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千人千面,人工智能医生究竟长什么样?

2019-04-08 09:47
算力智库
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“我国对医疗器械有着严格的分类和监管,医疗产品需要有国家许可才能用于患者。在医疗产品用到AI前,需要先把AI注册成为三类医疗器械,门槛还是很高的。更何况,目前有关AI产品的审查机制尚不明确,因此还没有任何一款国内的AI产品可以直接用于临床”,杨光教授解释道。

其次不得不提的,是谁来为AI埋单的问题。

在上述论坛上就有嘉宾提出,医院要实现AI看片,必然会涉及成本投入。那么,额外的成本投入是否会转嫁给患者?患者又是否愿意为AI埋单呢?如果不解决谁出钱的问题,AI都将很难在医院和患者层面得到大规模应用。

对此杨光教授认为,在医疗资源中,医生是最昂贵的资源之一。如果AI确实能在某些方面替代医生工作,就会使整个医疗体系中的医生数量占比下降。从这一意义来看,AI反而是节省了成本。

他同时指出,AI能否在医院临床中发挥实质性作用,另一个关键点在于是否可能进入医保。他相信,有朝一日当AI的可靠性、认知度达到一定程度,让医院和患者都能真正受益于AI,那么AI进入医保也将没有障碍。

另外,图像识别类AI无法跳脱的,还有数据问题。

影像类AI是典型的基于大数据的AI,自然会面临数据来源的问题。以上海市磁共振重点实验室为例,作为华东师范大学的一个实验室,并不掌握病患的影像数据,最初的AI模型训练也只能使用公开数据,数量有限。

但杨光教授的视野则更为广阔。他说,如果把数据比作金矿,那么现在的矿主就是医院。“我们既做科研也做工程,就相当于做矿山机械。我们的目标是面对同样的金矿,我们可以挖出更多金子,与医院分享这些多挖出来的金子,所以医院也愿意和我们合作。”

他坦言,确实有一些医院非常看重和保护自己手中的数据金矿,有这样的想法也很自然。矿主确实应该把金矿看管好,但如果不去挖掘的话,金矿是没有价值的,何况数据金矿是可以重复挖掘的。从这层意义来说,挖掘能力的价值和金矿的价值是同等重要的。

杨光教授强调,基于大数据的AI并不会受制于数据隐私保护意识和措施的提升,关键在于以更合理的方式实现数据共享。据他介绍,在美国,医疗数据可以通过一些中立的组织汇总在一起,再开放给全社会,这样就带动了整个行业的发展,而我国在这方面还相对欠缺。

他建议,政府应该推动数据共享工作,这并不意味着政府应该把所有数据汇总在一起。杨教授对算力智库表示,非常看好分布式的数据共享方式,通过隐私计算确保各方数据不出本地就能实现共享。

在政策方面,白皮书提出了3点建议。第一,出台引导政策,将AI+医疗影像辅助诊断产品尽早纳入“医疗行业优先使用国产设备政策”。第二,加强基层诊疗,搭建AI影像中心和实验室建设。第三,将AI影像辅助诊断新技术使用明确纳入医院评分内容。

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