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人工智能在医疗健康领域的应用研究启动 学界业界共同探讨AI医疗发展前景

人工智能等新技术和医疗服务的结合,符合人口快速老龄化和疾病模式转变背景下,市场供给侧和需求侧均衡发展的要求。
2019-07-22 12:57 · 投资界综合     
   

2019年7月12日上午,中国发展研究基金会联手红杉资本中国基金召开了“人工智能在医疗健康领域的应用研究”启动会暨专家研讨会,来自国务院发展研究中心创新发展研究部原部长吕薇,中国医学科学院/北京协和医学院医学信息研究所医疗卫生法制研究室主任、研究员曹艳林,北京大学第三医院科研处副处长、科技成果转化办公室主任姜雪,清华大学信息国家实验室生物信息学研究部主任助理、副研究员闾海荣,红杉资本中国基金董事总经理翟佳,妙手医生创始人兼CEO何涛,森亿智能创始人兼CEO张少典,企鹅杏仁集团CEO、医联创始人兼CEO王仕锐等业界代表参加了本次会议。

会议由中国发展研究基金会研究二部主任邱月主持,中国发展研究基金会秘书长方晋、基金会秘书长助理俞建拖以及相关部门负责人参加。

随着我国人口老龄化程度不断加深,慢性病、癌症发病率逐年上升,以人力为主的各类卫生资源配置不足、分布不均的困境越发突显,人工智能作为一门综合性极强的交叉学科,将在医疗领域内得到越来越多的应用,并将成为影响医疗行业发展的重要科技手段。人工智能等新技术和医疗服务的结合,符合人口快速老龄化和疾病模式转变背景下,市场供给侧和需求侧均衡发展的要求,但其发展依然面临着一系列挑战,信息的收集和共享、服务模式和管理模式转变都可能成为阻碍其发展的障碍。在此背景下,中国发展研究基金会成立“人工智能在医疗健康领域的应用研究”项目并正式启动。

国务院发展研究中心创新发展研究部原部长吕薇指出这是一个非常有意义的题目,人工智能应该更多地应用于公共领域。总体来看,人工智能无论是在技术上还是应用上都处于初级阶段与探索阶段。人工智能的运用需要在医疗领域中选择优先顺序,依据能够实现节约成本、提高效率、应对老龄化、缩小地区差距的标准进行选择。研究要从医疗的规律出发,遵循研发、临床试验、标准、市场准入、技术应用推广等环节,开展研究,最终要形成标准和产业生态环境。课题的研究的重点应该放在体制机制和相关配套系统上。

中国医学科学院/北京协和医学院医学信息研究所医疗卫生法制研究室主任、研究员曹艳林认为医疗是人工智能非常重要的应用场景,具体包括帮助病人进行就诊前自我健康状况初步分析评估;帮助医师管理病人信息和提升医疗技术水平和服务水平;帮助医院引导、管理病人就医及慢病管理;协助医师开展部分活动,提升医疗效率,从而缓解医疗人力资源紧张局面;进行药品和医疗器械研发,开发新的设备和治疗手段;最终可能重构医疗服务模式等。在影像、诊断、手术、药物等方面都可以为患者、医生带来福祉。人工智能在医疗领域的应用从法律的角度来看,需要明确主体与诊疗规则,明确违反规则有什么样的风险,需要承担什么样的法律责任,由谁来承担法律责任等。人工智能处于刚起步的状态,需要科学规避潜在的风险,在创新与风险中合理平衡,因此,人工智能医疗相应的标准制定非常重要,但是标准制定是一个长期的过程,可以先从眼里筛查、皮肤病、肺结节、病理等开始探索,也可以在部分地区开展试点试验。

北京大学第三医院科研处副处长、科技成果转化办公室主任姜雪认为从医院、患者,研发人员、科研人员的角度出发了解这些人群对人工智能在医疗领域应用的看法、接受程度与亟待改良的问题。人工智能产品与传统产品研发之间的路径差异问题也有待研究。此外,在人工智能产品投入市场之后,随之而来的如何对医疗行业进行治理、行业内部之间如医患关系、教学关系等方面如何改变,甚至这些产品应用后对于我们整体的国家治理模式是否会形成一些改变,都是我们需要思考与调研的问题。

清华大学信息国家实验室生物信息学研究部主任助理、副研究员闾海荣指出医疗人工智能落地有五个方面的困难,一是数据采集难:难以获取原始的、高质量的、准确的数据;二是数据处理难:技术层面与算法层面具有难度;三是应用突破难:目前难以让医患更深入地参与到AI场景中;四是商业模式难:产品收入相对低;五是安全治理难:目前还存在着一定的隐私风险。

红杉资本中国基金董事总经理翟佳在会上介绍称,近些年,AI技术的落地应用发展非常迅速,在自然语言处理、图像处理、无人驾驶、算法、芯片等不同领域,都有许多企业做出了十分有益的探索。而红杉中国也一直关注不同场景下AI技术的落地进程,并专注于互联网医疗、医疗大数据、医疗人工智能领域新公司的投资,并不断探索行业发展路径。

近年来,AI在医疗领域有很多发展和应用正逐渐显现出来,这些应用场景都能直接为患者或者潜在的患者人群带来切实好处。但在现实中,我们也发现医疗人工智能公司的发展遭遇了一些困难,比如,因为缺乏数据而难以构建模型;在获得数据后,难以通过算法将患者、需求购买者分层等。

从医疗与信息技术结合的发展进程来看,医疗人工智能的发展,与移动互联网最开始的发展路径相似。而我们投资的逻辑和对行业的思考,也是伴随着中国医疗改革、医疗科技的发展而向前发展,并与人工智能宏观产业发展进程保持了一致。但我们也看到,医疗领域的服务供给犹显不足,我们希望推动企业通过科技手段、通过人工智能技术为中国医疗发展提供更多解决方案。

妙手医生创始人兼CEO何涛在会上分享了自己对于AI医疗发展的思考。他表示,当下AI医疗处在知识期向机器学习过渡的初级阶段。AI医疗的发展,很大程度上依赖于模型构建,依赖于大数据。当下医疗领域存在临床数据碎片化等问题,导致模型不健全,致使很多应用存在断点。但这些问题会逐渐随着整个社会信息载体的互联网化得以解决,也希望未来在相关领域能够获得更多的技术支持、智力支持。

森亿智能创始人兼CEO张少典分享了他对中美医院智能化发展差距的认识。他表示,数据基础设施、IT基础设施建设,是人工智能落地的必要条件,但中国医院距离全面智能化还有很远的距离。国内医院信息化投入近年来不断加大,但相较于美国仍显不足。中国医疗市值*的公司约为200亿人民币,国内三甲医院平均收入的0.5%到1%用于IT建设。美国*市值医院为200亿美金,其医院平均收入约3% 到5% 将用于IT建设。由于投入不足,国内AI医疗面临数据离散、标准化不足等问题,致使市场规模发展受限,高研发投入公司难以获得足够支撑。建议从顶层设计角度,探讨将AI诊疗纳入医保的可能性。只有不断加大基础设施建设投入,并从顶层设计为AI技术落地医疗提供保障,才能促使AI医疗持续健康发展。

企鹅杏仁集团CEO、医联创始人兼CEO王仕锐称,从医疗AI最主要的需求在哪里、支付的可能性在哪里、能解决多少问题这几个维度来探讨医疗AI领域的发展,其成长的土壤在基层。医疗AI的发展能有效缓解国内基层医生、家庭医生不足的问题,实现对常见病和慢性病的有效管理。以国内的市场需求及由此贡献的海量数据为基础,未来5G和AI技术基础设施搭建完善后,中国AI医疗发展将有机会实现弯道超车。他建议,构建一个国家级大数据平台解决方案,从法规、核心能力建设、服务方向、应用方向等不同层面对AI医疗探索进行整合。

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