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　　導診導醫，滿足服務需求；輔助醫療，減少誤診漏診

　　人工智能+ 看病快準佳(聚焦高質量發展·關注人工智能⑧)

　　醫療人工智能正在從概念走進現實

　　“內科怎么走？”

　　“請問您想(xiang)找(zhao)哪個內科？還是說(shuo)想(xiang)去內科住院大(da)樓？”

　　“我找消化內(nei)科。”

　　“請您到(dao)大廳里(li)乘坐扶梯或(huo)電梯到(dao)五層B區北側，科室在(zai)五層的詳細位置(zhi)請看下面的地圖。”

　　這(zhe)段對話(hua)，發(fa)生(sheng)在(zai)(zai)不久前的解放(fang)軍總(zong)醫(yi)院(yuan)門診(zhen)樓大廳，因腹痛(tong)前來就(jiu)醫(yi)的北京市(shi)民趙(zhao)先生(sheng)正在(zai)(zai)向智(zhi)能導診(zhen)機器人“曉醫(yi)”詢問(wen)看病科室的位(wei)置。

　　“沒想到這機器人的回(hui)復(fu)還挺準。”趙先生(sheng)循著“曉醫”指的路(lu)，很快就找到了就診科室。

　　2017年3月，6臺由科大(da)訊飛研發的智能(neng)導診(zhen)機(ji)器人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)在解放(fang)軍總醫院上線，其中4臺放(fang)置在門(men)診(zhen)樓大(da)廳。每天一早，這(zhe)些樣貌(mao)討喜的機(ji)器人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)就被(bei)前來(lai)問診(zhen)的人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)團(tuan)團(tuan)圍住，有人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)出于好奇，有人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)有事相求，對(dui)于人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)們提(ti)出的問題，機(ji)器人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)都會耐心解答，遇到(dao)和它開玩笑的人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)，它還能(neng)跟人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)逗(dou)個悶兒。

　　“現在它們可忙了，每(mei)個機器人每(mei)天平均要回答超過900個問題，患者想要找科室、找病房，以及咨詢醫院周(zhou)邊的生活服務信息，機器人都(dou)能提供指引。”解放(fang)軍總(zong)醫院門(men)診部主任國家喜(xi)介紹(shao)。

　　“如今的(de)AI就像互聯(lian)網一樣(yang)，成了一種基礎設施。”騰訊“互聯(lian)網+醫療(liao)”負責人常(chang)佳介紹說(shuo)，近(jin)年來，國內外多家涉足AI的(de)企業加速向(xiang)醫療(liao)領域布局(ju)，醫療(liao)AI正(zheng)在從概念走進現實(shi)，除了智(zhi)能導診，還出現了能幫(bang)醫生看片子、做篩查的(de)智(zhi)能醫生。

　　在(zai)中山大學附屬腫(zhong)瘤醫院(yuan)內鏡操作室里，病(bing)(bing)人躺在(zai)手術臺上，醫生操作內窺鏡伸(shen)入(ru)患者的食(shi)管采(cai)集照片(pian)(pian)。這些照片(pian)(pian)被實時傳輸到電腦，再接入(ru)AI系統(tong)，拍照結束后十(shi)幾(ji)秒鐘，電腦上就顯示(shi)出一行文字(zi)：“疑似(si)癌(ai)風險55%。”醫生根據這個結果評估(gu)是否需要進一步做病(bing)(bing)理活檢，以(yi)避免癌(ai)癥漏診(zhen)。

　　這(zhe)行文字(zi)，就是(shi)來(lai)自騰訊(xun)的(de)醫學(xue)影(ying)像(xiang)AI系統“騰訊(xun)覓(mi)影(ying)”給(gei)出的(de)癌癥風險(xian)提示。“它用起來(lai)非(fei)常方便(bian)，就像(xiang)醫生的(de)第三(san)只眼睛。” 中(zhong)山大學(xue)附(fu)屬腫瘤醫院消化內科主任徐國良介紹(shao)，“有(you)個醫生給(gei)患者(zhe)查食(shi)管(guan)內鏡，看著(zhu)沒問(wen)題(ti)，就讓患者(zhe)走了，后來(lai)AI提示患者(zhe)的(de)食(shi)管(guan)有(you)異常，醫生叫(jiao)人回來(lai)一(yi)復查，還真(zhen)是(shi)早癌。”

　　具備學習能力，正在解決醫療行業難題

　　培養一名(ming)主治(zhi)醫(yi)師，需(xu)要十幾年(nian)(nian)時間，培養一個熟練的導(dao)醫(yi)也(ye)至少需(xu)要一年(nian)(nian)。AI到底(di)憑什么本(ben)事，能在(zai)這樣一個行業站住腳？

　　“智能(neng)(neng)導(dao)診機(ji)器人(ren)和幾年(nian)前遍(bian)布公(gong)共場所的電子查詢機(ji)不一樣，它們(men)具備(bei)學(xue)習能(neng)(neng)力。”國家喜說，遇(yu)到答(da)不上來(lai)的問題，電子查詢機(ji)可能(neng)(neng)一直“卡殼(ke)”，但(dan)智能(neng)(neng)機(ji)器人(ren)通過(guo)積累(lei)、更新(xin)數據，能(neng)(neng)夠不斷(duan)解(jie)答(da)人(ren)們(men)提出(chu)的新(xin)問題。

　　這種匯集并運用經驗的(de)能力，正在解決一些醫療行業的(de)難題。

　　第一是(shi)高(gao)效(xiao)填補醫院(yuan)中巨大(da)、復雜(za)的信(xin)息服務需要。

　　解放軍總醫院日門診(zhen)量約1.8萬人(ren)，其中70%為外地患(huan)者。許多人(ren)來(lai)這看(kan)病，先(xian)就診(zhen)還是先(xian)掛號(hao)？看(kan)病科室(shi)各自(zi)在哪(na)(na)？住院、手(shou)術(shu)在哪(na)(na)棟樓？“每碰見(jian)一個(ge)‘白大褂’，患(huan)者就上前詢問，但指路并(bing)非醫生的(de)(de)主業，他們也不(bu)是每次都知道答案，所以長期以來(lai)，群眾對信息服務的(de)(de)需要得不(bu)到很好滿足。”國(guo)家(jia)喜(xi)說。

　　以(yi)前醫(yi)院(yuan)的解(jie)決辦(ban)法(fa)，是建立導醫(yi)團(tuan)隊。2014年，解(jie)放軍總醫(yi)院(yuan)在門診(zhen)樓招了(le)14個專職導醫(yi)，又外(wai)聘了(le)17個小時(shi)工，卻依然無(wu)法(fa)滿足(zu)巨大的咨詢(xun)量。“智能導診(zhen)機(ji)器(qi)人上(shang)線后，很(hen)好補充了(le)信息需求(qiu)和供給不平衡(heng)的問題(ti)。”國家喜說，“它們反應快(kuai)、不厭其煩，連‘川普’‘廣普’等口音(yin)濃重的普通話都懂，這正契(qi)合(he)實際(ji)，可(ke)以(yi)更好地幫助外(wai)地患者。”

　　第二是減(jian)少(shao)醫生檢查(cha)中的誤診(zhen)、漏診(zhen)。

　　上海交(jiao)通大學自(zi)動化系副教授閻威武表示，在醫(yi)療(liao)領域，AI已應(ying)用到信(xin)息咨詢、醫(yi)學影像、電子病歷(li)等方面，其中在醫(yi)學影像上進(jin)展最快。

　　“我國(guo)食管癌(ai)高發(fa)(fa)，但早(zao)(zao)癌(ai)診斷落后于發(fa)(fa)達國(guo)家。”徐(xu)國(guo)良(liang)分析，我國(guo)早(zao)(zao)癌(ai)發(fa)(fa)現率低的(de)原因主要(yao)有(you)兩(liang)點，一(yi)方面，醫生普(pu)遍工作量大，難以(yi)保證對患者的(de)精細核(he)查(cha)；另外，早(zao)(zao)癌(ai)表現難以(yi)察覺，比如早(zao)(zao)期食管癌(ai)，從(cong)內鏡觀察，癥狀往往表現為(wei)局部充血(xue)、黏膜粗糙或細微糜爛(lan)，同一(yi)般(ban)炎癥非(fei)常(chang)相(xiang)似，一(yi)些(xie)經驗不足的(de)醫生很容易忽視。

　　“當知道AI能(neng)學習(xi)看內(nei)鏡(jing)照(zhao)片(pian)的時候，我們很歡迎(ying)，因為AI能(neng)對醫生主(zhu)觀的疏忽做出(chu)彌補。”徐國良說，2016年底(di)，中(zhong)山大(da)學附屬腫瘤醫院把積(ji)累(lei)的10多萬(wan)張脫敏(min)的食管內(nei)鏡(jing)照(zhao)片(pian)提(ti)供(gong)給騰訊覓(mi)影(ying)用(yong)于科研，AI通過(guo)深度(du)學習(xi)大(da)量照(zhao)片(pian)數據，形成一套(tao)檢查(cha)標準(zhun)，可以顯(xian)著提(ti)高早癌發現(xian)率。

　　在(zai)浙江省人民醫院，騰訊覓影(ying)已用于(yu)食管癌、糖(tang)尿病(bing)(bing)視(shi)網(wang)膜病(bing)(bing)變、肺(fei)結(jie)節(jie)(用于(yu)診斷早期肺(fei)癌)的篩查發(fa)(fa)現(xian)(xian)工作。實(shi)驗環(huan)境下(xia)，AI系(xi)統對(dui)前兩種(zhong)疾病(bing)(bing)的發(fa)(fa)現(xian)(xian)準(zhun)確率超過90%，對(dui)肺(fei)結(jie)節(jie)的發(fa)(fa)現(xian)(xian)準(zhun)確率達85%。

　　浙(zhe)江(jiang)省(sheng)人(ren)民醫院院長(chang)黃東(dong)勝認為，借(jie)助AI來分(fen)析胸片(pian)、CT、病(bing)理切片(pian)等影(ying)像資料，提高了看片(pian)效率，把(ba)醫生(sheng)(sheng)從辛苦(ku)的(de)重復(fu)工作中解放出來。“這(zhe)有助于(yu)醫生(sheng)(sheng)投身(shen)于(yu)攻克既往經(jing)驗缺乏(fa)的(de)罕(han)見(jian)病(bing)、疑難雜癥，這(zhe)些才是目(mu)前機器無法學習(xi)的(de)。”

　　社會認可度提升，技術實用性增強

　　常佳告(gao)訴記者，騰(teng)訊覓影自2017年8月推出，已(yi)同全國30多(duo)家三甲醫院組(zu)建“人(ren)工智能醫學聯(lian)合實驗室”，“如今，AI對行業的滲透在增(zeng)加(jia)，社(she)會(hui)認可度在提升(sheng)，技術實用(yong)性(xing)在增(zeng)強。”

　　但(dan)在現階段，醫療AI的前景并(bing)非一路坦途。

　　“在技術上(shang)，醫(yi)(yi)學影(ying)像設(she)備與AI系統的兼容是個(ge)問題。不同(tong)(tong)廠商(shang)的拍(pai)照設(she)備、數(shu)據格式和圖(tu)片質量都不同(tong)(tong)，這給機器學習的準(zhun)確性(xing)帶來干擾。另外(wai)，各地(di)醫(yi)(yi)院(yuan)的AI數(shu)據庫需(xu)要(yao)精細微(wei)調(diao)，AI診斷的準(zhun)確性(xing)可能受(shou)地(di)域影(ying)響，同(tong)(tong)一疾(ji)病在不同(tong)(tong)地(di)區會呈現微(wei)小(xiao)的數(shu)據差別，對此技術人員正在解決。”常佳說。

　　“在用戶習(xi)慣上，老百姓對人(ren)(ren)機交(jiao)互還停留在觸(chu)控方(fang)式為主，不(bu)習(xi)慣與(yu)機器人(ren)(ren)直(zhi)接說(shuo)話交(jiao)流。還有一些人(ren)(ren)不(bu)信任(ren)機器，只選擇求助于人(ren)(ren)，這說(shuo)明社會要完全接受新技術還需時(shi)間。”國(guo)家喜說(shuo)。

　　在(zai)宏觀上，閻威武指出(chu)，醫(yi)療(liao)AI的發展(zhan)面臨如(ru)下幾(ji)個障(zhang)礙(ai)：一是(shi)行業認可，醫(yi)生對(dui)(dui)AI持(chi)觀望態度，這項(xiang)新技(ji)術尚未完(wan)全(quan)取得醫(yi)學(xue)界信任；二是(shi)數據(ju)資源，政策(ce)上還沒有完(wan)全(quan)開放，對(dui)(dui)居民健康數據(ju)的隱私(si)、權(quan)屬(shu)等問題有待明(ming)確；三是(shi)法律倫理，AI既不是(shi)傳統醫(yi)療(liao)設備，也不是(shi)人(ren)類，對(dui)(dui)它如(ru)何進行技(ji)術認證？醫(yi)療(liao)事故(gu)責任怎么(me)認定？這都值得討論，畢(bi)竟AI輔助的準(zhun)確率(lv)尚未達到100%。

　　“最重要的(de)，是對醫(yi)(yi)(yi)療AI的(de)解(jie)釋(shi)問(wen)題。”閻威武說，“醫(yi)(yi)(yi)學(xue)是一門嚴(yan)肅的(de)學(xue)問(wen)，診(zhen)斷(duan)病癥有一套傳統(tong)邏輯，但AI正在(zai)挑戰這種(zhong)邏輯。盡管它能達(da)到乃至超(chao)越醫(yi)(yi)(yi)生診(zhen)斷(duan)的(de)準確性，但它基于(yu)大(da)數據的(de)診(zhen)斷(duan)原理和醫(yi)(yi)(yi)生運用醫(yi)(yi)(yi)學(xue)知識(shi)做診(zhen)斷(duan)是不(bu)一樣的(de)，對這種(zhong)不(bu)同于(yu)既(ji)往醫(yi)(yi)(yi)學(xue)規律(lv)的(de)新技(ji)術的(de)可(ke)解(jie)釋(shi)性，影響(xiang)著醫(yi)(yi)(yi)學(xue)界對AI的(de)接受度。”

　　盡管離普(pu)及(ji)尚有距離，但許多業內人士對醫療(liao)AI的發展持樂觀態度。

　　“綜合來(lai)看，中(zhong)(zhong)國在醫(yi)療(liao)(liao)AI上的水平僅(jin)次(ci)于美國，發(fa)展非(fei)常快，在很(hen)多AI競(jing)賽中(zhong)(zhong)成績突出(chu)，我(wo)們是國際領先(xian)的。”閻(yan)威武說，工信部此前印發(fa)《促(cu)進新(xin)一(yi)代人工智能產業(ye)發(fa)展三年(nian)行動(dong)計(ji)劃(hua)(2018—2020年(nian))》，重點(dian)培育的8類(lei)智能產品中(zhong)(zhong)，就有醫(yi)療(liao)(liao)影像輔助(zhu)診斷系(xi)統。“行動(dong)計(ji)劃(hua)的推出(chu)，給定了時間表，給出(chu)了發(fa)展路(lu)徑，具體的要求都提出(chu)來(lai)了，我(wo)認為在這個領域很(hen)快會實(shi)現產業(ye)化。”

　　“有(you)些(xie)人(ren)對(dui)AI的(de)安(an)全性心存(cun)憂慮。站在醫院管(guan)理者(zhe)的(de)角度，我覺得面對(dui)一項新(xin)技術(shu)，不(bu)能(neng)一開始(shi)就抗(kang)拒它，而(er)要先去了(le)解它，如果驗證是好的(de)，就應該主動去擁抱。”黃東勝說，“通過(guo)醫生和(he)技術(shu)人(ren)員不(bu)斷合作，我認為醫療AI會越學越聰明，未來能(neng)向人(ren)們提供(gong)更高(gao)水平的(de)服務(wu)。”本報記者(zhe) 邱超奕