這些問題不解決 在醫(yī)療領(lǐng)域AI只能“打下手”

智能“閱片”、臨床決策、護(hù)理機(jī)器人……近年來，隨著人工智能的蓬勃發(fā)展，人工智能與醫(yī)學(xué)結(jié)合的相關(guān)技術(shù)開發(fā)也進(jìn)行得如火如荼。

近日，人工智能在藥物研發(fā)領(lǐng)域邁出重要一步，澳大利亞研究團(tuán)隊(duì)將全球首個(gè)AI設(shè)計(jì)藥物——“渦輪增壓”流感疫苗推入人體試驗(yàn)階段，這款藥物開發(fā)用時(shí)兩年時(shí)間。

就像“互聯(lián)網(wǎng)+”一樣，“人工智能+”的模式必然會(huì)給我們的生活帶來翻天覆地的變化，但在涉及生理和生命的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，人工智能落地還將面臨哪些挑戰(zhàn)?

質(zhì)與量并重 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)仍需“精煉”

不論在何種領(lǐng)域，數(shù)據(jù)都是讓機(jī)器聰明起來的根本。

“人工智能若想在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域長(zhǎng)足發(fā)展，數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)量和標(biāo)準(zhǔn)化方面還有待改進(jìn)和完善。” 8月6日，天津市腫瘤醫(yī)院副院長(zhǎng)徐波在接受科技日?qǐng)?bào)記者采訪時(shí)表示。

“醫(yī)療大數(shù)據(jù)如何‘降噪’是個(gè)關(guān)鍵問題。”徐波指出，醫(yī)療大數(shù)據(jù)涉及的類型近年來呈多模態(tài)發(fā)展。而病例數(shù)據(jù)覆蓋面廣，服務(wù)用戶多樣，如何構(gòu)建以病人、醫(yī)生、醫(yī)院和政府等多中心的數(shù)據(jù)治理體系，進(jìn)而面向不同的用戶提供不同的數(shù)據(jù)視圖和分析結(jié)果，是醫(yī)療大數(shù)據(jù)采集及研究中亟待解決的問題。

自改革開放以來，我國(guó)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)展迅速，信息化程度也在逐漸提高。但是隨著醫(yī)療設(shè)備更新迭代，數(shù)據(jù)的格式和錄入的內(nèi)容也在不斷變化。以慢性病為例，即便是同一位病人在同一家醫(yī)院治療，幾年前后的數(shù)據(jù)內(nèi)容和形式也可能會(huì)大有不同。更何況我國(guó)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域在病種分類、名稱方面也有部分尚未統(tǒng)一，還有一些醫(yī)生會(huì)采用口語(yǔ)、簡(jiǎn)稱，如“乳腺癌”和“乳癌”就是不同醫(yī)師對(duì)同一種病癥的不同叫法，這也會(huì)給人工智能在臨床決策或影像分析時(shí)平添困擾。

“盡管我國(guó)醫(yī)院的數(shù)據(jù)龐大, 但由于疾病的復(fù)雜性，數(shù)據(jù)維度、特性各不相同, 質(zhì)量參差不齊,導(dǎo)致很多細(xì)分的病種實(shí)際可用數(shù)據(jù)量少，尤其是較為罕見的疾病類型。如果是多學(xué)科交叉的病癥可使用的數(shù)據(jù)量就更加有限了。”徐波表示。

此外，數(shù)據(jù)共享也存在壁壘。我國(guó)當(dāng)前醫(yī)院與醫(yī)院、同一家醫(yī)院內(nèi)科系互不相連, 沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的臨床結(jié)構(gòu)化病歷報(bào)告,不同地域甚至不同醫(yī)院之間的數(shù)據(jù)庫(kù)無法通用。

我國(guó)人口數(shù)量龐大，醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)體量也很大，但在某種程度上，人工智能發(fā)展卻陷入了“無數(shù)據(jù)可用”的尷尬境地，怎樣才能將這座“富礦”充分挖掘出來呢?

“數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化是解決該問題的必經(jīng)之路。”在徐波看來，應(yīng)加快醫(yī)療數(shù)據(jù)電子化、標(biāo)準(zhǔn)化的進(jìn)程, 打破醫(yī)療機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)壁壘, 建立數(shù)據(jù)共享機(jī)制,進(jìn)一步“精煉”醫(yī)學(xué)領(lǐng)域數(shù)據(jù)。

醫(yī)工結(jié)合 學(xué)科交叉人才緊缺

“既懂醫(yī)療又懂AI技術(shù)的復(fù)合型、戰(zhàn)略型人才極其短缺, 其中10年以上資深人才尤為缺乏。同時(shí), 醫(yī)務(wù)人員對(duì)AI的接納度不足, 部分醫(yī)務(wù)人員甚至對(duì)AI抱有抵觸心理。”上海市衛(wèi)生和健康發(fā)展研究中心(上海市醫(yī)學(xué)科學(xué)技術(shù)情報(bào)研究所)健康科技創(chuàng)新發(fā)展部執(zhí)行主任何達(dá)曾在相關(guān)期刊發(fā)表文章時(shí)提到，AI技術(shù)的使用需要對(duì)醫(yī)務(wù)人員進(jìn)行專業(yè)化規(guī)范培訓(xùn), 在此背景下, 建立完善的人才培養(yǎng)和人才引進(jìn)機(jī)制是重中之重。

徐波告訴科技日?qǐng)?bào)記者，智能醫(yī)學(xué)領(lǐng)域是人工智能和醫(yī)療健康這兩個(gè)專業(yè)性極強(qiáng)領(lǐng)域的結(jié)合，如今二者都能深入研究的人才是“香餑餑”。而正是因?yàn)槎邔I(yè)性極強(qiáng)，人才培養(yǎng)的模式才更加復(fù)雜、更值得深入探討。

去年，南開大學(xué)和天津大學(xué)首次在本科開設(shè)智能醫(yī)學(xué)工程專業(yè)，開啟了培養(yǎng)人工智能+醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)I(yè)人才的新征程。今年，包括重慶大學(xué)、東北大學(xué)在內(nèi)的7所院校也成功申報(bào)獲批開設(shè)相關(guān)專業(yè)。南開大學(xué)醫(yī)學(xué)院相關(guān)負(fù)責(zé)人曾表示，該專業(yè)是掛靠在學(xué)校醫(yī)學(xué)院下的一個(gè)工科專業(yè)，為了滿足學(xué)生學(xué)科交叉的學(xué)習(xí)需求，會(huì)邀請(qǐng)外院的教師上課教學(xué)。

在徐波看來，智能醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)展時(shí)間短，能大范圍推廣的培養(yǎng)模式尚需一定的時(shí)間摸索。但歸根結(jié)底，如果讓部分有興趣的醫(yī)學(xué)生在校期間就能接觸到一些人工智能相關(guān)的工科基礎(chǔ)知識(shí)，將會(huì)對(duì)其后續(xù)向著智能醫(yī)學(xué)方向發(fā)展起到一定的引導(dǎo)和輔助作用。

雖然現(xiàn)階段交叉人才缺口很大，但值得慶幸的是，家長(zhǎng)和學(xué)生對(duì)智能醫(yī)學(xué)工程專業(yè)高度認(rèn)可。2018年，天大、南開智能醫(yī)學(xué)工程專業(yè)首批招生投放涵蓋全國(guó)十幾個(gè)省市，招生期間，民眾的相關(guān)咨詢持續(xù)火爆，未投放省市同樣反響熱烈。

市場(chǎng)良性發(fā)展 監(jiān)管體系亟須加強(qiáng)

除了數(shù)據(jù)和人才兩大基礎(chǔ)方向，新興的智能醫(yī)學(xué)在商業(yè)模式和法律監(jiān)管等方面也需要人們投注目光。

以目前人工智能與醫(yī)學(xué)最常見的結(jié)合點(diǎn)——醫(yī)學(xué)影像為例，現(xiàn)階段該領(lǐng)域的AI產(chǎn)品在國(guó)內(nèi)主要采用免費(fèi)試用的合作方式，雖然短期來看，醫(yī)院是獲益的，但長(zhǎng)遠(yuǎn)計(jì)算，優(yōu)質(zhì)AI企業(yè)會(huì)因長(zhǎng)期無法盈利而難以為繼，無法持續(xù)為醫(yī)院提供更好的產(chǎn)品。

合理的商業(yè)化模式尚在“摸著石頭過河”的階段，而相配套的監(jiān)管機(jī)制也亟須完善。清華大學(xué)法學(xué)院院長(zhǎng)申衛(wèi)星此前在接受科技日?qǐng)?bào)記者采訪時(shí)表示，目前只有《民法總則》第127條提出，“法律對(duì)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)虛擬財(cái)產(chǎn)的保護(hù)有規(guī)定的，依照其規(guī)定”。但具體如何保護(hù)數(shù)據(jù)，并沒有詳細(xì)說明。

以往，機(jī)器被歸為工具一類，工具造成的損害責(zé)任通常是產(chǎn)品設(shè)計(jì)者、制造者來承擔(dān)，但如果工具經(jīng)過人工智能深度學(xué)習(xí)，成為自主型產(chǎn)品后造成損害，這到底是誰(shuí)的責(zé)任?依舊是產(chǎn)品的責(zé)任還是智能系統(tǒng)開發(fā)單位的責(zé)任?這些疑問都需要明確的法條來解答。

記者了解到，我國(guó)不僅對(duì)智能醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)、責(zé)任規(guī)范、安全性等沒有明確的法律指示，人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、準(zhǔn)入體系、評(píng)估體系也未設(shè)置詳細(xì)的準(zhǔn)則, 無法對(duì)AI數(shù)據(jù)和算法進(jìn)行有效驗(yàn)證和評(píng)價(jià)。

“目前國(guó)際上也沒有成功的案例經(jīng)驗(yàn)可供借鑒，發(fā)展出一套符合我國(guó)國(guó)情、相對(duì)完善的智能醫(yī)學(xué)監(jiān)管體系還需要一定的時(shí)間和多學(xué)科、多行業(yè)的研究者和實(shí)踐者共同努力。”徐波表示，較為科學(xué)的監(jiān)管體系之下，人工智能企業(yè)在符合各項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)的范圍內(nèi)探索良性的商業(yè)化營(yíng)收模式，各院所、高校、醫(yī)院等單位合理利用各自資源，進(jìn)行有效合作，有助于整個(gè)智能醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的健康、穩(wěn)步發(fā)展。(實(shí)習(xí)記者 于紫月)

標(biāo)簽： 人工智能