机器人护士分诊、智能系统阅片、医生“指挥”机器人手术…… 医疗AI令人期待

试想一下：走进医院，在分诊台迎接你的是机器人护士；X线片、CT片几乎全部由智能系统阅看并出结果，医生只需根据结果制定治疗方案；手术，由医生“指挥”机器人进行……在一些专家看来，这样的就诊体验在不久将可能成为现实。

近年来，人工智能（AI）的发展势头强劲，贯穿社会生活方方面面，医疗AI更是成为医疗健康领域的热门话题。近日，由国家药品监督管理局、中国生物医药工程学会主办，以“人工智能在医疗器械领域的应用与发展”为主题的第三届医疗器械创新与发展研讨会上，临床医生、专家学者、监管人员、行业代表等全方位探讨了AI技术在医疗器械领域的发展趋势，为探索医疗AI“蓝海”建言献策。

必然性：用途广泛 助力临床

哈佛大学医学院教授、北京大学健康医疗大数据研究中心主任李全政表示，早期的医疗设备只是对人体的生理病理过程提供测量数据。随着计算机信息技术的发展，医疗设备能提供各种各样的计算和分析功能。尤其是随着智能化技术的发展，医疗设备也将在测量、分析的基础上实现一定程度的智能化。

那么，医疗AI有哪些临床意义呢？中国科学院自动化研究所研究员田捷指出，在皮肤癌鉴别、糖尿病视网膜病变监测、脑胶质瘤影像基因关联、结直肠癌淋巴转移预测等领域，AI技术显示出医疗大数据应用的强大优势。

目前，医疗AI的迅猛发展为医疗领域提供更多的技术选择，特别是医学影像已成为其应用为广泛的领域之一。

“医疗AI可以融合在成像过程中的各个阶段。成像设备通过使用AI技术，成像速度变得更快，成像质量变得更好，成像流程变得、更经济。”上海联影智能医疗科技有限公司首席运营官詹翊强表示。

“过去，从早上7点45分到晚上8点，近12个小时的时间里，我要看大约200张骨龄片，不仅耗时长，还会有误差。”浙江大学医学院附属儿童医院副院长傅君芬直言，AI软件使骨龄测评变得高效，读取骨龄片只需数秒，且可以识别干扰图像，显著降低了主观误差。

郑州大学附属医院磁共振科主任程敬亮也表示，医疗AI可辅助影像科医生进行疾病诊治，提升诊治的准确性，还可减轻影像科医生的工作强度，减少主观性。

“医疗AI具有标准可重复性，可快速处理大量医疗数据，使医生从重复性劳动中解放出来，更加专注于临床服务本身。”中国人民解放军总医院心内科主任陈韵岱表示。

客观性：合理期望 高度融合

医疗AI虽然能完成很多高难度“动作”，如辅助临床进行皮肤癌的鉴别、骨龄片的秒级阅读，实现脊柱肿瘤的切除与重建，以及糖尿病视网膜病变位置的识别……但必须承认，它不是的。

“AI研究是一个严谨而严肃的过程，要防止两个极端：AI无所不能，替代医生；AI一无是处。”北京协和医院眼科常务副主任陈有信坦言，对AI的应用要有合理的期望。

程敬亮表示，AI诊断结果只要达不到的准确率，即便是99%，AI也得为那1%负责。

对此，飞利浦（中国）投资有限公司总监周振宇也坦言，AI诊断的准确率再高也会存有至少百分之零点几的误差。因此，大数据积累到一定阶段后，诊断结果只会维持在相对稳定的水平，再继续积累数据对结果影响也不会太大。

那医生和AI该如何“相处”呢？大多与会专家表示，AI与医生不是对立的，它会成为医生的帮手，“医生+AI”更能发挥出1+1＞2的效果。

“人工智能是否会取代影像科医生无法下定论，但是那些使用人工智能技术的影像科医生，一定会取代那些不使用人工智能技术的影像科医生。”田捷引用国际影像战略策略研讨会副主席、巴塞罗那大学临床医学院放射科主任Lluís Donoso这段精辟的论述，道明了AI在医疗领域应用的前景。

实用性：源于临床 回归临床

医疗AI的问世让耗时数分钟的阅片时间缩短至数秒，但就目前而言，其临床应用并不乐观。

程敬亮表示，现阶段“医学影像+AI”模式面临着数据不足、临床应用能力差等实际问题，真正落地到临床应用，还有很长的路要走。

陈有信指出，典型的医疗AI研发流程包括数据采集、数据标注、算法预处理、算法模型以及临床评价。其中，临床评价是终确定AI产品能否应用于临床的重要流程。

田捷对此表示赞同：“医疗AI必须源于临床、高于临床、回归临床。”

针对AI技术在皮肤科中的发展，中国医学科学院皮肤病医院林彤教授指出，目前，大多数皮肤病相关AI技术应用都集中在疾病诊断，尤其是肿瘤诊断上。但我国的皮肤肿瘤发病率并不高，而皮肤科其他非肿瘤疾病的发病率则很高，所以，针对皮肤科疾病诊疗的AI技术应致力于解决皮肤多发病的诊断、分型、分级治疗和预后判断问题。“皮肤科疾病有2000多种，要想用一个医疗AI产品解决所有诊断或治疗几乎是不可能的。”

为使医疗AI更好地服务临床，多位专家认为，医疗AI发展的本质任务是数据的挖掘和利用，所以，要建设前瞻性数据平台，将信息串联起来，供研究参考。

而关于医疗AI的临床应用，多位专家还指出，我国医疗资源分布不均，偏远地区、基层医疗机构缺乏优质医疗资源，医疗AI产品可帮助基层医生判断疾病，提高诊疗效率，有利于推行分级诊疗。

据了解，截至今年6月，美国FDA已批准了10余个医疗AI产品，分别可实现心脏结构可视化、动态血糖监测和警报、识别远端桡骨骨折等功能。而我国的医疗AI产品均处于研发试用阶段。对此，医疗器械技术审评中心相关负责人表示，医疗AI产品的审评关注点包括临床预期用途、数据、算法、功能、验证方法及结果等，各关注点相互联系，需要综合评价企业是否运用风险管理的理念设计研发产品，并保证其质量可控。(记者 安慧娟)