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12月22日消息,“AI+云+医疗大数据&医疗器械“发展研讨峰会今日在北京举行。北京市科委、卫健委等领导出席,来自中国科学院等高校的教授、来自阿里健康等企业代表以及软银资本等资本方也参与研讨,就AI、RT、云服务颠覆性技术本身、落地应用和产业投资话题进行了讨论。

技术缺口:医生为什么“不信”AI

近年,AI、RT(机器人技术)、云服务等新科技在医疗健康行业掀起一阵风暴,尤其是在医疗图像分析与识别近年来有了实质性突破进展,但若回归理性分析与思考,AI本身还存在着许多关键基础性与实际应用的问题,这些问题制约着AI在医疗健康的应用落地。

宏观来说,新技术带给医疗行业的价值,最终需要落地到是否提升了临床研究水平和医疗服务水平、效率、质量,是否给医生提供更好的辅助手段,但当下许多医院面临的问题是:医生并不信AI技术。

中日友好医院医务处主任、国家卫健委远程医疗中心主任卢清君作为“局中人”,提出了这个结论的两点支撑。首先,AI医疗技术的应用首先要基于海量医疗大数据,而医生常常对数据怀着“过度期待”的态度。“医疗数据是历史的记录,却要去演化出未来的产品,这些产品对于未来医疗行为的指导性有多大?医生是存疑的。”卢清君说。

其次,AI医疗产品一般是基于数学模型和人工智能技术,而开发算法的工程师并不懂“医”,医生给出的诊断结论是基于经验、伦理和实践,但人工智能目前还不能做到“推理”。

在AI医疗刚刚遍地开花时,业内广泛讨论的是伦理性问题,但中国科学院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹认为, 从功耗比,人工智能与人脑先进几十万倍,但无论从鲁棒性、推广性、犯错率、学习样本的数量还是可解释性,基于深度学习的识别系统与人脑都无可相提并论,这是当下AI应用于医疗存在的最大的技术缺口。

落地思考:医疗与大数据的结合“姿势”

在AI+医疗大数据落地服务环节里,器械是至关重要的一个角色。从最早的听诊器到现在的CT、MRI,作为医疗数据载体的器械产生了两个本质变化。首先是医务人员和器械的关系,从单线沟通变为了双向表达,此外,患者和器械的关系也产生了变化,由原本的弱关系乃至无关系,变为强绑定的联系。

加 上可穿戴设备、智能器械的铺开,医疗数据的作用变得愈发重要。 在院内,横向至全国范围内三甲医院的连接,纵向到覆盖基层医疗的三级诊疗服务体系,云服务和大数据都是重要支撑;在医疗器械和医药研发环节,医疗大数据对于器械企业和药企变得越来越重要;放大至人类,由于人们的医疗健康管理需求产生了重大迁移,也反向带动了AI技术发展和医疗大数据的涌动和沉淀。

那么医疗数据究竟要怎么用?中科院自动化所所长徐波认为,医疗大数据最终要落到以人为核心的个性化解决方案。“以往医疗健康的数据流向都是B2C,而这种方式由于法律和安全的限制发展缓慢,当下C2B数据获取模式正处于前所未有的爆发阶段。”他说,“老百姓通过智能设备上传的数据量大、速度快。在国家层面,可以以区或市级为单位推行更高效的统一数据管理,在企业层面,基于海量数据的个性化解决方案或成为发力方向之一。”

徐波透露,中科院正在筹备智能医疗与主动健康研究中心,在该中心将具备多模态病例生成、多模态诊疗知识图谱、诊疗智能服务和分布式数据管理的能力,这些能力的底层都需要AI和医疗大数据的支撑。

在应用场景上,国家康复辅具中心、北京市生物医学工程高精尖中心教授樊瑜波、阿里健康集团大数据中心总经理王海强等嘉宾纷纷看好 智能康复器械、AI全科医生助手、智能互联网医院以及远程医疗与AI的结合。

资本风向:智能时代,什么项目够“值钱”?

2018年,寒冬影响下的资本市场一度呈颓态,软银资本合伙人刘缨坦言,医疗投资在今年整体下滑,但近年接连颁布的新政策仍然让投资界看见了曙光。

2016年6月,国务院公布了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》,明确指出健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源,需要规范和推动健康医疗大数据融合共享、开放应用;2017年7月20日,国务院发布了《新一代人工智能发展规划》,要求推广应用人工智能治疗新模式新手段,建立快速精准的智能医疗体系。

软银资本看好高科技技术在基层医疗市场的应用。“中国医学技术市场规模由2011年的200亿美元增长至2017年近600亿美元,核心驱动力便是社区和基层市场对本土产品增长的需求。”刘缨说。

介于数字医疗正变得更加智能,移动电子设备将医疗机构跨地区、跨时空连接,在人工智能云平台的“天空”下,是无可估量的医疗大数据市场。“如果说原来的互联网医疗打造的是半闭环,如今的AI+医疗能真正有望实现闭环。”刘缨表示。在技术赋能下,医疗大数据所贯穿的医疗服务,也将成为新一波投资热点。

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