作者：鄭琪發(fā)布日期：2018-07-30
近年來，中國醫(yī)療人工智能產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展，據(jù)健康點統(tǒng)計，自2013年到2017年，整個醫(yī)療人工智能行業(yè)共獲得241筆國內(nèi)融資。僅在2017年，國內(nèi)醫(yī)療AI行業(yè)公布的融資事件近30起，融資總額超過18億元。
然而，隨著醫(yī)療人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，其所面臨的一些困難也逐漸顯現(xiàn)。比如行業(yè)缺少統(tǒng)一標準進行監(jiān)管、復(fù)合型人才不足、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化較差、機器學(xué)習(xí)需要結(jié)合市級醫(yī)療場景進行訓(xùn)練，算法有待提高、技術(shù)仍待完善等。
缺標準：CNDA尚無一例過審產(chǎn)品
2018年以來，國內(nèi)對AI醫(yī)療的質(zhì)疑聲越來越多。除了上述底層技術(shù)和數(shù)據(jù)的問題之外，商業(yè)化前景不明也是人們不看好醫(yī)療AI的關(guān)鍵一點。而影響醫(yī)療人工智能商業(yè)化的重要因素就是做好標準。
實際上，在發(fā)展的過程中，人工智能技術(shù)必須滿足客觀的標準從而保證對安全性、可信賴性、可追溯性、隱私保護等方面的要求。為了更有效的評估人工智能技術(shù)，相關(guān)的測試方法必須標準化，并創(chuàng)建人工智能技術(shù)基準。未來人工智能技術(shù)標準化將有助于人工智能的穩(wěn)健發(fā)展，統(tǒng)一技術(shù)、數(shù)據(jù)、安全。積極參與國際標準化研討，加強在人工智能領(lǐng)域話語權(quán)。從而實現(xiàn)第三次浪潮下中國人工智能的超車。
健康點了解到，自從2017年7月20日國務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，中國藥品生物制品檢定所、國家藥品監(jiān)督管理局（CNDA）等相關(guān)機構(gòu)都在積極與行業(yè)人士接觸，相關(guān)政策、監(jiān)管方案都在緊鑼密鼓的制定當(dāng)中。不過，目前尚未發(fā)布相關(guān)政策。
今年上半年，美國 FDA 陸續(xù)傳來醫(yī)療人工智能產(chǎn)品過審的消息，這也引起中國相關(guān)行業(yè)人士的熱議。不過，相比于 FDA 的審批，對于中國企業(yè)來說，CNDA 的審批更加嚴格。根據(jù)2017年發(fā)布的最新版《醫(yī)療器械分類目錄》顯示，若診斷軟件通過其算法，提供診斷建議，僅具有輔助診斷功能，不直接給出診斷結(jié)論，本子目錄中相關(guān)產(chǎn)品按照第二類醫(yī)療械器管理。若診斷軟件通過其算法（例如，CAD，骨密度外）對病變部位進行自動識別，并提供明確的診斷提示，則其風(fēng)險級別相對較高，本子目錄中相關(guān)產(chǎn)品按照第三類醫(yī)療考器械管理。如此看來，市場上大部分的醫(yī)療AI產(chǎn)品都屬于三類。
目前，中國有部分企業(yè)已經(jīng)率先申請了二類證。但如匯醫(yī)慧影、Airdoc、依圖醫(yī)療、推想科技等申報三類器械的產(chǎn)品都尚未得到認證。實際上，按照醫(yī)療器械注冊流程，產(chǎn)品從申報到最終過審要經(jīng)過產(chǎn)品定型、檢測、臨床試驗、注冊申報、技術(shù)審評、行政審批等六步。據(jù)了解，當(dāng)下中國申報三類器械的醫(yī)療人工智能產(chǎn)品大多停留在注冊申報之前的階段。
值得注意的是，在國內(nèi)尚無產(chǎn)品通過審批的情況下，飛利浦等傳統(tǒng)醫(yī)療相關(guān)企業(yè)的器械產(chǎn)品及平臺已經(jīng)通過 FDA 和 CFDA 的認證，因此，其搭載了人工智能的器械產(chǎn)品及平臺會更加受到用戶的青睞。
少人才：醫(yī)療AI發(fā)展亟需復(fù)合型人才
人工智能人才現(xiàn)在是短板中的短板，既懂醫(yī)療，又懂技術(shù)的復(fù)合型、戰(zhàn)略型人才尤其短缺。
領(lǐng)英此前發(fā)布的《全球人工智能領(lǐng)域人才報告》顯示中國人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人才總數(shù)超過5萬人，排名全球第七位。而美國有超過85萬的AI人才。不難看出，目前中國人工智能專業(yè)人才總量較美國和歐洲發(fā)達國家來說較少，其中，10年以上資深人才尤為缺乏。此外，《全球人工智能領(lǐng)域人才報告》還提到，目前我國人工智能領(lǐng)域的專業(yè)人才供求失衡嚴重，供求比例接近1比10。
而在醫(yī)療行業(yè)，既懂人工智能又懂醫(yī)療的人才更是稀缺。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，據(jù)動脈網(wǎng)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)47名醫(yī)療人工智能創(chuàng)業(yè)公司的CTO或者首席科學(xué)家，有30名都在國外或者中國的香港、臺灣進修過，占比63.8%，而與醫(yī)學(xué)專業(yè)相關(guān)的人才僅有7人，占比14.9%?？梢娙斯ぶ悄苋瞬哦倘贝蟊尘跋?，醫(yī)療人工智能的人才更是短缺，有估算稱AI人才從事醫(yī)療行業(yè)的大約只有十分之一。
基于這樣的背景，我國加強對人工智能專業(yè)人才的重視程度，國家發(fā)改委、科技部等四部委去年聯(lián)合發(fā)布《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》，并將“人工智能”首次納入到中國政府工作報告中。從人才從業(yè)年限結(jié)構(gòu)分布上來看，我國新一代人工智能人才比例較高，人才培養(yǎng)和發(fā)展空間廣闊。
此外，教育部在《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》中也強調(diào)，要加強人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)建設(shè)，推進“新工科”建設(shè)，形成“人工智能+X”復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式。到 2020 年建設(shè) 100 個“人工智能+X”復(fù)合特色專業(yè)，推動重要方向的教材和在線開放課程建設(shè)。到 2020 年編寫 50 本具有國際一流水平的本科生和研究生教材、建設(shè) 50 門人工智能領(lǐng)域國家級精品在線開放課程、建立 50 家人工智能學(xué)院、研究院或交叉研究中心，并引導(dǎo)高校通過增量支持和存量調(diào)整，加大人工智能領(lǐng)域人才培養(yǎng)力度。在職業(yè)院校大數(shù)據(jù)、信息管理相關(guān)專業(yè)中增加人工智能相關(guān)內(nèi)容，培養(yǎng)人工智能應(yīng)用領(lǐng)域技術(shù)技能人才。
目前，為加速培養(yǎng)醫(yī)療人工智能專業(yè)人才，各大高校紛紛揭牌建立人工智能學(xué)院，而此舉將大大促進人工智能人才的培養(yǎng)。以清華大學(xué)為例，今年6月，清華大學(xué)正式成立人工智能研究院，中國科學(xué)院院士張鈸院士擔(dān)任新研究院的院長，圖靈獎得主姚期智院士被聘為學(xué)術(shù)委員會主任，還聘請谷歌AI負責(zé)人Jeff Dean為清華大學(xué)計算機學(xué)科顧問委員會委員。
在高校開始著力培養(yǎng)人才的同時，相關(guān)企業(yè)也紛紛推出相應(yīng)的人才培養(yǎng)計劃。此前，飛利浦中國副總裁兼首席技術(shù)官王熙對健康點表示，無論是對于整個醫(yī)療AI 產(chǎn)業(yè)來說，還是對正在踐行本土化戰(zhàn)略的飛利浦來說，人才都是必不可少的重要因素。一方面大家都在競爭人才。另一方面，隨著人工智能的越來越有挑戰(zhàn)性，對于相關(guān)人才的素質(zhì)也提出了更高的要求。飛利浦一方面希望可以吸引到更多的科學(xué)家，和相應(yīng)的從業(yè)人員。另一方面也在不斷地培養(yǎng)人才，通過內(nèi)部的相關(guān)機制，去拓寬拓展他的視野。因為飛利浦的研究院是世界范圍的，相關(guān)工作人員可以共享飛利浦來自世界范圍的知識和經(jīng)驗，從而拓寬自己的視野。
基礎(chǔ)差：技術(shù)與數(shù)據(jù)兩大基石尚待鞏固
作為人工智能發(fā)展的兩個基礎(chǔ)要素，技術(shù)的發(fā)展和數(shù)據(jù)的完善依舊是中國醫(yī)療人工智能必須要解決的問題。
從技術(shù)角度而言，中國的人工智能尚處于弱人工智能階段。雖然當(dāng)前益于圖像識別、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵技術(shù)的突破，AI在機器人、語言識別、遠程自主控制和規(guī)劃、虛擬個人助理、醫(yī)療等領(lǐng)域已被廣泛應(yīng)用，但對于大多數(shù)受政策紅利爆發(fā)的醫(yī)療AI公司而言，技術(shù)力量是限制其進一步發(fā)展的主要阻礙。一方面，這些公司對于復(fù)雜學(xué)科或多學(xué)科聯(lián)合診斷算法還存在技術(shù)瓶頸，獨立研發(fā)和創(chuàng)新能力還有待進一步提升；另一方面，目前中國缺少安全評估體系，企業(yè)對于醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私防護措施不夠。
數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量是目前中國醫(yī)療人工智能競爭的核心所在。然而，對于中國醫(yī)療人工智能企業(yè)而言，市場中有大規(guī)模潛在的數(shù)據(jù)，但是卻無法被整理、利用起來。一方面，中國醫(yī)院內(nèi)的數(shù)量龐大，但75％以上是非結(jié)構(gòu)化的，并不能發(fā)揮出“大數(shù)據(jù)”挖掘的價值。另一方面，無論是建模還是訓(xùn)練機器，都離不開真實的臨床環(huán)境，而目前中國大部分醫(yī)療人工智能產(chǎn)品缺少臨床環(huán)境。
與此同時，數(shù)據(jù)的誤差也會對人工智能的發(fā)展造成障礙。在中國當(dāng)前的醫(yī)療系統(tǒng)中，醫(yī)院與醫(yī)院、院內(nèi)科系互不相連、沒有統(tǒng)一標準的臨床結(jié)構(gòu)化病歷報告、醫(yī)生手寫病歷不規(guī)范、臨床用藥、檢查等細節(jié)缺失、患者離開醫(yī)院后失訪率高等各種原因造成健康醫(yī)療數(shù)據(jù)“誤入誤出”。而深度學(xué)習(xí)需要使用大規(guī)模規(guī)范化數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，細微的數(shù)據(jù)誤差均會為深度學(xué)習(xí)帶來負面影響。這樣的數(shù)據(jù)質(zhì)量不免令人為目前醫(yī)療人工智能做出的結(jié)果產(chǎn)生質(zhì)疑。
除了技術(shù)與數(shù)據(jù)為人工智能帶來的挑戰(zhàn)外，人工智能還面臨著倫理的爭議。機器智能是否能夠成為倫理主體？實際上，雖然醫(yī)療人工智能給醫(yī)療診斷治療康復(fù)帶來諸多便利，但當(dāng)面臨復(fù)雜的疾病診斷與治療時，“生殺大權(quán)”依舊不能交給人工智能，如果完全依賴人工智能，那么醫(yī)學(xué)事故的責(zé)任認定及醫(yī)療安全的監(jiān)管責(zé)任認定則又是一大難題。此前，復(fù)旦大學(xué)哲學(xué)學(xué)院教授徐英瑾曾提到，雖然目前機器人還遠未智能到成為倫理主體，但機器人具有倫理意識不是完全沒有可能。為實現(xiàn)這一目標，需要人類研究倫理意識和程序之間的關(guān)系，需要人類研究倫理意識和程序之間的關(guān)系，以一套編程語言表達這套規(guī)則。
來源：健康點healthpoint
