医生视角下的智慧医疗，如何更好实现价值属性的回归？
2019-07-04 于靖 亿欧
在人工智能等新技术的推动下，医疗创投圈兴起了一阵“智慧化”的浪潮。无论是国外诸如IBM Watson这类智能影像诊断的先行者，还是近年国内不断涌现的AI辅诊后起之秀，一批批跨界者投身于此，试图通过科技实现对医疗的赋能。但与其他领域不同的是，医疗因其独特的政策门槛与专业壁垒，使得科技专家与医护人士之间存在着思考方式、切入路径等分歧，这也导致不少人工智能医疗产品的落地难题迟迟未能解决。那么，医生专家的
在人工智能等新技术的推动下，医疗创投圈兴起了一阵“智慧化”的浪潮。无论是国外诸如IBM Watson这类智能影像诊断的先行者，还是近年国内不断涌现的AI辅诊后起之秀，一批批跨界者投身于此，试图通过科技实现对医疗的赋能。
但与其他领域不同的是，医疗因其独特的政策门槛与专业壁垒，使得科技专家与医护人士之间存在着思考方式、切入路径等分歧，这也导致不少人工智能医疗产品的落地难题迟迟未能解决。那么，医生专家的视角下，智慧医疗该是一番怎样的发展图景？
2019年国际智能计算机大会上，汇聚一众医生学者参与的智慧医疗分论坛，从医院与医护工作的角度，共同探讨了医疗与人工智能结合的可能与方向。
业内周知，人工智能的三大核心分别是算法、算力和数据。现阶段相对于其他应用场景，数据成了影响人工智能在医疗细分领域的布局关键，从而孵化出诸多“人工智能+医学影像”的产品。“我们看到的相关宣传语，诸如‘看一张肺部CT，医生需要十几分钟，而AI影像诊断产品则只需要5秒钟……’，它们更多是把医生与人工智能技术对立起来。”天津大学医学科学与工程学院副院长何峰在演讲中提及，这种说法是有失偏颇的。
何峰表示，医疗智能化的三个特征分别是大数据驱动、以患者为中心、人机协作。所谓AI赋能医疗，并非将医生取代，也不是告诉医生确诊结果，而应该要帮助医生实现工作效率的提高与问题解决。其次，医疗智慧化的基础来自大数据的积累与应用，随着医院设备的增多、基因组学的发展以及家用设备采集数据成为可能，对技术的挖掘也给医疗带来更大的便利。
“智慧医疗不仅仅是数据的采集与积累，也需要更多的数据价值挖掘。”来自首都医科大学宣武医院的神经内科遗传代谢专业主任王朝东，从自身实践出发对此做了进一步论述，“例如，我们确实可以通过数据训练得到一个AI模型，借助它来提高医生看片的速度。但如果片子对于疾病诊断并无指导意义，那么即使速度再快、精度再高，从治疗意义上说就毫无价值。”
换言之，人工智能、互联网等技术赋能诊疗的路径，是回归“以患者为中心”的价值出发点。王朝东补充说，当前市面上的互联网医疗产品所做的事情，仍旧集中在将医生与患者对接的环节上。但从实际效果来看，通过一套远程问诊系统很可能难以弥补患者主诉模糊性所带来的诊断缺陷。基于此，王朝东提出，智慧医疗的可能建设方向之一是等级医院指导非等级医院、城市医院指导基层医院，实现医疗资源内部的流动。
“中国各级医院、医师诊疗水平层次不齐，优质资源集中在大医院和少数专家手里，基层医院和大夫诊疗水平提高的渠道少。而临床的大量误诊误治病例，都是由于缺乏精准专业知识与标准化诊疗决策流程所造成。整体来看，中国医生少、病人多，医生没有时间和精力掌握完整的系统知识，因此我们迫切需要一套简单实用的工具系统辅助医生更好地决策。”王朝东最后说道，即使是降低基层一半的误诊、漏诊，对于智慧医疗来说也是不小的目标。
从这个角度来看，精准医学不仅是一个细分领域，更是一种理念。它一方面有赖于多维度信息的有效结合，需要还原“感染-部位-性质-阶段-并发症”的诊疗路径；另一方面，则与医疗解释性密不可分。北京交通大学计算机科学系副主任桑基韬认为，基于大数据的深度学习并不是万能的，但至少能够在医疗强解释性之上有其用武之地。
“借助人工智能对采集数据的加工处理，并结合具体情况提供可解释性、可操作性的诊疗指导，将很大程度打造出以人为中心的健康管理闭环。”桑基韬补充说。
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