醫學人工智慧離我們有多遠？
□本報記者 石小宏
7月26日，四川大學華西醫院與四川希氏異構醫療科技公司聯合成立華西-希氏醫學人工智慧研發中心今後兩家將開展系統性的醫學人工智慧研發、轉化、應用和推廣。
圖為省醫院的手術機器人正在為患者進行手術
今年6月，國家六部門聯合印發的《“十三五”衛生與健康科技創新專項規劃》，將醫學人工智慧技術作為重點任務進行推動，醫學人工智慧成為2018年科技部重大專項的重點。醫學人工智慧在大型醫院的運用可以讓醫生把更多精力用在疑難病症治療上，還可提升基層醫生診斷的準確率，更能成為實施分級診療的好幫手。把病者的醫學影像輸入系統，十幾秒或者更短時間裡，系統經過高速比對後，病人所患病症的結果便出現在螢幕上，醫生再據此做出診斷和治療方案。這樣的一幕，不久後將在一些大型醫院成為現實。
如今，“人工智慧”不斷走進人們生活，在醫學界也不例外，現在僅國內就有近百家科研機構聚焦這個既可提升患者就醫效率，又具有巨大市場潛力的領域。
圖為省醫院遠端會診中心的專家正為金川縣的患者會診。付輝 攝
從今年4月起，四川大學華西醫院消化內科主任唐承薇教授帶領團隊，與四川希氏異構醫療科技公司合作，著手人工智慧在內鏡上的運用研究。唐承薇教授說，儘管目前還處於人工智慧研究的前期階段，但可以預見，今後人工智慧將給患者及基層醫務人員帶來很多益處。
熱
我國醫學人工智慧已走在世界前列
今年7月26日，四川大學華西醫院與四川希氏異構醫療科技公司聯合成立華西-希氏醫學人工智慧研發中心，今後兩家將開展系統性的醫學人工智慧研發、轉化、應用和推廣，研究範圍涉及消化內鏡、病理、CT、MRI、超聲等學科的醫學人工智慧技術。
8月20日，國內首個人工智慧醫院在安徽掛牌，標誌著人工智慧正式“下線”，將在醫院的管理、快捷就診、輔助醫療等方面服務患者。
8月25日，作為我國醫學人工智慧領軍企業的北京鬱金香夥伴科技有限公司(Airdoc)與淮北礦工總醫院聯合建立了人工智慧醫療合作示範基地。該公司研發的人工智慧系統已能對由於糖尿病引發的眼科疾病進行有效識別和輔助診斷。北京鬱金香夥伴科技有限公司副總裁張京雷介紹，眼科和全科醫生只需使用免散瞳眼底照相機，拍攝患者眼底的照片並上傳至該系統，並輸入患者的一些疾病相關資訊，系統就會在非常短時間之內，返回糖尿病性視網膜病變分析參考建議。“經過醫生核查後，可以透過系統直接列印診斷報告給患者。”
目前在我國，人工智慧在醫學上的研究與應用已延伸到多個層面，醫院管理、新藥研發、基因研究、醫學影像、可穿戴裝置等方面都出現了人工智慧的身影。
“從研發機構的數量和研發成果看，在醫學人工智慧上，中美兩國已走在了世界最前面。”張京雷告訴記者，在醫學人工智慧的研發上既需要具備一定的科技實力水平，同時還需要人口基數作基礎，才會使研發更具市場和吸引力。此外，我國醫療資源分配不均，基層醫療服務能力不足和技術水平參差不齊，也是推進醫學人工智慧的有利條件。
省人民醫院手術機器人微創中心主任王東，是目前省內運用手術機器人開展手術例數最多的醫生。，“醫學人工智慧在大型醫院的運用，可以減少醫生的重複性勞動，讓醫生把更多精力用在疑難病症上。”王東告訴記者，對於基層來說，還可以提升基層醫生診斷的準確率。王東透露，9月16日中華醫學會和四川省醫學會將在成都共同舉辦全國第二屆醫用智慧大會，在這個會上，醫學智慧化的發展與運用將成為熱點。
惠
醫學人工智慧將成為分級診療的幫手
8月27日下午6點，記者來到華西醫院消化內科，剛剛上完門診的唐承薇教授接受了記者採訪。據她介紹，從今年4月起，她的團隊接受了人工智慧的研發專案，現在只需透過手機雲端傳輸，將一組胃鏡影象上傳，不到10秒鐘，系統就能準確地篩出息肉、新生物(胃癌)和靜脈曲張3種消化內鏡檢查常見結果。經過測試，這項人工智慧識別技術，對這3種胃腸道疾病的診斷初期準確率已經分別達到92.7%、93.9%和96.8%。
在國內也有研究機構在對胃部疾病進行人工智慧研發，但這些機構都是僅針對胃癌這一種病，而華西醫院則擴大了研發範圍。唐承薇教授告訴記者，只有多研發常見病、多發病，才能更有實用性，也符合更多患者和基層醫療機構的需求。
據唐教授說，華西醫院這套人工智慧專案的研發一旦成功，將對基層醫療機構和患者帶來巨大的好處。現在我省正大力實施分級診療，而華西醫院接受的大量患者中，就有不少是可以在基層醫療機構完成治療的，但由於對基層診斷水平等的擔心，一些患者寧肯多跑路、多等待也要到華西醫院來看病。而人工智慧的使用，將大大提高基層醫療機構的診斷準確率，常見病、多發病就可以在基層進行治療，而那些真正患重病的患者，再透過綠色通道轉到大醫院，從而實現真正意義上的分級診療。
“相信醫學人工智慧將在實施分級診療制度上發揮積極作用。”在四川大學華西醫院與四川希氏異構醫療科技公司共同成立華西-希氏醫學人工智慧研發中心的釋出會上，省衛生計生委主任沈驥對此充滿期待。
據瞭解，自我省大力實施分級診療以來，已有眾多基層醫療機構，透過建立醫聯體，並利用網際網路技術，將患者在基層的醫學影像資料傳到上級醫院進行分析，已取得良好的效果。而一旦各類疾病的醫學影像人工智慧系統成功開發運用，將使基層醫療機構的診斷水平得到大幅提升。
惑
隨著人工智慧廣泛運用
未來醫學人工智慧是否代替醫生
醫學人工智慧的廣泛運用，使得一個敏感的話題進入公眾視野：未來，人工智慧是否會代替醫生？
去年8月，IBM的“沃森”人工智慧系統，在日本僅用了10分鐘便診斷出一位60歲老人患有急性骨髓性白血病，並給出了相應的治療方案。這雖然只是個例，卻讓人們對人工智慧是否會替代醫生浮想聯翩。
“很難想象今後我們去看病時，面對的是一臺冰冷的機器而不是有溫度的醫生。”因患有高血壓等多種慢性疾病，需要經常去醫院的成都市民楊關說。的確，楊關的擔心不無道理。
“人工智慧具有強大的記憶、計算功能，這是人類所不具有的。但人工智慧只能對人們輸入的東西經過高速運算後得到一個有針對性的邏輯上的建議，並不具備人類的情感，必要的靈活性或根據病情發展制定完整的治療方案。人工智慧可以成為醫生的好助手，卻不能成為醫生本身。”張京雷對記者說，在現實醫療過程中，醫生不僅需要根據影像來診斷患者病情，還需要與患者進行交流，這是人工智慧不可能完成的。在張京雷看來，醫學人工智慧目前仍處於早期階段，人工智慧的學習是靠模型引數構建，而人類的學習是靠神經元，這就決定了人工智慧是在計算，而人是邏輯分析，這就決定了人工智慧靠計算，人類靠邏輯思維。
唐承薇的看法也是一樣。“人工智慧畢竟是靠人在進行程式、內容的輸入，儘管人工智慧可以在極短時間裡做出結論，但最終的診斷還需要醫生做出。”唐承薇說，在臨床醫學上，有些病情是突發的，需要醫生綜合各類情況。人工智慧系統可以對已有的事物進行識別，卻不能對新出現的事物進行分析。
5年時間運用“達芬奇”手術機器人做了600多臺手術的王東，對手術機器人有著更多的瞭解和感情。“手術機器人的產生，為微創手術帶來了一次革命，但手術機器人可以為醫生提供幫助，卻不能獨立實施手術。”王東說，“在外科領域，外科醫生常常需要根據患者體內不同的情況進行處置，這需要有應變能力，而非模板化程式。現在人們在人工智慧發展上熱衷於‘人機之爭’的討論沒有任何意義，如何使‘人機’完美配合，讓患者利益最大化才是值得思考的問題。”
路
醫學人工智慧快速發展還需政策配套支援
醫學人工智慧的快速發展已勢不可擋。今年6月，國家六部門聯合印發的《“十三五”衛生與健康科技創新專項規劃》將醫學人工智慧技術作為重點任務進行推動，醫學人工智慧也是2018年科技部重大專項的重點。
“醫學人工智慧已得到高度的認可和重視，但醫學人工智慧的發展還需要政府和相關部門更多支援。”唐承薇說，比如在政策、資金、人員等方面。此外，還需要在法律法規上進一步完善。“醫學人工智慧進入臨床是遲早的事，但如果進入臨床後，沒有相應的法律法規配套，一旦碰到問題會很難解決。”
雖然現代科技發展迅猛，但在臨床醫學上，沒有哪個醫生可以保證一輩子不出現漏診、誤診的情況，醫學人工智慧也一樣，不可能做到百分之百的準確，而如果出現類似的情況，就必須有相應的配套法規政策，才能保障醫學人工智慧的良性發展。
而作為研發機構負責人的張京雷則思考著另一個問題，那便是市場價值。
在他看來，企業投入資金、人力研發人工智慧既要得到社會效益，同樣也應有經濟上的收益，從而形成良性迴圈。但從目前的情況看，醫學人工智慧的運用是在醫療機構，而絕大多數醫療機構都是公益性質，不可能額外收取患者費用。尤其是今後醫學人工智慧還將大量在基層醫療機構使用。“一旦醫學人工智慧投入臨床使用，希望政府給予相應配套的資金支援，或者納入醫保範疇。”張京雷建議。
“人工智慧需要發展，還需要解決人們的觀念和普及人工智慧的相關知識。”王東站在另一個立場看待人工智慧面臨的問題。他說，手術機器人在歐美已經使用多年，併成為大型醫療機構的必備裝置，而在現實中，病人還有一部人對手術機器人持懷疑態度。需要透過各種渠道加強人們對醫學人工智慧的瞭解，並接受逐漸增多的各類醫學人工智慧技術，使醫學人工智慧有更大的發揮空間。