大数据时代，人工智能如何助力医疗进化

随着大数据时代的快速发展，医疗卫生领域也开始逐步应用人工智能和大数据技术，智慧医疗随之兴起。在这一新兴领域，人工智能和大数据技术是如何运用的？机器对病人的诊断与分析是否可靠？智慧医疗是否使私人医生成为可能？

4月24日，搜狐创投SoPlus系列沙龙活动邀请了普华永道中国医疗行业咨询服务合伙人邢立萍，春雨医生董事长、联合创始人曾柏毅，康夫子创始人张超，连心医疗联合创始人李晓东和麦歌算法CEO王晓东5位嘉宾，对智慧医疗的现状和未来进行了探讨。

在“互联网+”的发展浪潮下，结合了互联网的医疗行业获得了新的发展。曾柏毅认为移动互联网和医疗的结合可以比PC互联网时代做得更好。移动互联网时代，医患双方使用手机达到实时在线，手机成为医生和患者沟通的高效工具。患者利用移动应用向医生提问，移动应用通过消息推送的方式及时触达用户，医生及时做出反应，患者也能快速获得回应。

并且移动医疗不仅有面向患者端的，面向医生端和医院端的移动医疗应用也将会出现。邢立萍还提到移动医疗其实有不同的概念，一是医疗和互联网移动端的结合，二是和远程医疗的结合，以解决医疗资源难以下沉时如何更好地触及远端的问题。随着医疗行业和互联网的结合不断深入，人工智能、大数据等技术也运用进医疗领域，智慧医疗逐渐兴起。

目前，人工智能在智慧医疗中可以解决赋能问题，提升了效率和质量。王晓东认为现在人工智能在医疗行业应用的核心在于赋能，解决的关键问题是效率问题。医学是靠信息驱动的，从临床双盲实验采集数据，放到统计模型里面变成信息，信息再形成知识，知识构成指南，指南反过来指导临床，所有的流程里面都有信息的传播。人工智能则加速了这一流程，从而加速医学发展。

李晓东也认同赋能的观点，并提到人工智能在医疗工作上有两个作用。第一是工具属性，比如之前放疗科医生根据CT图像，需要花两到四个小时才能把器官全部勾画出来，而利用人工智能，三分半钟就呈现勾画结果，医生再据此修正。在此基础上的第二个层面是服务属性，一些专家医生发现人工智能会抽提自己的认知和技能并将其标准化，再进一步实现工具化，通过互联网的方式远程化实时协作。这就是一种服务，将医疗工作者从简单劳动中解放出来，使医疗工作更加高效和精准。

张超指出，人工智能的本质是提升效率，在医疗资源不足的现状下可以应用到很多场景，例如大医院、基层、药店以及体检康复机构等，其中邢立萍认为智慧医疗会最先在基层医院产生效果。智慧医疗可以解决资源分配不均的问题，而基层医院是资源最匮乏的地方，很多医生普遍不做村医，认为自己开药店都比做村医挣更多钱。而智慧医疗可以利用人工智能帮助基层医生进行诊断，由此便节约了人力。

但同时，张超也提出了智慧医疗落地基层的担忧，当前人工智能并不完备，如果出现误诊、误判，医生未能及时发现，势必会造成失误或二次诊疗，如果医生不能完全信赖人工智能的算法，在辅助医疗层面则难以在基层推进。李晓东针对这一问题介绍了目前人工智能在医学影像诊断上的应用。人工智能可以第一判断是否是肿瘤，第二判断肿瘤良性或恶性的概率是多少。影像科医生在下诊断报告的时候会参考人工智能的判断，再根据自己的考虑给出诊断结果。

李晓东和邢立萍都指出一个问题：不管在诊断还是治疗阶段，人工智能现阶段还只能起到辅助作用，并不能完全取代医生。医疗虽然有很多客观的东西，但同时也依赖专业医生综合性的主观判断。医生的经验和判断仍非常重要，人工智能的辅助越精确、越合理，会越有指导意义，越能帮助做决策。人工智能未来可能会发展到很高的精确程度，在做决策中的作用会越来越大，但是目前的阶段还是需要依赖医生做最后的判断。

此外，人工智能在医疗行业的应用是建立在大数据的基础之上，曾柏毅指出“医疗大数据”由很多方面构成，其中很大一部分是医院的大数据，包括医院电子系统及医生的临床记录等。另一部分是院外数据，是医患沟通中产生的数据，这类数据详细记录了整个沟通过程，但属于非结构化的自然语言数据，两种数据都有各自应用的场景。

在王晓东看来，中国目前智慧医疗的发展优势也正在于数据。国内数据基数大，并且目前对数据的监管力度也相对比欧洲宽松。这就节约了获取数据的成本，为创新创业提供很好的发展契机。

但是张超表示，国内的医疗数据质量良莠不齐，且许多传统医院并不开放，不意去接受智慧医疗的介入，更难以说服医院将宝贵的医疗数据打通。因此需要通过和数据平台合作，或和医院以科研共建的方式都可以获取数据，帮助优化模型打磨产品。

并且国内对于创业的支持力度也更大，资本市场也很活跃。不过虽然国内在数据获取和数量上具有优势，但数据质量是我们的短板。从数据纬度来讲，中国现在医疗机构里面的数据质量只能说是达标。智慧医疗的发展中还需要更重视解决如何在信息不完整的情况下提取有效信息，并和产品结合。

除了数据质量的问题，智慧医疗中还涉及到数据的敏感性和安全性问题。张超认为可以和医院合作，将医院提供的脱敏数据用以人工智能学习，帮医院做优化。随着区域平台的整合，当前获取数据的壁垒会越来越低。

但是邢立萍提出了不同的看法，她判断未来获取数据会越来越难。首先，数据涉及患者隐私，数据的安全问题越来越被重视。她观察到现在数字安全已经备受国家的重视，上升到了一定的关注度，而且去年在参与健康大数据的探讨时，首先被提到前面的就是数据安全问题。这其实是可以获取和解读的信号，数据安全越来越被重视。

并且，数据脱敏的标准化和认证方案等问题目前还没有很好地解决，在数据安全的重要性上升到一定高度时，如果短期之内不解决这一问题，数据获取就会变得非常困难。

虽然目前智慧医疗的发展可能会遇到各种问题，但未来还是具有发展前景。借助人工智能和大数据技术，未来的智慧医疗可能发展成为每个人的私人医生。

春雨医生这一产品已经接近私人医生，曾柏毅提到目前春雨医生的用户中比较核心的是“妈妈”们，因为妈妈是家庭健康的守门人。要做家庭医生或私人医生，需要更多地影响妈妈这个人群，通过她们辐射到整个家庭。不过，目前春雨医生还很难服务50岁以上的人群，因为他们对电子设备的使用水平还不高，五年或者十年以后这个情况会不一样。

邢立萍补充认为，老年人使用互联网较少，但智慧医疗科通过可穿戴设备或监测设备可实现远程的信息交互，为子女或者社区提供老人的健康信息。由此来看，随着中国逐渐进入老龄化，养老领域从市场潜力及未来的商业价值来看都很有发展前景，将成为智慧医疗未来发力的领域。

当前很多做移动医疗的公司通过各种技术和数据拿到大量融资，也引起外界对存在泡沫的质疑，但邢立萍认为公司多不等于存在泡沫。从目前的情况看，现在的公司数量尚不够多，人工智能有一个自我学习、推演的过程，但现在很多的公司还是在解决数据本身的挖掘和价值提取问题，从这个角度来说，其实很多公司在做的业务还不叫智慧医疗。

智慧医疗需要在数据提取的过程中得以被加工、提炼、优化，并且能够落地应用。一定是机器要有学习能力、推演能力，而不是只把数据整理出来或把模型搭出来。因此，智慧医疗还不是泡沫，未来的空间是非常大的。当然可能有一些公司的估值确实超过了合理的区间，这个也是要去关注的，因为资本追逐的一定是爆发性的话题，有可以炒作的空间，这也是很多时候会出现泡沫的直接原因，从整个大行业看，智慧医疗目前还有很长的路要走。