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医疗人工智能发展瓶颈亟待突破
来源:中国创新网   发布者:尹海华   日期:2017-11-02   今日/总浏览:35/2465

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近日,由阿里健康与浙江大学医学院附属第一医院共同申报的“医学人工智能浙江省实验室”揭牌成立。据了解,该实验室是依托浙江大学医学院附属第一医院进行建设管理的实体性研究机构,双方将以智能决策、智能辅助诊断、智能信息安全为主要研究方向,以构建一套智能化医学研究系统。

北京科技大学计算机与通信工程学院副院长张德政表示,当前,人工智能在医疗领域掀起新一轮的热潮,并且已经在众多细分领域展现出特有的利好。随着医疗人工智能的不断发展,将给未来医疗领域带来翻天覆地的变化。但是,在医疗人工智能发展的同时,人才短缺与缺乏自主知识产权仍是需要突破的瓶颈。

利于优质医疗资源下沉

当前,人工智能对医疗行业的影响日益显现,人工智能的出现,使原有医疗模式发生变化,为医生和患者均带来利好。

张德政认为,当前,医学影像以及辅助诊疗领域中应用人工智能技术的优势尤为突出。

在医学影像领域,人工智能的出现为医生在治疗过程中提供了辅助临床决策的功能,在一定程度上既能提高医生的工作效率,又能提高诊断精准度,减少误诊率和漏诊率。

人工智能医学影像识别是通过大数据将海量医学影像存入计算机,通过人工智能技术将其归类与学习,从而对患者影像进行初步识别诊断。医生在诊疗过程中参考人工智能技术得出的结果,能够提高医生诊断的准确率;同时,由于通过计算机智能识别医学影像的效率较高,可以大大提高阅片量,在一定程度上可以缓解放射科医生的压力。

“在辅助诊疗领域中,人工智能带来最大的好处是利于优质医疗资源下沉。”张德政说。

当前偏远地区医疗资源还比较匮乏,百姓健康保障还不能完全满足,辅助诊疗机器人的出现使这个问题能够得到一定缓解。人工智能辅助诊断系统可以通过远程影像传输,对全国专家知识库大数据进行收集整合,快速准确判断患者数据,根据临床路径思维筛查甄别疾病,减少基层医生专业技术与水平误差,提高工作效率,帮助基层医院实现规范化诊疗。对于医疗资源相对匮乏的区域来说,人工智能可以辅助实现优质医疗资源下沉。同时,人工智能辅助诊断系统能够降低基层医生诊疗决策中的偏差,为他们提供了提高诊疗水平的机会,减少对技术人员的需求。

跟风仿制阻碍产业发展

医疗人工智能的发展中的问题也逐渐显露了出来。

国投创新投资管理有限公司执行董事肖治认为,当前医疗人工智能发展中最突出的问题包括高精尖人才的缺乏,持续高质量的医学数据不易获得,以及拥有自主知识产权的技术创新难。他指出,当前人工智能在医疗领域多是以分散的形式落地,往往不具有核心技术上的突破,这主要是因为高精尖人才的缺乏。医疗人工智能除了算法从业人员,还需要大量高水平医学专业者协助,才能完成医学知识的解读和输入,搭建出具有高质量医学数据解读和判断能力的人工智能。在目前的医学人工智能创业团队中,全职高技术水平的医学专业人员缺乏,这在很大程度上限制了医学人工智能的发展。

同时,人工智能的模型搭建起来后,需要持续输入大量高质量的数据,以对人工智能进行训练与补充。但是,在我国当前医疗体系中,持续高质量的医学数据并不容易获得,这也是医疗人工智能发展中的一大阻碍。

此外,“对于发展人工智能的医疗企业来说,固有的发展模式或将成为障碍。”张德政说,我国部分医疗器械企业热衷于仿制,这种发展思路放在人工智能领域是行不通的。因为人工智能设备不同于以往的仪器设备,其价值主要依赖核心技术,拥有创新性思维以及核心性技术的企业才能在医疗人工智能技术领域中占据更多主动。未来人工智能对于技术层面的要求将越来越高,其发展核心将是巨大的资源积累伴随创新的模式,拷贝的可能几乎为“零”。所以以往企业“跟风”研发、生产的发展模式是不可持续的。

人才培养发展重中之重

有关专家认为,未来我国医疗人工智能化发展方向明确,人才培养是未来持续发展的重中之重。

张德政介绍,当前我国刚开始人工智能专业研究生及博士生的培养储备,三五年内能够造就第一批人才,但是高精尖人才的成熟还需10年~15年。

专家预测,未来医疗人工智能企业在某一或几个领域中一旦拥有良好的表现,必将出现垄断的情况。因为人工智能的发展需要大量的资源积累以及完善的团队建设,例如IBM沃森团队便拥有众多细分部门,分别开展基因整合、文献整理、数据处理、影像处理等工作,这样必将形成大企业化的发展趋势。一旦企业做大,就必然进行资源抢占与企业收购,以维持自身发展。所以,相关企业是做大做强,还是在某一环节做出特色,被大企业并购,背靠大树好乘凉?需要做出判断和选择。

张德政最后表示,当前,众多专家、团队、大型医疗企业以及资本都将目光转向了人工智能技术,“人工智能是大势所趋,在不远的将来,人工智能将在我国医疗领域遍地开花,给我国医疗体系带来翻天覆地的变化。”


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