人工智能：既要“添柴”也須“滅火”

□ 本刊編輯部

人工智能很熱，熱風頻吹。但是，醫(yī)療界的一個現(xiàn)實情況不能忽略：臨床醫(yī)生參與度不高，缺乏成熟產(chǎn)品，應用率不高?！拔覀兡壳暗恼姝h(huán)境很好，但應該明確哪里該燒得旺一點，哪里該滅滅火?！苯眨谟缮虾Ｊ行l(wèi)生和健康發(fā)展研究中心、上海交通大學人工智能研究院等主辦的醫(yī)療人工智能應用論壇上，第二軍醫(yī)大學長征醫(yī)院影像醫(yī)學與核醫(yī)學科主任劉士遠，作為一名從事醫(yī)學影像診斷工作30余年的專家如此呼吁。

無論是在國內(nèi)還是國際上，醫(yī)療人工智能都在以驚人的速度發(fā)展著。近年來，中國醫(yī)療市場上涌現(xiàn)出了大量醫(yī)療人工智能創(chuàng)業(yè)公司，與此同時，不少傳統(tǒng)醫(yī)療相關企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)平臺也在紛紛引入人工智能人才與技術，進行相關布局。在信息技術快速發(fā)展的同時，人工智能也在推動醫(yī)療健康行業(yè)的變革發(fā)展。

據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《醫(yī)療人工智能行業(yè)市場前景預測與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2016年中國醫(yī)療人工智能的市場規(guī)模就已達96.61億元，預計2018年有望達到200億元。自2013年到2017年，中國醫(yī)療人工智能行業(yè)共獲得241筆融資。其中，2017年國內(nèi)醫(yī)療人工智能行業(yè)公布的融資事件近30起，融資總額超過18億元。預計到了2018年，資本對于醫(yī)療人工智能市場的熱情依舊不減，僅上半年就有18家公司獲投，總金額超過31億元。而且，互聯(lián)網(wǎng)巨頭也早已重金布局醫(yī)療人工智能，大手筆向產(chǎn)業(yè)鏈上下游擴展業(yè)務。

研發(fā)需發(fā)揮醫(yī)生的核心作用

什么樣的產(chǎn)品是臨床上受歡迎的？這是人工智能首先要回答的問題。

“人工智能首先要符合臨床使用的場景，研發(fā)人員在研發(fā)之前最好到臨床看一看，比如到影像科看看影像科醫(yī)生是怎么讀圖、寫報告的，只有符合醫(yī)生的習慣，研發(fā)才是有前途的。”劉士遠表示，對于任何AI產(chǎn)品，醫(yī)生既是終端用戶，又是啟動者和源頭。產(chǎn)品所要解決的問題應該是醫(yī)生提出的，數(shù)據(jù)也在醫(yī)生手里。然而，現(xiàn)在的產(chǎn)品檢驗環(huán)節(jié)，醫(yī)生比較被動。醫(yī)生參與少，了解少，產(chǎn)品的適用性就將打折扣。

國家衛(wèi)生健康委員會衛(wèi)生發(fā)展研究中心研究員游茂指出，目前的醫(yī)療人工智能企業(yè)相對缺乏醫(yī)學相關專業(yè)背景的人才，影響了醫(yī)療從業(yè)者對人工智能的接受程度和應用。因此，盡管醫(yī)療人工智能市場火熱，但缺乏成熟產(chǎn)品，應用率不高。他建議，創(chuàng)新建立激勵機制，鼓勵醫(yī)療從業(yè)者參與醫(yī)療人工智能的研究，使產(chǎn)品更加貼近醫(yī)療健康需求，提升應用價值?！癆I是一個好工具，醫(yī)生要擁抱它、宣傳它、引領它，產(chǎn)品好不好用，要及時反饋，便于公司不斷完善。只有大家一起努力，才能讓AI在一個好的環(huán)境里像新生兒一樣越長越壯，將來能夠更好地服務人類。”劉士遠說。

上海交通大學醫(yī)學院附屬仁濟醫(yī)院有個人工智能產(chǎn)品現(xiàn)在很受歡迎，它的來源卻是實踐中的“瓶頸”。該院副院長王育表示，電子病歷化成醫(yī)療大數(shù)據(jù)，一定要采用格式化數(shù)據(jù)，但是數(shù)據(jù)采集會涉及方方面面的隱私。以前用人工過濾，不僅工作量非常大，而且過濾當中有遺漏，所以在大數(shù)據(jù)時代靠人力基本上不可能完成這項任務。為此，我們利用人工智能進行大數(shù)據(jù)的治理和數(shù)據(jù)隱私處理，設計產(chǎn)生了一個AI引擎，它可以對不同的編碼進行標準化處理，把不一樣的數(shù)據(jù)轉化成標準化格式。

有人擔心，人工智能的加入會讓年輕醫(yī)生失去鍛煉機會。對此，劉士遠以肺結節(jié)檢測為例說，這個問題就像開車一樣，以前老司機開車要記路線，現(xiàn)在都有電子地圖，都會用導航，80歲的人同樣可以駕車上路。肺結節(jié)的識別發(fā)現(xiàn)一樣，未來醫(yī)生的精力應該投入到對結節(jié)的判斷上，而不是找有沒有結節(jié)。

產(chǎn)品要有標準和評價

上海市衛(wèi)生和健康發(fā)展研究中心主任金春林介紹，美國食藥監(jiān)局（FDA）的放射健康部門1998年已經(jīng)開始監(jiān)管計算機輔助識別系統(tǒng)，歐盟在2016年12月發(fā)布了《機器人民事法律規(guī)則》。盡管我國制定了《人工智能輔助診斷技術管理規(guī)范（2017年版）》，但人工智能輔助診斷的準入標準目前還沒有形成，很多醫(yī)療器械、人工智能產(chǎn)品也沒有正式注冊審批，這對應用是一個很大的挑戰(zhàn)。不少專家呼吁，設定人工智能進入該行業(yè)的準入標準和行業(yè)規(guī)則，減少盲目嘗試造成的資源浪費、市場混亂。同時，也要建立起廣泛認可的評價體系，這種評價要有相應的質(zhì)控檢查和管理制度。

游茂表示，由于健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)維度大、結構復雜，以及我國尚未制定健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)質(zhì)量標準、評估指標和保障體系，數(shù)據(jù)質(zhì)量無法保證，也無法對人工智能決策支持應用進行數(shù)據(jù)、算法、計算的驗證和評估。

另外，標準化程度較高、醫(yī)療水平較高的醫(yī)院，對數(shù)據(jù)開放共享普遍有所顧慮，這制約了人工智能應用獲取高質(zhì)量、多來源的醫(yī)療數(shù)據(jù)，導致醫(yī)療人工智能應用起點不高，整體質(zhì)量堪憂。也正是由于很多數(shù)據(jù)庫質(zhì)量參差不齊，導致產(chǎn)品不穩(wěn)定。因此，有專家表示，“提高所有產(chǎn)品普適性很重要，我們不能自娛自樂，雖然有的模型拿出了非常好的數(shù)據(jù)，但是換了其他的數(shù)據(jù)評價是不是依然好，這是要回答的問題。”為什么大家不愿意貢獻數(shù)據(jù)？劉士遠說，因為目前數(shù)據(jù)不能真正溯源，一旦拿出去，就不是自己的了。然后是數(shù)據(jù)的倫理問題，需要相應的部門立法，出臺一些管理法規(guī)、制度。

劉士遠表示，行業(yè)內(nèi)標準迫切需要統(tǒng)一，比如，腦出血圖像的辨識需要大家達成一致的認識，描述術語、標注、量化等都需要統(tǒng)一。但是，現(xiàn)在大部分公司都是讓各自的合作醫(yī)生自己研究，研究方向有可能是對的，但也有可能走了偏路。他建議，做之前要先成立一個專家組，形成專業(yè)術語、圖像識別、標注等的共識。游茂呼吁，推動醫(yī)療人工智能應用評估第三方機構發(fā)展，建設標化可靠的模型評估模擬驗證平臺，開展人工智能系統(tǒng)智能化水平評估。

另外，“對于人工智能發(fā)展，政府的推動必不可少。”上海市衛(wèi)生和健康發(fā)展研究中心健康科技創(chuàng)新發(fā)展部副主任何達說，日本政府去年召開了人工智能推進懇談會，詳細地討論了人工智能適用的領域，需要政府、企業(yè)、社會環(huán)境準備哪些基礎設施，以及在健康領域應用人工智能有沒有效、是不是安全，并制訂了4年行動方案?！斑@一點值得我們借鑒。”何達說。