人工智能在衛(wèi)生領域的產(chǎn)品應用研究-20190511.docx

1、人工智能在醫(yī)療領域的應用發(fā)展現(xiàn)狀研究摘要分析新時代下我國人工智能在醫(yī)療領域的應用發(fā)展現(xiàn)狀，針對其應用中遇到的挑戰(zhàn)與局限，結合美國、日本、歐洲等國家相關政策，提出四點建議包括發(fā)揮政府主導作用、健全人才培養(yǎng)機制、制定可行落地戰(zhàn)略和構建產(chǎn)品新生態(tài)。關鍵詞人工智能醫(yī)療局限建議ResearchontheApplicationofArtificialIntelligenceinMedicalHealthZhangAi*minAbstractAneweraunderthecurrentsituationofthedevelopmentoftheapplicationofartificialintellige

2、nceinthemedicalfieldinChina,inviewoftheartificialintelligenceinthefieldofmedicalapplicationofthechallengesandlimitations,andcombiningwiththerelevantpolicyoftheUnitedStates,Japan,Europeandothercountries,andputsforwardfourSuggestionsincludingthegovernmentleadingrole,andimprovethemechanismoftalenttrain

3、ing,makingpossiblelandingstrategyandbuildanewecologicalproductsKeywordsartificialintelligence;medicallimitsadvice1引言1.1概念人工智能經(jīng)過60多年的演進，大數(shù)據(jù)驅動知識學習、跨媒體協(xié)同處理、人機協(xié)同增強智能、群體集成智能、自主智能系統(tǒng)成為人工智能的發(fā)展重點，受腦科學研究成果啟發(fā)的類腦智能蓄勢待發(fā)，芯片化硬件化平臺化趨勢更加明顯，“人工智能+醫(yī)療”概念也應運而生。“人工智能+醫(yī)療”指的是人工智能通過機器學習、表征學習、深度學習和自然語言處理等各種技術，利用計算機算法從數(shù)據(jù)中獲取信息

4、，以協(xié)助制定臨床決策為目的，實現(xiàn)輔助診斷、療法選擇、風險預測、疾病分診、減少醫(yī)療事故和提高效率等一系列功能。“人工智能+醫(yī)療”本質上是聚集頂級醫(yī)學專家的智能，深度學習后應用，賦能給單個的醫(yī)生并輔助他進行臨床決策或操作，促進醫(yī)療質量、效率的提升?！叭斯ぶ悄?醫(yī)療”是貞正能夠切入醫(yī)療領域的核心，解決醫(yī)療行業(yè)痛點，實現(xiàn)對醫(yī)療領域的顛覆性創(chuàng)新。層面人工智能對醫(yī)療領域的創(chuàng)新變革從生產(chǎn)力層面對傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)進行變革形式一種技術創(chuàng)新改造領域改造了醫(yī)療領域的供給端，有利于醫(yī)療衛(wèi)生資源的優(yōu)化分配驅動力技術驅動，尤其是底層技術驅動行業(yè)影響帶來增量市場，且隨著智能程度提升，潛在的市場空間擴大1.2發(fā)展現(xiàn)狀自1978年

5、，北京中醫(yī)醫(yī)院關幼波教授與計算機科學領域的專家首次將醫(yī)學專家系統(tǒng)應用到我國傳統(tǒng)醫(yī)療領域以來，經(jīng)過多年的持續(xù)積累，我國在人工智能領域取得重要進展。2016年6月國務院明確提出要建立“1+7+X”的三級模式，并于2017年7月首次站在國家戰(zhàn)略層面對新一代人工智能的發(fā)展提出規(guī)劃，在2030年成為人工智能領域的領導者，充分影顯了國家發(fā)展人工智能的決41、和魄力。2018年政府工作報告在回顧過去5年醫(yī)療工作的同時，提出：實施大數(shù)據(jù)發(fā)展行動，加強新一代人工智能研發(fā)應用，在醫(yī)療、養(yǎng)老等多領域推進“互聯(lián)網(wǎng)+”o根據(jù)2019年4月13日中華醫(yī)院信息網(wǎng)絡大會發(fā)布的人工智能藍皮書:中國醫(yī)療人工智能發(fā)展報告（2019

6、）顯示，人工智能前沿技術正在快速融入醫(yī)療。2應用現(xiàn)狀分析人工智能自誕生之日起，就與醫(yī)學密不可分。人工智能被比作21世紀的聽診器，成為醫(yī)療機構和醫(yī)護人的強大“助手”，提升醫(yī)療健康服務的效率和質量，節(jié)約醫(yī)療支出以滿足更多醫(yī)療需求。隨著醫(yī)學研究的不斷深入，人工智能發(fā)展開啟了新的維度；人工智能的技術創(chuàng)新與應用拓展，也對醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)生著深刻影響。雖然目前人工智能與醫(yī)療融合發(fā)展方血已取得一定成果，但醫(yī)療行業(yè)是極度嚴謹和保守的，“人工智能+醫(yī)療”還面臨著技術產(chǎn)品同質化，缺少重大原創(chuàng)成果；落地模式不明朗，體制機制對接不暢，科研機構和企業(yè)尚未形成具有國際影響力的生態(tài)圈和產(chǎn)業(yè)鏈，缺乏系統(tǒng)的超前研發(fā)布局；人工智能尖端

7、人才遠遠不能滿足需求；適應人工智能發(fā)展的基礎設施、政策法規(guī)、標準體系亟待完善。2.1機制對接不暢作為新興的產(chǎn)業(yè)領域，“人工智能+醫(yī)療”是AI技術與醫(yī)療健康跨領域的深度融合，但其合作模式目前還尚未成熟，透過現(xiàn)象究其本質的原因主要是以下三個方面：（1）人工智能的應用發(fā)展需要各醫(yī)療機構、企業(yè)之間相輔相成、互補互助、合作共贏，但這種模式在我國還處于積極探索階段；（2）在產(chǎn)品的研發(fā)推廣過程中，醫(yī)療機構承擔著產(chǎn)品的關鍵目標客戶和主要技術研發(fā)者雙重身份,這一現(xiàn)象可能導致產(chǎn)品的目標定位模糊,主導權不清晰,會對醫(yī)療人工智能的現(xiàn)實落地產(chǎn)生阻礙，供需雙方間也無法形成良性的合作；（3）既擁有產(chǎn)品研發(fā)技術又能看懂醫(yī)療數(shù)

8、據(jù)和信息的跨學科復合型人才儲備不足。美國AI醫(yī)療企業(yè)聯(lián)手醫(yī)療機構進行多領域、深層次的研發(fā)布局，孕育出“巨頭企業(yè)+頂級醫(yī)療機構”的合作模式，形成了克里夫蘭診所-微軟、約翰霍普斯醫(yī)院-通用電氣、UCLA醫(yī)療中心-IBM等諸多合作陣營。巨頭企業(yè)與頂級醫(yī)療機構的強強聯(lián)合，有利于打破醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)壁壘，提升技術、產(chǎn)品與市場需求的有效對接。2.2數(shù)據(jù)碎片化“人工智能+醫(yī)療”的基礎性戰(zhàn)略資源醫(yī)療數(shù)捕一直存在應用障礙，信息孤島、數(shù)據(jù)割裂現(xiàn)象明顯,沒有形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)匯集路徑和標注規(guī)范，影響人工智能在醫(yī)療應用的普遍適用性、技術攻堅和產(chǎn)品迭代。主要有以下兩大原因：（1）醫(yī)療信息化建設不足，存在醫(yī)療數(shù)據(jù)標準不一，不滿足

9、互聯(lián)互通標準；（2）醫(yī)療數(shù)據(jù)獲取渠道單一。所以，獲取高質量的帶注釋的數(shù)據(jù)集仍然是人工智能在醫(yī)療領域應用的一個挑戰(zhàn)。2.3技術產(chǎn)品同質化“人工智能+醫(yī)療”在我國主要聚集在醫(yī)療影像，布局很不均衡。蛋殼研究院統(tǒng)計表明，“人工智能+醫(yī)療”在國內(nèi)外的初創(chuàng)企業(yè)一共有192家，其中國外109家（不包括以基因技術為主的企業(yè)數(shù)據(jù)），而國內(nèi)僅83家。在國內(nèi)的這83家企業(yè)中有40家企業(yè)聚集在醫(yī)療影像，遠高于其他的應用場景，特別是在基因、新藥研發(fā)等高精技術領域涉足的企業(yè)遠比國外企業(yè)少，而幾大醫(yī)療應用場景的布局在國外的109家企業(yè)都較為均衡。究其原因主要體現(xiàn)在以下四個方面：（1）深度學習技術在圖像識別領域取得了進展；（

10、2）醫(yī)療影像數(shù)據(jù)占醫(yī)療數(shù)據(jù)90%以上的比例，且每年以63%的速度增長，滿足了模型訓練的數(shù)據(jù)集需求；（3）醫(yī)療影像在使試驗轉變?yōu)榕R床應用方面能夠有較大的突破，對于企業(yè)在新興人工智能方面的應用起到了積極的促進作用；（4）相較于國外，在新藥研發(fā)等一些高精技術領域，我國的相關研發(fā)存在投入不足、能力薄弱、周期過長等問題，導致人工智能的應用與布局無法達到預期。2.4臨床實施困難醫(yī)療問題是高度復雜、專業(yè)的，醫(yī)學結論的得出需要多方數(shù)據(jù)源的支持。人工智能現(xiàn)階段只能在某個環(huán)節(jié)發(fā)揮作用，很難無縫嵌入臨床診療流程，最終應用到臨床的微乎其微。2.5責任風險問題在醫(yī)療人工智能應用安全風險尚不明確的情況下，我國目前在醫(yī)療信

11、息的隱私和安全問題的制度性保護、醫(yī)療診斷結果的簽字權問題、與責任風險相關的技術準入和管理問題上,還存在法律監(jiān)管方面的缺失。2.6落地模式待開拓“人工智能+醫(yī)療”在我國尚沒有明晰的落地路徑，政府和科研機構與制藥商家、醫(yī)療機構、保險公司以及器械制造商等之間的合作方式仍在初期摸索階段，合作效率需提高,切實可行的落地方案仍需研究。相比之下，美國“人工智能+醫(yī)療”在應用落地模式方面更為成熟，應用場景更偏向產(chǎn)業(yè)鏈前端的疾病預測和健康管理，這些都值得我國借鑒學習。3建議醫(yī)療行業(yè)歷來受到政府嚴格監(jiān)管，人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用和發(fā)展離不開政府的政策支持。在醫(yī)療政策方面，美國、日本、歐洲等國家為了適應人工智能技術

12、發(fā)展催生出的醫(yī)療行業(yè)變革，從不同側重點出發(fā)進行機制性探索。國家年份政策解讀美國2012發(fā)布機器學習算法軟件評估的指標，建立相對成熟的機器學習算法軟件的臨床監(jiān)管方案。2016頒布了針對低風險健康產(chǎn)品、實際詢證、醫(yī)療設備臨床試驗的法律，規(guī)范AI在健康監(jiān)測設備、醫(yī)療影像設備、決策支持軟件等創(chuàng)新醫(yī)療設備的應用。臨床試撿評估采用“真實世界數(shù)據(jù)”代替?zhèn)鹘y(tǒng)臨床實驗數(shù)據(jù)；將“自適應”作為AI醫(yī)療設備臨床實驗的規(guī)范。2017成立數(shù)字化醫(yī)療和AI技術評審部門研究針對AI類醫(yī)療產(chǎn)品(設備、器械、軟件等)的規(guī)范、標準、監(jiān)管途徑。啟動其數(shù)字健康軟件預認證試點計劃(PreCert),建立對電子健康產(chǎn)品時效性更強的監(jiān)管方法

13、。將“計算機輔助醫(yī)療影像中可疑癌癥病變識別”的醫(yī)學影像軟件從三類醫(yī)療器械評定為二類醫(yī)療器械，降低了審批、市場準入難度。2019通過投資人工智能研發(fā)、釋放人工智能資源、制定人工智能治理標準、建立人工智能人才隊伍加強美國在人工智能領域的領導地位。日本2018到2020年日本人工智能將從基因組醫(yī)療、醫(yī)療影像、診療決策支持、藥物開發(fā)、長期護理、外科手術等6個領域優(yōu)先突破發(fā)展。政府宣布將完善關于人工智能醫(yī)療設備的一系列規(guī)則：將人工智能醫(yī)療設備定位為輔助醫(yī)生進行診療的設備，最終診療責任由醫(yī)生承擔。將在年內(nèi)針對人工智能醫(yī)療設備制定標準、評價安全性、醫(yī)療質量:和效率、認證審查等制定標準?？隙巳斯ぶ悄艿闹匾?/p>

14、用，同時強調(diào)重視其負面影響，如社會不平等、等級差距擴大、社會排斥等問題。主張在推進人工智能技術研發(fā)時，綜合考慮其對人類、社會系統(tǒng)、產(chǎn)業(yè)構造、創(chuàng)新系統(tǒng)、政府等帶來的影響，構建能夠使人工智能有效且安全應用的“ALRcady社會”°法國2018公布了以醫(yī)療保健、運輸、環(huán)境和國防安全為重點的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略。英國2018英國藥品和保健產(chǎn)品監(jiān)管機構(MHRA)與美國FDA喝粥，研究和制定機器學習和人工智能的醫(yī)療設備標準。歐盟2019為人工智能開發(fā)應用程序，探索人工智能如何增強人類能力,加快細胞和基因療法的臨床應用，為個性化醫(yī)療創(chuàng)建創(chuàng)新平臺。3.1發(fā)揮政府主導作用我國在開放應用醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)，推

15、動數(shù)據(jù)融合共享時，需建立規(guī)范體系，防止?jié)撛陲L險，促進人工智能在醫(yī)療健康領域的發(fā)展。在開放性方面，推進各類醫(yī)療衛(wèi)生機構對醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的采集和存儲，增強運維、應用支持等技術保障，建立數(shù)據(jù)資源在醫(yī)療衛(wèi)生機構之間的共享通道。探索推動人工智能應用獲取的居民健康數(shù)據(jù)規(guī)范接入全民健康信息平臺，積極鼓圓科研機構碾業(yè)加強醫(yī)療數(shù)據(jù)采集、存儲、質控、挖掘、安全隱私保護等方面的關健技術攻關。在規(guī)范和安全方面，堅持環(huán)人為本，以安全監(jiān)管為抓手，明確人工智能在醫(yī)療健康領域的數(shù)據(jù)安全標準和倫理道德標準，強化標準和安全體系建設，明確醫(yī)療人工智能責任認定，保障人工智能輔助下的醫(yī)療決策權責分明，妥善處理應用發(fā)展與保障安全的管理，

16、增強安全技術支撐力度，加大對人工智能的監(jiān)控，降低泄露隱私的風險，有效保護個人隱私和信息安全。同時要界定人工智能法律和倫理道德的邊界，構建法律法規(guī)體系，讓人工智能安全的服務人類社會。建立靈活高效的醫(yī)療人工智能產(chǎn)品監(jiān)管審批方式，為通過審批的醫(yī)療人工智能產(chǎn)品和設備提供短期試用許可。為“人工智能+醫(yī)療”企業(yè)提供資質認定服務，推動醫(yī)療機構和技術企業(yè)的合作，鼓勵有能力、有資質的人工智能企業(yè)參與醫(yī)院的招標認證，探索更為靈活高效的院企合作模式。將醫(yī)療人工智能設備和服務納入財政收費項目。目前，我國財政暫時未將AI輔助醫(yī)療診斷系統(tǒng)納入財政收入體系，這可能為醫(yī)療人工智能產(chǎn)品、設備、服務的市場化探索帶入較大影響。未來

17、需加強研究規(guī)劃，進步明確相關財政政策。3.2健全人才培養(yǎng)機制引育“人工智能+醫(yī)療”復合型人才，彌補人才短板，建立“人工智能+醫(yī)療”的復合型人才培養(yǎng)體系，構建醫(yī)療健康領域的人工智能人才引進機制，鼓勵相關企業(yè)和研究機構推出醫(yī)療人工智能人才培養(yǎng)計劃，加強復合型人才的培養(yǎng)和儲備。鼓勵醫(yī)學類高校與科研機構積極合作，推動人工智能學科建設，注重醫(yī)療、衛(wèi)生、健康和人工智能等領域的交叉融合,加強理論學習和實踐運用等方面的教學設置。依托現(xiàn)有資源，成、龍人工智能專家?guī)?，吸收醫(yī)療健康領域的人工智能高端人才，帶動醫(yī)療健康領域人工智能的快速發(fā)展。打造醫(yī)療人工智能行業(yè)平臺，加強人工智能領域和醫(yī)療行業(yè)專業(yè)人才的互動交流。3.

18、3制定可行落地戰(zhàn)略以打造“技術-產(chǎn)品”組合為核心制定醫(yī)療人工智能應用落地戰(zhàn)略，在技術開發(fā)層面：應聚力人工智能算法理論，探索通過小樣本、小數(shù)據(jù)的機器學習，實現(xiàn)對復雜疾病的輔助診療目標。與此同時，通過加強軟硬結合能力，提升醫(yī)療人工智能技術的反饋迭代速度。在應用層面：注重產(chǎn)品和現(xiàn)有技術水平的有效對接，重視產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)上的多維度應用探索，形成多元化的“技術-產(chǎn)品”組合，將人工智能技術應用在疾病預測、健康管理、新藥研發(fā)、醫(yī)療影像等數(shù)據(jù)量大、容錯率強、生產(chǎn)力提升效果好的醫(yī)療健康細分領域。3.4構建產(chǎn)品新生態(tài)構建產(chǎn)品生態(tài)，加速“人工智能+醫(yī)療”成果轉化。在政府層面，通過建立國家級醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)平臺，推動公立醫(yī)院聯(lián)網(wǎng)，逐步建立單一病種數(shù)據(jù)中心和多病種間的關聯(lián)數(shù)據(jù)。與此同時，逐步落實醫(yī)療數(shù)據(jù)安全標準指南及配套條例