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我國現有人工智能企業(yè)1100余家，醫療作為人工智能最火的領(lǐng)域，醫療AI應用約占總體份額的5%至10%，隨著(zhù)人工智能技術(shù)的大舉前進(jìn)，AI+醫療的發(fā)展也如火如荼。 近日，有專(zhuān)家直言：醫療人工智能從目前應用趨勢來(lái)看，仍需繼續突破人才缺失、數據孤島、政策留白三個(gè)主要瓶頸，才能在醫療健康領(lǐng)域迎來(lái)更多更好的發(fā)展，為人類(lèi)健康帶來(lái)利好。 亟待醫工融合人才 人才信息的鴻溝，是阻礙我國人工智能深度發(fā)展的瓶頸。中國科學(xué)院院士、北京航空航天大學(xué)常務(wù)副校長(cháng)房建成教授說(shuō)，醫工交叉是醫學(xué)發(fā)展高端儀器的必經(jīng)之路。醫學(xué)、工程學(xué)的交叉融合，可以帶來(lái)醫學(xué)技術(shù)的變革;但現實(shí)中，醫學(xué)和工程學(xué)人才尚處于“兩張皮”，學(xué)醫的人才不了解理工科，而工科人才一點(diǎn)醫學(xué)也不學(xué)，學(xué)科未能完好交叉融合，人工智能發(fā)展也因此受限。他舉例，以第一代機器人專(zhuān)家、中國工程院院士張啟先教授為例，他研究了我國首套雙棲自由度機器人手，最初應用于空間機器人。第二代機器人專(zhuān)家將機器人應用于醫療，目前該機器人在神經(jīng)外科、骨科領(lǐng)域都有良好實(shí)踐。 據羿戓信息所了解，目前，信息技術(shù)處于爆發(fā)期，這為醫學(xué)發(fā)展帶來(lái)重大機遇。北航依托大數據科學(xué)與腦機智能，開(kāi)展人工智能算法研究，啟動(dòng)生物力學(xué)工程，同時(shí)依托大數據實(shí)現精準醫療。目前，北航將一部分工科資源應用與支持醫療健康，并將醫工交叉作為發(fā)展醫療健康和生命科學(xué)的戰略新方向，以此從源頭培養人才，為我國醫學(xué)人工智能發(fā)展探索人才培養路徑。 數據呈“孤島”人工智能訓練仍不足 我國人工智能發(fā)展處于國際前列，醫療健康目前是我國人工智能應用的最大場(chǎng)景。中國信息通信研究院云計算與大數據研究所所長(cháng)何寶宏對媒體說(shuō)，計算機視覺(jué)人工智能探索，成就了諸多疾病篩查與輔助診斷，堪稱(chēng)功不可沒(méi)。例如眼底病篩查、肺結節篩查、乳腺癌篩查等，基于疾病的病理特征，視覺(jué)圖像的高清晰度等，實(shí)現了人工智能的輔助診療。但論及進(jìn)一步擴展應用，高質(zhì)量的數據明顯不足。而目前我國醫療信息數據處于孤島狀態(tài)，人工智能所進(jìn)行的醫療專(zhuān)業(yè)訓練量遠遠不足。 飛利浦大中華區副總裁陳勝裕面對媒體直言：我國八成以上的醫療數據都是非結構化數據，只有厘清非結構化數據，轉化成為高質(zhì)量數據，才可能為醫學(xué)和健康帶來(lái)有意義的價(jià)值。在這一過(guò)程中需要自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習、大數據挖掘和分析三個(gè)步驟。他舉例，在國外醫生在每位患者身上花去1小時(shí)，就需要將近兩個(gè)小時(shí)的時(shí)間從各種報告中獲取整合相關(guān)信息作為臨床診斷依據。此前，飛利浦與中山醫院合作發(fā)現，結構化數據報告可節省醫生85%的時(shí)間，因此，打破數據“孤島”可以讓人工智能發(fā)揮更大作用，真正成為診療的幫手。 政策尚未到位導致醫院“想用不敢用” 數據顯示，我國近十年來(lái)人工智能發(fā)展位列國際前列，無(wú)論從論文發(fā)表還是專(zhuān)利數量，我國處于領(lǐng)先地位，但論及轉化則略遜一籌。由于相關(guān)政策細則遲遲未出臺，醫療人工智能在輔助診斷領(lǐng)域發(fā)展受限。一些專(zhuān)家提及，現有方法與操作無(wú)法判斷人工智能的診斷水平是否高，此外風(fēng)險、法律等一系列倫理沒(méi)有明確說(shuō)法，由于缺乏統一的標準評估，許多醫療機構對人工智能的態(tài)度是“想用不敢用”。作為醫療器械的人工智能，需要統一的標準化評估、以及準入資質(zhì)，只有明確了標準，才能讓人工智能盡快進(jìn)入試驗階段，繼而獨立應用在臨床。 中華醫學(xué)會(huì )放射學(xué)分會(huì )主任委員金征宇則認為，只有在更好的政策扶持下，新技術(shù)才有可能落地在醫院，實(shí)現AI醫療的價(jià)值最大化。以定量化的醫學(xué)影像為例，設立的標準可涵蓋功能易用性、醫學(xué)臨床專(zhuān)業(yè)性、應用多樣性、效果Robust等。在專(zhuān)家看來(lái)，加強產(chǎn)學(xué)研合作，鼓勵創(chuàng )業(yè)企業(yè)貢獻好的方法和結論，醫生一并融入進(jìn)來(lái)，會(huì )有更好的產(chǎn)出和轉化。
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