互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療出口尚在探索期，人工智能醫(yī)療項目已悄然屢獲資本青睞，第三方創(chuàng)業(yè)關(guān)注度亦持續(xù)升溫，政策紅利開始陸續(xù)釋放。

　　2017 年 3 月 5 日，國務(wù)院總理李克強在政府工作報告中首次提及人工智能（Artificial Intelligence，AI），隨后眾多全國政協(xié)委員、人大代表紛紛給出關(guān)于人工智能的提案和議案，如復(fù)星集團董事長郭廣昌認為 " 醫(yī)療健康行業(yè)天然可以與人工智能技術(shù)相結(jié)合 "。

　　談及人工智能 + 醫(yī)療的結(jié)合方式及突破口，多位業(yè)內(nèi)人士認為，"AI+ 醫(yī)學影像 " 最有可能率先實現(xiàn)商業(yè)化。這一觀點同樣得到創(chuàng)新工場創(chuàng)始人李開復(fù)的認同。他曾發(fā)表關(guān)于人工智能的演講，提出 " 很多產(chǎn)業(yè)將被人工智能顛覆 "，對醫(yī)學影像領(lǐng)域應(yīng)用的判讀便是其中之一。

　　不過，各界看好人工智能與醫(yī)學影像結(jié)合的當下，其具體路徑與模式仍未達成共識。一邊是出身 IT 和互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)工種人士的信心十足，另一邊卻是醫(yī)生和研究學者的疑慮頗多。解決之道，莫過于同桌共議，取知、取智。一場激烈的討論發(fā)生在 3 月 24 日，選點全球智能醫(yī)療創(chuàng)新論壇。

　　非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化是關(guān)鍵

　　AI+ 醫(yī)學影像，顧名思義，是將人工智能技術(shù)具體應(yīng)用在醫(yī)學影像的診斷上。這一實踐最早出現(xiàn)在國外，主要分為兩部分：一是圖像識別，應(yīng)用于感知環(huán)節(jié)，其主要目的是將影像這類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行分析，獲取一些有意義的信息；二是深度學習，應(yīng)用于學習和分析環(huán)節(jié)，是 AI 應(yīng)用的最核心環(huán)節(jié)，通過大量的影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù)，不斷對神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行深度學習訓練，促使其掌握 " 診斷 " 的能力。

　　很顯然，這兩點恰恰是醫(yī)生們的疑慮所在。在他（她）們看來，不管是什么病，圖像只是其中一個參數(shù)，而治療疾病則需要多個參數(shù)。此外，雖然中國的醫(yī)療數(shù)據(jù)量龐大，但 IDC Digital 的一項預(yù)測卻顯示，80% 的數(shù)據(jù)屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，亦即報告 + 影像。

　　" 影像科醫(yī)生不是簡單地把片上的疑似病灶投影找出來，還要涉及到很多診斷相關(guān)的醫(yī)學知識，最后才能形成影像診斷報告。受制于影像診斷醫(yī)生的個人習慣、執(zhí)業(yè)醫(yī)院、教育背景等因素，中國的影像診斷報告呈現(xiàn)出因醫(yī)生而異的顯著特點，導致不同地區(qū)不同醫(yī)院的影像報告標準不同。" 中國人民解放軍總醫(yī)院放射診斷科主任馬林分析道，"如何將海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)至關(guān)重要 "。

　　持同樣觀點的還有浙江工業(yè)大學副教授吳福理。他認為，深度學習應(yīng)建立在對醫(yī)院數(shù)據(jù)的分析上，而醫(yī)學影像占據(jù)了 90% 以上的醫(yī)學數(shù)據(jù)，但影像不僅僅是圖片，醫(yī)生在判讀的時候用到更多的是關(guān)聯(lián)的醫(yī)學知識，這才是醫(yī)療流程。" 只有進入醫(yī)療流程，才能占領(lǐng)醫(yī)療 AI 制高點 "。但就目前來看，包括阿里和百度在內(nèi)的幾乎所有的公司都尚在醫(yī)療流程之外徘徊。

　　短期內(nèi)僅適合做輔助診斷

　　無獨有偶，在 2017 年初 " 開放醫(yī)療與健康聯(lián)盟（OMAHA）第二屆會員大會 " 上，中科院力學研究所教授陶祖萊和中日友好醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科分子遺傳實驗室負責人顧衛(wèi)紅同樣對 AI 持謹慎態(tài)度。

　　" 疾病的診斷和治療非常復(fù)雜，甚至患者不同語氣的回答，不同表情的回復(fù)都有不同的意思，這決不是 IT 的‘ 01 ’算法就可以解決的。" 陶祖萊給予忠告。

　　顧衛(wèi)紅則認為，" 人工智能所能解決的問題，包括下棋、購物、打車等，跟醫(yī)療是完全不一樣的。因為醫(yī)療涉及人的健康、疾病，對治療的探索甚至屬于對自然界未知世界的探索，而這些都不是我們原本就有涉足和創(chuàng)造的。何況人在生病時是非常無助的，怎么可能用冷冰冰的機器看病。"包括投資人、創(chuàng)業(yè)者等在內(nèi)的眾多人士同樣認為，目前 AI 在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用尚處于弱人工智能階段。盡管 AI 通過構(gòu)建算法模型和深度學習網(wǎng)絡(luò)能夠完成指定任務(wù)，在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域已得到應(yīng)用并表現(xiàn)優(yōu)異，但于影像醫(yī)生們而言，僅有這點是不夠的。因為這種淺層次的應(yīng)用所起的作用更多是輔助診斷，比如減輕醫(yī)生重復(fù)性體力勞動，提高診斷準確率等。

　　要想真正滲透到醫(yī)療領(lǐng)域，必須是強人工智能，它不僅要完成指定任務(wù)，還要有知覺、有自我意識，能推理、解決問題。目前來看，要實現(xiàn)這個目標，路途遙遠。

　　探索，從未止步

　　盡管 AI 應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域尚有諸多困難，但第三方的助推作用功不可沒，各創(chuàng)業(yè)公司在不斷摸索中紛紛找到適合自己的發(fā)力點。

　　只做醫(yī)學影像垂直領(lǐng)域的翼展科技，有了 GE 的硬件支持，在醫(yī)學影像的遠程服務(wù)上不斷開疆拓土，除了提供影像信息化產(chǎn)品和解決方案，還組建醫(yī)生集團，擁有第三方獨立影像中心。但在其合伙人兼 CTO 邊海鋒看來，只有融入人工智能，從提高影像醫(yī)生讀片效率和準確率等多方面切入輔助診斷，才能真正解決行業(yè)痛點。

　　已聚集全國將近 1/3 影像醫(yī)生的醫(yī)看創(chuàng)始人張鵬經(jīng)過調(diào)研認為，影像云技術(shù)和獨立第三方影像中心或許可以給影像醫(yī)生帶來更多的體制外利益。

　　萬里云副總經(jīng)理寧利朋持同樣觀點。他認為，在普及電子技術(shù)的同時，還應(yīng)該考慮醫(yī)生的讀片偏好，用云膠片存儲電子圖像，可以保證新老醫(yī)生的讀片體驗。考慮到當下的醫(yī)療環(huán)境和就醫(yī)體驗，出于對生命和健康的尊重，由家庭醫(yī)生參與的 B+B2D2C（D 指醫(yī)生）醫(yī)療模式或許更值得推薦。

　　聯(lián)眾醫(yī)療則定位分級診療，著力遠程一級診斷，利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)搭建遠程一級診斷平臺，通過遠程會診解決基層醫(yī)療診斷痛點。平臺運行半年，效果初現(xiàn)。董事長柴雪挺介紹稱，該平臺依舊是基于云影像平臺基礎(chǔ)模式，而平臺上的數(shù)據(jù)還可以用來做統(tǒng)計學分析，或可預(yù)測某段時間內(nèi)某種疾病的走勢。

　　主攻腫瘤大數(shù)據(jù)研究的連心醫(yī)療做了一個大膽的嘗試，輔助腫瘤放射治療。在 CEO 章樺看來，首先，腫瘤大數(shù)據(jù)可以維護治療型科室醫(yī)生保持核心能力的的本質(zhì)，同時有助其提高治療效率。

　　其次，傳統(tǒng)的 GE、微軟等公司在現(xiàn)有的醫(yī)療商業(yè)模式上已經(jīng)做了很多布局，這對創(chuàng)業(yè)型公司而言，想要有新的突破比較困難。但圖像不單單是用于診斷，能不能用于新藥的研發(fā)、藥物的代謝分析乃至跟保險的對接？這是一個全新的領(lǐng)域，也恰恰是創(chuàng)業(yè)型公司可能有的機會。