业界热议人工智能医疗全民健康管理好助手成砂岩

业界热议人工智能医疗：全民健康管理“好助手” 成熟应用之路需时日

人民北京3月3日电（崔元苑）3月3日，由人民·人民健康主办的2019年全国两会“健康中国人系列活动”在京举行。当日，与会嘉宾就“医疗健康与人工智能”这一主题建言献策。与会嘉宾认为，目前，人工智能在影像辅助诊断、语音病例解读、临床助理、智能导诊、数据筛选分析等方面应用的积极效应初显，下一步，在保障质量和安全的前提下，人工智能与医疗健康融合，更广泛地服务于全方位、全周期的健康管理，前景广阔，但还有待于技术的发展、政策的推动等等。“健康中国人”系列圆桌论坛已经连续举办四届，本次论坛由趣头条提供推广支持。

国家卫健委医政医管局医疗资源处主任王斐，北京同仁医院副院长、首都医科大学教授魏文斌，解放军总医院第一医学中心血管外科科室主任、教授郭伟，北京大学第三医院放射科主任、主任医师、教授袁慧书，星创视界集团董事长兼创始人、宝岛眼镜ceo王智民，美年大健康董事长俞熔，飞利浦（中国）投资有限公司临床科学部高级总监周振宇，推想科技创始人、ceo陈宽等参加了本次圆桌论坛。

基层推广ai技术要以医疗质量和安全为前提

国家卫健委医政医管局医疗资源处主任王斐表示，在基层医疗服务方面推广和应用人工智能技术，首先要保证医疗质量和安全，这是前提和底线。

王斐认为，在一些环节，人工智能技术确实发展得比较好，比如智能导医分诊、提升医生服务效率、数据筛选分析、新药研发领域等。

北京同仁医院副院长、首都医科大学教授魏文斌提出，人工智能在眼科领域可以提高工作效率，在未来，人工智能对医疗服务模式，对分级诊疗能起到积极作用。据魏文斌介绍，同仁医院通过与北京市海淀区再给实验机作表面清洁处理教委的合作，对海淀区30万中小学生的近视进行筛查。对于发现的高危人群，就可以通过人工智能的可穿戴设备，统计近距离用眼时长，看时长，户外运动时长等数据，让容易得近视的孩子加强户外活动，或者进行一些预防性的干预措施等。

“但是要把人工智能技术应用于临床，目前比较困难的问题在于它是不是具备可重复性，即诊断的稳定性。”王斐指出，从审批和市场准入的要求看，质量不稳定的产品也很难实现复制。

加快释放“数字家庭医生”潜能 增加健康服务供给

因参加全国政协第十三届二次会议开幕式不能亲临论坛现场，全国政协委员、搜狗公司ceo王小川通过人工智能合成助手，介绍了他今年两会带来的一份关于运用人工智能技术增加基层卫生服务供给的提案。

王小川认为，人工智能、知识图谱、智能硬件、大数据等超越传统医疗信息化的新技术，已经开始在疾病筛查、慢病管理、健康管理等领域展露潜力，为通过技术手段辅助医生诊疗、提升基层医生诊疗能力和服务效率、增加基层医疗资源供给、服务患者医疗需求创造了可能。我们将这些技术在基层医疗卫生中辅助家庭医生、服务患者需求的应用统称为“数字家庭医生”。

王小川建议国家加强顶层设计、树立行业标准，推动顶尖专业智能和技术智能的结合推广煤炭产能减少近10亿吨，鼓励多方参与，加快释放“数字家庭医生”在健康中国建设中的潜能。

北京大学第三医院放射科主任、主任医师袁慧书表示，未来人工智能可以给影像科提供更多的帮助，不仅可以提高医生的工作效率，将更多测量性的数据进行更加规范的测量和管理，给医生提供更多量化的指标。与此同时人工智能的使用能够让医生有更多的精力去接触患者，给患者提供咨询和临床进行多学科的病例讨论等。

由于粘合剂本身就是1种挥发性有机化合物

推想科技创始人、ceo陈宽提出，通过人工智能和成立了浙江绍兴圣诺节能技术有限公司人类医生互相合作，互补互助，医生可以有更多的时间和精力做科研，与患者去交流，完成更具有价值的工作。

预防筛查和健康管理 ai市场前景广阔

美年大健康董事长俞熔表示，人工智能在预防与筛查和健康管理方面有着很好的商业场景。

据俞熔介绍，美年在体检的检前、捡中和检后，都做了一些人工智能的应用尝试。体检后的风险提示和数据采集，在尽可能做到通过智能化质控的提升，实现标准化，提高质控水平以后，达到数据的有效收集，不断地提高工作效率。这样，不管是在前端的智能筛查还是后端智能健康管理，都会有很好的商业场景。

飞利浦（中国）投资有限公司临床科学部高级总监周振宇认为，人工智能更多的是关注后期的医学工作。我们可以通过人工智能的算法，通过更快的图像采集，拿到更好更高分辨率的图像，有利于后期的诊断和治疗。

“在患者出院后，通过日常佩戴的电子设备进行数据采集，可以准确预测患者30天内再次入院的可能性。如果数据达到一定的标准，就会提示患者需要注意自己的健康问题，以避免再次发生疾病的症状。这样通过人工智能系统的帮助，就能够有效提升患者的救治率，改善人们的健康状况。” 周振宇说。

ai成熟应用于医疗健康还有一段距离

解放军总医院血管外科科室主任郭伟教授表示，人工智能“离真正的成熟”还有一段距离。

郭伟称，主要原因有以下三个方面：首先，所有的人工智能都是基于大数据，健康是最好的大数据应用场景。但是，健康包含的领域非常广，疾病种类非常多，想把它们做全非常困难。其次，影像识别问题。一方面不同医院之间图片质量参差不齐。另一方面早期人工分割如果数据不准确，后期人工智能将会存在很多问题。再次是人工智能产品还处于“婴儿”阶段，需要不断试用，更新与改进。

同时，北京大学第三医院放射科主任、主任医师袁慧书也提出，医疗领域人工智能产品的评价标准和产品定位仍然需要进一步的完善和规范。

袁慧书认为，在评价方面，人工智能产品缺少统一的评价标准，而目前在临床药理实验基地进行检测，评价比较简单。在产品定位方面，人工智能属于三类医疗产品，在市面上普及比较困难。在使用过程中，人工智能产品在实际操作中只能作为辅助诊断工具，最终仍然需要医生对诊断负责。

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