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    機(jī)遇挑戰(zhàn)并存,醫(yī)療AI 發(fā)展還有這些問題等待解決

       日期:2018-07-30     瀏覽:89    
    核心提示:作者:鄭琪發(fā)布日期:2018-07-30   近年來,中國(guó)醫(yī)療人工智能產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展,據(jù)健康點(diǎn)統(tǒng)計(jì)

    作者:鄭琪發(fā)布日期:2018-07-30

      近年來,中國(guó)醫(yī)療人工智能產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展,據(jù)健康點(diǎn)統(tǒng)計(jì),自2013年到2017年,整個(gè)醫(yī)療人工智能行業(yè)共獲得241筆國(guó)內(nèi)融資。僅在2017年,國(guó)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(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行監(jiān)管、復(fù)合型人才不足、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化較差、機(jī)器學(xué)習(xí)需要結(jié)合市級(jí)醫(yī)療場(chǎng)景進(jìn)行訓(xùn)練,算法有待提高、技術(shù)仍待完善等。

      缺標(biāo)準(zhǔn):CNDA尚無一例過審產(chǎn)品

      2018年以來,國(guó)內(nèi)對(duì)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(diǎn)。而影響醫(yī)療人工智能商業(yè)化的重要因素就是做好標(biāo)準(zhǔn)。

      實(shí)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(biāo)準(zhǔn)從而保證對(duì)安全性、可信賴性、可追溯性、隱私保護(hù)等方面的要求。為了更有效的評(píng)估人工智能技術(shù),相關(guān)的測(cè)試方法必須標(biāo)準(zhǔn)化,并創(chuàng)建人工智能技術(shù)基準(zhǔn)。未來人工智能技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)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(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化研討,加強(qiáng)在人工智能領(lǐng)域話語(yǔ)權(quán)。從而實(shí)現(xiàn)第三次浪潮下中國(guó)人工智能的超車。

      健康點(diǎn)了解到,自從2017年7月20日國(guó)務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,中國(guó)藥品生物制品檢定所、國(guó)家藥品監(jiān)督管理局(CNDA)等相關(guān)機(jī)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(guó) 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(guó)相關(guān)行業(yè)人士的熱議。不過,相比于 FDA 的審批,對(duì)于中國(guó)企業(yè)來說,CNDA 的審批更加嚴(yán)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(duì)病變部位進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別,并提供明確的診斷提示,則其風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別相對(duì)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(chǎng)上大部分的醫(yī)療AI產(chǎn)品都屬于三類。

      目前,中國(guó)有部分企業(yè)已經(jīng)率先申請(qǐng)了二類證。但如匯醫(yī)慧影、Airdoc、依圖醫(yī)療、推想科技等申報(bào)三類器械的產(chǎn)品都尚未得到認(rèn)證。實(shí)際上,按照醫(yī)療器械注冊(cè)流程,產(chǎn)品從申報(bào)到最終過審要經(jīng)過產(chǎn)品定型、檢測(cè)、臨床試驗(yàn)、注冊(cè)申報(bào)、技術(shù)審評(píng)、行政審批等六步。據(jù)了解,當(dāng)下中國(guó)申報(bào)三類器械的醫(yī)療人工智能產(chǎn)品大多停留在注冊(cè)申報(bào)之前的階段。

      值得注意的是,在國(guó)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(tái)已經(jīng)通過 FDA 和 CFDA 的認(rèn)證,因此,其搭載了人工智能的器械產(chǎn)品及平臺(tái)會(huì)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(bào)告》顯示中國(guó)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(guó)有超過85萬的AI人才。不難看出,目前中國(guó)人工智能專業(yè)人才總量較美國(guó)和歐洲發(fā)達(dá)國(guó)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(bào)告》還提到,目前我國(guó)人工智能領(lǐng)域的專業(yè)人才供求失衡嚴(yán)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(dòng)脈網(wǎng)統(tǒng)計(jì)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(guó)外或者中國(guó)的香港、臺(tái)灣進(jìn)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拢t(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(guó)加強(qiáng)對(duì)人工智能專業(yè)人才的重視程度,國(guó)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(dòng)實(shí)施方案》,并將“人工智能”首次納入到中國(guó)政府工作報(bào)告中。從人才從業(yè)年限結(jié)構(gòu)分布上來看,我國(guó)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(dòng)計(jì)劃》中也強(qiáng)調(diào),要加強(qiáng)人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)建設(shè),推進(jìn)“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(gè)“人工智能+X”復(fù)合特色專業(yè),推動(dòng)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(guó)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(guó)家級(jí)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(jìn)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(guó)科學(xué)院院士張鈸院士擔(dān)任新研究院的院長(zhǎng),圖靈獎(jiǎng)得主姚期智院士被聘為學(xué)術(shù)委員會(huì)主任,還聘請(qǐng)谷歌AI負(fù)責(zé)人Jeff Dean為清華大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)科顧問委員會(huì)委員。

      在高校開始著力培養(yǎng)人才的同時(shí),相關(guān)企業(yè)也紛紛推出相應(yīng)的人才培養(yǎng)計(jì)劃。此前,飛利浦中國(guó)副總裁兼首席技術(shù)官王熙對(duì)健康點(diǎn)表示,無論是對(duì)于整個(gè)醫(yī)療AI 產(chǎn)業(yè)來說,還是對(duì)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(jìng)爭(zhēng)人才。另一方面,隨著人工智能的越來越有挑戰(zhàn)性,對(duì)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(jī)制,去拓寬拓展他的視野。因?yàn)轱w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(shí)和經(jīng)驗(yàn),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(gè)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(guó)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(guó)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(shí)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(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、遠(yuǎn)程自主控制和規(guī)劃、虛擬個(gè)人助理、醫(yī)療等領(lǐng)域已被廣泛應(yīng)用,但對(duì)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(jìn)一步發(fā)展的主要阻礙。一方面,這些公司對(duì)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(dú)立研發(fā)和創(chuàng)新能力還有待進(jìn)一步提升;另一方面,目前中國(guó)缺少安全評(píng)估體系,企業(yè)對(duì)于醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私防護(hù)措施不夠。

      數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量是目前中國(guó)醫(yī)療人工智能競(jìng)爭(zhēng)的核心所在。然而,對(duì)于中國(guó)醫(yī)療人工智能企業(yè)而言,市場(chǎng)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(guó)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(jià)值。另一方面,無論是建模還是訓(xùn)練機(jī)器,都離不開真實(shí)的臨床環(huán)境,而目前中國(guó)大部分醫(yī)療人工智能產(chǎn)品缺少臨床環(huán)境。

      與此同時(shí),數(shù)據(jù)的誤差也會(huì)對(duì)人工智能的發(fā)展造成障礙。在中國(guó)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(biāo)準(zhǔn)的臨床結(jié)構(gòu)化病歷報(bào)告、醫(yī)生手寫病歷不規(guī)范、臨床用藥、檢查等細(xì)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(jìn)行訓(xùn)練,細(xì)微的數(shù)據(jù)誤差均會(huì)為深度學(xué)習(xí)帶來負(fù)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(zhēng)議。機(jī)器智能是否能夠成為倫理主體?實(shí)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(shí),“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(rèn)定及醫(yī)療安全的監(jiān)管責(zé)任認(rèn)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(jī)器人還遠(yuǎn)未智能到成為倫理主體,但機(jī)器人具有倫理意識(shí)不是完全沒有可能。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),需要人類研究倫理意識(shí)和程序之間的關(guān)系,需要人類研究倫理意識(shí)和程序之間的關(guān)系,以一套編程語(yǔ)言表達(dá)這套規(guī)則。

    來源:健康點(diǎn)healthpoint

     
     
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