原标题：医疗AI能PK顶尖大夫？商业落地还面临分级、标准等诸多问题
来源：每日经济新闻
每经记者张蕊每经编辑陈旭
1997年，IBM超级计算机深蓝（Deep Blue）战胜堪称国际象棋棋坛神话的棋王卡斯帕罗夫，震惊世界。
2016年，经过长达5个小时搏杀，获得过14个围棋世界冠军头衔的韩国名将李世石最终以总比分1：4不敌谷歌Deep Mind的AlphaGo。
AI（人工智能）的不断封神，也让相关概念持续火爆，大量资本涌入这一领域，各行各业也都开始抢搭人工智能的快车。
日前，日本软银集团宣布，将为名为第二代愿景基金（Vision Fund II）的新投资基金筹集至少1080亿美元。集团创始人兼CEO孙正义表示，人工智能已经过了学术研究阶段，正处于现实应用阶段，将被广泛应用。“如果让我说出10年内人工智能将彻底改变的三个领域，那就是企业的商业模式、医疗保健以及交通运输。”
AI真的能在孙正义看好的医疗保健领域里大显身手吗？
近日，在“雁栖健谈”GIIS第四届中国大健康产业升级峰会的一场科技医疗产业论坛上，业界嘉宾纷纷对人工智能在医疗领域的运用展开探讨。在医疗的哪些领域AI有望发挥作用？医疗AI可以PK顶尖专家吗？让我们看看专家能否带来明确的答案。
AI可缓解缺医少药看病难
医疗AI会像深蓝和AlphaGo那样，PK掉最顶尖的医疗专家吗？
对此，森亿智能创始人张少典坦言，做医疗人工智能第一个切身体会就是千万别挑战高精尖，“你别去跟最好的肿瘤医生PK，说你看病看得比他准，这没有任何意义，目前AI还没到这个程度。比如我们做的深静脉血栓这个产品，我从来不认为这个比好的专家判断得更准，事实上也不可能。”
那么AI要解决的到底是什么问题呢？答案是宝贵的医疗资源。“排队两小时，看病五分钟”，想必这是很多人去医院看病都曾经历过的场景。相对于需求而言，我国医疗资源确实十分紧缺。
在长征医院影像医学与核医学科主任刘士远看来，每个人都有得到优质医疗服务的权利，但目前中国在医疗服务供给方面，还存在着地域发展极度不平衡的问题，并且这种不平衡不单纯是东西部地区间的不平衡，即便都在东部省会城市，其核心区域和下面的基层区域之间，差别也非常大。而且随着医疗需求的不断增长，优质的医疗服务需求和缺医少药看病难之间的矛盾，将越来越尖锐。
推想科技创始人陈宽认为，在医疗产能不足、分配不均匀的背景下，AI就是最有前途的解决方案。在产业发展过程中，国家对于医疗人工智能技术可以出台更多的政策指引和支持。
《每日经济新闻》记者注意到，7月24日召开的中央全面深化改革委员会第九次会议强调，在患者流出多、医疗资源相对薄弱地区建设区域医疗中心，充分运用人工智能、大数据等先进技术，推动优质医疗资源集团化发展，更好满足群众医疗服务需求。
医疗人工智能可以为社会带来巨大社会价值。陈宽说，AI在不同产品上都能帮助医生去提高诊疗的敏感性、准确率，帮助他们在更短时间内完成同样的诊断。
他以肺癌举例说，人工智能技术的普及可有效提升癌症筛查的普及性和可及性。早期筛查非常有价值，国外文献显示，早期肺癌五年生存率可达到55%，晚期肺癌五年生存率只有4.2%，早发现和晚发现之间整整差了约50%的五年生存率。
他给出了一组数据：2018年全国肺癌新发病例约为80万人，其中早期发现只占20%，有16万人。“如果我们能通过人工智能去提升癌症筛查的普及性和可及性，哪怕只把其中60%的患者从晚期发现变成早期发现，那就是48万人。”陈宽说，假设早期肺癌筛查可以帮助节省医疗保险10万元/人的成本，那么仅仅这一项辅助工作就可以帮助医疗行业节省480亿元的成本。
更重要的是，陈宽认为，如果这48万人能够从晚期发现变成早期发现，实际上55%的五年生存率就意味着26.4万人有望重获健康，从原本晚期生存几率极低变成有机会可以治好，这背后就会涉及26.4万个家庭的幸福。
医疗AI商业化尚存阻碍
人工智能在医疗领域的应用范围广泛，社会价值巨大，但目前的发展也还存在一些阻碍。
以影像AI为例，“目前影像AI还有一些问题。”刘士远坦言，比如临床产品方面，我们需要完整的临床产品而不光是单病种产品，我们需要产品特别稳定，放在哪个医院都可以用。在监管层面，由于医疗过程中每个环节风险不一样，需要AI可以在每个环节发生作用，所以需要对AI产品进行准确的定义、分类和分级。
此外，有很多公司都在做临床验证，但每个公司做的临床验证方法都是用自己的理解、用自己的人员、做自己的验证。AI产品毕竟和传统医疗设备不一样，从国家层面而言，验证的方法缺乏一个行业标准规范或流程。
记者注意到，论坛中不少嘉宾都谈到医疗AI的商业化问题。亿欧公司副总裁兼亿欧智库研究院院长由天宇认为，行业要进步、要发展，一个很重要的拐点就是商业化的实现。在医疗产品领域里，新技术或新产品从研发到最终上市都要经过层层审批，目前整个市场处在注册审批和市场准入阶段，这其实是最难的一个阶段。
而在张少典看来，做医疗人工智能产品，尤其是诊疗类产品，一定要紧扣中国医院的“刚需”，要急院长所急。“为什么我们做深静脉血栓，为什么做急性冠脉症，就是因为这些病有可能导致院内的不良反应和院内死亡，你帮医院解决这个问题才有望实现商业化落地。”
“但是谈商业层面的前提是要有完整意义的产品。”刘士远说，虽然这个前提现在还不完备，但很多公司已经在积极探索商业落地的途径，也取得了较好的效果。但是核心的问题是谁受益、谁付费。“其实在医疗环节里面，我们希望实现共赢，不管是AI厂商，还是医院、政府、患者，都能够从AI发展当中获得一些正面作用，获得一些收益，这才是大家愿意看到的。”
此外，刘士远还提到医疗AI发展当中一些其他问题。比如在安全层面，数据的归属权属于谁，如何合法合理地使用，数据、产品使用的伦理，这些都需要制定相应的规范和标准。在医院层面，医疗设备进入医院需要有一套准入的标准，要考核评价体系等等。
张少典也提到，医疗AI主要是医疗而不是AI，很多诊疗类产品根本不是单点环节的产品，而需要跟医院整个工作流耦合，需要对临床流程非常了解。
到底应该怎样寻求出路呢？“我想一是算法和技术上要取得突破，二是由于AI的特殊性，医生要更多、更深入地参与，同时也需要公司更加深耕细作，做实产品；也需要社会和资本方要有足够的耐心；最后还需要政府相关监管部门能够在各个环节里面破解这些难题。”刘士远说。
