风口上的医疗AI，与产业不断融合

在医疗领域，对AI技术的运用可能在前几年的时候，还有很多传统的医疗机构仍对其持有排斥跟不信任的态度，但近几年随着AI技术的不断发展，和与产业的不断融合，医疗AI完全已经稳当地坐在了风口上。

5月11日消息，昨日，全球人工智能产品应用博览会——2018医疗人工智能产学研医高峰论坛在苏州举行。会上，浙江睿医人工智能研究中心主任吴建教授对医疗AI的发展作出判断，他认为医疗AI时机已到。

的确，就但从资本注入医疗AI领域的实际情况就能看出，医疗AI 的发展热度正在不断攀升。根据中国产业信息网统计数据预测，中国AI+医疗的市场规模正在持续增长，有望在2018年市场规模达到200亿元。

对此，推想科技CEO陈宽在会场上也表示，从去年医疗AI的整体融资情况来看，该赛道内的资金的确显得格外的热闹。同时陈宽还在大会中透露，根据公开统计显示，去年的医疗AI融资金额达到了18.42亿元。

吴健表示，在医疗领域内，以诊疗过程为出发点反观医疗AI，可以看到从院前、院中到院后对于医疗服务等方面巨大的需求量。正因为如此，人工智能技术和医疗行业相融合的入口也显得尤为丰富。

“风”中乱象

当AI的“风”吹得愈发猛烈的时候，那些扎根不太结实的往往容易在其中随“风”飘扬。对此，陈宽也认为，随着AI技术的不断应用跟发展，医疗AI领域也开始显现出诸多乱象。

首先，部分企业选择用AI的标签掩人耳目。在人工智能被炒得沸沸扬扬的今天，似乎每家医疗企业都要贴上新技术的标签，以至于陈宽在大会上提到，部分以CAD（计算机辅助检测软件系统）为主的图像处理技术，在企业的包装下变身为对人工智能的运用。

其次，在同一领域草率扎堆。医疗影像企业可以说是AI落地医疗最先火起来的应用场景了，不知从何时开始，肺结节被贴上最易与AI结合的标签。一时间，肺结节成了新一批医疗AI企业不断扎堆的领域。对此，陈宽也表示，没有两个肺结节是完全一样的，因此要对其进行筛查需要前期投入巨大以提升AI算法模型。

此外，领域发展毫无章法。尽管现在的人工智能被炒得几乎人尽皆知，但在该领域内却始终没有一个判断标准证明人工智能的好坏，而陈宽认为判断标准主要集中在医疗AI的鲁棒性、易用性和安全性三个方面。

在基层中落到实处

在技术层面的不断提到，最终还是需要落地实处。随着近几年医改的不断深入，可以看出我国的医疗卫生体制正在逐步打破“倒金字塔”的结构，分级诊疗等扶持基层医疗卫生体系的制度在近年来频繁提出。

在《“健康中国2030”规划纲要》中，又再次提出要完善家庭医生签约服务，建立成熟完善分级诊疗制度，支持社会力量办非盈利性医疗机构。正如陈宽所言，技术的不断更新需要从临床中来，到临床中去。

但要达到扶持基层卫生体制改革的目的，人才、资源分布等问题还亟待解决。提起人才培养为题，Airdoc的VP张京雷在大会上回顾了自己在医科大学的求学经历，并表示，当年的医学考试由于知识点过多且复杂，最后全靠死记硬背。因此，人才的培养不仅周期长，其培养难度还极高。张京雷认为，医疗AI的运用在人才培养方面可以有很多可发挥的空间。

此外，陈宽还提到，推进分级诊疗制度目前还存在一些问题。分级诊疗主要愿景是让早筛早诊在基层解决，但他表示，在医疗领域越是早期其实越难筛查，而提高基层医疗服务体系的筛查能力将成为当务之急，期间人工智能可以在其中起到较好作用。