用AI醫(yī)生破解“看病難”

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

　　看病難、看病貴，一直是深受關(guān)注的民生問題。人工智能（AI）能解決這個難題嗎？在中國人工智能學(xué)會近日發(fā)起主辦的2019中國人工智能產(chǎn)業(yè)年會中，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)濟日報記者帶您一探究竟。

　　在北京的三甲醫(yī)院看病有多難？

　　清華大學(xué)教授、國際核能院院士、中國人工智能學(xué)會會士張勤今年7月親身體驗了一把。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，沒有床位，老人只能坐在急診觀察病室的椅子上輸液9小時，一直熬到凌晨1：30。

　　而張勤堅信，如果自己團隊研發(fā)的DUCG系統(tǒng)能盡快完善并應(yīng)用于臨床，將大大改善中國的看病難問題。而這個目標(biāo)，距離實現(xiàn)已不太遙遠。

　　AI診斷：向頂尖大夫看齊

　　對于看病難的“痛點”，張勤表示，2018年，全國有醫(yī)療機構(gòu)99.7萬個，其中三甲醫(yī)院僅1442個，94.6%都是基層醫(yī)療機構(gòu)；而就診總?cè)舜?3.1億，其中基層就診人次44.1億，僅占53%。基層醫(yī)療機構(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有實現(xiàn)真正的分級診療。

　　“我國分級診療要求實現(xiàn)‘90%大病不出縣’，為什么做不到？主要問題是‘基層首診’正確率低，基層醫(yī)生水平不高。”張勤認為，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)，它在任何場景都能正確診斷，且有可解釋性，還能動態(tài)生成個體優(yōu)化臨床檢查路徑，實現(xiàn)精準(zhǔn)診斷。”

　　張勤以前做核電站的安全運維系統(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，不同的是知識庫。張勤團隊將原本用于核電站故障診斷的原創(chuàng)系統(tǒng)DUCG拿來做醫(yī)療臨床診斷，首先要與專家級醫(yī)生合作構(gòu)建知識庫。

　　“我們以患者為中心，圍繞患者的主訴癥狀構(gòu)建知識庫，包含所有相關(guān)科室，免除掛錯號的煩惱。比如病人的主要癥狀是腹痛，就可以問診我們的‘腹痛’知識庫。”張勤介紹，團隊正與北京協(xié)和醫(yī)院、北京朝陽醫(yī)院等多家國內(nèi)著名三甲醫(yī)院約30位臨床專家深度合作構(gòu)建知識庫。“知識庫由各科臨床經(jīng)驗豐富的大夫參與構(gòu)建，我們追求的是，讓AI達到這些專家的水平。”

　　這個目標(biāo)一旦實現(xiàn)，基層醫(yī)療機構(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)實進度如何？DUCG知識庫目前開發(fā)到什么程度了？

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

　　AI診斷的便捷度如何？

　　“我們正在開展青島膠州市和重慶忠縣的臨床應(yīng)用試點。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就可以通過云上DUCG系統(tǒng)開展診斷，并可一鍵生成符合規(guī)范的電子病歷。”張勤說。

　　AI診斷的正確率如何？

　　重慶6家三甲醫(yī)院對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個主訴知識庫的第三方測試結(jié)果顯示：除了22個罕見病沒有找到病歷外，其余疾病的AI診斷正確率達100%，即AI診斷結(jié)果與三甲醫(yī)院醫(yī)生診斷結(jié)果一致。“我們的測試方法特別強調(diào)對罕見病診斷的正確率，因為基層診斷錯誤主要發(fā)生在罕見病。”張勤說。

　　AI醫(yī)生何時能進化成全科醫(yī)生并投入基層醫(yī)院？

　　“所有主訴知識庫構(gòu)建完成后，即可實現(xiàn)全科診斷。我們計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

　　“去拍個片吧。”這是患者在醫(yī)院經(jīng)常聽到的話。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”問題帶來哪些改變？

　　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)，拍照時圖像不是照出來的，而是數(shù)學(xué)算出來的。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，《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；基因表達到組織表達出現(xiàn)問題大約是從第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。我們希望把前沿數(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)用價值的研究成果。”孔德興介紹，他的團隊利用自主研發(fā)的基于超聲影像的創(chuàng)新性分析技術(shù)，開發(fā)出國際上首款超聲輔助智能診斷系統(tǒng)，可以對甲狀腺結(jié)節(jié)、乳腺結(jié)節(jié)、肝腫塊等開展準(zhǔn)確識別——對乳腺的識別準(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去體檢，既便宜又方便，準(zhǔn)確率還挺高。”孔德興說。

　　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90%，診斷技能已達“專家級眼科醫(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，在國家重點研發(fā)項目支持下，目前中心正推出眼科AI三級診療模式：在家里，大家可以通過智能手機軟件，用個人自拍實現(xiàn)初步篩查；在社區(qū)和基層醫(yī)院，通過基本檢查設(shè)備和云平臺初步疾病診斷；在三級綜合及專科醫(yī)院，通過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。

　　“通過眼科AI三級診療體系，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)4萬人甚至更多。”林浩添說。

　　AI落地：巨大臨床需求推動

　　AI醫(yī)療的落地情況如何？

　　不少專家認為，巨大臨床需求正在推動AI醫(yī)療的落地。

　　“臨床醫(yī)生遠遠不能滿足眼底檢查的潛在需求。目前，眼科醫(yī)生緊缺，2級、3級醫(yī)院的眼科醫(yī)生總計只有3.6萬名。與此同時，我國需要開展眼底篩查的人數(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)影像識別公司Airdoc在上海的首個應(yīng)用示范基地，也是國家科信中心眼科大數(shù)據(jù)實驗室上海靜安影像閱片中心，還是平安好醫(yī)生人工智能問診系統(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)、云平臺和遠程會診于一體的醫(yī)共體眼科云平臺，啟動了基于人工智能的社區(qū)糖網(wǎng)篩查項目。

　　該項工作建立了“篩查—發(fā)現(xiàn)—轉(zhuǎn)診—隨訪—健康管理”的模式，推動了分級診療的落實。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，要完成遠程讀片，再把結(jié)果給到社區(qū)，通知患者向上轉(zhuǎn)診，這個過程大概需要1個多月。這是由于上級醫(yī)院醫(yī)生時間短缺，來不及閱片。有了人工智能后，可以即刻告訴患者篩查結(jié)果和轉(zhuǎn)診時間，大大提升了診療效率。”陳吉利說。

　　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，目前全國人工智能+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、在線智能化問診等是目前比較集中的方向。對于醫(yī)療類企業(yè)來說，技術(shù)真正落地離不開真實應(yīng)用場景，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)星集團投資總監(jiān)陳宏表示，考核一個公司是否值得投資，除了考核算法有沒有先進性，還要看數(shù)據(jù)量及其維度和質(zhì)量，大致為以下4點：商業(yè)模式，是否能夠真正實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化落地；創(chuàng)始人對其細分醫(yī)療AI領(lǐng)域有什么程度的理解，是否有營銷人才、互聯(lián)網(wǎng)的思維；硬件是否能夠在整個產(chǎn)業(yè)鏈上有很好的結(jié)合；對場景的選擇是否正確，能否找到更新的場景去匹配更新的數(shù)據(jù)、更新的硬件，或是在已有場景中做好產(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)防篩選這幾個細分領(lǐng)域的人工智能機構(gòu)。

　　AI醫(yī)療服務(wù)能解決“看病難”頑癥嗎？讓我們拭目以待。（經(jīng)濟日報·中國經(jīng)濟網(wǎng)記者 佘惠敏）