者近期采訪發(fā)現(xiàn)，AI醫(yī)療落地遠非想象中順利。

“垃圾數(shù)據(jù)”制約AI醫(yī)療施展拳腳

在近日中國半導體行業(yè)協(xié)會集成電路設計分會和芯原微電子(上海)股份有限公司主辦、都江堰市人民政府等協(xié)辦的“青城山中國IC生態(tài)高峰論壇”上，多位與會專家提及制約AI醫(yī)療施展拳腳的關鍵因素——“垃圾數(shù)據(jù)”。

“AI醫(yī)療最大的挑戰(zhàn)不是機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡和人工智能算法，而是各類醫(yī)療機構(gòu)中的‘垃圾數(shù)據(jù)’。”北京太一科技有限公司創(chuàng)始人解渤說，一些醫(yī)院決策者認為，只要有患者疾病和數(shù)字化健康檔案數(shù)據(jù)就足夠了，但很多數(shù)據(jù)由于診斷標準不統(tǒng)一、書寫不規(guī)范、記錄不完整，數(shù)據(jù)質(zhì)量其實很低，對于AI機器學習而言幾乎是“垃圾數(shù)據(jù)”。

該公司將AI與中醫(yī)學理論體系結(jié)合開發(fā)了智能脈診儀，在整理中醫(yī)數(shù)據(jù)過程中，研發(fā)團隊發(fā)現(xiàn)由于缺乏針對脈診進程、發(fā)展和未來變化的統(tǒng)一客觀評價標準，如果不逐一對既有病例進行規(guī)范、整理和數(shù)據(jù)清理和規(guī)范，“AI機器學習幾乎是‘垃圾進’‘垃圾出’。這話聽起來很不舒服，卻是無奈的事實”。

匯醫(yī)慧影創(chuàng)新事業(yè)部總監(jiān)左盼莉也表示，數(shù)據(jù)標識和診斷標準不統(tǒng)一是目前AI在醫(yī)學影像領域主要的限制因素，為幫助訓練AI算法模型建立“金標準”數(shù)據(jù)庫，需要基于統(tǒng)一、規(guī)范的診斷標準，得出比較準確的訓練結(jié)果，最終輔助臨床診療。

商業(yè)模式不清，AI醫(yī)療成“餐后甜點”

“核高基”國家科技重大專項技術(shù)總師魏少軍判斷，我國人口多，對健康的重視程度逐年提升，醫(yī)療水平處于加速換擋期，AI智慧醫(yī)療很可能成為新時代具有獨特發(fā)展優(yōu)勢，有望實現(xiàn)高速發(fā)展的重點領域，每個環(huán)節(jié)都會產(chǎn)生大量商業(yè)機遇。

在眾多落地場景中，目前AI醫(yī)學影像是最為成熟的一個。然而，上海聯(lián)影醫(yī)療科技有限公司X射線事業(yè)部CEO向軍說，盡管當前AI醫(yī)學影像已經(jīng)在肺結(jié)節(jié)、眼底、乳腺等病種篩查準確率上比醫(yī)生出色，但AI所能覆蓋的疾病種類依然有限，很難明顯降低醫(yī)生的負擔、減少臨床對醫(yī)生數(shù)量的需求。目前，AI醫(yī)療好比“餐后甜點”，只是局部突破沒法成為“剛需”。

如何把AI醫(yī)療變成剛需?參與論壇討論的博恩思醫(yī)學機器人有限公司CEO李耀認為，AI醫(yī)療商業(yè)模式不清，還需探索建立“商業(yè)閉環(huán)”。比如，如何分類AI提供給醫(yī)生的服務，AI到底能在什么場景下影響醫(yī)生的判斷、協(xié)助醫(yī)生的工作，誰是AI醫(yī)療的最終受益方等。

元禾華創(chuàng)投資管理有限公司董事總經(jīng)理陳智斌認為，短期內(nèi)，AI醫(yī)療產(chǎn)品商業(yè)化落地需要依靠制度供給和政策環(huán)境優(yōu)化，激發(fā)醫(yī)院、藥廠、政府、個人等多方主體的支付動力;長期看，支付動力的增強需要市場認同及配套運行機制加以維持。

臨床痛點有待精準“治療”，小芯片或能撬起大生態(tài)

項舟是四川大學華西醫(yī)院外科副主任，長期從事骨科創(chuàng)傷領域臨床工作。在論壇演講伊始，他就對與會專家說：“我是帶著臨床上碰到的問題向大家求助的。”他以臨床骨盆骨折治療為例，談到目前雖然臨床上可以繪制骨的三維圖像，甚至可以通過3D打印得到骨形態(tài)，但骨盆微創(chuàng)復位、精準固定等仍是醫(yī)生手工操作。項舟希望未來能提前將骨盆復位后的三維圖像信息輸入計算機，然后借助AI、手術(shù)機器人的操作實現(xiàn)更加精確地復位。

目前，項舟帶領團隊自主設計了一套骨盆三維數(shù)字化定位及復位的智慧化治療方案，但他坦言下一步還需人工智能專家、芯片專家以及硬件設計工程師的助力。

對此，業(yè)內(nèi)專家認為，一方面需要提升AI算法準確率。以腫瘤治療為例，手術(shù)前，醫(yī)生希望對腫瘤位置、大小、形態(tài)等要素進行分析，進而做出3D模型打印和手術(shù)分析規(guī)劃。“現(xiàn)在，腫瘤規(guī)劃過程需要好幾小時，如果AI算法能在更短時間幫助醫(yī)生提高診斷精度，AI醫(yī)療發(fā)展會更快。”美國加州大學歐文分校生物醫(yī)學工程系教授陳忠平說。

另一方面，AI醫(yī)療需要“芯片級創(chuàng)新”，從粗放型布局走向高質(zhì)量發(fā)展。上海微技術(shù)工業(yè)研究院總經(jīng)理丁輝文表示，如果說醫(yī)院常用的CT、核磁共振等影像設備可以看米到毫米之間的東西，到了微米甚至納米量級，僅憑“看”是不行的，要用“分析”的方法，因此必須有可大規(guī)模集成的生物芯片等生物光電子技術(shù)的支撐，實現(xiàn)生物技術(shù)與信息技術(shù)融合創(chuàng)新。

長期從事集成電路知識產(chǎn)權(quán)開發(fā)和芯片設計的代工企業(yè)芯原微電子(上海)股份有限公司董事長戴偉民認為，AI開啟了新一輪計算革命，AI芯片作為底層關鍵技術(shù)，是整個信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)最上游，也是AI的開路先鋒。“AI芯片企業(yè)需要用專業(yè)算法、核心知識產(chǎn)權(quán)和先進工藝，從硬件、軟件以及應用入手，增進與醫(yī)院、市場和消費者的互聯(lián)互通，最終撬起AI醫(yī)療大時代的生態(tài)繁榮。”

(據(jù)新華社)

關鍵詞： AI醫(yī)療 芯片 知識產(chǎn)權(quán)