人工智能(AI)是當(dāng)下醫(yī)療領(lǐng)域的熱詞，被視為中國醫(yī)學(xué)彎道超車的“利器”。

國家政策加持、資本熱捧、新技術(shù)推陳出新……聚焦在高光之下的醫(yī)療人工智能，在改變醫(yī)療這條路上到底走了多遠(yuǎn)：試水、掣肘、缺失，煩惱還真不少。

希望：未來或?qū)⒏淖冡t(yī)療

2018年12月18日，解放軍總醫(yī)院第一醫(yī)學(xué)中心肝膽外二科主任劉榮戴上3D眼鏡，在福州長樂區(qū)的中國聯(lián)通東南研究院里操作一款機(jī)器人手術(shù)，而另一端則是50公里外的福建醫(yī)科大學(xué)孟超肝膽醫(yī)院，而“病人”則是接受試驗(yàn)的一只小豬。

劉榮進(jìn)行操作終端，50公里外的手術(shù)機(jī)器人機(jī)械臂同步執(zhí)行手術(shù)步驟，在人機(jī)隔空配合下，成功切除了小豬的一小片肝臟。手術(shù)創(chuàng)面整齊，出血量極少。5G網(wǎng)絡(luò)下，手術(shù)畫面延遲少于30毫秒，術(shù)后，小豬的生命體征穩(wěn)定。這是世界首次5G遠(yuǎn)程外科手術(shù)的成功測試。

近來，國內(nèi)關(guān)于5G遠(yuǎn)程手術(shù)的報(bào)道和案例越來越多：

2019年3月16日，解放軍總醫(yī)院第一醫(yī)學(xué)中心與位于三亞的解放軍總醫(yī)院海南醫(yī)院神經(jīng)外科之間，成功進(jìn)行了世界一例5G遠(yuǎn)程操控人體開顱手術(shù)。

4月11日，復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院西院進(jìn)行了兩臺神經(jīng)外科手術(shù)——由王鏞斐教授主刀的內(nèi)鏡經(jīng)鼻蝶垂體瘤切除術(shù)和陳亮教授主刀的枕下乙狀竇后入路治療橋腦海綿狀血管瘤，通過5G網(wǎng)絡(luò)幾乎無時(shí)延地呈現(xiàn)在上海聯(lián)通大廈主會(huì)場的屏幕上。

人工智能加5G通信網(wǎng)絡(luò)，讓醫(yī)生跨越空間“做手術(shù)”成為了現(xiàn)實(shí)。在劉榮看來，當(dāng)全國人都上北上廣看病，優(yōu)秀醫(yī)生資源多在大城市的情況下，人工智能在解決優(yōu)質(zhì)醫(yī)療下沉的痛點(diǎn)上，邁出了第一步，而這被視為人工智能未來深度介入醫(yī)療的最大價(jià)值和前景。

如果說機(jī)器人手術(shù)只是人工智能介入醫(yī)療核心硬核加持和試水，那么智能導(dǎo)診、分診、網(wǎng)絡(luò)掛號，以及智能影像學(xué)診斷等應(yīng)用則已經(jīng)是遍地開花，甚至成為改善醫(yī)療環(huán)節(jié)不可或缺的一步。

譬如影像科，對于疾病診斷至關(guān)重要，也是目前人工智能應(yīng)用最先行落地的醫(yī)療場景。以肺小結(jié)節(jié)篩查為例，針對平均超過200層的肺部CT掃描圖片，醫(yī)生人工篩查需要20分鐘甚至更長，而人工智能僅需數(shù)十秒就可完成。

除此之外，AI影像診斷還在食管癌、糖尿病視網(wǎng)膜病變、結(jié)直腸、乳腺等病種中應(yīng)用，甚至還能查兒童骨齡。

無論是技術(shù)還是資本，人工智能在醫(yī)療市場正在長驅(qū)直入，然而，這條路卻并非一路坦途。

障礙：數(shù)據(jù)孤島的核心問題

長驅(qū)直入中遭遇的首個(gè)問題便是數(shù)據(jù)孤島與標(biāo)準(zhǔn)化問題。

人工智能的核心是“數(shù)據(jù)”，因?yàn)樾枰揽扛哔|(zhì)量的數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練并優(yōu)化算法，從而保證高精度，因此，數(shù)據(jù)也而被稱為是AI之核。

據(jù)2018年EMC(美國信息存儲資訊科技公司)和IDC(國際數(shù)據(jù)公司)共同發(fā)布的報(bào)告顯示，全球醫(yī)療保健數(shù)據(jù)量預(yù)計(jì)到2020年將達(dá)到2300EB。我國醫(yī)療數(shù)據(jù)更是可觀，中國的病例數(shù)、就診量在世界都是靠前的，然而這些龐大的病例數(shù)據(jù)就像一個(gè)個(gè)“孤島”，散落在各大醫(yī)院中，彼此并未打通，如何把全國數(shù)據(jù)互聯(lián)互通是目前的一個(gè)大問題。

另一個(gè)問題就是數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化問題。國家食品安全評估中心主任盧江就曾表示，“即使讓數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，也存在標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的情況，由于病種分類編碼都沒有標(biāo)準(zhǔn)化，不同醫(yī)院間數(shù)據(jù)差別也很大。各個(gè)醫(yī)院設(shè)備不一樣，數(shù)據(jù)維度也不一樣。”因此高質(zhì)量的數(shù)據(jù)直接拿來用的非常少見，需要花費(fèi)更多的時(shí)間和算法，先將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化才能使用。

目前有些公司所用的數(shù)據(jù)來自公開數(shù)據(jù)集，但公開數(shù)據(jù)與真實(shí)世界的臨床數(shù)據(jù)相比存在取樣上的偏差。還有一大弊端就是數(shù)據(jù)比較老舊，或圖像有殘缺。像影像診斷數(shù)據(jù)這種，即便采用臨床數(shù)據(jù)，還需要高年資醫(yī)生做標(biāo)注。但由于沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，人工標(biāo)注的質(zhì)量取決于標(biāo)注醫(yī)生的年資經(jīng)驗(yàn)和責(zé)任心，這直接影像AI產(chǎn)品的診斷能力及準(zhǔn)確性問題。

中華醫(yī)學(xué)會(huì)放射學(xué)分會(huì)副主任委員、北京醫(yī)院放射科主任陳敏坦言，影像科醫(yī)生當(dāng)然希望積極擁抱新技術(shù)來提升效率，但人工智能診斷準(zhǔn)確是必要保證，如果還需要投入大量的高年資技術(shù)經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)人員，耗費(fèi)的時(shí)間精力也不可估量。

尷尬：醫(yī)療倫理的考驗(yàn)！

技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)之外，AI面臨的責(zé)任認(rèn)定和醫(yī)療倫理的考驗(yàn)也處于尷尬中。

美國醫(yī)療信息與管理系統(tǒng)學(xué)會(huì)下屬研究機(jī)構(gòu)2016年曾做過一次聯(lián)合調(diào)查：23%的被調(diào)查者認(rèn)為人工智能技術(shù)本身的不成熟性，導(dǎo)致其存在一系列風(fēng)險(xiǎn)并承受質(zhì)疑，是人工智能應(yīng)用于醫(yī)療所遇到的最基礎(chǔ)也是最難跨越的障礙。

我國監(jiān)管部門對于利用人工智能技術(shù)提供診斷功能審核非常嚴(yán)格。在2017年原國家食藥監(jiān)總局發(fā)布的新版《醫(yī)療器械分類目錄》中的分類規(guī)定，若診斷軟件通過算法提供診斷建議，僅有輔助診斷功能不直接給出診斷結(jié)論，則按照二類醫(yī)療器械申報(bào)認(rèn)證；如果對病變部位進(jìn)行自動(dòng)識別并提供明確診斷提示，則必須按照第三類醫(yī)療器械進(jìn)行臨床試驗(yàn)認(rèn)證管理。

但對AI診斷進(jìn)入臨床應(yīng)用的法律標(biāo)準(zhǔn)尚處于空白。

運(yùn)用人工智能來診斷，診斷的主體，在法律上是醫(yī)生還是醫(yī)療器械，AI診斷出現(xiàn)缺陷或醫(yī)療過失，是由醫(yī)生還是機(jī)器擔(dān)責(zé)，目前也尚無前例可循。

擔(dān)憂并非徒勞。北京航空航天大學(xué)機(jī)器人研究所名譽(yù)所長王田苗教授梳理的數(shù)據(jù)顯示，美國FDA記錄達(dá)芬奇手術(shù)機(jī)器人在2000年至2013年接近60萬次手術(shù)過程中，共涉及到144人的治療事故死亡。除了致死的患者，達(dá)芬奇在手術(shù)中拉弧或打火還造成了193名病人燒傷；其脫落的零件掉入病人體內(nèi)也發(fā)生超過100次；視頻故障或系統(tǒng)錯(cuò)誤造成的不良事件超過800例。

另外還涉及醫(yī)療倫理風(fēng)險(xiǎn)，拿遠(yuǎn)程機(jī)器人手術(shù)為例，5G醫(yī)療在技術(shù)上是可以實(shí)現(xiàn)，醫(yī)生在辦公室里就能指導(dǎo)全國手術(shù)，但醫(yī)療場景的改變勢必也必須伴隨醫(yī)療相關(guān)法律法規(guī)的配套和支持。

上海新華醫(yī)院副院長潘曙明曾介紹，醫(yī)療人工智能，直接關(guān)乎病人的健康和生命。如果還沒有想清楚這些問題，就一味地發(fā)展人工智能，也許對人類反而是有害。AI+醫(yī)療可以先從一些常見的、對人類威脅不大的疾病入手，用機(jī)器人和人工智能做一些嘗試，積累一定經(jīng)驗(yàn)之后再循序漸進(jìn)。

行動(dòng)：把標(biāo)準(zhǔn)立起來

“沒有標(biāo)準(zhǔn)，也沒有經(jīng)驗(yàn)，大家都是在起步階段，缺乏權(quán)威的對標(biāo)，如何創(chuàng)新與優(yōu)化，規(guī)范上市，以及未來的行業(yè)通用?這都是問題。”劉榮表示。

現(xiàn)實(shí)也的確尷尬。以人工智能影像診斷為例，據(jù)了解，目前不少AI醫(yī)療公司都已經(jīng)向監(jiān)管部門申報(bào)了醫(yī)療器械的注冊申請。但由于整個(gè)行業(yè)處于早期階段，標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)缺乏等問題，導(dǎo)致目前極少有公司的產(chǎn)品在中國獲批上市。由于拿不到醫(yī)療器械注冊證，大部分的AI診斷公司都只能以醫(yī)學(xué)研究的名義在醫(yī)院進(jìn)行試點(diǎn)。

“由于現(xiàn)在缺少精標(biāo)準(zhǔn)，會(huì)出現(xiàn)多個(gè)專家意見不一致，導(dǎo)致最后變成誰來定標(biāo)準(zhǔn)的問題?！倍辔籄I公司技術(shù)官對記者反映過類似困惑。

對此，國家標(biāo)準(zhǔn)化委員會(huì)陳洪俊副主任指出，智能醫(yī)學(xué)作為新興行業(yè)，要把標(biāo)準(zhǔn)的需求捋清楚，在國家標(biāo)準(zhǔn)層面解決。

近日，在第四屆中國智能裝備技術(shù)大會(huì)上，中國研究性醫(yī)院學(xué)會(huì)臨床醫(yī)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)工作委員會(huì)宣告成立，由上海中山醫(yī)院的樊嘉院士擔(dān)任主任委員、劉榮擔(dān)任副主任委員。劉榮表示，組織成立后，將率先對人工智能領(lǐng)域進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)研究及制定。

大會(huì)上，國家衛(wèi)健委醫(yī)管中心標(biāo)準(zhǔn)管理處王強(qiáng)處長也表示，2019年將準(zhǔn)備籌建第八屆中國衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)委員會(huì)并增設(shè)醫(yī)療衛(wèi)生建設(shè)裝備、基層衛(wèi)生健康等四個(gè)專委會(huì)，進(jìn)一步規(guī)范醫(yī)療新興?？频臉?biāo)準(zhǔn)化建立與管理。

此外，多名學(xué)者提出人工智能未來還需加強(qiáng)醫(yī)工結(jié)合。“醫(yī)生發(fā)現(xiàn)痛點(diǎn)，工程師負(fù)責(zé)技術(shù)突破，醫(yī)生提需求，工程師完成設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)，二者有機(jī)結(jié)合，再彼此優(yōu)化?！敝袊译娂夹g(shù)研究院院長馬德軍說，這是人工智能時(shí)代的剛需。

北京航空航天大學(xué)機(jī)器人研究所名譽(yù)所長王田苗認(rèn)為，真正將機(jī)器人投入醫(yī)療應(yīng)用的時(shí)候，對工程師要求更高，很大程度上需要站在醫(yī)生臨床痛點(diǎn)需求進(jìn)行詳細(xì)分解相應(yīng)分析。

劉榮團(tuán)隊(duì)是最早應(yīng)用達(dá)芬奇手術(shù)的臨床團(tuán)隊(duì)之一，劉榮也認(rèn)為，來自于臨床使用暴露出的問題，譬如輕量化、精密靈巧，以及集成面向具體的手術(shù)流程需求和手術(shù)室的應(yīng)用等也需要醫(yī)工有機(jī)融合有效改進(jìn)。

當(dāng)然，讓美好藍(lán)圖從夢想照進(jìn)現(xiàn)實(shí)，并不容易。但無論怎樣，讓人工智能實(shí)現(xiàn)醫(yī)療的賦能和改變，需要醫(yī)工結(jié)合的強(qiáng)大技術(shù)支持、政府頂層設(shè)計(jì)力挺、社會(huì)資源的整合補(bǔ)給，以及最重要的，持久的韌性和耐心。(記者 井超張彥婷)