如何“坐好”智能医疗这条“冷板凳”

　　人工智能辅助治疗模式需要三个方面的技术支撑，包括高精度的语音识别技术、医学影像识别技术，以及最重要的也是目前挑战性最大的医学自然语言理解。

　　党的十九大报告提出实施健康中国战略。当前，人口老龄化趋势日渐明显，加之长期积累的慢性病难题和环境污染的叠加影响，我国仍面临着较为严重的优质医疗资源缺乏、医疗水平参差不齐、区域医疗发展不平衡的问题。我国医疗健康产业的发展急需注入新的动力。

　　过去几年，“互联网+”打开了传统医疗行业转型升级的思路，也一度被资本市场所看好。但是，正如科大讯飞医疗信息技术有限公司常务副总经理鹿晓亮在2017未来医疗100强论坛上所言，“经过这几年的发展，‘互联网+医疗’并没有真正解决优质医疗资源缺乏的问题”。

　　“AI+医疗”提供新的可能

　　2017年7月，国务院印发《关于新一代人工智能发展规划》的通知，明确指出发展智能医疗，推广应用人工智能治疗新模式、新手段；研发人机协同临床智能诊疗方案，实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊。如今，人工智能的发展如火如荼，相比于“互联网+”的作用，鹿晓亮对“AI+”的前景更加充满信心，他甚至作出判断，“人工智能（AI）有可能解决医疗资源缺乏这样的一些问题”。

　　“我们所设想的人工智能诊疗新模式是什么样子？”鹿晓亮这样描述这种人机合作的新型医疗诊断场景：在医患沟通过程中，通过智能语音技术把医生与患者之间的交流语言转化为文字，结合机器学习到的大量电子文书及一些医学影像处理能力，关键信息得以提取，最后，在整个深度学习“决策器”的作用下，机器判断为医生诊断及其治疗提供辅助性建议和思考。

　　鹿晓亮表示，人工智能辅助治疗模式需要三个方面的技术支撑，包括高精度的语音识别技术、医学影像识别技术，以及最重要的也是目前挑战性最大的医学自然语言理解。

　　那么，如果这些技术储备足够充分，人工智能与医疗的结合就会达到设想的效果吗？鹿晓亮对此不以为然。他表示，人工智能也面临着窘境，“就拿图像、医疗影像识别来说，它有三个维度，医生可以做CT、X光、心电等不同模态，此外，还有不同的部位、不同的病种。这三个不同的维度乘起来将会是巨大的工作量”。

　　理论上讲，人工智能技术在一些相对简单的识别和分类工作中更有用武之地，但实际上要复杂得多。鹿晓亮以骨科的分型为例进一步说明，如果一个骨裂患者需要拍CT，人体全身两百多块骨头分型的工作量，加上数据的准备、数据的标注和算法的调优，也是浩大的工程。

　　鹿晓亮坦言：“‘人工智能+医疗’要想成功，从事这项事业的企业必须要有耐心，要有‘板凳愿坐十年冷’的韧性。如果寄希望于在这个行业一两年内赚到钱，我奉劝大家还是先放弃这个行业。”

　　大数据触达精准医疗

　　与科大讯飞把人工智能介入医疗诊断作为研究方向不同，阿里健康人工智能实验室则选择了从大数据切入。在阿里健康人工智能实验室主任范绎看来，过去几年，整个互联网和社会经济运行中一个最显着的特征就是互联网大数据的全面渗透。他认为，互联网改变健康其实是海量用户的一个触达能力，通过大数据实现对用户的精准理解、影响和指导。

　　范绎举例道，比如说，通过互联网生活数据去做糖尿病相关风险预期，把高危人群筛选出来，筛完之后让其去做体检或到医院进行进一步观察，“通过这个过程可以发现很多人已经意识到了自己的不健康，但如果不给他一些明确的信号，告诉他为什么不健康，生活习惯哪里不好，他是不会去医院的”。

　　“这种对海量用户的筛查能力可能是整个医疗行业有史以来第一次出现。”范绎表示，虽然目前来看，能够筛查的疾病或健康类型未必能达到体检机构的效果，“但它确实已经在产生、发展”。

　　在互联网技术快速迭代的今天，范绎总结了医疗行业几个比较重要的“武器”，分别为物联网、大数据和人工智能。

　　物联网涉及到智能硬件的发展。在目前的电子商务中，各种医疗器械相关设备的销售数量已经非常庞大。这些数据同步到云端之后，很多健康监测行为并不需要用户跑到医院里，只需通过互联网大数据就可以达到实时监测和采集。

　　从早期的病例数据到如今的影像数据、基因数据，医疗信息正爆炸式增长。伴随着精准医疗的发展，数据会越来越多。计算能力也会随着数据的发展得到进一步提升，云计算的空间和潜力巨大。

　　范绎认为，影像并不能够完全代表医疗，“影像后面还有治疗和其他体检指标，不管从筛查端还是治疗端来看，影像本身只是数据的一个维度。”大数据助力医疗的落地场景包括科研大数据平台、影像、临床辅助决策，也包括互联网、医联体、区块链。

　　此外，在谈到人工智能时，范绎表示，医疗行业目前最大的问题是稀缺性，“而要解决供给侧稀缺只有通过AI才能实现”。