自AlphaGO零封中國圍棋職業九段棋手柯潔之后，人工智能再次掀起關注熱潮。AI醫療被視為人工智能賦能行業的最佳結合點，包括BAT、平安、科大訊飛等在內的一眾金融科技領先企業，正爭先恐后在AI醫療領域進行布局。
AI醫療應用在實踐推廣過程中存在哪些“痛點”？AI醫療商業建設存在哪些問題？如何更好地完善我國AI醫療行業生態？記者就上述一系列問題採訪了平安集團首席醫療科學家謝國彤。
接受度是AI醫療普及的“題中之義”
近些年，眾多巨頭企業、初創公司等紛紛入局人工智能領域，尤其在AI醫療領域激戰正酣。以平安為例，作為早期介入AI醫療領域的巨頭之一，平安集團依托旗下平安智慧城市-智慧醫療，現已與近20個省市近300家醫療機構實現簽約合作，平安科技作為技術提供方提供包括疾病預測防控、智能醫療影像篩查、AskBob智能輔助診療以及智能慢病管理等在內診前、診中、診后整套端到端的AI醫療服務方案。
AI醫療作為未來醫療行業發展趨勢，不過在實踐推行中卻沒有想象中那麼容易。“最大的挑戰之一就是對AI醫療的心理接受問題，很多醫生會質疑AI輔助醫療是否靠譜，是否真正能提升診斷效率。”謝國彤說，同時熟悉AI醫療的輔助診斷設備的操作還需一段時間，受對新事物的排斥心態的影響，AI醫療在實踐層面推廣中並不容易。
平安科技曾與復旦大學附屬中山醫院做了一項測試。測試中選取了10位接受過中山醫院正規培訓的基層全科醫生，並將其隨機分成兩組。其中一組醫生是借助AI智能輔助診療系統來看病，另外一組醫生則不使用AI智能輔助診療系統進行診斷。結果發現，用智能輔助診療系統來看病的這組得分是86.2分，而不用智能輔助診療系統那一組隻得了51.5分，兩組差距較大。同時，測試還發現，借助輔助診斷系統的5位醫生相互之間診療決策的差異並不大。
“這說明AI醫療可以提升醫院的整體醫療水平，對基層醫療建設將大有裨益。”謝國彤表示，實際上，在我國醫療資源區域分配不均格局下，各地衛健委對AI醫療抱有濃厚的興趣，而醫生群體對AI醫療的認識和接受度，還有待隨著智能輔助診斷設備的優化而進一步培養。
普及AI醫療，另一個繞不過去的問題就是評估體系。“各地醫療機構普遍比較關注AI醫療模型的有效性和安全性，但包括美國在內的AI輔助診療類產品上，尚沒幾個通過FDA（食品藥品監督管理局）認証。”謝國彤表示，相比之下，醫療資源更為緊張的我國對AI醫療需求或更加強烈。在監管滯后於AI創新的情況下，怎麼樣評估AI醫療產品的有效性和安全性，是一個亟待解決的問題。
謝國彤表示，平安AI醫療現在以基層應用作為突破口，不斷優化AI醫療設備和產品可用性，正在逐漸培養醫生對智能輔助診斷系統的認可度。與此同時，平安通過與權威醫療管理機構合作，與國家級醫學中心聯合研發，嘗試推動我國對AI醫療技術和產品的評估體系的完善。
AI醫療有待切中真實應用場景
在人工智能的浪潮之下，如何發揮AI醫療的最大價值逐漸成為熱議焦點，其中科技醫療的商業生態建設至關重要。放眼望去，各大企業都在搶佔AI醫療業務“高地”，呈現出一片欣欣向榮之勢，但繁榮的背后難掩重復建設、無法滿足需求的現狀。
“AI醫療商業生態圈比較大的問題在於重復建設很嚴重，一個深度學習公開數據集，幾十個廠家搶著做。”謝國彤說，市場上AI醫療公司扎堆智能影像識別，都在做肺結節和眼底方向的研究，大家都在花費大量精力和時間在重新發明“輪子”上，在智能藥物研發、精准醫療管理方面力度還遠遠不夠。
“這還不是最嚴重的，另外很多產品的選擇未能切中AI醫療應用場景剛需，而是做一些錦上添花的功能，消費者並不願意買賬。”謝國彤表示，因為AI醫療落地場景選擇不能解決現實問題，所以很多企業最后都無法實現盈利，最終隻能上演“燒投資人錢”的資本游戲。
在談到科技醫療商業生態未來發展願景時，謝國彤表示，建議管理者制定一些醫療行業規范或組織成立比較權威的中立機構，比如專門的AI技術評估第三方平台，打消用戶的安全顧慮。“不管是醫院還是衛健委，每天面對一堆公司，每個公司都說自己的智能影像診斷精度可以達到98%，但誰也不知道98%代表什麼，因為都是用自己的數據集做驗証，‘自己是運動員又是裁判’。”
與此同時，AI模型的建立，不可避免要用海量醫療數據，但是現在很多醫院是否可以共享臨床數據？使用數據又允許做什麼樣的AI模型？是否會出現倫理道德之類的問題？目前國內尚缺乏明確的規范指導。
“我覺得從管理角度而言，對這個領域裡走得比較快的企業，希望能夠跟政府合作，一起對AI醫療行業制定一些游戲規則。讓大家不要野蠻生長，要規范化成長。從管理角度而言比較重要的一是怎麼研發AI醫療﹔二是怎麼應用AI醫療，都需要一些規范指導。”謝國彤說。
謝國彤還表示，AI的模型軟件更多應考慮怎麼樣融入現在的醫療服務，從其中找到適合的商業模式，如果單純地想通過給醫院出售軟件的方式，盈利將比較困難。“醫院各種IT方面的信息化投入，全中國也就400億，蛋糕很小，但整個醫療產業的支出是4萬億。想靠賣軟件切入400億市場裡，將很難有所收獲，可以嘗試把AI模型跟醫療器械和醫療服務相結合，分享更大的蛋糕。”
平安AI醫療的“三套”組合拳
相比起國內眾多正在起步的AI醫療新興企業，平安集團旗下平安科技早已在AI領域深耕多年，並試圖領跑。今年4月，國際醫療影像會議ISBI傳來捷報，平安科技AI算法戰勝韓國Lunit公司、美國國家癌症研究所、日本大阪大學等醫療研究機構，獲得肺癌病理分割、內窺鏡影像質控和病理性近視檢測三項賽道冠軍以及六項子任務世界第一，在AI醫療領域再次顯示出競爭優勢。
在技術上取得領先之后，平安將在AI醫療領域採取什麼市場“打法”？謝國彤表示，第一，背靠平安的閉環醫療生態圈，持續優化端到端的疾病管理能力。“平安作為多元化經營企業，從患者端而言，平安保險擁有1.8億保險客戶，同時擁有全國最大的互聯網醫療平台——平安好醫生，目前注冊用戶有2.5億﹔從醫生端來說，平安有第三方的影像檢測檢驗中心，既做體檢也能給醫院出檢查報告、病理報告等各種報告，同時又可做相應的檢查檢測拍片。”謝國彤表示，這是平安自身的醫療生態，也是平安做醫療AI的優勢。
第二點就是與最好的醫療機構合作，用最好的醫生“大腦”訓練AI模型。比如在心血管方面平安與阜外醫院、安貞醫院合作，腎病方面與東部戰區總醫院合作，內分泌方面與中南大學湘雅二醫院合作，眼科方面與北京同仁醫院和上海五官科醫院合作。“我們都是和這些領域裡最好的專家合作，隻有最好的專家才有最好的數據，才有最好的醫學知識，我們訓練出來的AI醫療模型效果才能保証最好。”謝國彤說。
第三則是以平安智慧城市-基層醫療應用作為突破口，用“農村包圍城市”思維展開AI醫療布局。“我們發現，由於基層醫療資源相對匱乏，對AI輔助診斷設備具有真實而迫切的需求。”謝國彤表示，AI醫療應用在基層取得良好效果后，其實可以推廣到城市。
