AI＋醫(yī)療存在技術(shù)難點(diǎn)＋標(biāo)準(zhǔn)缺失

隨著我國(guó)醫(yī)療體制改革的深化、分級(jí)診療制度的落實(shí)，政府開(kāi)始加大力度解決醫(yī)療資源分配問(wèn)題以及醫(yī)療服務(wù)效率問(wèn)題。

其中，醫(yī)療人工智能的廣泛應(yīng)用在提高醫(yī)療質(zhì)量和服務(wù)效率、減少誤診誤治方面發(fā)揮了重要作用。

然而，目前AI＋醫(yī)療仍存在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)相關(guān)問(wèn)題、復(fù)合人才短缺、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)缺失以及醫(yī)療科研轉(zhuǎn)化為成熟產(chǎn)品的周期過(guò)長(zhǎng)等問(wèn)題。

其中，數(shù)據(jù)的獲取、使用與數(shù)據(jù)共享是阻礙AI＋醫(yī)療發(fā)展的最大因素。

由于AI＋醫(yī)療發(fā)展的主要推動(dòng)力仍是滿(mǎn)足醫(yī)療行業(yè)的剛性需求，因而AI＋醫(yī)療在未來(lái)必然會(huì)打通數(shù)據(jù)壁壘，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全、高質(zhì)量及共享的應(yīng)用。

醫(yī)療AI企業(yè)面臨著不少痛點(diǎn)等待解決

像我國(guó)國(guó)內(nèi)企業(yè)在醫(yī)療影像方面面臨著數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的問(wèn)題，患者無(wú)法保存和管理自己原始的影像資料。

醫(yī)療領(lǐng)域里最重要的是準(zhǔn)確度，需要在綜合一系列由人工智能計(jì)算出的指標(biāo)的基礎(chǔ)上，由醫(yī)生來(lái)做出最后判斷和決策。

由于試驗(yàn)設(shè)計(jì)質(zhì)量參差不齊，具體的有效性很難進(jìn)行比較和評(píng)估。

沒(méi)有統(tǒng)一行業(yè)評(píng)判的標(biāo)準(zhǔn)，可能會(huì)給數(shù)百萬(wàn)患者帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)也易助長(zhǎng)醫(yī)療企業(yè)炒作AI實(shí)效性的火焰。

AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用更接近與體檢和預(yù)防，有時(shí)候帶來(lái)的效果很大，但非常間接，不容易形成控費(fèi)價(jià)值的影響。

產(chǎn)學(xué)研實(shí)踐要掃清的障礙

從醫(yī)生角度看，年輕醫(yī)生首先要打好臨床、教學(xué)、科研的基礎(chǔ)，但到了一定階段，醫(yī)生不會(huì)滿(mǎn)足于常規(guī)的工作內(nèi)容，而是往產(chǎn)學(xué)研的方向發(fā)展，會(huì)涉及更多跨領(lǐng)域的合作。

醫(yī)生的臨床思維和程序員的開(kāi)發(fā)思維存在巨大的差異，AI產(chǎn)品能否觸及醫(yī)學(xué)本質(zhì)，只有讓醫(yī)生愿意使用它，AI才有意義。

從應(yīng)用場(chǎng)景上看，專(zhuān)科與全科領(lǐng)域邊界的劃分有待明確，醫(yī)養(yǎng)康的技術(shù)閉環(huán)沒(méi)有形成。

更大的挑戰(zhàn)來(lái)自于行業(yè)內(nèi)AI評(píng)測(cè)體系標(biāo)準(zhǔn)尚未規(guī)范，造成企業(yè)理解差異大、產(chǎn)品良莠不齊。

醫(yī)療場(chǎng)景下，數(shù)據(jù)脫敏需求強(qiáng)烈、數(shù)據(jù)操作合規(guī)性要求高。標(biāo)準(zhǔn)的暫時(shí)缺位無(wú)疑影響這一領(lǐng)域的應(yīng)用推廣。

在另一方面，國(guó)內(nèi)由醫(yī)生參與和主導(dǎo)的產(chǎn)學(xué)研實(shí)踐還處于探索階段，尚未形成一個(gè)規(guī)范、明確的流程或方案，還面臨一些更深層次的障礙。

醫(yī)療大數(shù)據(jù)整體建設(shè)速度略顯乏力

相較其他獲得互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)助推的行業(yè)而言，中國(guó)醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的整體建設(shè)速度仍略顯乏力。

縱觀行業(yè)歷史，國(guó)內(nèi)的醫(yī)療大數(shù)據(jù)發(fā)展可向上追溯至2009年新一輪醫(yī)改中將電子病歷等醫(yī)療信息化的建設(shè)劃為重點(diǎn)任務(wù)，目前為止行業(yè)內(nèi)已然擁有了10年的海量數(shù)據(jù)積累。

各個(gè)醫(yī)院管理者有時(shí)會(huì)形成數(shù)據(jù)壁壘。我們?cè)谛畔⒔涣鬟^(guò)程當(dāng)中，目前可以做到徐匯區(qū)共享，但與其他的醫(yī)院和醫(yī)療還不能夠達(dá)到數(shù)據(jù)共享，造成信息孤島。

同時(shí)，我們也缺少有基層醫(yī)療經(jīng)驗(yàn)又擅長(zhǎng)人工智能的交叉人才。

然而，由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的在流通共享環(huán)節(jié)和其他方面的諸多問(wèn)題，即使已經(jīng)打下了十年的醫(yī)療信息化建設(shè)基礎(chǔ)，卻仍然出現(xiàn)了一個(gè)又一個(gè)信息孤島，掣肘著行業(yè)的發(fā)展。

結(jié)尾

疫情期間，醫(yī)療AI的應(yīng)用得到了進(jìn)一步的創(chuàng)新與推廣。但不可否認(rèn)的是，醫(yī)療AI在發(fā)展中還有著各種各樣的瓶頸與痛點(diǎn)。如何打破瓶頸尷尬期，進(jìn)而推動(dòng)行業(yè)向前發(fā)展，是擺在醫(yī)療AI行業(yè)人士面前十分關(guān)鍵的課題。