千百年來，在與疾病搏鬥的歷史上，人類是當之無愧的主角。如今，人工智慧挺入醫療行業，成為了一股不可忽視的力量。
11月2日，在“AI+醫療健康領袖峰會”上，AI醫療的中國道路成為了大咖關注的話題。儘管人工智慧正在成為臨床醫生的幫手，但依舊缺乏標準手段判斷人工智慧醫療的可靠性與安全性。分析演算法背後隱藏的風險，讓人工智慧更安全地投入臨床使用，這也許是目前亟待解決的難題。
不少人好奇，人工智慧醫療究竟發展到了什麼程度？
中國工程院院士、國家新一代人工智慧戰略諮詢委員會組長潘雲鶴表示，在大資料智慧影像識別系統逐漸成熟時，臨床已成功把大資料智慧閱片的技術嫁接到醫療裝置，實現了邊檢查，邊讀圖分析。
以手術機器人為代表的人機融合增強智慧的醫學裝備與跨媒體智慧的醫療產品在市面上逐漸流行。潘雲鶴用盲人眼鏡解釋何為跨媒體智慧醫療產品，“盲人有聽力上的優勢，可透過這一款眼鏡記錄看到的東西，再把它變成聲音，這樣盲人就可以聽到他眼中的世界。”
更讓潘雲鶴感到意義重大的是，以遠端醫療為代表的醫療健康系統正在形成，它能解決基層地區看病難的頑疾，能更好實現分級診療，推動醫療改革。
人工智慧與中醫藥也能擦出火花。中國工程院院士程京介紹了基於人工智慧的眼象輔助疾病診斷系統，透過自動拍照、眼象特徵提取等步驟，能建立相關分類模型，最終實現疾病輔助診斷和健康狀態評估。
人工智慧發展有哪些難題？ 中國科學院院士、清華大學人工智慧研究院院長張鈸表示人工智慧重塑了醫療系統，但在應用上還存在不安全、不可信、不可靠和不可擴充套件等風險。
中國工程院院士、華南理工大學原校長王迎軍關注AI和醫療器械兩個學科交叉領域的深度融合發展：“醫療器械本身就是要和臨床聯絡得比較密切，不能說你做你的，我用什麼再問你要，這個不可能。”
醫療器械創新產品的監管是一大現實問題。王迎軍表示，有些創新的產品沒有標準，用什麼樣的工具和方法來檢測它、判斷它是可靠的、安全的，這本身是非常難的課題，更糟糕的是，AI本身有些東西難以判斷，比如不透明的演算法。
臨床專家更關注的是資料的標準化與有效性。廣東省人民醫院院長餘學清表示，儘管市場將焦點放在提升臨床診斷與效率，但臨床專家更需要的是完整準確、定時更新的醫療資料，唯有如此才能真正造福病人。
中山大學附屬腫瘤醫院院長徐瑞華在大資料的基礎上，建立了人工智慧實驗室，成功研發上消化道腫瘤內鏡AI輔助診斷系統，幫助基層醫院內鏡醫師提高診斷準確率。目前，他的團隊建立了中國結直腸癌的大資料庫，但想要實現新的突破，可能需要一定時間。因為在收集資料過程中，需要每個醫療機構使用同一種資料標準，才能實現資料的有效性與標準化。
如今，醫療智慧化已經逐漸形成一種新的醫療模式。潘雲鶴說，醫療模式首先是從智慧裝置開始的，連線醫療服務，共建雲平臺。這個雲平臺把大醫院、中小醫院、病人和居家使用者串聯，實現智慧裝置共享與醫療資料的儲備。然而，雲平臺的能量不止於此。它是一本不斷髮展的教科書，能承擔科研教學的功能。他期望有一天，雲平臺上能有藥店、急救車，這樣就能形成以知識為中心的醫療系統。
【記者】黃錦輝
【作者】 黃錦輝
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