“能PK顶尖大夫？NO！医疗AI要做的是早筛癌症等，商业落地还面临分级、标准等诸多问题”

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1997年，ibm超级计算机深蓝( deep blue )战胜了可以说是国际象棋界神话的棋王卡斯帕罗夫，震惊了世界。

年，在长达5个小时的格斗后，获得围棋世界冠军14人头衔的韩国名将李世石最终以总分1:4输给了谷歌队的阿尔法go。

由于ai(artificialintelligence，即人工智能) )的不断关闭，相关概念持续爆发，大量资本流入这个行业，各行各业也开始搭乘人工智能快车。

上周，日本软银集团宣布，将为一只新投资基金( vision fund ii )筹集至少1080亿美元。 集团创始人兼首席执行官孙正义表示，人工智能已经过了学术研究阶段，处于现实应用阶段，将得到广泛应用。 “如果我能说十年内人工智能将发生根本性变化的三个行业，那就是公司的商业模式、医疗保健、交通运输。 ”

ai真的能活跃在孙正义看到的医疗保健行业吗？

最近，在“雁栖聊天”giis第四届大型健康产业升级峰会的科技医疗产业论坛上，业内嘉宾纷纷讨论人工智能在医疗行业的运用。 ai在医疗行业有望发挥作用吗？ 医疗ai能pk顶级专家吗？ 让我们看看专家是否能给出确切的答案。

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医疗ai会像深蓝和阿尔法go一样，pk掉顶尖的医疗专家吗？

对此，森亿智能创始人张少典坦言，创造医疗人工智能的最初切身体验是成千上万人挑战高精尖。 “不要和最好的肿瘤医生pk在一起，说你的诊断比他准确，那也没什么意义。 目前ai还没有到此为止。 例如，我们制造的叫做深静脉血栓症的产品，我不认为这比好的专家评价得更准确，实际上也是不可能的。 ”。

那么，ai要处理的到底是什么问题呢？ 答案是宝贵的医疗资源。 “排队2小时，看病5分钟”，我想这是很多人去医院时都经历过的场景。 面对指控，我国的医疗资源确实非常缺乏。

长征医院影像医学和核医学科主任刘士远表示，人人都有获得优质医疗服务的权利，但目前我国在医疗服务供给方面存在地区快速发展极端不平衡的问题，同时，这种不平衡也不仅仅是东西部地区之间的不平衡，而是东部地区之间的不平衡。 而且，随着医疗诉求的增加，优质医疗服务诉求与不足用药难诊之间的矛盾越来越尖锐。

科技创始人陈宽认为，在医疗生产能力不足、分配不均的背景下，ai是最有前景的处理方案。 在产业快速发展的过程中，国家可以对医疗人工智能技术提出越来越多的政策指导和支持。

据记者观察，7月24日召开的中央全面改革委员会第九次会议，在患者流失多、医疗资源相对薄弱的地区建设区域医疗中心，充分利用人工智能、大数据等先进技术，推动高质量医疗资源集团化快速发展，更好地诉求大众医疗服务

医疗智能可以给社会带来巨大的社会价值。 陈宽说，ai可以通过各种产品帮助医生提高诊疗的敏感性、准确度，在更短的时间内完成同样的诊断。

他以肺癌为例，人工智能技术的普及可以比较有效地提高癌症筛查的普及性和可能性。 早期筛查很有价值，国外文献报道，早期肺癌五年生存率可达55%，晚期肺癌五年生存率仅为4.2%，早期发现与早期发现之间完全有50%的五年生存率差。

他提供了一组数据:年全国肺癌新发病例约80万人，其中早期发现仅占20%，16万人。 “如果通过人工智能提高癌症筛查的普及性和可能性，那么，其中仅60%的患者从晚期发现变为早期发现，就有48万人。 ”陈氏表示，如果早期肺癌普查能够节约医疗保险10万元/人的价格，光靠这项辅助事业就可以节约医疗领域的480亿元的价格。

更重要的是，陈氏认为，如果这48万人能够从晚期发现转变为早期发现，实际上55%的5年生存率有望26.4万人恢复健康，本来晚期生存概率极低就有机会治愈。 其背后涉及26.4万家庭的幸福。

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人工智能在医疗行业中的应用范围广泛，社会价值巨大，但目前的快速发展也存在一些障碍。

以影像ai为例，“现在影像ai还有一个问题。 ”刘士远坦言，例如在临床产品方面，我们不仅需要单一病种的产品，也需要完善的临床产品，我们的产品特别稳定，无论放在哪个医院都需要可以使用。 在监管层面，医疗流程的各阶段风险不同，ai需要在各阶段发挥作用，因此需要准确地定义、分类、分类ai产品。

另外，很多企业都在进行临床验证，各企业进行的临床验证的做法是自己理解、自己的人员、自己的验证。 ai产品与一直以来流传的医疗器械不同，在国家一级，验证的做法缺乏领域标准的规范和流程。

记者观察到论坛上许多嘉宾都在谈论医疗ai的商业化问题。 亿欧企业副总裁兼亿欧智库研究院院长天宇认为，要推动领域进步、快速发展，实现商业化是非常重要的拐点。 在医疗产品行业，新技术和新产品从研发到最终上市需要经过好几层的审批，目前整个市场处于注册审批和市场准入阶段，这其实是最困难的阶段。

张少典表示，做医用人工智能产品，特别是诊疗类产品，必须牢牢抓住中国医院的“刚需”，抓紧院长的急需。 “我们为什么要制造深静脉血栓症，为什么要制造急性冠脉症，因为这些疾病有可能引起院内副作用和院内死亡。 你在医院处理这个问题有望商业化落地。 ”

“但是，要谈论业务层面，就需要有完美意义的产品。 ”刘士远表示，虽然这一前提尚不完善，但许多企业已经积极探索商业落地之路，取得了较好的效果。 但核心问题是谁受益，谁付费。 “实际上，作为医疗的一环，我们希望实现双赢。 无论是ai制造商、医院、政府还是患者，大家都希望从ai的快速发展中得到一点正面的作用，哪怕只有一点点好处。 ”

另外，刘士还提到了医疗ai迅速发展中的其他问题。 例如在安全层面，数据的归属权属于谁，如何合法合理地采用，数据、产品采用的伦理，这些都需要制定相应的规范和标准。 在医院层面，医疗设备进入医院需要准入标准，必须审查评价体系等。

张少典也表示，医疗ai主要是医疗而不是一个ai，许多诊疗类产品不是单点划线的产品，需要与医院的全部业务相结合，需要很好地了解临床流程。

到底应该如何寻求退路呢？ “一是必须在算法和技术上取得突破，二是由于ai的特殊性，医生越来越多，必须更深入地参与，而且我认为企业需要更深入地耕耘，慢慢地制作产品。 社会和资本方面也需要足够的耐心最后，政府相关的监管部门必须能够解决这些课题。 ”刘士远说。