在近幾年來，人工智能在醫(yī)療行業(yè)的涉足成為風(fēng)口，大數(shù)據(jù)的使用、互聯(lián)網(wǎng)功能平臺(tái)的搭建、精準(zhǔn)醫(yī)療未來發(fā)展目標(biāo)的逐步完成，都成為行業(yè)內(nèi)最關(guān)心的話題。面對(duì)醫(yī)療難點(diǎn)，如何借助人工智能這些前沿技術(shù)，輔助醫(yī)療行業(yè)進(jìn)入深度改革，破除醫(yī)療領(lǐng)域的行業(yè)壁壘，將成為人工智能涉足醫(yī)療領(lǐng)域的重要目標(biāo)。

　　行業(yè)痛點(diǎn)也是精準(zhǔn)醫(yī)療發(fā)展起點(diǎn)

　　當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)和醫(yī)療行業(yè)開始融合，并開始有所成果時(shí)，面對(duì)當(dāng)下的行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，市場(chǎng)內(nèi)開始產(chǎn)生更高層次的要求。個(gè)性化成為互聯(lián)網(wǎng)與醫(yī)療行業(yè)間融合的特點(diǎn)之一，但如今發(fā)展的精準(zhǔn)醫(yī)療卻不止于個(gè)性化服務(wù)。精準(zhǔn)醫(yī)療除了要實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)意外，還包括精準(zhǔn)診斷、精準(zhǔn)制藥、液體活檢、靶向治療、AI升級(jí)等多個(gè)方面醫(yī)療服務(wù)的高效率和高質(zhì)量。在“2017投資界大健康投資峰會(huì)”上，慧渡醫(yī)療聯(lián)合創(chuàng)始人、首席技術(shù)官杜攀在精準(zhǔn)醫(yī)療圓桌討論環(huán)節(jié)中表示，“在未來，精準(zhǔn)醫(yī)療要實(shí)現(xiàn)的愿景是疾病的可預(yù)知、可預(yù)防、個(gè)性化和患者參與”。

　　上述精準(zhǔn)醫(yī)療的愿景正好切中當(dāng)前我國(guó)醫(yī)療行業(yè)的痛點(diǎn)，由于我國(guó)的生活、飲食習(xí)慣，生活環(huán)境等多個(gè)方面與其他國(guó)家有著較為明顯的不同，因此我國(guó)醫(yī)療的未來發(fā)展方向應(yīng)根據(jù)自身情況而定。從我國(guó)患者的就醫(yī)習(xí)慣來看，欠缺針對(duì)疾病的日常檢查和預(yù)防的意識(shí)。在我國(guó)，癌癥篩查中有20%處于癌癥早期階段，80%則從一開始檢查就處于中晚期階段，治療費(fèi)用高、效果也不好。從我國(guó)患者人口數(shù)量來看，由于我國(guó)人口基數(shù)較大，且在醫(yī)療領(lǐng)域，其數(shù)據(jù)雜亂無章，要對(duì)如此體量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、解讀，無疑增加其工作難度。杜攀在討論中提出，“現(xiàn)在我國(guó)，在處理、解讀醫(yī)療數(shù)據(jù)的過程中，針對(duì)基因突變與病種的關(guān)聯(lián)程度不到1%”。此外，因國(guó)內(nèi)人民生活環(huán)境與國(guó)外、特別是歐美國(guó)家完全不同，在我國(guó)癌癥發(fā)病率高的病種主要以肺癌、胃癌、肝癌、鼻炎癌為主，因此不能照搬外國(guó)模式。

　　針對(duì)醫(yī)療行業(yè)痛點(diǎn)，在這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代更應(yīng)該提高對(duì)大數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求。在互聯(lián)網(wǎng)和人工智能開啟醫(yī)療新時(shí)代圓桌討論中，中科搏銳總經(jīng)理張?chǎng)沃赋?，“?yōu)質(zhì)的大數(shù)據(jù)需要足夠?qū)挿?，并且能夠契合單個(gè)疾病”。一方面，在我國(guó)的實(shí)體醫(yī)院中，積累的臨床案例、數(shù)據(jù)，其體量之大，這必然對(duì)于數(shù)據(jù)整合、解讀的信息處理能力有著較高的要求。這樣的大數(shù)據(jù)首先應(yīng)該囊括足夠?qū)挿旱娜巳?、病種、案例等方面的內(nèi)容，并且針對(duì)如此海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合整理合解讀，將數(shù)據(jù)依特定人群，或特定類型進(jìn)行細(xì)分，將大數(shù)據(jù)歸類出不同的細(xì)分領(lǐng)域，以便輔助醫(yī)生針對(duì)不同案例進(jìn)行醫(yī)療決策方案的提出。此外，從垂直領(lǐng)域來看，如果單靠寬泛表面的數(shù)據(jù)，依然無法和醫(yī)生進(jìn)行完美的配合。因此，大數(shù)據(jù)還需要有足夠的深度、足夠的針對(duì)性和足夠的專業(yè)性，只有將數(shù)據(jù)拆分開來，置于各個(gè)專業(yè)的細(xì)分領(lǐng)域，才能更好的契合單個(gè)疾病，從而與專家配合共同助力精準(zhǔn)醫(yī)療的進(jìn)一步實(shí)施。

　　勿將AI妖魔化

　　當(dāng)AI成為資金風(fēng)口，巨大的資金流涌入其中，表面上似乎是人工智能與醫(yī)療行業(yè)的融合面臨一片藍(lán)海，實(shí)則在發(fā)展過程中，一系列問題開始逐漸暴露。在過去，互聯(lián)網(wǎng)曾經(jīng)也是資金流入的風(fēng)口，在新一輪AI風(fēng)口到來之際，各個(gè)企業(yè)陸續(xù)順應(yīng)趨勢(shì)開始進(jìn)行轉(zhuǎn)型。在針對(duì)人工智能與大數(shù)據(jù)主題的討論中，有專家指出，當(dāng)AI作為風(fēng)口，越來越多的企業(yè)開始融入AI領(lǐng)域，但以解決醫(yī)療資源分散，借助互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和AI技術(shù)進(jìn)行遠(yuǎn)程會(huì)診，以提高患者醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的企業(yè)有多少，真正通過AI技術(shù)深挖醫(yī)療領(lǐng)域的企業(yè)有多少不得而知;大多企業(yè)多以人工智能為噱頭，實(shí)則換湯不換藥，更無法針對(duì)醫(yī)療行業(yè)進(jìn)行實(shí)質(zhì)性的創(chuàng)新。其次，從競(jìng)爭(zhēng)狀況來看，在藍(lán)海中的競(jìng)爭(zhēng)更為激烈。各大企業(yè)紛紛進(jìn)入人工智能領(lǐng)域，以搶占進(jìn)入行業(yè)時(shí)間來占領(lǐng)行業(yè)內(nèi)市場(chǎng)高地。長(zhǎng)此以往，同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)開始盛行，行業(yè)內(nèi)開始進(jìn)行惡性競(jìng)爭(zhēng)，一方面在該領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)內(nèi)沒有穩(wěn)定的發(fā)展秩序和合理的行業(yè)發(fā)展模式;另一方面惡性競(jìng)爭(zhēng)將會(huì)阻礙行業(yè)內(nèi)良性發(fā)展的步伐。

　　面對(duì)人工智能當(dāng)前發(fā)展?fàn)顩r，只有更加清晰未來在AI領(lǐng)域的發(fā)展方向，才能針對(duì)目前領(lǐng)域內(nèi)的發(fā)展痛點(diǎn)，進(jìn)行精準(zhǔn)提升。在未來，人工智能首先應(yīng)從計(jì)算機(jī)擅長(zhǎng)的領(lǐng)域切入，針對(duì)更加細(xì)分的領(lǐng)域進(jìn)行深度貼合，或許是人工智能未來發(fā)展的更好契機(jī)。好人生集團(tuán)ceo章智云表示，“勿將AI妖魔化，在未來，人工智能應(yīng)該起著工具的作用，成為基礎(chǔ)設(shè)施，與每一行業(yè)息息相關(guān)?！?/p>

　　人工智能作為一項(xiàng)先進(jìn)技術(shù)，首先應(yīng)當(dāng)充當(dāng)?shù)氖枪ぞ咦饔茫斯ぶ悄苓M(jìn)入醫(yī)療領(lǐng)域，首先從與該技術(shù)契合度更高、更多以勞動(dòng)力為主的領(lǐng)域入手。盤古創(chuàng)富合伙人劉凱表示，“醫(yī)療行業(yè)中的AI應(yīng)用，應(yīng)該先從計(jì)算機(jī)擅長(zhǎng)的領(lǐng)域入手”。以放射科為例，有數(shù)據(jù)表明，在放射科內(nèi)部每年的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)量為30%，而在該領(lǐng)域內(nèi)專業(yè)醫(yī)生的年度增量只打到4.3%，每年病理科的有效數(shù)據(jù)達(dá)到9000份，這與發(fā)達(dá)國(guó)家每年3至4萬有效數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)形成巨大差距。在改行業(yè)內(nèi)，更加迫切需要人工智能技術(shù)的介入，通過先進(jìn)算法提高數(shù)據(jù)的效率和質(zhì)量。此外，人工智能在未來需要深耕醫(yī)療細(xì)分領(lǐng)域，切實(shí)貼合更加窄化、專業(yè)化領(lǐng)域，立志于配合醫(yī)生，通過算法、對(duì)海量數(shù)據(jù)的整合分析，深度解剖疑難雜癥，從而緩解醫(yī)療資源分布不均等現(xiàn)實(shí)問題。以癌癥為例，在病理切片的數(shù)字化管理中，人工智能更具有優(yōu)勢(shì)。有數(shù)據(jù)表明，人工智能在數(shù)字病理圖像分析能力上已經(jīng)達(dá)到2.25億像素;而針對(duì)癌癥變幻過程中基因突變的識(shí)別，傳統(tǒng)的機(jī)器成像、肉眼識(shí)別方式，很難在各式各樣的不定性案例中針對(duì)突變基因進(jìn)行精準(zhǔn)診斷。在這一細(xì)分領(lǐng)域中，AI的介入更能配合醫(yī)生，深耕腫瘤的早篩領(lǐng)域，以更加客觀、量化的角度進(jìn)行精準(zhǔn)治療。

　　如今處在風(fēng)口上的人工智能目前仍然處于探索階段，在未來，人工智能應(yīng)該更多對(duì)準(zhǔn)細(xì)分的領(lǐng)域，更有針對(duì)性地輔助醫(yī)生的日常工作，解放醫(yī)生從事更加高精尖的工作。同時(shí)，筆者認(rèn)為，在未來的行業(yè)探索中，AI應(yīng)該深度探索跟挖掘新的應(yīng)用跟場(chǎng)景，以人工智能為重要的輔助工具，配合醫(yī)生共同發(fā)展精準(zhǔn)治療。