8月25日，2018年天津市放射學學術年會AI分論壇暨推想科技全球應用分享大會上，來自全球的醫療放射、信息等相關領域的專家共同探討了醫療AI影像學的前沿成果和未來發展走向。
中國醫學裝備協會理事長趙自林表示，大數據的形成、算法的革新、網絡設置的演變等，驅動了人工智能進入新的階段。放眼全球，醫學裝備與互聯網大數據、人工智能等新技術加速融合，廣泛佈局精密醫學裝備、智能診斷、遠程醫療等重點領域，未來市場前景廣闊。
從需求著眼 化解醫療供需矛盾
據統計，我國醫學影像數據的年增長率約為30%，但能夠診斷的醫師數量增長遠不及影像數據量的增長。僅以放射科醫師為例，年增長率只有4.1%。
“人工智能在醫療領域的應用讓創業者看到了希望。通過深度學習，機器將完成對影像的分類、目標檢測、識別等工作，協助醫生完成診斷。”推想科技創始人陳寬表示。
優質醫療資源的供需矛盾以及就診患者流向不合理一直是全球兩大醫學難題。日本厚生勞動省醫療AI審查委員會委員、日本慈惠醫科大學醫院影像診斷科主任中田典生表示，在日本，每100萬人中有52臺MRI、107臺CT，面對數目龐大的影像設備，人才缺口的問題異常突出。“2017年11月，推想科技獲邀入駐日本國家戰略特區高新科技科目，這是迄今為止日本第一次引進中國的醫療AI企業。醫療AI的引進將大大緩解這一緊張局面，診斷報告質量也會較之前提升。”
西班牙赫羅納圖像診斷學研究院院長Salvador Pedraza Gutierrez表示，在歐洲沒有低劑量CT肺癌早篩政策的背景下，中國的醫療AI產品提供了一條利用傳統X光胸片影像，快速、有效對肺癌進行早篩的方案。
北美放射學年會醫療影像資源會主席Eliot Siegel也提到，未來十年，AI將引領傳統醫學影像真正轉向數字化，這需要AI和醫生共同配合迎接醫療變化所帶來的挑戰。“尤其是在肺結節篩查過程中，可讓醫生在短時間內滿足患者需求。”
從臨床著手 期待成熟完善產品
“AI閱片優於人工的最大特點在於穩定、高效與可複製性。通過AI輔助篩查產品完成初篩，醫生的工作壓力將大大減輕。”中國醫師協會放射醫師分會會長、北京友誼醫院副院長王振常肯定了醫療AI產品在改變醫生工作模式上的表現。他表示，“人+機器”的協同合作讓醫生工作更高效，醫生和患者都將成為AI的受益者。
但王振常也指出，目前的醫療AI還沒有平臺化的產品，大部分都是從單一的疾病入手，且絕大部分是肺節結；多數企業只強調數據集的數量，其實數據集的質量和標註的質量更為重要，而這又與臨床醫生的配合有著緊密的聯繫，目前的產品鮮有能做到與臨床醫生工作流程相匹配的；評價過於強調診斷效果，多數產品未提及評估過程，且評估指標各異；絕大部分產品未與業務系統集成，表現出的產品不成熟，加重了醫生操作的複雜性；大部分產品在影像科室自建服務器和雲端，忽視了網絡安全與數據安全的問題，存在著巨大的安全隱患，與我國網絡安全要求還有一定差距。
“成熟的產品，一定要滿足臨床醫療的適用性、易用性和安全性。現在的人工智能離真正的人工智能還有很長的路要走，如果將人工智能分為三個階段——計算智能（記憶、存儲）、認知智能（單一場景的能說會認）、感知智能（會思考、懂複雜邏輯），當前最多處於第一到第二階段的過渡。”王振常說。
從研發著力 “AI+醫療”任重道遠
一個好的AI產品，除了讓醫生容易接受、利於使用，也要在不同的醫療環境下保持較高的穩定性和準確性。
“現在的醫療AI領域‘虛火’有點旺，需要冷靜下來，研發出真正符合臨床需求的好產品，但這也得靠有志於此的技術人員、臨床醫生及政府監管部門再鼓足勁兒燒一把‘實火’。”陳寬表示，AI作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量。在醫療影像行業，AI的出現，可以釋放醫生更多的產能與價值，有效幫助優質醫療資源、醫療診斷技術下沉到基層，進入千家萬戶，解決中國乃至世界分級診療面臨的困境。
王振常則表示，皮膚學科的皮膚鏡/攝像頭、糖尿病視網膜病變篩查、內窺鏡影像、肺結節篩查等，都是當前醫療AI重點關注的領域。除此之外，虛擬助理、輔助診療、疾病風險預測、藥物挖掘、健康管理、醫院管理、輔助醫學研究平臺都是“AI+醫療”大有可為的應用領域。“我們進入了AI時代，AI一定是醫生的好幫手；但是真正實現AI+醫學影像的完美結合，還需要各方共同努力。”（記者 張小岑）
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