AI醫(yī)療服務(wù)能否解決“看病難”？

河北灤州市人民醫(yī)院的醫(yī)生在“醫(yī)共體”影像診療中心通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)與灤州市中醫(yī)醫(yī)院的大夫一起為患者會(huì)診。 新華社記者 楊世堯攝

看病難、看病貴，一直是深受關(guān)注的民生問(wèn)題。人工智能(AI)能解決這個(gè)難題嗎?在中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)近日發(fā)起主辦的2019中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)年會(huì)中，多位專家在智能醫(yī)療論壇上介紹了AI醫(yī)生的最新研究成果——AI醫(yī)生醫(yī)術(shù)是否精妙?還有多久能普及?經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)記者帶您一探究竟。

在北京的三甲醫(yī)院看病有多難?

清華大學(xué)教授、國(guó)際核能院院士、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)會(huì)士張勤今年7月親身體驗(yàn)了一把。那天，他帶93歲的父親去北京人民醫(yī)院看病，醫(yī)院人滿為患，沒(méi)有床位，老人只能坐在急診觀察病室的椅子上輸液9小時(shí)，一直熬到凌晨1：30。

而張勤堅(jiān)信，如果自己團(tuán)隊(duì)研發(fā)的DUCG系統(tǒng)能盡快完善并應(yīng)用于臨床，將大大改善中國(guó)的看病難問(wèn)題。而這個(gè)目標(biāo)，距離實(shí)現(xiàn)已不太遙遠(yuǎn)。

AI診斷：向頂尖大夫看齊

對(duì)于看病難的“痛點(diǎn)”，張勤表示，2018年，全國(guó)有醫(yī)療機(jī)構(gòu)99.7萬(wàn)個(gè)，其中三甲醫(yī)院僅1442個(gè)，94.6%都是基層醫(yī)療機(jī)構(gòu);而就診總?cè)舜?3.1億，其中基層就診人次44.1億，僅占53%?；鶎俞t(yī)療機(jī)構(gòu)占絕大多數(shù)，卻只承擔(dān)了一半的就診量，這就難怪三甲醫(yī)院人滿為患了。

看病難、看病貴，很大程度上是由于沒(méi)有實(shí)現(xiàn)真正的分級(jí)診療。

“我國(guó)分級(jí)診療要求實(shí)現(xiàn)‘90%大病不出縣’，為什么做不到?主要問(wèn)題是‘基層首診’正確率低，基層醫(yī)生水平不高。”張勤認(rèn)為，解決方案在“智慧醫(yī)療”上，“我們要做一種全科疾病診斷智能系統(tǒng)，它在任何場(chǎng)景都能正確診斷，且有可解釋性，還能動(dòng)態(tài)生成個(gè)體優(yōu)化臨床檢查路徑，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)診斷。”

張勤以前做核電站的安全運(yùn)維系統(tǒng)，核電站的故障診斷和醫(yī)療診斷有何相似之處?都是給一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)看病，都要求“幾乎100%的診斷正確率”。理論是相通的，不同的是知識(shí)庫(kù)。張勤團(tuán)隊(duì)將原本用于核電站故障診斷的原創(chuàng)系統(tǒng)DUCG拿來(lái)做醫(yī)療臨床診斷，首先要與專家級(jí)醫(yī)生合作構(gòu)建知識(shí)庫(kù)。

“我們以患者為中心，圍繞患者的主訴癥狀構(gòu)建知識(shí)庫(kù)，包含所有相關(guān)科室，免除掛錯(cuò)號(hào)的煩惱。比如病人的主要癥狀是腹痛，就可以問(wèn)診我們的‘腹痛’知識(shí)庫(kù)。”張勤介紹，團(tuán)隊(duì)正與北京協(xié)和醫(yī)院、北京朝陽(yáng)醫(yī)院等多家國(guó)內(nèi)著名三甲醫(yī)院約30位臨床專家深度合作構(gòu)建知識(shí)庫(kù)。“知識(shí)庫(kù)由各科臨床經(jīng)驗(yàn)豐富的大夫參與構(gòu)建，我們追求的是，讓AI達(dá)到這些專家的水平。”

這個(gè)目標(biāo)一旦實(shí)現(xiàn)，基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的醫(yī)生使用DUCG系統(tǒng)的“AI醫(yī)生”做輔助，就能得到與北京三甲醫(yī)院資深大夫同樣的診斷結(jié)果，這將大大提高基層診療水平，緩解三甲醫(yī)院就診壓力。

理想很豐滿，現(xiàn)實(shí)進(jìn)度如何?DUCG知識(shí)庫(kù)目前開(kāi)發(fā)到什么程度了?

目前，DUCG知識(shí)庫(kù)已完成第三方病歷測(cè)試的有關(guān)節(jié)痛、呼吸困難等13個(gè)知識(shí)庫(kù);基本完成開(kāi)發(fā)和內(nèi)部測(cè)試的有胸痛、水腫等17個(gè)知識(shí)庫(kù);正在開(kāi)發(fā)的有不明原因發(fā)熱、婦科等8個(gè)知識(shí)庫(kù)。已經(jīng)接近覆蓋所有臨床主訴。

AI診斷的便捷度如何?

“我們正在開(kāi)展青島膠州市和重慶忠縣的臨床應(yīng)用試點(diǎn)。不管是鎮(zhèn)醫(yī)院的大夫，還是村衛(wèi)生室的村醫(yī)，有電腦或iPAD就可以通過(guò)云上DUCG系統(tǒng)開(kāi)展診斷，并可一鍵生成符合規(guī)范的電子病歷。”張勤說(shuō)。

AI診斷的正確率如何?

重慶6家三甲醫(yī)院對(duì)DUCG系統(tǒng)的關(guān)節(jié)痛、腹痛、咳嗽咳痰、發(fā)熱伴皮疹、呼吸困難、鼻出血6個(gè)主訴知識(shí)庫(kù)的第三方測(cè)試結(jié)果顯示：除了22個(gè)罕見(jiàn)病沒(méi)有找到病歷外，其余疾病的AI診斷正確率達(dá)100%，即AI診斷結(jié)果與三甲醫(yī)院醫(yī)生診斷結(jié)果一致。“我們的測(cè)試方法特別強(qiáng)調(diào)對(duì)罕見(jiàn)病診斷的正確率，因?yàn)榛鶎釉\斷錯(cuò)誤主要發(fā)生在罕見(jiàn)病。”張勤說(shuō)。

　AI醫(yī)生何時(shí)能進(jìn)化成全科醫(yī)生并投入基層醫(yī)院?

“所有主訴知識(shí)庫(kù)構(gòu)建完成后，即可實(shí)現(xiàn)全科診斷。我們計(jì)劃再用一年覆蓋基層醫(yī)院除普通外科外，可能遇到的所有主訴的臨床診斷。”張勤表示。

AI讀片：要比人眼更銳利

“去拍個(gè)片吧。”這是患者在醫(yī)院經(jīng)常聽(tīng)到的話。現(xiàn)在，超聲、核磁、CT……各種醫(yī)學(xué)成像已經(jīng)成為醫(yī)學(xué)診斷的必備參考數(shù)據(jù)，AI讀片也隨著人工智能技術(shù)的普及開(kāi)始走向臨床應(yīng)用。AI讀片準(zhǔn)不準(zhǔn)?這種技術(shù)正在給“看病難”問(wèn)題帶來(lái)哪些改變?

AI讀片可以提高疾病的早期發(fā)現(xiàn)率。

有些致盲、致畸、致死疾病在發(fā)病早期已經(jīng)出現(xiàn)輕微癥狀，很難被肉眼發(fā)現(xiàn)，但卻有可能被AI敏銳識(shí)別。這些疾病越早被發(fā)現(xiàn)，越早干預(yù)治療，預(yù)后就越好。

“任正非曾表示，華為P30的代表是數(shù)學(xué)，拍照時(shí)圖像不是照出來(lái)的，而是數(shù)學(xué)算出來(lái)的。我期待AI讀片也能做到這樣。”浙江大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院、浙大一院雙聘教授孔德興說(shuō)，《新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志》發(fā)表的一篇論文顯示，癌癥病人從發(fā)病到死亡約為25年：其中，基因發(fā)展異常是前5年;基因表達(dá)到組織表達(dá)出現(xiàn)問(wèn)題大約是從第5年到第20年，此階段病灶很小;而等到出現(xiàn)醫(yī)生可以直接診斷的5毫米以上的腫瘤病灶，往往病人所剩時(shí)間僅有1至3年了。

“醫(yī)生很難直接判讀小于5毫米的病灶，但數(shù)學(xué)方法可以輔助，算出超分辨率的醫(yī)學(xué)圖像。我們希望把前沿?cái)?shù)學(xué)理論與現(xiàn)代物理規(guī)律和醫(yī)學(xué)尤其是臨床醫(yī)學(xué)深層次交叉，所以提出了數(shù)理醫(yī)學(xué)這一新概念，并取得一系列具有臨床應(yīng)用價(jià)值的研究成果。”孔德興介紹，他的團(tuán)隊(duì)利用自主研發(fā)的基于超聲影像的創(chuàng)新性分析技術(shù)，開(kāi)發(fā)出國(guó)際上首款超聲輔助智能診斷系統(tǒng)，可以對(duì)甲狀腺結(jié)節(jié)、乳腺結(jié)節(jié)、肝腫塊等開(kāi)展準(zhǔn)確識(shí)別——對(duì)乳腺的識(shí)別準(zhǔn)確率為：良性92%，惡性93%;分割準(zhǔn)確率93%;超聲乳腺鉬靶的鈣化準(zhǔn)確率達(dá)到97%。

從今年7月至今，這套智能超聲診斷系統(tǒng)被部署到杭州市西湖區(qū)的基層衛(wèi)生院，已為3萬(wàn)多人做了體檢，發(fā)現(xiàn)32例甲狀腺癌、20多例乳腺癌患者。這些患者到三甲醫(yī)院做穿刺，手術(shù)病理都是惡性的，說(shuō)明AI讀片結(jié)果很準(zhǔn)確。“社區(qū)衛(wèi)生院周邊居民都跑過(guò)去體檢，既便宜又方便，準(zhǔn)確率還挺高。”孔德興說(shuō)。

AI讀片也可以提高醫(yī)生的服務(wù)能力。

在廣州的中山眼科中心，“AI眼科醫(yī)生”已經(jīng)試行2年多了，診療決策準(zhǔn)確率超過(guò)90%，診斷技能已達(dá)“專家級(jí)眼科醫(yī)師”水平。中山大學(xué)中山眼科中心人工智能學(xué)科帶頭人林浩添介紹，在國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目支持下，目前中心正推出眼科AI三級(jí)診療模式：在家里，大家可以通過(guò)智能手機(jī)軟件，用個(gè)人自拍實(shí)現(xiàn)初步篩查;在社區(qū)和基層醫(yī)院，通過(guò)基本檢查設(shè)備和云平臺(tái)初步疾病診斷;在三級(jí)綜合及專科醫(yī)院，通過(guò)人工智能輔助的專業(yè)檢查設(shè)備，輔助專家診治，提高效率。

“通過(guò)眼科AI三級(jí)診療體系，每名眼科醫(yī)生的效率可以提高10倍以上，從一年服務(wù)4000人，提高到一年服務(wù)4萬(wàn)人甚至更多。”林浩添說(shuō)。

AI落地：巨大臨床需求推動(dòng)

AI醫(yī)療的落地情況如何?

不少專家認(rèn)為，巨大臨床需求正在推動(dòng)AI醫(yī)療的落地。

“臨床醫(yī)生遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足眼底檢查的潛在需求。目前，眼科醫(yī)生緊缺，2級(jí)、3級(jí)醫(yī)院的眼科醫(yī)生總計(jì)只有3.6萬(wàn)名。與此同時(shí)，我國(guó)需要開(kāi)展眼底篩查的人數(shù)量龐大，糖尿病患者就有1.14億，高血壓患者還有3.3億，他們至少要一年查一次眼底。”上海市靜安區(qū)市北醫(yī)院眼科主任陳吉利認(rèn)為，人工智能是解決基層眼底檢查能力短板的利器。

陳吉利介紹，該醫(yī)院是人工智能醫(yī)學(xué)影像識(shí)別公司Airdoc在上海的首個(gè)應(yīng)用示范基地，也是國(guó)家科信中心眼科大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室上海靜安影像閱片中心，還是平安好醫(yī)生人工智能問(wèn)診系統(tǒng)滬上眼科首家應(yīng)用示范基地，已建設(shè)成為集AI、大數(shù)據(jù)、云平臺(tái)和遠(yuǎn)程會(huì)診于一體的醫(yī)共體眼科云平臺(tái)，啟動(dòng)了基于人工智能的社區(qū)糖網(wǎng)篩查項(xiàng)目。

該項(xiàng)工作建立了“篩查—發(fā)現(xiàn)—轉(zhuǎn)診—隨訪—健康管理”的模式，推動(dòng)了分級(jí)診療的落實(shí)。在上海市靜安區(qū)市北醫(yī)院的一站式糖網(wǎng)篩查系統(tǒng)中，4家基層社區(qū)醫(yī)院在一年多時(shí)間內(nèi)，就協(xié)助篩查了5590例患者。

“以往社區(qū)篩查后，將片子上傳至區(qū)域醫(yī)療中心，要完成遠(yuǎn)程讀片，再把結(jié)果給到社區(qū)，通知患者向上轉(zhuǎn)診，這個(gè)過(guò)程大概需要1個(gè)多月。這是由于上級(jí)醫(yī)院醫(yī)生時(shí)間短缺，來(lái)不及閱片。有了人工智能后，可以即刻告訴患者篩查結(jié)果和轉(zhuǎn)診時(shí)間，大大提升了診療效率。”陳吉利說(shuō)。

AI醫(yī)療領(lǐng)域目前有很多創(chuàng)業(yè)公司，什么樣的公司更有商業(yè)前景?

據(jù)統(tǒng)計(jì)，目前全國(guó)人工智能+醫(yī)療領(lǐng)域約有150多家企業(yè)，大部分從單領(lǐng)域突破——醫(yī)學(xué)影像上的輔助診斷、在線智能化問(wèn)診等是目前比較集中的方向。對(duì)于醫(yī)療類企業(yè)來(lái)說(shuō)，技術(shù)真正落地離不開(kāi)真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景，算法模型、可持續(xù)的優(yōu)質(zhì)醫(yī)療數(shù)據(jù)、變現(xiàn)渠道缺一不可。

復(fù)星集團(tuán)投資總監(jiān)陳宏表示，考核一個(gè)公司是否值得投資，除了考核算法有沒(méi)有先進(jìn)性，還要看數(shù)據(jù)量及其維度和質(zhì)量，大致為以下4點(diǎn)：商業(yè)模式，是否能夠真正實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化落地;創(chuàng)始人對(duì)其細(xì)分醫(yī)療AI領(lǐng)域有什么程度的理解，是否有營(yíng)銷人才、互聯(lián)網(wǎng)的思維;硬件是否能夠在整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈上有很好的結(jié)合;對(duì)場(chǎng)景的選擇是否正確，能否找到更新的場(chǎng)景去匹配更新的數(shù)據(jù)、更新的硬件，或是在已有場(chǎng)景中做好產(chǎn)業(yè)鏈的延伸。他表示，目前比較看好慢病管理、藥物研發(fā)、院外健康管理、基層預(yù)防篩選這幾個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的人工智能機(jī)構(gòu)。

AI醫(yī)療服務(wù)能解決“看病難”頑癥嗎?讓我們拭目以待。