人工智能汹汹来到,智能医疗走向何方?
2019-07-31 15:51 文章来自:IFTNews 收藏(0) 阅读(126) 评论(0)

人工智能会颠覆整个医疗行业吗?智能医疗会让医生失业吗?患者能接受AI诊断吗?7月7日,复旦-港大IMBA项目医疗健康产业俱乐部主办的“智变未来”年会请来了学界、业界、创投等诸多领域大咖,多视角共话智能医疗的未来,快来一起看看吧。

(以下根据速记内容概括整理)

//沈海鹏:智能医疗的难点是数据和应用场景 //

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香港大学经济与管理学院副院长 沈海鹏

人工智能在医疗的各个阶段都有应用,应用的四个环节是数据、算法、深度学习和应用场景。目前技术是相对成熟的,瓶颈主要是数据和应用场景,而不是算法和深度学习。

-数据方面的瓶颈是数据的存在性、全面性,以及即使存在全面的数据,收集和整合也面临很大的困难。

-应用场景方面,是实现算法在特定场景中的应用问题,会受到商业模式等诸多现实因素的影响。此外,算法究竟能给医生带来什么效果,也是很难判定的。比如沃森(IBM超级电脑)应用到基因方面时,在诊断和疗效方面效果并不好,甚至有的医生把它比作“医疗图书馆”,加快了查资料的速度,但不能分析病因。

就个人经验而言,我们发现医疗质量的指标执行率常常参差不齐。美国的解决方案是提供标准化的流程指南,如此可以提高综合性的服务指标。我们也跟天坛医院卒中协会合作了金桥工程项目,想证明对临床路径多重标准化的干预,是能够提高服务质量的。结果(图)也证明了我们的假设。之后我们就在这个应用场景中加入算法,想在一些重要的决策点给医生一些指导和协助。也包括金桥工程二的诊疗辅助决策系统,要做病因分型,开始涉及到影像的部分了。

//冯晓源:医疗影像AI智能辅助诊断 //

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华山医院终身教授、上海五角场创新创业学院院长、伦琴医疗集团董事长、上海生物医学工程学会理事长 冯晓源

目前来讲,人工智能仅仅是一种技术,而不是一个整体解决方案。它可以完成终点明确、规则清楚的事情,但无法真正替代医生、替代医学,因为医学的根本任务不是看病,而是看到疾病背后的人。所以人工智能只能是人类智慧和能力的延伸,而不是替代人类的怪物。

同时人工智能也有许多问题需要被解决,最重要的就是提高数据质量,要可靠、标准化,其次是人工智能要通过减少影像科医生机械性、程序性、机械性的工作来提高效率,第三是要实现挖掘肉眼不可见的病灶。

未来人工智能加上互联网、5G技术,能对影像工作产生很大的意义,主要如下:

-简化检查方式。通过大量影响学习建立大数据系统,任何人只要把自己的影像检查结果上传,马上能获知自己的状况。

-帮助人们看到隐藏信息。影像背后有很多信息是被人主观忽略、或者肉眼无法识别的,但人工智能可以帮助人们获取这样的信息。

-从现状性诊断转向预测性诊断。不仅告诉人们疾病的现状是怎样的,还要告诉人们疾病发展的趋势,甚至患病部位内里各组分的发展趋势。

//李杨阳:医改大趋势下的新机遇和新挑战 //

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IQVIA的管理咨询团队总监,定价与市场准入团队负责人 李杨阳

中国医药市场未来五年预计复合增长率从过去五年的增长率7.1%掉到4.8%,有很大一部分是政策使然。

2018年初国务院成立国家医保局,参与了行业里出台的几乎所有重要政策。这些政策以支付方改革作为核心,主要思路分两大部分,第一部分是通过控制不合理开支和仿制替代来实现“腾笼”,第二部分是通过鼓励创新实现“换鸟”。

控制不合理开支包括健康的推进,科学引导用药处方,严控辅助用药,减少滥用,打击骗保等。仿制药替代的主要途径是带量采购,目前预计带量采购能够挤出几十亿元的水分,但中国制药行业的市值蒸发了几百亿甚至上千亿。但我们这是改革必然会带来的阵痛。

鼓励创新的部分也分为两块,一块是鼓励制药创新,引进创新急需用药、救命药,加快审批,降关税等。第二块是通过国家医保目录的更新和国家谈判,进一步地提升药品的可及性,提升老百姓的支付能力。

对从业者来说,面对如此趋势,有几点需要注意:

-加速成为新常态。未来中国创新的速度、创新药进中国的速度、批准的速度都会越来越快,支付方成为市场的中心,带量采购将成为新常态;

-进医保成为敲门砖。进医保成为敲门砖,但不是放量的唯一保证,落地执行仍需投入精力和资源;

-注重使用新工具。医保谈判的门槛将变得越来越高,更注重价值评估,因此要注重对HTA、CEA工具的使用;

-定价采取新思路。创新药越来越贵,对应的人群越来越小,核心逻辑已经发生了变化的。未来的创新药、创新产品在中国的定价必须采取新思路。

我们认为套用这四个原则,做市场的思路一定是更创新的,这样才能找到做定价、做准入成功的可能性。

//张大磊:智能医疗是马拉松,所有人都只跑了50米 //

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Airdoc的创始人 张大磊

智能医疗行业是马拉松,所有人都只跑了50米。然而50米的经验不一定适合整场马拉松,所以我只是分享50米里我们的思考历程,希望能跟大家碰撞出新火花。

我们的初心是希望结构化处理医生的经验,把可以量化输入输出的经验,做成算法模型,既提高医生的效率,也让更多的地方人能用上。

我们通过人工标注的视网膜片子训练AI,并把算法放到领域内三家寡头的机器里,然后卖进医院。得到的效果是,医生每拍一次就得到一个结果,AI会给出病灶位置、几年后的位置、以及需要特别关注的位置和可能的其它病症情况,供医生参考。

此外也包括其它东西。比如让黄斑问题的患者描述他看到的照片,跟正常状态有什么区别,再把处理后的照片发给他的家人,帮助他们理解他;还有给系统内视网膜马上要脱落但还没有脱落的人打电话,安排他就近就医,这样就可以保住他的视力。

我们还就200多项生活方式、环境等的因素采集了孩子的数据,并用算法跟踪。现在我们能够预测每个月生活方式不发生太大改变的情况下,哪些孩子在18岁前会高度近视,从而实现提前干预,且提出干预方案。同时也有许多发现,比如长期做眼保健操的孩子因为不洗手,比长期不做眼保健操的小孩视力更差;再比如视力发展受人种、遗传因素影响远小于环境因素等。

我们相信这里面有很多我们不知道但有价值的东西,希望大家可以和我们一起来挖掘。我们也一直认为,做人工智能得学会往后退一步,让医学专家来作专业判断,因为你永远不知道真相是什么。

圆桌会议纪要(主持人:复旦大学管理学院市场营销系的褚荣伟副教授,参与者:冯晓源教授,李杨阳女士,张大磊先生,思齐圈创始人、08级校友洪远东先生,6-sigma黑带大师、09级校友曹洁女士,恒瑞医药综合事业部医学副总监、医学部负责人李一女士)

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AI作用是辅助吗?当我们讲到“辅助决策”时,到底是在说辅助什么决策?

冯晓源:我觉得“帮助”比“辅助”更好,AI可以帮助人突破感觉、思维等方面的限制。而决策是说,从伦理、社会上来说,暂时不能让AI自主决策,而只能由医生来签最后的字。

张大磊:我很认同冯教授的观点。我们内部达成了两点共识:1.AI是个量化的、标准化的工具;2.决策站在人的角度上是很复杂的事,不是技术问题,所以不能由AI来决策。同时从技术上看,大多数的AI离人类水平有差距,对缺失上下文的引喻理解能力非常差,只能接受明确的指令、给出明确的答案。接下来一二十年里,除非整个基础理论有非常大的突破,不然我认为现在的技术是做不到的。

洪远东:我有一个体会,AI能够给医生做一种赋能。对于医生的知识盲区,AI能提供一套工具,让医生在工作中学习治疗的方法。这是未来AI在临床教育方面能够做的事情。

李一:在新药研制方面,AI也能够起到辅助调研、辅助开发的作用,现有的案例就是澳州流感疫苗,在AI辅助作用下,用了不到2年时间,而人工开发平均要5年左右。

曹洁:有一个方向是让人工智能和病人对话,从信息中学习到、总结出一些东西,帮助病人消除焦虑。

智能医疗相关的人才供给情况怎么样?

曹洁:智能医疗相关的人才很匮乏。每年全球人工智能毕业的人只有2万,但光中国就有百万级的缺口;另外人工智能相关人才最后进入智能医疗领域的只有7%,缺口非常大。

冯晓源:传统有一个生物医学工程,相当一部分是包括了信息学。过去没有重视,人才外流或者没有放到合适的岗位上。近十年左右这方面的人才培养才受到重视。

应当以什么样的思维去面对这个行业的变化?如何进入这个行业?

洪远东:一维的思维模式是分析原因、下次不要再错,但现在环境、人变化很快,当时分析了原因现在未必行得通了;二维模式以结果为导向,思考能运用什么渠道、方法、途径、资源去达到那个结果;三维模式是将来的空间模式,结果是不明确的,我们可以选择把资源放在这里或者那里,去产生最大的效果。四维模式是纳入时间概念,去思考一件事在前期做和后期做,产生的价值有什么不同,或许在前期来做很困难却收益不大,但是把眼光看到后面去,是收益很高的一件事情。

洪远东:临床上有两个角度看问题,一是医生的角度,需要的是诊疗一体化,帮助医生如何提高诊断、治疗、康复等的效果,从这个角度可能人工智能只是一个环节;二是患者的角度,以患者为中心,进行患者的全病程管理,提高可及性、长期服药的依从性等。首先必须想明白要从哪个角度切入,然后就知道切入后是进入药企做研发,还是做像类似于像大磊创业公司,还是等有自己的专利后再去做。你必须把自己的东西,镶入整个的生态链里面。且做任何事都从善的角度,现在很多伪大数据,伪AI已经成了洗钱的工具,没有存在的意义。无论做商人、研发、医生,在行业内就是救死扶伤,从全民服务的角度出发,才会有病人过来。

AI出现后,支付会受到什么影响?

李杨阳:过去医改的难题就是以药养医,政府想降低药品开支,提高医疗服务的价格。如果AI真的给医疗系统带来价值,势必给患者带来更精准的医疗服务,但也同时给定价带来问题。服务是放在地方卫健委下面的,跟其它开支不是一个目录,这就更复杂了。我们相信政府现在在集中智慧准备面对这类服务,也相信从核心逻辑来说,AI和它背后的精准医疗是政府会去支持的,因为它们就是要破除以药养医的、形成多元收费的。

请用简单的几个词,说明未来人工智能医疗在中国的发展最大的挑战是什么?

李一:应该是人工智能的人,就是我们自己是否具备了应用和管理人工智能的管理能力。

李杨阳:应该是数据的不可及。

洪远东:数据的真实性。

张大磊:我觉得是耐心。我们团队招人的时候,我们会问一个人,如果接下来十年的时间你不挣钱,还干嘛?会过滤掉90%的人。

曹洁:人工智能使图像更清晰,但是反过来,我们所处的时代是模糊、不确定、易变,在这个时代的背景下,我们更需要具备的能力,就是我们怎么样去适应这个时代,怎么去应变。虽然有人工智能了,但这个时代学习能力反而是更关键的。

冯晓源:我的观点是如果它只是做我们人会做的事情,我觉得它也可以存在,但是如果做我们人做不到的事情,或者是超越了我们人脑的能力,我觉得这可能是它真正有价值的东西。