原標題：醫療人工智能正在破題

安徽省立醫院CT室醫生利用智能醫學影像輔助診斷系統進行閱片分析。

在安徽醫科大學第一附屬醫院的手術室內，骨科手術機器人輔助醫生進行手術。

在河南省立眼科醫院，一位患者家屬使用眼科機器人“嵩岳”醫生打印影像報告。

模擬醫生撥打電話給出院的病患，詢問是否有感染等情況，并一一記錄下來；智能系統能夠預測兩種藥物聯合使用的潛在副作用，幫助醫生開出更合理的藥方；有了人工智能的幫助，醫師可以戴著全息眼鏡做手術，全息影像能夠實時共享……

隨著人工智能技術的發展和政策環境的優化，我國醫療衛生事業發展進入快車道。無論是傳統的醫院和相關企業，還是新興的互聯網平臺，都乘著人工智能的東風，進行著相關布局。

面對醫療領域的“痼疾”，人工智能是否提供正確“答案”？正處于飛速發展期的醫療人工智能，還有哪些“痛點”？對于人工智能在醫療領域的前景，人們既有諸多疑慮，也有許多期待。

覆蓋醫療產業各環節

在安徽省立醫院，利用人工智能技術構建的“云醫生”平臺，醫生可以在診療過程中通過智能語音技術，在手持設備上完成病歷處理等各項工作，大大提升了工作效率；而該醫院與科大訊飛共同研制的智能醫學影像輔助診斷系統，幫助醫生迅速作出判斷，有效減少了誤診、漏診等問題。

人工智能不僅提升了醫療工作效率，也成為實現醫療資源公平的必要條件之一。今年4月，國務院辦公廳印發《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》，明確鼓勵“互聯網+”醫療服務和人工智能等技術應用。

近日，由健康點與飛利浦聯合發布的《中國醫療人工智能產業報告》顯示，目前醫療人工智能已經在智能分診、影像識別、病例輔助診斷、個人健康管理、基因測序、新藥研發等領域有所應用。覆蓋了醫療產業鏈條上的醫療、醫藥、醫保、醫院四大環節。

例如，在醫藥領域，人工智能可以幫助藥企提高新藥研發效率；在醫保環節，人工智能可以通過大數據分析幫助醫保相關方進行控費；在醫院，人工智能可以幫助管理者提高管理效率，或是部分取代一些簡單的重復性工作，如導診等。

醫療影像是目前醫療人工智能應用最廣泛的領域。日前，在中國舉行的一場“人機大賽”中，一個名為“BioMind天醫智”的神經影像AI輔助診斷系統，在比拼腦部核磁影像診斷的比賽中，戰勝了海內外25名神經影像領域的資深醫生。

微軟全球資深副總裁、微軟亞洲研究院院長洪小文認為，人工智能具備強大運算能力和深度學習能力，應用前景廣闊，尤其是在醫療行業數字化轉型方面。

技術能力待提升

近年來，中國醫療人工智能市場發展迅速。據估測，2016年中國“人工智能+醫療”市場規模達到96.61億元，2017年將超過130億元，2018年則有望達到200億元。包括阿里巴巴、騰訊、百度在內的科技巨頭均發布了人工智能輔助醫療產品，并已進入多地醫院和社區。

不少專家和學者認為，醫療正在成為人工智能最富變革力的領域之一。有業內人士指出，隨著人口老齡化加劇、慢性病患者群體增長，優質醫療資源緊缺、公共醫療費用攀升等問題日益凸顯，人工智能將逐漸被用來解決醫療行業的痛點。龐大的人口數量和充足的醫療數據，則為醫療人工智能的發展提供了基礎。

不過，技術的發展和數據的完善依舊是醫療人工智能必須要解決的問題。

從技術角度而言，目前人工智能在醫療領域的應用尚處于“初級階段”。雖然“人工智能+醫療”的場景愈發廣泛，但真正落地、符合臨床使用場景的產品仍然短缺，相關技術與產品的研發和創新能力還有待進一步提升。

醫學領域維度多、門檻高，人工智能技術突破的難度較大。即使在應用較為廣泛的醫療影像方面，針對肺部、眼部等技術門檻較低的應用集聚了諸多企業，而在脊柱、腹部等復雜部位診斷的嘗試則相對較少。

另一方面，大數據的發展也成為醫療人工智能發展的掣肘。專家指出，醫療大數據目前存在標準與質量缺失等問題，很多醫療數據不能互通互認，這導致醫療機構大量有價值的數據變成了“孤島”，必須要靠相關企業的數據治理和數據挖掘技術做支撐，通過各方力量的結合，才能產生很好的效果。

人才培養空間大

標準化是影響醫療人工智能規范化和商業化的重要因素。為了更有效地評估人工智能技術，相關的測試方法必須標準化，并創建人工智能技術基準。人工智能技術標準化將有助于人工智能的穩健發展。同時，也有利于中國參與國際標準化研討，加強在人工智能領域話語權。

有業內人士指出，目前我國對藥品和器械在監管層面有詳細的規定，但是醫療人工智能產品是新產品，其所適用的相關政策、監管方案都在緊鑼密鼓的制定當中。

在醫療人工智能領域，復合人才的短缺同樣是制約行業發展的迫切問題。在這樣的背景下，中國也正在加強人工智能專業人才的培養。

去年，國家發改委、科技部等四部委聯合發布《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》，從人才從業年限結構分布上來看，我國新一代人工智能人才比例較高，人才培養和發展空間廣闊。

教育部在《高等學校人工智能創新行動計劃》中也強調，加強人工智能領域專業建設，推進“新工科”建設，形成“人工智能+X”復合專業培養新模式。為加速培養醫療等領域的人工智能專業人才，各大高校也陸續建立人工智能學院，加快促進人工智能人才的培養。去年，浙江大學和互聯網醫療微醫合作，建立“睿醫人工智能研究中心”，集合了浙江大學計算機學院、信息學院、醫學院、藥學院等相關院系的技術優勢，搭建高校、企業、醫院資源共享的開放式的醫學服務平臺。