时至今日，人工智能在医疗领域各个方面都有接触，但产品基本仅局限在辅助诊断，如何更加深入临床，发挥人工智能更多功效？今天召开的世界人工智能大会“寻路医疗AI，求解落地难题”分论坛上，专家表示，解决数据准确性、标准一致性的两大瓶颈问题，是人工智能医疗发展的核心。
产品多样，标准需精准统一
人工智能在临床的应用，触角正越来越广。海军军医大学长征医院影像医学与核医学科主任刘士远教授在接受解放日报·上观新闻记者采访时介绍，目前人工智能针对肺结节的检出，已形成临床诊治共识。下一步，针对骨关节、冠状动脉粥样硬化等疾病的诊断，也将集合专业力量尽早实现统一认知。
在专家看来，人工智能产品的研发可谓百花齐放，重合度也较高，但针对相关产业领域的行业标准十分多样，缺乏统一性，这也是制约人工智能持续发展的瓶颈。刘士远说，中国生物物理学会针对医疗设备中的人工智能部分，有宏观标准，但每个产品涉及的领域相当细分，专业领域例如结节、脑肿瘤、骨龄等，功能领域又有文本、语音等，每）产品的识别、分割、标注等方法都十分复杂多样，需要依靠行业专家来有的放矢制定标准。
+医疗，到底加在哪根“赛道”
上海市卫生和健康发展研究中心主任金春林表示，人工智能+医疗，应该加在哪根“赛道”？这是需要审视的问题。众所周知，医疗产业“赛道”众多，影像诊断、药物研发乃至管理，从国家层面来看，“头部企业”怎样支持，大小公司如何联动，确保资源优化配置不浪费，是行业发展的前提。而人工智能产品在研发过程中，哪个产品更接近哪个领域，产品在初露端倪时应被关注，以此尽早实现多学科结合，诞生真正应用于临床的人工智能产品。
目前，医疗人工智能的细分领域主要有9大类，分别是虚拟助手、疾病诊断与预测、医疗影像、病历/文献分析、医院管理、智能器械、新药研发、健康管理和基因。金春林解释，医疗影像是当前广泛布局的“赛道”，疾病诊断和新药研发两个领域相对难度较大。但是基于国家对互联网医院和智慧医院建设的提出，以及人们健康素养的提升，AI将在医院管理和健康管理两大领域具有先发优势。
临床数据欠准确，人才待提升
迄今，我国尚未出现第一张医疗人工智能三类证书。“一个医疗人工智能产品，需要契合用户的实际需求，符合实际使用场景才能实现落地并获得市场。”金春林坦言。按照2017年8月我国发布的新版《医疗器械分类目录》规定，人工智能诊断软件通过算法，提供诊断建议，仅有辅助诊断功能，不直接给出诊断结论，按照第二类医疗器械申报。至于第三类医疗器械，则可以对病变部位自动识别，并提供明确诊断。
解放日报·上观新闻记者了解到，2015-2016年间我国人工智能一度火热，2018年有所降温，行业泡沫与应用挑战密切相关。金春林认为，我国临床数据不够准确，导致有效产品并不多。人工智能的研发，离不开大数据，国内电子化病例数据质量较差，缺乏大量结构化、标准化的数据给研发带来一定难度，其中各医疗机构之间的数据不共享，也对数据利用带来困难。此外，国内人工智能专家和技术团队欠缺，尤其是顶级专家团队匮乏，也制约了行业进一步发展。
融合多学科，打破壁垒实现共享
人工智能在国外的发展，对我国有一定借鉴意义。数据显示，截止2018年年底，美国食药监总局已经批准了16款医疗人工智能产品，从产品功能分布来看，主要涉及监测预警类产品、诊断辅助类产品和用药辅助类产品，从疾病分布来看，主要包括糖尿病、心脑血管疾病、骨折检测、心理健康等领域。刘士远说，“改善工作效率、提升病家体验，临床医疗机构中，不少医生对人工智能十分欢迎。”
金春林建议：发展医疗人工智能，解决数据质量问题，应该进一步提升医院的电子病历水平，推动结构化电子病历的开发；破除各家医疗数据共享的行政壁垒，在保障患者隐私的前提下，促进医疗数据的共享和利用。另外，由于医学和计算机科学是两个知识壁垒较高的学科，很多临床专家不懂计算机知识，计算机研发团队也缺乏对医疗的了解，需要企业开发团队深入医院内部，与临床专家加强沟通交流，强化对医疗活动的实际场景体验，更好地开发出符合临床实际需求的产品。实现了上述条件后，政策支持与医保支付配套，相信人工智能可以更好地融入病家体验。
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