400-099-1872
曾經，中國兒(ér)科資源的(de)稀缺，與日俱增的(de)兒(ér)科門診量，導緻挂号時(shí)間長(cháng),候診時(shí)間長(cháng),取藥時(shí)間長(cháng),就診時(shí)間短的(de)現象嚴重。但近年來(lái)，随著(zhe)我國的(de)綜合實力增長(cháng)，醫學、計算(suàn)機領域的(de)技術也(yě)取得(de)了(le)翻天覆地的(de)提升。伴随技術的(de)突破中國醫院兒(ér)科正在智慧化(huà)，一種新的(de)看病圖景正在形成。
一些醫院門診大(dà)廳正變得(de)越來(lái)越安靜，排隊的(de)患者和(hé)醫護人(rén)員(yuán)都在減少，取而代之的(de)是屏幕不斷閃動著(zhe)的(de)一台台預約挂号機器；挂号結束後，患者打開智能導診系統，基于系統提示輸入病史信息，系統對(duì)其病史進行智能采集；醫生的(de)工作系統中也(yě)安插了(le)多(duō)種智能應用(yòng)，作爲診治助手；三甲醫院與基層醫院之間通(tōng)過遠(yuǎn)程醫療/智能技術頻(pín)繁往來(lái)溝通(tōng)……“舊(jiù)時(shí)王謝堂前燕，飛(fēi)入尋常百姓家”，智能技術正在滲透到醫療這(zhè)個(gè)垂直專業的(de)領域，成爲與醫生攜手供給醫療服務的(de)重要力量。
在兒(ér)科領域，以互聯網、人(rén)工智能、大(dà)數據技術爲代表的(de)技術更是爲其供需不足難題提供新解法。醫療行業突出的(de)優質醫療資源不足問題在兒(ér)科領域更爲尖銳。數據顯示，我國兒(ér)科醫師數量增至23萬，每千名兒(ér)童擁有的(de)兒(ér)科執業（助理(lǐ)）醫師數爲0.92名，兒(ér)童醫療供需矛盾有所緩解，但依舊(jiù)不平衡，而醫療AI本質上是将人(rén)的(de)能力工具化(huà)，将醫療服務的(de)供給者從“醫生”變成“醫生+AI”。
人(rén)工智能已上升爲國家戰略。在醫療領域，2018年4月(yuè)28日，國務院辦公廳正式發布《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的(de)意見》，明(míng)确提出“研發基于人(rén)工智能的(de)臨床診療決策支持系統，開展智能醫學影(yǐng)像識别、病理(lǐ)分(fēn)型和(hé)多(duō)學科會診以及多(duō)種醫療健康場(chǎng)景下(xià)的(de)智能語音(yīn)技術應用(yòng)，提高(gāo)醫療服務效率”。
國家衛生健康委醫政醫管局副局長(cháng)焦雅輝認爲，總體而言，我國醫療服務發展正處在從“信息化(huà)”向“智慧化(huà)”過渡的(de)關鍵階段，爲提升醫療質量和(hé)效率、優化(huà)區(qū)域間醫療資源配置、改善人(rén)民群衆看病就醫感受等方面具有積極意義。
醫療行業的(de)難題有了(le)新解法
當AI全面落地于臨床真實場(chǎng)景中時(shí)，一些原先的(de)難題有了(le)新的(de)可(kě)能性。
從2016年人(rén)工智能元年至今，業内領先的(de)AI醫療公司已經從最初的(de)技術研究競争、産品準确率競争進階到臨床真實場(chǎng)景中價值的(de)競争，一些業内領先公司已經在具體細分(fēn)場(chǎng)景中深耕，兒(ér)科便是其中之一。
當前AI在醫學領域的(de)應用(yòng)主要包括疾病風險預測、醫療影(yǐng)像、輔助診療、虛拟助手、健康管理(lǐ)、智能器械、醫藥研發、醫院管理(lǐ)、病曆／文獻分(fēn)析、醫保控費等。
在一些頂尖醫院，人(rén)工智能程序已經深入到預防、治療、診斷、預後等診療全流程，并智能優化(huà)流程。以上海醫學中心爲例，該院上線了(le)由依圖醫療打造的(de)智慧兒(ér)童醫院解決方案，該方案以依圖醫療先進的(de)人(rén)工智能技術爲基礎,将小依導診、小依診前檢驗、小依預問診、兒(ér)童多(duō)學科智能診斷系統等多(duō)個(gè)AI應用(yòng)融入診療全流程,與臨床工作流無縫銜接。臨床數據反饋，利用(yòng)智能診斷系統的(de)準确率高(gāo)達90%；用(yòng)“醫生+AI”進行輔助診療，節省大(dà)量人(rén)力成本；利用(yòng)患兒(ér)就診過程中的(de)碎片化(huà)時(shí)間将部分(fēn)診前工作提前，使等待及排隊時(shí)間壓縮至2小時(shí)内，醫院門診人(rén)流量下(xià)降至少30%。作爲全國首家智慧兒(ér)童醫院，上海兒(ér)童醫學中心的(de)智慧醫療解決方案成效顯著。
在此基礎上，人(rén)工智能嵌入醫聯體，價值得(de)以進一步放大(dà)。上海醫學中心同時(shí)是浦東兒(ér)科醫療聯合體的(de)龍頭醫院。據報道，在“浦東兒(ér)科聯合體”規劃藍圖上，将依托上海兒(ér)童醫學中心，整合新區(qū)相關醫療機構兒(ér)科診療及兒(ér)童預防保健資源，形成不同級别醫療機構兒(ér)科診療和(hé)兒(ér)童預防保健的(de)分(fēn)工協作。浦東兒(ér)科醫療聯合體的(de)建設目标是經過5年左右時(shí)間，使浦東地區(qū)的(de)兒(ér)科診療服務實現同質化(huà)，提升區(qū)域内各家成員(yuán)單位兒(ér)科的(de)臨床服務能力。
據上海兒(ér)童醫學中心副院長(cháng)趙列賓介紹，在AI賦能本院醫生之後，下(xià)一步的(de)目标是常見病賦能基層，讓基層醫生能用(yòng)上AI系統。
AI也(yě)讓疾病診療過程精細化(huà)，同時(shí)更早發現疾病，減少後續的(de)醫療費用(yòng)支出，節約醫保費用(yòng)。長(cháng)期以來(lái)，我國兒(ér)童及青少年生長(cháng)發育測評長(cháng)期依賴身高(gāo)、體重、第二性征等淺層特征，發現時(shí)間較晚，幹預率較低，治療效果較差。以兒(ér)童肥胖症爲例，僅有約8%的(de)兒(ér)童肥胖得(de)到了(le)及時(shí)治療，而性早熟的(de)診斷更是長(cháng)期依賴于第二性征等體表特征判斷，幹預時(shí)間節點大(dà)大(dà)滞後。依圖醫療兒(ér)童生長(cháng)發育測評智能一站式解決方案就能在5-10分(fēn)鐘(zhōng)内可(kě)完成“拍(pāi)片-閱片-報告”全流程，并且系統的(de)骨齡判讀結果與高(gāo)年資兒(ér)科内分(fēn)泌醫師絕對(duì)誤差小于0.3年，達到資深專業醫師水(shuǐ)準。
AI醫療行業的(de)攻堅與未來(lái)
目前，AI在醫療行業的(de)應用(yòng)仍處于初級階段，“AI”、“醫療”關鍵詞背後的(de)IT領域和(hé)醫療領域這(zhè)兩個(gè)交叉學科未來(lái)還(hái)将會在方方面面進行融合。
産品審批也(yě)是一道關隘。中國本土醫療AI産品的(de)第一批“三類證”進入審批環節。醫療AI産品在審批過程中将所面臨數據庫、數據安全、軟件更新、産品适用(yòng)、雲計算(suàn)服務等問題尚需逐個(gè)探討(tǎo)。讓業内看到希望的(de)是，政府相關部門一直在積極推動相關審批工作的(de)開展。2018 年12月(yuè)，國家藥監局（NMPA）在北(běi)京舉辦了(le)一場(chǎng)專項公益培訓會，介紹了(le)AI三類醫療器械的(de)審批流程和(hé)審批要點，以及臨床試驗的(de)要求建議(yì)等。今年2月(yuè)1日，國家藥監局醫療器械技術審評中心發布了(le)《深度學習(xí)輔助決策醫療器械軟件審評要點(征求意見稿)》并公開征求意見，這(zhè)也(yě)意味著(zhe)AI三類醫療器械的(de)審評标準已離落地不遠(yuǎn)，産業發展的(de)政策瓶頸有望被打破。
數據安全也(yě)應是始終高(gāo)懸于AI醫療公司頭上的(de)達摩克利斯劍。國家衛健委專門發文以引導醫療大(dà)數據規範應用(yòng)。2018年9月(yuè)13日，國家衛生健康委員(yuán)會發布《國家健康醫療大(dà)數據标準、安全和(hé)服務管理(lǐ)辦法（試行）》（下(xià)稱《試行辦法》），涉及健康醫療大(dà)數據從标準管理(lǐ)、安全管理(lǐ)、服務管理(lǐ)、監督管理(lǐ)等諸方面。針對(duì)信息安全，方骢博士表示，在與醫療機構的(de)合作過程中，厘定了(le)幾條紅線：醫療數據屬于醫療機構，嚴格脫敏、不洩露任何患者信息，且醫療數據不出院，并且所有的(de)合作協議(yì)都會經過倫理(lǐ)委員(yuán)會的(de)嚴格審核。
未來(lái)已來(lái)，國務院2016年發布的(de)《關于促進和(hé)規範健康醫療大(dà)數據應用(yòng)發展的(de)指導意見》稱，到2020年，健康醫療大(dà)數據相關政策法規、安全防護、應用(yòng)标準體系不斷完善。總體而言，我們正處于以AI、大(dà)數據爲核心第四次工業革命——智能革命潮流當中。上述問題必将在實踐落地過程中被攻克解決，技術創新能終能給人(rén)人(rén)都帶來(lái)更好的(de)醫療。
在兒(ér)科領域，以互聯網、人(rén)工智能、大(dà)數據技術爲代表的(de)技術更是爲其供需不足難題提供新解法。醫療行業突出的(de)優質醫療資源不足問題在兒(ér)科領域更爲尖銳。數據顯示，我國兒(ér)科醫師數量增至23萬，每千名兒(ér)童擁有的(de)兒(ér)科執業（助理(lǐ)）醫師數爲0.92名，兒(ér)童醫療供需矛盾有所緩解，但依舊(jiù)不平衡，而醫療AI本質上是将人(rén)的(de)能力工具化(huà)，将醫療服務的(de)供給者從“醫生”變成“醫生+AI”。
人(rén)工智能已上升爲國家戰略。在醫療領域，2018年4月(yuè)28日，國務院辦公廳正式發布《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的(de)意見》，明(míng)确提出“研發基于人(rén)工智能的(de)臨床診療決策支持系統，開展智能醫學影(yǐng)像識别、病理(lǐ)分(fēn)型和(hé)多(duō)學科會診以及多(duō)種醫療健康場(chǎng)景下(xià)的(de)智能語音(yīn)技術應用(yòng)，提高(gāo)醫療服務效率”。
國家衛生健康委醫政醫管局副局長(cháng)焦雅輝認爲，總體而言，我國醫療服務發展正處在從“信息化(huà)”向“智慧化(huà)”過渡的(de)關鍵階段，爲提升醫療質量和(hé)效率、優化(huà)區(qū)域間醫療資源配置、改善人(rén)民群衆看病就醫感受等方面具有積極意義。
醫療行業的(de)難題有了(le)新解法
當AI全面落地于臨床真實場(chǎng)景中時(shí)，一些原先的(de)難題有了(le)新的(de)可(kě)能性。
從2016年人(rén)工智能元年至今，業内領先的(de)AI醫療公司已經從最初的(de)技術研究競争、産品準确率競争進階到臨床真實場(chǎng)景中價值的(de)競争，一些業内領先公司已經在具體細分(fēn)場(chǎng)景中深耕，兒(ér)科便是其中之一。
當前AI在醫學領域的(de)應用(yòng)主要包括疾病風險預測、醫療影(yǐng)像、輔助診療、虛拟助手、健康管理(lǐ)、智能器械、醫藥研發、醫院管理(lǐ)、病曆／文獻分(fēn)析、醫保控費等。
在一些頂尖醫院，人(rén)工智能程序已經深入到預防、治療、診斷、預後等診療全流程，并智能優化(huà)流程。以上海醫學中心爲例，該院上線了(le)由依圖醫療打造的(de)智慧兒(ér)童醫院解決方案，該方案以依圖醫療先進的(de)人(rén)工智能技術爲基礎,将小依導診、小依診前檢驗、小依預問診、兒(ér)童多(duō)學科智能診斷系統等多(duō)個(gè)AI應用(yòng)融入診療全流程,與臨床工作流無縫銜接。臨床數據反饋，利用(yòng)智能診斷系統的(de)準确率高(gāo)達90%；用(yòng)“醫生+AI”進行輔助診療，節省大(dà)量人(rén)力成本；利用(yòng)患兒(ér)就診過程中的(de)碎片化(huà)時(shí)間将部分(fēn)診前工作提前，使等待及排隊時(shí)間壓縮至2小時(shí)内，醫院門診人(rén)流量下(xià)降至少30%。作爲全國首家智慧兒(ér)童醫院，上海兒(ér)童醫學中心的(de)智慧醫療解決方案成效顯著。
在此基礎上，人(rén)工智能嵌入醫聯體，價值得(de)以進一步放大(dà)。上海醫學中心同時(shí)是浦東兒(ér)科醫療聯合體的(de)龍頭醫院。據報道，在“浦東兒(ér)科聯合體”規劃藍圖上，将依托上海兒(ér)童醫學中心，整合新區(qū)相關醫療機構兒(ér)科診療及兒(ér)童預防保健資源，形成不同級别醫療機構兒(ér)科診療和(hé)兒(ér)童預防保健的(de)分(fēn)工協作。浦東兒(ér)科醫療聯合體的(de)建設目标是經過5年左右時(shí)間，使浦東地區(qū)的(de)兒(ér)科診療服務實現同質化(huà)，提升區(qū)域内各家成員(yuán)單位兒(ér)科的(de)臨床服務能力。
據上海兒(ér)童醫學中心副院長(cháng)趙列賓介紹，在AI賦能本院醫生之後，下(xià)一步的(de)目标是常見病賦能基層，讓基層醫生能用(yòng)上AI系統。
AI也(yě)讓疾病診療過程精細化(huà)，同時(shí)更早發現疾病，減少後續的(de)醫療費用(yòng)支出，節約醫保費用(yòng)。長(cháng)期以來(lái)，我國兒(ér)童及青少年生長(cháng)發育測評長(cháng)期依賴身高(gāo)、體重、第二性征等淺層特征，發現時(shí)間較晚，幹預率較低，治療效果較差。以兒(ér)童肥胖症爲例，僅有約8%的(de)兒(ér)童肥胖得(de)到了(le)及時(shí)治療，而性早熟的(de)診斷更是長(cháng)期依賴于第二性征等體表特征判斷，幹預時(shí)間節點大(dà)大(dà)滞後。依圖醫療兒(ér)童生長(cháng)發育測評智能一站式解決方案就能在5-10分(fēn)鐘(zhōng)内可(kě)完成“拍(pāi)片-閱片-報告”全流程，并且系統的(de)骨齡判讀結果與高(gāo)年資兒(ér)科内分(fēn)泌醫師絕對(duì)誤差小于0.3年，達到資深專業醫師水(shuǐ)準。
AI醫療行業的(de)攻堅與未來(lái)
目前，AI在醫療行業的(de)應用(yòng)仍處于初級階段，“AI”、“醫療”關鍵詞背後的(de)IT領域和(hé)醫療領域這(zhè)兩個(gè)交叉學科未來(lái)還(hái)将會在方方面面進行融合。
産品審批也(yě)是一道關隘。中國本土醫療AI産品的(de)第一批“三類證”進入審批環節。醫療AI産品在審批過程中将所面臨數據庫、數據安全、軟件更新、産品适用(yòng)、雲計算(suàn)服務等問題尚需逐個(gè)探討(tǎo)。讓業内看到希望的(de)是，政府相關部門一直在積極推動相關審批工作的(de)開展。2018 年12月(yuè)，國家藥監局（NMPA）在北(běi)京舉辦了(le)一場(chǎng)專項公益培訓會，介紹了(le)AI三類醫療器械的(de)審批流程和(hé)審批要點，以及臨床試驗的(de)要求建議(yì)等。今年2月(yuè)1日，國家藥監局醫療器械技術審評中心發布了(le)《深度學習(xí)輔助決策醫療器械軟件審評要點(征求意見稿)》并公開征求意見，這(zhè)也(yě)意味著(zhe)AI三類醫療器械的(de)審評标準已離落地不遠(yuǎn)，産業發展的(de)政策瓶頸有望被打破。
數據安全也(yě)應是始終高(gāo)懸于AI醫療公司頭上的(de)達摩克利斯劍。國家衛健委專門發文以引導醫療大(dà)數據規範應用(yòng)。2018年9月(yuè)13日，國家衛生健康委員(yuán)會發布《國家健康醫療大(dà)數據标準、安全和(hé)服務管理(lǐ)辦法（試行）》（下(xià)稱《試行辦法》），涉及健康醫療大(dà)數據從标準管理(lǐ)、安全管理(lǐ)、服務管理(lǐ)、監督管理(lǐ)等諸方面。針對(duì)信息安全，方骢博士表示，在與醫療機構的(de)合作過程中，厘定了(le)幾條紅線：醫療數據屬于醫療機構，嚴格脫敏、不洩露任何患者信息，且醫療數據不出院，并且所有的(de)合作協議(yì)都會經過倫理(lǐ)委員(yuán)會的(de)嚴格審核。
未來(lái)已來(lái)，國務院2016年發布的(de)《關于促進和(hé)規範健康醫療大(dà)數據應用(yòng)發展的(de)指導意見》稱，到2020年，健康醫療大(dà)數據相關政策法規、安全防護、應用(yòng)标準體系不斷完善。總體而言，我們正處于以AI、大(dà)數據爲核心第四次工業革命——智能革命潮流當中。上述問題必将在實踐落地過程中被攻克解決，技術創新能終能給人(rén)人(rén)都帶來(lái)更好的(de)醫療。
