技术“野蛮生长”时代走向终结：AI医疗开启商业化应用元年。在“政产学研用”的多方努力下，智能时代正加速到来，以人工智能为代表的新兴技术正在推动我国经济高质量发展，并成为建设创新型国家的重要技术支撑。近日，在2021年世界人工智能大会上，GE医疗、西门子医疗、商汤科技、深睿医疗、联影智能等企业纷纷携旗下产品亮相，展示了AI技术在
“现在是‘AI+医疗’发展的最好的时机。大量长期积累的数据和AI结合，产生有价值的算法，在疾病的预警、诊断、治疗、监测、长期管理等方面辅助医生进行诊断与治疗。但是AI真正从技术走向应用的挑战在于现有数据存在完善性不足及落地的应用场景和商业场景不适合。”在2021世界人工智能大会上，创新工场董事长及首席执行官、创新工场人工智能工程院院长李开复提出，在人工智能领域，独角兽时代已经进入尾声，全社会将进入人工智能2.0时代，如何推动AI产品走进各行各业实现应用才是关键。
对此，GE医疗中国副总裁兼首席创新官戴鹰也表示：“2021年被认为是数字医疗真正落地走向实践与临床融合的大年。医院用户行为的改变，催生了产业本身范式的演进。真实世界的问题，需要产业进入统一端口接入时代。增长的市场，需要明确赛道的划分。临床思维、患者思维、开发者思维需要进行有机结合。”
不难发现，在行业布局者增多，经过多年的摸索，实践已经成为检验数字医疗的唯一标准。
2020年初，新冠肺炎疫情给全球公共卫生体系造成了极大的冲击，人工智能、5G、大数据等新一代信息技术在辅助疫情研判、创新诊疗模式、提升服务效率等方面发挥了巨大的优势，推动中国经济及人民生活水平从疫情冲击中稳步实现复苏。随着后疫情时代的到来，常态化防控等需求将进一步加速推动数字健康时代的全面到来。
中华医学会放射学分会候任主任委员、中国医学影像AI产学研用创新联盟理事长刘士远表示：“2020年，疫情倒逼数字医疗发展，对于影像AI行业而言，2021年进入了新的攻坚阶段。建设以服务患者为核心的影像AI生态圈，数字医疗才能真正落地走向大规模实践，加快优质医疗资源下沉、分级诊疗、区域均衡布局，让数字医疗真正落地惠及患者。”
《2020人工智能医疗产业发展蓝皮书》显示，当前，人工智能技术融入国内诊疗流程的主要切入点在于医学影像和精准医疗。在医学影像方面，人工智能技术主要依托图像识别和深度学习能力，用以解决病灶识别与标注、靶区自动勾画与自适应放疗、影像三维重建3类诊断需求。人工智能技术主要辅助影像诊断承担较大数据样本量的分类检出工作，在判断标准相对明确、知识构成相对简单的情况下，替代医师部分工作，在辅助疾病诊断、基因分析、预后判断、定量放射学诊断等方面提供具有附加值的工作。目前，我国人工智能医学影像产品布局方向主要集中在胸部、头部、盆腔、四肢关节等几大部位，以肿瘤和慢性病领域的疾病筛查为主。
在精准医疗方面，以个人基因组信息为基础，利用人工智能与大数据挖掘、基因检测等前沿技术，可以对大样本人群和特定疾病类型进行生物标记物分析与鉴定，找到精确发病病原和作用靶点，并结合病患个人的实际身体状态，开展个性化精准治疗，提高疾病预防与治疗效果。近年来，精准医疗的临床应用正在逐步实现，在药物研发、肿瘤分子标记物检测、无创肿瘤基因检测、癌症靶向治疗、肿瘤细胞免疫治疗、出生缺陷筛查等临床诊断与治疗领域发挥着重大作用。
此外，在国家政策的助推下，“AI+医疗”也迎来发展良机。工业和信息化部科技司司长刘多在此次世界人工智能大会期间就公开表示，工信部将从四方面持续推动人工智能和实体经济深度融合发展：一是，构建创新载体，组建智能传感器等，加强人工智能共性技术研发；二是，推动改革创新，支持上海浦东新区、北京、成都等八个地方探索产业发展新路径、新举措；三是，促进融合智能发展，在制造业、交通、医疗教育等行业，成功部署一批智能化解决方案，有效促进产业转型升级；四是，培育领军企业，在全国率先探索新兴旗帜，围绕人工智能巩固提升产业创新能力，竞争产生出一批优秀的技术产品。
“高度数字化的过程正在席卷整个，医院的医疗流程无论是电子病例，或者是所有放射科病理科的信息，都在数字化。人工智能在诊断、诊疗、监测、疾病管理等方面都可以创造巨大的价值。另外，医生即便读通每个患者所有数字，也不可能把它用在精确判断或者诊断上来，如何将海量的数据进行集合，这就是AI贡献价值的良机。在中国，AI+医疗具有广阔的前景。”李开复说道。
为了缓解当下医疗资源的面临供需关系紧张的巨大挑战，以深度卷积网络技术和大数据学习为基础的影像人工智能应用迅速发展，助力医院提升诊断准确率和效率。然而在终端用户——医院的影像科，AI的真正使用与落地仍在困境中：小小的阅片室摆满了各类AI工作站，医生需要不断切换工位、硬件以及操作界面才可完成工作。
如何能有效率地进行一次性的采购，如何在实施的过程中避免多个软硬件重复安装，如何在将来的使用过程中能保持应用升级的能力，成为目前实际存在的痛点。
“医学影像人工智能发展到现在已有近5年的时间，约有14家企业获得相关产品三类注册证，可是拿到证的企业如何生存？如何运用到临床？如何进行产学研合作？如何实现商业化走完最后一公里？在中国许多医院，多家影像AI如何选？如何用？如何管？AI如何‘无感’接入临床工作……一系列的痛点依旧待解决。” 刘士远教授认为，这需要通过上下游多方合作来打造平台共享AI发展的成果，只有强强联合，才能够发挥各自优势，打造从医院层面的人工智能生态使用环境。
事实也是如此，由于AI的技术是否能用在医疗领域主要取决于两大因素：一是要看现有数据量是否足够；二是要看落地应用场景和商业场景适不适合。
“我们还是要尊重各种行业规则，很多医疗的应用从AI角度看起来太慢了，实际上，是因为医疗关乎人类的生命健康，对于新技术和产品的考量及选择会更谨慎。另外，的整个价值链条是相对复杂，包括支付方式、渠道落地、决策等各个问题，AI科学家并不了解这个过程，所以，很多时候不能给技术、专家、医疗场景落地足够尊重，这些都需要许多AI企业引以重视。”李开复补充道。
针对人工智能在医疗领域的布局及商业化落地，目前，包括GE医疗在内的诸多跨国企业都将目光瞄准本土化这一战略。戴鹰告诉21世纪经济报道记者，继续全面国产化是GE医疗的重要策略。一方面，GE选择把智能化、数字化的技术融入到设备当中，向行业提供智能设备，提高三甲医院各大科室运作效率，为临床提供智能化的解决方案，帮助基层提高医疗服务水平及能力，帮助高端医院提高效率，在基层和高端医院互联互通的时候可以改善患者看病的可及性。另一方面，在中国建立生态体系，选择本土优质合作伙伴展开合作。在设备、医生、医院、管理者等方面进行多方赋能，进一步提升医疗效率、质量、可及性。
“在过去这段时间，我们花了很多的精力去将人工智能产品落地在了200多家医院，期间，我们访问了上百家医院，真正理解了中国的医疗痛点所在，也真正明白实践是检验数字医疗的唯一标准这句话的内涵，只有将开发出来的数字技术真真正正带到科室、医院、临床，带到医生、护士手里，才能产生临床价值。”戴鹰说道。
在此次人工智能大会上，GE医疗也正式发布其首个一站式、跨品牌的集成AI应用平台爱迪生魔盒，可以助力肺部精准筛查、乳腺精准筛查、卒中精准诊疗、冠脉精准诊断、肝脏精准成像、骨折智能分析等多病种解决方案。此外，GE医疗宣布，将与医准智能、数坤科技、强联智创、安德医智、深睿医疗、推想医疗、科亚医疗等在内的多家本土软件开发企业展开合作，推动其本土化战略的实施。