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人工智能是個很寬的賽道，在各個領域都有深度應用的機會，人工智能與實體經(jīng)濟相融合提升了經(jīng)濟高質量發(fā)展的效率，也創(chuàng)造了更方便簡單的生活方式，相關技術不僅推進智能制造、智能物流、智慧交通等模式和業(yè)態(tài)的創(chuàng)新，更帶動了搜救狗、對話機器人、自動駕駛汽車、人臉識別等產品或軟件的不斷發(fā)展成熟，成為泛在化的智能經(jīng)濟發(fā)展的新引擎。

人工智能醫(yī)療也具有同樣的意義，旨在通過高效、靈活的醫(yī)療方式為人類生命健康造福，智慧醫(yī)療已然成為當下備受關注的熱點，也持續(xù)吸引著科技公司與資本的關注。

AI 助力醫(yī)療水平進步  

2017~2019年間我國醫(yī)療人工智能行業(yè)市場規(guī)模得到了快速擴容，年復合增長率達到了31.98%，且在2020年疫情的催化下，人工智能相關技術產品迅速發(fā)展，并落地實行嵌入了醫(yī)院系統(tǒng)或醫(yī)生的工作流程。

2020年，人工智能醫(yī)療融資總額強勁走高，達到歷史最高的40億元，其中新藥研發(fā)是最熱門醫(yī)療AI融資領域，占已披露投資額的54%。AI+影像占融資額的比例連續(xù)三年保持在20%左右，是另一熱門融資領域。據(jù)中國電子學會預計，2021年醫(yī)療人工智能行業(yè)市場規(guī)模將達到75.3億元。

人工智能醫(yī)療的持續(xù)火熱并不意外。與曾經(jīng)醫(yī)療設施落后、醫(yī)療藥品供應不足相比，我國目前的醫(yī)療水平已經(jīng)基本形成體系，但醫(yī)生間水平參差不齊的問題依然存在，不少患者對地方級醫(yī)院信任不足，尤其在重大疾病、罕見病面前依舊傾向于選擇去大城市、大醫(yī)院看病。除了對醫(yī)院整體環(huán)境的認可，患者也希望能找專家看病，然而專家的門診時間往往有限，頂級的專家更是鳳毛麟角。醫(yī)療發(fā)展一方面面臨專家資源的局限性，另一方面，病歷記錄、人員培訓、病癥篩查等等都消耗著醫(yī)護人員的時間與精力，超負荷工作的情況時有發(fā)生，甚至有工作人員在崗位上突發(fā)疾病去世，長期以來醫(yī)護人員自身生命健康的質量得不到保證。顯然，行業(yè)發(fā)展的背后存在著對數(shù)字化、智能化的需求。

人工智能技術及相關設備的出現(xiàn)緩解了類似的問題，通過使用標準統(tǒng)一、技術統(tǒng)一的產品參與醫(yī)院工作，彌補了人員資源及素質上的不足，更提升了看病效率。一些復雜且重復的工作可通過人工智能系統(tǒng)完成，人工智能設備、識別系統(tǒng)、初步問詢甚至手術機器人已成為醫(yī)療市場中的新鮮血液。例如，人工智能的圖像識別技術就為醫(yī)學影像診斷帶來了曙光。腫瘤治療過程中的靶區(qū)勾畫與治療方案設計會占用醫(yī)生大量的時間和精力，而每個腫瘤病人的CT圖像約在200到450張，勾畫時需要對每個圖片上的器官和腫瘤位置進行標注，傳統(tǒng)方法會耗費醫(yī)生好幾個小時，而人工智能可以在制定放療方案時，對上百張CT片進行靶區(qū)自動勾畫，然后由放療科醫(yī)生糾錯檢查，大大縮短了勾畫時間。

目前，人工智能在醫(yī)療細分領域逐漸明朗，在醫(yī)療健康領域中已經(jīng)非常廣泛的應用，醫(yī)學影像、虛擬助理、制藥技術、健康管理、疾病風險預測、營養(yǎng)學、病歷/文獻分析、可穿戴設備等領域都有了明顯的進步，而這樣人工智能+醫(yī)療的模式在智能問診、智能分診、醫(yī)藥研發(fā)、精準醫(yī)療等多方面起到了聯(lián)動作用?？梢哉f，人工智能發(fā)展對各類醫(yī)學學科、醫(yī)療相關的各個環(huán)節(jié)都有所滲入。除效率上的提升外，醫(yī)療上的準確度也在提高。在疾病早期提前發(fā)現(xiàn)、及時治療，降低個人、家庭及社會醫(yī)保負擔。此外，利用人工智能技術，還能幫助制藥公司大幅度縮短制藥時間，降低研發(fā)成本......人工智能醫(yī)療應用場景正不斷擴寬，是未來發(fā)展的焦點。

從量變到質變

雖然人工智能在醫(yī)學領域的應用越來越多，但目前人工智能醫(yī)療產業(yè)仍處于發(fā)展早期階段，這些產品還存在一些不成熟的地方，而這些不成熟可能會影響人工智能未來在醫(yī)學領域的應用?？梢哉f，人工智能醫(yī)療正處于量變到質變的過程，一旦有任何突破，發(fā)生質變，企業(yè)與醫(yī)療行業(yè)都將獲得巨大的收獲與回報。

AI的本質是一種數(shù)據(jù)處理工具，無論是醫(yī)學影像、醫(yī)療信息化還是新藥研發(fā)，其構造的壁壘并非單單算法可以解決，打造某種疾病的AI、一個?？浦R圖譜或者藥物研發(fā)平臺需要大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)積累，而這些臨床數(shù)據(jù)是基于醫(yī)院現(xiàn)存病例的，除了疾病名稱、對應的身高體重等定量的數(shù)據(jù)，還有關于病情描述、分析等十分靈活的信息，整體數(shù)據(jù)數(shù)量是十分龐大的；更為重要的是，醫(yī)療數(shù)據(jù)并不是所有都可以使用的，例如，一種疾病，受條件限制，可能會存在漏診和誤診的情況，如果收集到的數(shù)據(jù)在醫(yī)生對患者作出判斷時就是錯誤的，又怎么能期待基于此類數(shù)據(jù)所研發(fā)的產品也能做出正確的判斷呢？因此，不僅需要花費大量的人力物力進行數(shù)據(jù)建設，也要保證數(shù)據(jù)質量的可靠，高質量數(shù)據(jù)決定醫(yī)療AI的高度，沒有質量保障的大數(shù)據(jù)沒有實際意義，一味的追求數(shù)據(jù)的多，可能會導致數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)質量不高，甚至出現(xiàn)錯誤的地方，進而最終影響產品的結果輸出。

此外，一般從事人工智能醫(yī)學產品研發(fā)的企業(yè)絕大多數(shù)是從事IT開發(fā)的，對于IT類產品，其軟件的更新迭代是非?？於翌l繁的，但人工智能產品用于診療后，其更新迭代就成為需要考慮的問題。對于診療產品首要考慮問題其實不是算法優(yōu)化、界面美觀、使用體驗，它最在意的是準確性。計算結果的準確性可能會影響醫(yī)生后續(xù)的診療措施，又因為醫(yī)療行業(yè)的特殊性，一旦出現(xiàn)錯誤，后果可能是難以挽回的。可以預測，對醫(yī)療產品迭代更新的監(jiān)測是非常受重視的，每一次軟件迭代更新，特別是核心算法的迭代更新都將是產品的許可變更事項，都有可能導致需要重新評估產品的風險受益比。因此科技企業(yè)的發(fā)展不能一味求快，更要在保證合理、合規(guī)、精準、正確的范圍內進行醫(yī)療應用更新升級。

AI+醫(yī)療的發(fā)展也會產生一些倫理性問題。國家衛(wèi)健委曾針對AI+醫(yī)療倫理問題的調研顯示，六成受訪者對個人隱私及知情權表示擔憂；超過一半的受訪者對大數(shù)據(jù)及算法的不可控性表示擔憂；超過三成的受訪者對于診療道德方面表示擔憂。因此，未來發(fā)展中，在AI+醫(yī)療倫理監(jiān)管不斷加強的同時，AI在應用于醫(yī)療服務實踐時需要更加安全可靠，致力構建以人為本、用戶友好的AI+醫(yī)療生態(tài)體系。2021年9月，我國正式發(fā)布了《新一代人工智能倫理規(guī)范》，指出人工智能相關技術發(fā)展應自覺遵循增進人類福祉、促進公平公正、保護隱私安全、確保可控可信、強化責任擔當、提升倫理素養(yǎng)等六項基本倫理規(guī)范。人工智能時代的倫理道德愈發(fā)重要及必要，是為人類帶來福利的基本。

因此，實現(xiàn)相關技術從量變到質變，除了硬件上的必要的升級與創(chuàng)新，也要求人工智能醫(yī)療企業(yè)意識到文化層面的道德倫理，人工智能需要合理、合情地融入社會生活，只有與情感、價值觀等人類最基本的需求相結合的時候才能真正實現(xiàn)人工智能造福人民的初衷，發(fā)揮其最大的正向應用價值。