解锁AI医疗“落地之难”

人工智能医疗的出现为减轻临床医生的工作负担和增加医疗服务的供应提供了备受期待的解决方案。然而，记者最近的采访发现，人工智能医疗远没有像预期的那样成功着陆。

“垃圾数据”限制人工智能医疗用拳头

在最近由中国半导体工业协会集成电路设计分会、信海微电子(上海)有限公司主办、都江堰市人民*协办的“青城山中国集成电路生态高峰论坛”上，多位与会专家提到了制约人工智能医疗发挥其功能的关键因素——“垃圾数据”。

“人工智能医疗的最大挑战不是机器学习、神经网络和人工智能算法，而是各种医疗机构的‘垃圾数据’。”北京太一科技有限公司创始人谢波表示，一些医院决策者认为拥有患者疾病和数字健康档案数据就足够了，但由于诊断标准不一致、书写不规范和记录不完整，许多数据实际上质量很低，几乎是人工智能机器学习的“垃圾数据”。

公司将人工智能与中医理论体系相结合，开发了智能脉搏诊断仪。在对中医数据进行整理的过程中，研发团队发现，由于缺乏对脉诊过程、发展和未来变化的统一客观评价标准，如果对现有病例不进行规范、整理，对数据进行逐一清理和规范，“人工智能机器学习”几乎是“垃圾输入”和“垃圾输出”。这听起来很不舒服，但这是一个无可奈何的事实。”

惠英医疗有限公司惠英创新部主任左也表示，数据识别与诊断标准不一致是影像医学领域人工智能的主要限制因素。为了帮助训练人工智能算法模型和建立“金标准”数据库，有必要在统一和标准化诊断标准的基础上获得更准确的训练结果，最终辅助临床诊断和治疗。

商业模式不明，人工智能医疗成为“甜点”

“核高基金”国家科技重大项目首席技术官魏少军判断，中国人口众多，健康的重要性逐年增加，医疗水平正处于加速转变期。人工智能智能医疗有可能成为新时代具有独特发展优势的关键领域，并有望实现高速发展。每个环节都会产生大量的商机。

在众多登陆场景中，人工智能医学图像是目前最成熟的一个。然而，上海连赢医疗科技有限公司x光部首席执行官向君表示，尽管人工智能医学图像在肺结节、眼底、乳腺等疾病的筛查准确率上优于医生，但人工智能能够覆盖的疾病种类仍然有限，难以大幅减轻医生负担，降低对医生的临床需求。目前，人工智能医疗就像是“饭后甜点”，只是局部突破不能是“只需”。

如何将人工智能医疗变成一种正当的需求？参加论坛讨论的博恩斯医疗机器人有限公司CEO李耀认为，人工智能医疗业务模式不明确，需要探索“业务闭环”。例如，人工智能为医生提供的服务如何分类，在什么情况下人工智能可以影响医生的判断，帮助医生的工作，以及谁是人工智能医疗的最终受益者等。

元和华创投资管理有限公司董事总经理陈志斌认为，在短期内，人工智能医疗产品的商业化需要依靠制度供给和政策环境的优化来刺激医院、药厂、*、个人等各方的支付能力。从长远来看，支付能力的提高需要市场认可和配套运行机制来维持。

临床痛点需要精确的“治疗”，小芯片也许能撬动大生态。

向周，华西医院外科副主任，长期从事创伤骨科临床工作。在论坛演讲的开始，他对与会专家说:“我在寻求临床问题的帮助。”以临床骨盆骨折的治疗为例，他谈到虽然目前临床上可以绘制骨骼的三维图像，甚至可以通过三维打印获得骨骼的形状，但微创骨盆复位和精确固定仍然是医生的手工操作。香洲希望将来骨盆复位后的三维图像信息能够提前输入到计算机中，然后通过人工智能和手术机器人的操作来实现更精确的复位。

目前，香洲带领团队独立设计了一套骨盆三维数字化定位和复位的智能治疗方案，但他坦言下一步仍需要人工智能专家、芯片专家和硬件设计工程师的协助。

对此，行业专家认为，一方面，人工智能算法的准确性需要提高。以肿瘤治疗为例。手术前，医生希望分析肿瘤的位置、大小、形状等因素，然后进行三维模型打印和手术分析规划。“目前，肿瘤规划过程需要几个小时。如果人工智能算法能够帮助医生在更短的时间内提高诊断准确率，人工智能医疗将会发展得更快。”加州大学欧文分校生物医学工程教授陈说。

另一方面，人工智能医疗需要“芯片级创新”，从粗放型布局向高质量发展。上海微技术产业研究所总经理丁会文表示，如果医院常用的CT、核磁共振等成像设备能够看到从几米到几毫米、几微米甚至几纳米的东西，光靠“看”是不够的。有必要使用“分析”方法。因此，要实现生物技术和信息技术的融合与创新，必须有生物芯片等生物光电技术的支持，才能实现大规模集成。

长期从事集成电路知识产权开发和芯片设计的铸造公司新原微电子(上海)有限公司董事长戴为民认为，人工智能已经开始了新一轮的计算革命。作为底层的关键技术，人工智能芯片是整个信息技术产业的最上游，也是人工智能的先锋。“人工智能芯片公司需要使用专业算法、核心知识产权和先进技术，从硬件、软件和应用程序入手，改善与医院、市场和消费者的联系，最终撬动人工智能医疗时代的生态繁荣。”