醫(yī)療AI運用落地難,，但仍不失對其青眼有加者

　　從一定層面上來說，AI,、機器人等新技術(shù)的加持為醫(yī)院臨床研究水平和醫(yī)療服務水平,、效率,、質(zhì)量等方面都帶來了有益的提升，醫(yī)院沒有不采用的道理,。但事實是當下許多醫(yī)院的醫(yī)生都并不相信AI技術(shù),。

　　首先在技術(shù)上，目前無論是從功耗性能,、魯棒性,、推廣性、犯錯率,、學習樣本的數(shù)量還是可解釋性上來看,，基于深度學習的識別系統(tǒng)與人腦都存在著很大的差距，這是當下AI應用于醫(yī)療行業(yè)最大的一個技術(shù)難點,。

　　此外,， AI+醫(yī)療技術(shù)的應用首先是基于大數(shù)據(jù)的，但是醫(yī)療數(shù)據(jù)是歷史的記錄,，通過這些數(shù)據(jù)訓練出來的系統(tǒng)難以演化出未來的產(chǎn)品,，而且當下的AI醫(yī)療系統(tǒng)更不具備推理以及應急的能力，這也進一步導致了醫(yī)務人員難以相信AI醫(yī)療系統(tǒng),。

　　系列問題都存在都為醫(yī)療AI的落地造成了不小的困難,，但是這并不妨礙相關(guān)人士依然看好醫(yī)療AI領(lǐng)域。北京阜外醫(yī)院心血管外科主任歐陽晨曦分析道,，醫(yī)療AI基于大數(shù)據(jù)而開展深度學習,，由于目前醫(yī)院能夠提供的數(shù)據(jù)存在不全面不系統(tǒng)不能很好的滿足機器學習的需求，這也導致了當下醫(yī)療AI訓練出來的系統(tǒng)存在判斷不客觀的情況,。但是如果投資機構(gòu)能夠首先圍繞醫(yī)療數(shù)據(jù)采集進行投資,，這不僅能夠首先贏得在醫(yī)療AI數(shù)據(jù)入口領(lǐng)域布局的先機，而且數(shù)據(jù)采集在當下的醫(yī)療環(huán)境當中多以輔助醫(yī)務工作開展,，醫(yī)院接受度相對較高,，總體來說還是值得期待的。

　　此外,，我國醫(yī)療資源分布極其不均,，一方面，國內(nèi)頂尖的幾家三甲醫(yī)院在各方面都接近甚至領(lǐng)先世界頂尖醫(yī)療水平,，但是基層醫(yī)療水平卻又非常薄弱,，對于大多數(shù)國民來說“看病難，看病貴”的問題依然普遍存在,。為提升我國整體的醫(yī)療水平,，如果僅僅單方面通過培訓提升基層醫(yī)療人員素質(zhì)來達到目的是很不明智的。人工智能作為一種很好的替代方案,，如果能夠?qū)崿F(xiàn)在短期內(nèi)把三甲醫(yī)院級別的醫(yī)療水平復制到基層,，對于提升我國整體的醫(yī)療水平有很高的意義,。

　　談到具體的醫(yī)療AI運用落地環(huán)節(jié)，國家康復輔具中心,、北京市生物醫(yī)學工程高精尖中心,、阿里健康集團大數(shù)據(jù)中心等單位領(lǐng)導紛紛看好智能康復器械、AI全科醫(yī)生助手,、智能互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院以及遠程醫(yī)療與AI的結(jié)合,。在資本層面，以軟銀資本為代表的多家投資機構(gòu)也表示看好醫(yī)療AI運用落地發(fā)發(fā)展,。

　　AI重構(gòu)醫(yī)患關(guān)系,，需建立全新一代智能醫(yī)療系統(tǒng)

　　伴隨著云計算、大數(shù)據(jù),、人工智能以及物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展,，醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)迎來了一次全新的發(fā)展機遇。借助新技術(shù)對健康與疾病的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計,，實現(xiàn)醫(yī)療服務與資源的動態(tài)配置,，新藥研制過程中技術(shù)參與醫(yī)藥療效與成本的控制，疾病的人工智能早期篩查以及精準微創(chuàng)醫(yī)療機器人參與治療,，這一系列醫(yī)療情景變革都為未來醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的發(fā)展描繪出了一幅全新的圖景,。但在另一方面，這一變革也正在重構(gòu)醫(yī)院,、醫(yī)生,、病人與醫(yī)藥、器械的關(guān)系,，也給傳統(tǒng)醫(yī)療健康理念,、模式、手段與法規(guī)帶來新的挑戰(zhàn),，新的醫(yī)療體系建立已成為一個不得不思考的問題,。

　　長期以來，醫(yī)務人員通過醫(yī)療設備為患者提供服務,，這一過程當中雖然隨著醫(yī)療設備技術(shù)的不斷改進以及變化,，醫(yī)務人員對患者的服務方式發(fā)生了改變，但是患者,、醫(yī)務人員以及醫(yī)療設備這三者之間的從屬關(guān)系卻從未發(fā)生改變,。然而伴隨著人工智能等智能化技術(shù)的產(chǎn)生，具備智能化能力的醫(yī)療設備開始參與到醫(yī)療決策的過程當中,，并且具備影響醫(yī)務人員的能力,，此外，患者與醫(yī)療設備的關(guān)系也發(fā)聲了改變,，智能化技術(shù)的參與使得新的醫(yī)患關(guān)系變得更加的復雜,。

　　中國科學院院士,、清華大學人工智能研究院院長張鈸結(jié)合IBM Waston認知計算系統(tǒng)與當下人工智能技術(shù)現(xiàn)狀展開討論,，他認為從技術(shù)的角度上來看,，目前人工智能由于深度學習技術(shù)的產(chǎn)生突破了以往人工數(shù)據(jù)輸入的專家系統(tǒng)模式，已經(jīng)能夠通過自主學習的方式去不斷的提升判斷,，這為新的智能化醫(yī)療系統(tǒng)打造了有利的條件,。但除了技術(shù)之外，張鈸院士還提出新一代智能化醫(yī)療系統(tǒng)的打造是一項系統(tǒng)性工程,，除了技術(shù)之外,，還需要政府、醫(yī)院,、醫(yī)生等多個環(huán)節(jié)的人事共同參與設定,。