谷歌ＡｌｐｈａＧｏ在围棋界近乎通关的表现，引发新一波人工智能热潮。诚然，人工智能不是只会下棋，围棋不过是人工智能的牛刀小试，科学家们真正要探索的是人工智能在医疗等实际应用领域如何为人类造福。
“医疗人工智能的动力正是基于老百姓对优质便捷医疗服务的期待。我们的终极目标是研发制造出一个‘大白’，成为人类健康的贴身卫士。”阿里健康人工智能实验室主任范绎近日表示。
在医疗领域攻城略地
作为世界上最先进的外科手术机器人，“达芬奇”手术机器人目前已经得到较为广泛的应用。统计数据显示，截至今年６月底，全球“达芬奇”机器人装机总量已达４０２３台；在我国，机器人手术也已起步，截至今年７月底，中国大陆已装机６５台，共完成机器人手术５５０００多例。
从２０１３年起，复星医药开始负责“达芬奇”机器人在中国的销售，与此同时也在积极探索如何将“达芬奇”机器人技术引入中国。２０１６年底，复星医药与全球领先的手术机器人企业美国直观医疗器械合作，在张江成立复星直观医疗器械公司，共同研发、生产和销售针对肺癌早期诊断及治疗的，基于机器人辅助导管技术的新一代手术机器人。
复星集团董事长郭广昌多次表示，人工智能未来的空间非常大。就其核心来说，既要数据积累，也要场景和产业相结合。而数据积累下面联系的是与产业相结合、与生活场景相结合。“在医疗、研发方面的应用，应该是人工智能最有可能实现突破和商业转化的地方。”
瞅准机遇，意欲掘金医疗人工智能的人绝不在少数。第三方调查机构亿欧统计，２０１４－２０１５年，中国出现了医疗人工智能的创业高峰，截至今年８月，医疗人工智能公司累计融资超过１８０亿元，获得融资的公司共１０４家。
以中国顶尖的３家互联网公司ＢＡＴ（百度、阿里、腾讯）为首的“医疗大脑”为例，他们不计成本地投入研发，就是为了抢占人工智能辅助诊疗和智能影像系统细分领域高地。
２０１６年１０月，百度搭建了人工智能辅助诊疗系统“医疗大脑”，为百度医生在线问诊提供智能协助。今年７月，阿里健康及其参股公司万里云推出人工智能医学影像平台“ＤｏｃｔｏｒＹｏｕ”，从事临床医学科研诊断、医疗辅助检测和医师能力培训等。８月，腾讯发布人工智能影像产品“腾讯觅影”，辅助医生对早期食管癌进行筛查，未来也将支持早期肺癌、糖尿病性视网膜病变、乳腺癌等病种。
与医疗器械深度融合
面对人工智能的火热，全球顶级的医疗器械公司更是摩拳擦掌，正在提升设备的智能化，尤其是配套的辅助诊断、筛查系统。
去年１月，依托ＩＢＭ研发的沃森系统，美敦力和ＩＢＭ合作推出了一款糖尿病监测Ａｐｐ，致力于改善全球４．１５亿成人患有的Ⅰ型或Ⅱ型糖尿病。通过数据分析，沃森系统可以在低血糖发生前３小时发出预警。
今年４月，安翰医疗与ＩＢＭ中国研究院决定在胶囊内窥镜医疗影像领域展开合作，探索将ＩＢＭ在认知影像领域的技术用于安翰医疗的前沿精控胶囊胃镜系统，提升消化道疾病早期精准筛查的可行性。医生使用胶囊内窥镜机器人采集医疗影像数据，分析胃部检查信息时，可以减少数据处理负担，实现精准化分析。
在临床应用中，这些海量的影像数据很难通过人工阅读的方式快速诊断，但是智能认知影像技术可以通过智能病灶检测技术帮助仪器处理每年产生的数十亿幅影像，提高疾病筛查的精准性和可行性。
同济大学附属同济医院计算机中心主任王磊表示，传统的器械公司与医疗人工智能公司通过合作搭载的方式将成熟的人工智能系统用在器械上，一方面可以省去器械公司耗时耗力组建新部门，减少从事不擅长的人工智能系统研发的成本，提高竞争力；另一方面，医疗人工智能公司在寻找到更为合适的盈利模式，以及国家尚未出台专门针对人工智能产品的认证标准前，可以规避医疗器械上市认证的问题，与器械厂商的合作无疑是事半功倍的尝试。
医疗应用价值显现
“医学有着天然对接人工智能应用的基因。”北京科技大学计算机与通信工程学院副院长张德政说，医学是一门基于大量实践总结归纳的科学，如果算法系统能够收录所有医学知识点，并将之串联成逻辑，理论上这样的人工智能诊断系统是可以起到诊疗作用的。
而人工智能对于我国现有的医疗条件和医疗体系来说，有着更为现实的需求。
“这几年人工智能＋医疗开始大热，一个很大的因素是适应医疗改革的需要。”Ａｉｒｄｏｃ创始人兼ＣＥＯ张大磊在２０１７首届国际医疗人工智能大会上表示，我国医疗资源分布不均，优质诊疗资源大多集中在三甲医疗机构和东部经济发达地区，国家着力推进分级诊疗制度建设，推动医疗资源向基层医疗机构下沉，向中西部经济欠发达地区转移，就是为了从根本上解决看病难、看病贵问题。
算法成熟、表现稳定的辅助诊疗系统或是智能影像系统，可以为８年以下的低年资医生提供有力的诊断支持，提高一、二级医院甚至是中西部医疗资源匮乏地区的整体诊断诊疗水平。
据上海市医改办副主任许速介绍，美国影像学这几年总体增长了６３．１％，但是医生的增长率只有２．２％；而在中国，影像学总增量达３０％，但医生增量只有４．１％。“由于影像人员不足，造成误诊时有发生。如果在成熟技术项目上应用人工智能则可以更好地替代人的作用，帮助医生尤其是基层医生，提高诊断能力，减少漏诊误诊。”
中国人工智能学会常务理事长杨放春表示，人工智能的发展，带来了科学研究范式巨大的变化，但目前，基于神经网络深度学习的人工智能方法还有很大的局限性。在医疗诊断系统中需要业界一起努力，使我国的医疗人工智能在国家新一代人工智能规划的大背景下获得质的突破。（张小岑)
转自：中国高新技术产业导报
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