一文看尽当下医疗AI现状——前景虽远大，但连数据关都过不了

眼科设备专业的要十几万，进口的要上百万，让基层病院去采购这么多专业设备是比较艰苦的。但同时，眼底也是浩瀚器官中比较特其余一个，大夫可以或许直接看到眼底的血管表示，这就给人工智能技巧的应用供给了一个冲破口。应用人工智能技巧，基层病院可以或许实现一些早期的筛查工作，也就是如今大年夜热的「分诊医疗」。

这意味着，数据多并不必定能成就好的人工智能，高质量高价值的数据才能练习出好的人工智能。

「我信赖做人工智能的技恋人员都很清跋扈，有了好的数据之后，算法真的不是特别复杂的工作。」张少典说，「不管你是大年夜事人工智能、数据分析、照样数据发掘，其实至少有 80% 的时光是花在数据清洗上的。」

赵阳光认为，今朝业界对数据标准的需求度比对数据的需求度还要大年夜。

人工智能模型是建立在硬件采集数据的基本上的，以 CT 设备为例，市情上主流的 CT 设备厂商有 7-8 家，然而如今根本所有与 CT 相干的模型都是针对一套设备构建的，若想将模型移植到其它病院其它设备上，须要从新对模型进行练习，进而成为阻碍人工智能技巧在行业广泛应用的瓶颈。

别的，赵阳光还提到，采集数据的过程中，医师的手段也会直接影响到模型的效不雅。以心电图为例，有时，大夫须要患者佩带心电检测仪器 24 个小时，以监测患者心率的动态表示。

这时，患者是若何佩带设备的、导线连接的地位、甚至患者的胖瘦都邑影响最后的监测结不雅。然则患者分开病院后，这 24 小时的佩带情况对大夫来说是弗成见的。这一过程大夫没有办法控制，那么练习数据就更是无大年夜应用。

别的，在病理、心电等范畴，各厂商根本都是遵守本身私有的数据格局。赵阳光认为，业界须要主动将私有格局向公有格局进行转化，才能积聚对神经收集来说可用的数据。

除数据问题外，人工智能在医疗行业的落地还存在模式和轨制的问题。「当前人工智能产品若想以发卖的方法卖给医疗机构，无论大年夜天资照样产品的分类方法来讲都是难以实现的。」赵阳光说，「对于这些人工智能产品来说，将来经由过程病院科研课题的方法落地是比较可行的。」

别的，赵阳光还提到司法问题。若医疗人工智能体系诊断掉误导致患者逝世亡，那么谁该承担这个义务?就像不久前在无人驾驶范畴产生的 Uber 车祸案一样。

一文看尽当下医疗AI近况——前景虽弘远年夜，但连数据关都过不了

「如今医疗器械有 2 类和 3 类的分类，如不雅人工智能被划分到 3 类的话，就须要给出严格的临床验证，国度在这一方面照样异常看重的。」赵阳光说。

始于足下的千里之行

医疗人工智能才方才起步，面向将来，还有很多问题须要解决。

例如，在医疗影像方面，今朝业界的做法是仅针对图像进行分析，没有进行多模态融合。「将来必定要经由过程多模态的方法进行分析，」赵阳光说，「要结合患者的多种信息，例如临床信息、朔岫取历信息等，形成一个综合的多模态的体系。」

别的，尽管今朝人工智能影像技巧已经可以或许实现 4-6mm 渺小的结节诊断，在必定程度上已经表现出较好的敏感性。然则将来，在结节诊断方面，业界须要推敲的不止大年夜小章一?身分，还须要可以或许辨认包含根源、突刺、决裂、钙化等其它的特点。

还有，今朝的医疗人工智能体系缺乏汗青回想性分析。也就是说，仅针对单一影像进行诊断，缺乏时光维度的数据。对于例如脑梗等疾病，不应时光点的影片对于入日后的治疗筹划肯定异常重要。

数据对医疗 AI 的一万种阻碍

以及，当前我国病理医师存在约 10 万名的缺口，且培养一个病理医师的周期很长。这个短时光内无法解决的问题亟待经由过程人工智能技巧进行缓解。

然而，病理影片比今朝医疗人工智能所涉及到的 CT、核磁共振等影片大年夜太多。在上亿像素的图像中寻找渺小的病变区域，对算法和算力无疑都是一种挑衅。加之病理诊断不仅仅须要不雅察局部特点，还须要结合整体特点合营分析，是以挑衅更大年夜。

此外，黄虹还提到了脑机接口、靶向治疗、个别化用药等工作，都是人工智能将来成长的重要阵地。可以看到，对于医疗人工智能来说，一切才方才开端。目标是明白的，前景是光亮的，门路也是漫长的。

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