醫療人工智能未來將如何布局？
從“新”出發
如今，人工智能在醫療領域的應用已經讓就醫越來越便捷。在本屆中關村論壇年會以及相關配套活動上，現場展示的AI輔助診療系統、手術機器人等讓人們對人工智能的應用有了更直觀的感受。
智能分診
節省時間為首診患者精準推薦匹配專長醫生
不少人在就醫的時候曾經遭遇過這樣的場景：感覺不舒服，但卻說不清到底是哪里不舒服，搞不清楚到底應該掛哪科的號。有的患者還遇到過掛了某個科室的號，在醫生問診一遍后被告知應該掛另一個科室。對于此類情況，醫渡科技工作人員在本屆中關村論壇年會的中關村國際技術交易大會上向咨詢者介紹：“我們針對醫院的服務可以解決患者在掛號時面臨的困惑。”醫渡科技大模型基于“醫療智能大腦”YiduCore建立，在過去的十年里，它經授權處理分析了超過40億份醫療記錄，積累了大量多維度可量化的知識圖譜。通過自主研發的數據生成技術，這些知識圖譜被用于大模型訓練。
醫渡科技的工作人員表示：“許多患者不知道如何描述自己的病情。相比于現有的AI對話，我們的應用程序更像是一位醫生助理。它具備豐富的醫學知識，并且熟悉醫院科室的配置、各個科室擅長診療的疾病，可以通過對患者病情的分析和匹配，為患者提供精準的科室推薦。”
在應用測試中，有一位試用者在回答了AI的幾個癥狀問題后，被懷疑存在睡眠相關性腿痙攣，并建議其盡快就醫。醫渡科技工作人員表示，該服務還能提供預問診功能，模擬醫生與患者對話，了解患者的身體情況和癥狀，生成預問診病歷，提升診療效率和患者體驗。
據了解，北京已經有醫院開始使用基于大數據的智慧化系統，來改善患者的就醫體驗。中國醫學科學院阜外醫院副院長趙韡在本屆中關村論壇年會醫學AI產業融合發展大會上表示，智能分診在該院的運用，不僅為首診患者精準推薦匹配專長醫生，還可以對復診患者直接推薦既往門診就診醫生或病房團隊醫生。
智能分診在該院的采納率達到了78.2%，專科專病分診準確率更是達到了97.4%。目前，阜外醫院使用的這套系統，不僅能在掛號前實現智能分診，還為患者在院內問診、檢查、取藥等環節節省時間。趙韡透露，使用了該系統后，患者平均院內檢查等候時間較2019年降低了21分鐘，從入院到出院整體節省了40分鐘。
AI輔助系統
降低漏診率誤診率 提高醫生工作效率
大數據模型、人工智能技術為診療帶來了變化。以心臟檢查最基礎的心電圖為例，阜外醫院自主知識產權的心電輔助決策支持系統，在大模型的基礎上，覆蓋48種心電診斷。“心電圖有140多種判讀、診斷，而98%的人只會用到其中4種。不同經驗的醫生，對心電圖的判讀結果也有不一致的情況，這就給后期的診療帶來一定問題。”趙韡表示，心電輔助決策支持系統的準確率非常高，效果相當于5到10年資深心電醫生水平。系統的診斷提示平均93%會被臨床采納，讓醫生判讀時間縮短63.3%。這不僅提高了醫生的效率，也節約了人手。“阜外醫院一天心電圖的判讀量達到了1700份到2000份，大概需要七八名資深醫生來進行判讀。”趙韡表示，如今使用這套系統，最終判讀結果由高級別的心電醫生進行審核。整個流程下來，兩到三名心電醫生就夠了。
不僅是心電圖、血壓等基礎檢查的判讀，一些需要專家級經驗才能判斷的疾病，如今也有了大數據模型和人工智能的協助。“對于醫療資源來說，三甲醫院的專家經驗很重要，比如同樣是肺小結節，專家看一下片子就能找到，而經驗不足的醫生則存在漏診的可能。”零氪科技公關總監郭曉龍表示，公司用兩年左右的時間，在合作醫院的幫助下，完成了上萬例患者數據的深入學習和訓練，人工智能輔助診斷軟件產品日臻完善。
“這款產品可以輔助醫生快速準確地發現肺小結節病灶，并對其進行良惡性分析，實現了肺癌的早篩早診，降低肺癌的漏診率和誤診率。”郭曉龍表示，現在其產品已經在門診、影像科、胸外科得到了很好的應用，并且搭建了京津冀首個肺小結節人工智能輔助診斷平臺。
即使是手術，人工智能也能讓手術風險更小、患者恢復更快。“在沒有進入手術之前，我們的系統就會按照患者病歷和影像等信息為其量身定制一套術前方案。對于手術醫生來說，只要按照我們的術前方案，手術就能取得一個更精準的結果。”北京納通智能科技有限公司總經理于海英表示。
“手術機器人”
“找”病灶更加準確 手術操作穩定性增加
北青報記者了解到，納通的“膝關節置換手術導航定位系統”去年獲得了國家藥監局三類醫療器械注冊證，作為第一款國產膝關節單髁置換手術機器人，填補了國產機器人單髁置換領域的技術空白。
于海英表示，術前方案即病人進入手術室之前，對于所要適配的耗材、植入物的型號，以及對其截骨或者是磨削的角度和深度，都能提前做出規劃，讓醫生在術前就對這個病人有一個系統的認知。系統標準化操作流程，也讓人機交互起來更為舒暢，不僅有效縮短手術的時間，也因為精準的操作，患者術中出血量更少，恢復周期更短。術后患肢力線較傳統手術組更接近理想狀態，提高患者手術遠期預后效果。
這類在AI輔助下，讓醫生在手術中“看”得更清楚，病灶“找”得更準確，手術操作更穩、更精細的手術設備，有數臺在本屆中關村論壇年會上亮相。除了“膝關節置換手術導航定位系統”，還有在血管造影中能同時讓排除雜音、看清血管壁的“Taikon·太空”DSA。該產品為AI圖像處理介入診療系統，搭載新一代WE-Aimage 智能超算高清影像平臺，使圖像質量大幅提升。
在本次展出中，可以“手剝”生鵪鶉蛋殼的腹腔內窺鏡單孔手術系統備受關注。現場工作人員套上類似手套的設備，就能操作遠端的機械臂來剝開生鵪鶉蛋的蛋殼，還不會弄壞靠近蛋殼內壁的軟膜。“這套系統我們有600多項專利，其中靠人工智能和算法，讓設備過濾掉了醫生在操作過程中手指可能出現的、生理性的自然抖動，或者前端操縱臂的一些彎曲帶來的影響，增加了設備在手術過程中的穩定性。”
同樣受到關注的還有睿米神經外科手術機器人RM-50。這是一款AI智能分割及規劃算法、自研核心零部件六自由度機械臂及多光譜跟蹤定位平臺，適用于腦出血抽吸引流、顱內活檢、導航等臨床場景。“腦出血的黃金救治時間是6個小時，但是在一些基層醫院，很多醫生苦于沒有經驗和設備，只能將患者轉診到更高級的醫院，這樣容易耽誤救治時間。”現場工作人員介紹，這套設備能通過AI找到斑塊位置，精準定位到腦出血點，協助醫生完成手術。有了這樣的設備，基層醫院也能及時開展對腦出血患者的救治。
在于海英看來，人工智能給現代手術帶來的幫助就是更加的精準和安全。不僅如此，有了人工智能的輔助，還能有效縮短年輕醫生學習曲線。
幫助年輕醫生盡快提升診療水平，賦能基層診療，成了目前大數據模型、人工智能+醫療最廣泛的應用。有數據顯示，截至2023年12月1日，國內已經有122款醫療類智能軟件獲批進入市場，其中影像輔助類的占比達到80%。有了這些輔助診療智能系統的支持，一些疾病在社區診療環節就能夠被篩查出來，高血壓等慢性疾病也能更好被控制。
協助預警
人工智能與大數據模型讓疾病預警有了“工具”
未病先防、及時干預、早診早治已經成了目前醫療領域的共識。人工智能與大數據模型讓疾病的預警有了“工具”。醫渡科技的工作人員表示：“我們利用人工智能技術開發的智能決策平臺，可以通過分析國際衛生部門各種疾病方面的資訊和信息，幫助疾控等部門更準確地預測疾病的發展趨勢和高發期，從而提前采取相應的防控措施。”
不僅是宏觀的趨勢預測，即使是具體到個人，人工智能也有了一定的疾病預判能力。“身體中有一個重要部位是疾病的‘觀察哨’，可以提示我們是不是有糖尿病、腦卒中、高血壓等問題以及慢病發展的程度，這就是眼睛。”北京同仁醫院副院長魏文斌在醫學AI產業融合發展大會上演講時表示：“眼睛是身體上唯一從外部就可以直接觀察到血管和神經的器官。通過這些血管和神經，能夠判斷是否出現血管病變或神經退行病變，以此推斷人體是否存在一些潛在疾病。”
人工智能可以“收集”眼科醫生無法識別的細微信息，通過大數據模型“分析”某種疾病患者視網膜變化，最終完成具有明確標記的疾病檢測任務。魏文斌表示，一些疾病，如認知功能障礙，患者可能在出現臨床癥狀前的20年大腦就已經發生神經生物學的變化。該病目前藥物治療效果不佳，是因為患者發病時可能已經錯過了最佳救治時機。基于視網膜血管定量分析的研究或能在為未來為這一疾病的早診帶來改變。
如今，視神經和視網膜內層攝影提供了中樞神經系統組織的非侵入性影像，從而為醫生提供了了解病人神經病變的窗口。同樣地，視網膜血管的幾何形狀也有利于醫生深入了解心臟、腎臟等其他器官的變化。相關的學術研究論文在國內外均已發表了數篇。
我國更是早在2020年就已經批準了“糖尿病視網膜病變眼底圖像輔助診斷軟件”上市。目前，該軟件已經在國內的基層診療單位、體檢機構等應用于糖尿病的早期發現。
加速布局
去年已有6款人工智能醫療器械獲批
我國正在加速對醫療領域人工智能進行產業布局。2019年，國家藥品監督管理局正式成立了AI醫療器械標準化技術歸口單位，并組織了我國AI醫療器械標準的制修訂，為監管和產業提供技術支持。
2021年10月，工信部、國家藥品監督管理局組織開展人工智能醫療器械創新任務揭榜工作，面向智能產品和支撐環境兩個方向，聚焦智能輔助診斷產品、智能輔助治療產品、醫學人工智能數據庫等八類揭榜任務，征集遴選一批具備較強創新能力的單位集中攻關，推動人工智能醫療器械創新發展，加速新技術、新產品落地應用。
然而人工智能并不是“變魔術”，在現有的階段，并不能靠人工智能解決所有醫療問題。眾多專家學者認為，比如在新藥的研發上，人工智能更大的作用在于降本增效。AI新藥研發的路徑是通過獲取大數據進行AI自主學習算法建模，通過優化模型、機器深度學習，最后出來一個評估模型性能。這些可大大地降低藥物研發的時間和成本。但AI制藥模式也需要通過臨床試驗，不是預測有效就去使用。
去年，我國就有6款人工智能醫療器械通過創新醫療器械綠色通道快速審批程序最終獲批。這6款創新產品中有2款早在2019年就進入了該程序，有3款于2021年進入。這也說明了監管部門對這類創新醫療器械的審慎態度。
中國醫學科學院阜外醫院副院長趙韡在演講中就談到，醫療人工智能落地應用的前提是要處理好4個要素——數據是根本、人才是保障、詢證是關鍵，最重要的是安全是底線。正如醫渡科技在展示廳內的一幅書法——“真正能改變醫療的，其發心必是慈悲，其目光必是敬畏，其道路必是時間”。
