上崗，AI醫生

【字幕】你知道AI醫療嗎？

【同期】

市民：

我能理解的就是一些電子設備。

市民：

更加及時能解放出更多的人力資源。

市民：

創造力啊，創新，還有包括人與人之間的情感交流啊什么的，這方面來看的話肯定還是人更突出一些。

市民：

一般簡單的疾病是可以處理的，但是您說要是比較復雜的話，還是不能用人工智能實現。 

【字幕】北京市朝陽區 

【解說】

這里是北京一家三甲醫院的放射科，每天有近2000人前來就診，平均每人會產生300層左右CT影像，科室醫生每日需要快速而準確地判讀 50多萬層的CT影像。現在，人工智能的加入，使這件繁重的工作變得簡單。

【同期】某三甲醫院放射科主任謝晟

這個是我們日常工作用的PACS（醫學影像）系統，比如說患者掃描完以后，他的數據就由我們的CT掃描機直接向人工智能的服務器上推送。通過它服務器上的軟件對這個結果進行計算然后進行儲存，在我們大夫工作的時候我們可以向這個服務器調取他的結果。

【解說】 

這套AI設備可以利用人工智能算法對采集到的CT影像進行快速分析，適用于肺癌、乳腺癌、腦中風等多種病癥的診斷。當患者的CT影像中出現疑似病變特征時，AI就會自動發現并標注出病變區域。AI整個行為模擬了影像科醫生讀片的過程，而在速度上則要快得多。

【同期】醫院放射科主任謝晟

一個體檢病人，年輕的成人，我預期他沒有什么問題，我這樣飛快地讀一遍也得一分鐘。有些疑難片子你可能半小時都看不了一份。AI人工智能的流程非常快，大概也就兩三秒就能得到所想要的結果。

【解說】 

不僅速度快， AI還能夠清晰地標注出疑似病灶、位置、大小、良惡性等信息。能夠有效幫助醫生提升診斷準確率，減少誤診、漏診等。

【同期】某三甲醫院放射科主任謝晟

人肉眼他是會受各種各樣的外界因素的影響，這些都可能使我們分散注意力，還有一種就是，有些相對來說比較容易漏診的位置，一般來說是在血管邊上，我們很容易把它當成血管的斷面漏診。

AI產品比人工優勢在于，第一它是永不疲勞的，第二是有確定性的，就是它如果這一類結節能發現，基本上這一類結節它就不會丟。 

【同期】香港大學計算機圖形學教授俞益州

人工智能在近幾年取得了非常迅猛的發展，然后特別是在圖像識別和自然語言理解方面，人工智能所顯示出來的優越性也特別突出，就已經接近了或者超過了人的智力水平了。醫學影像的智能分析是醫療A.I.的一個重要的組成部分，因為放射科里面有大量的醫學影像需要分析，現在這方面也已經發展得很好。

【解說】

2019年3月，中國國家衛健委召開新聞發布會，明確智慧醫院范圍主要包括面向醫務人員的“智慧醫療”、面向患者的“智慧服務”、面向醫院管理的“智慧管理”的三大領域。除了目前應用最廣泛的醫學影像，AI醫療已經基本覆蓋了醫療產業鏈條上的醫療、醫藥、醫保三大環節，其產品覆蓋智能導診、輔助診療、疾病篩查、新藥研發、自動手術、智能穿戴硬件等細分領域。

【同期】手術機器人，便攜式的這些裝備。這些都是在治療環節發揮很大的作用。同時還有一些輔助的環節，比如說像支付。那么在醫院支付的環境其實是相當復雜的，它會涉及到醫保，或者涉及到醫療特殊的支付環節。那么這里頭其實也有大量的人工智能的技術在應用。其實這里面也涉及到醫院的物聯網。這里面醫療器械醫療的這些耗材輔材藥材，都有人工智能發揮作用的場景。

【解說】

在北京的這家醫院，從購買病例本、掛號、取號，到就診、檢查、打印報告，再到取藥、打印發票，患者全程只需要在各種機器上掃碼。在病房里，每個患者床頭都有一個平板電腦，為住院患者提供數字電視等娛樂功能，還為患者提供實時查詢本人的病歷、預約檢查、營養膳食訂餐等功能。

【同期】北京天壇醫院 信息中心副主任 白波

還可以看到他的治療情況，這個是他的醫囑，這個是今天這位患者的醫囑。他用了什么藥，如果他想了解這個藥的具體用法、用藥說明的話，可以隨時來看一下這個說明書。這個是患者檢查預約的情況，這個是約的明天的超聲心路圖的檢查。

【解說】

AI醫療正逐漸改變著人們就醫的體驗和方式，尤其是隨著中國人口老齡化的不斷加劇和醫療資源的不平衡，AI醫療的快速發展將為這些問題帶來新的解決途徑。

【同期】推想科技CEO陳寬

人工智能技術不管是在大醫院還是在比較偏遠的醫院它的價值都是非常大的，對于大醫院來說，醫生日常工作是非常非常辛苦，非常非常忙的。所以人工智能系統能夠幫助他們去提升他們的效率。對于一些相對比較偏遠的地方，可能就是說我沒有足夠多的醫生，沒有足夠好的這樣一個診斷資源的環節。人工智能的系統就能夠給他們的診療的能力有一個“軟”的提升。讓我們好的醫生的資源醫療的資源能夠更加的均勻。

【解說】

目前中國人工智能醫療還在發展探索中，仍面臨技術難題。大數據是驅動AI醫療發展的關鍵因素，中國擁有豐富的應用場景和巨大的數據量，但由于缺乏標準化的的數據格式，各家醫院的數據差異很大。不能互聯互通的“數據孤島”成為訓練AI成長的阻礙因素之一。另外，數據的開放讓許多患者對個人隱私保護有所顧慮。

【同期】深睿醫療CEO 喬昕

醫療數據實際上是大家都非常關注，因為醫療的數據要非常，大家要注重數據隱私，從這個角度來說我們這個行業，獲取數據的這個成本其實也是非常高的。在數據標準上其實還沒有形成完整的一個標準，從政府角度啊，從行業的角度來說，（這是）大家需要亟待解決的一個瓶頸。

【解說】

雖然AI醫療尚不能完全滿足人們的期待。但這項新技術的出現依然給醫療帶來了改變的機遇。2019年3月，中國國家藥品監督管理局發布公示信息，擬成立人工智能醫療器械等3個醫療器械標準化技術歸口單位，旨在適應醫療器械發展需求，跟進新興技術領域，促進相關產業的規范有序發展。中國AI醫療的發展正在加速前行。