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人工智能洶洶來到，智能醫(yī)療走向何方？明博學社醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)俱樂部年會精華呈現(xiàn)

人工智能會顛覆整個醫(yī)療行業(yè)嗎?智能醫(yī)療會讓醫(yī)生失業(yè)嗎?患者能接受AI診斷嗎?7月7日,復(fù)旦-港大IMBA項目醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)俱樂部主辦的“智變未來”年會請來了學界、業(yè)界、創(chuàng)投等諸多領(lǐng)域大咖,多視角共話智能醫(yī)療的未來,快來一起看看吧。

沈海鵬:智能醫(yī)療的難點是數(shù)據(jù)和應(yīng)用場景

香港大學經(jīng)濟與管理學院副院長 沈海鵬

人工智能在醫(yī)療的各個階段都有應(yīng)用,應(yīng)用的四個環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)、算法、深度學習和應(yīng)用場景。目前技術(shù)是相對成熟的,瓶頸主要是數(shù)據(jù)和應(yīng)用場景,而不是算法和深度學習。

-數(shù)據(jù)方面的瓶頸是數(shù)據(jù)的存在性、全面性,以及即使存在全面的數(shù)據(jù),收集和整合也面臨很大的困難。

-應(yīng)用場景方面,是實現(xiàn)算法在特定場景中的應(yīng)用問題,會受到商業(yè)模式等諸多現(xiàn)實因素的影響。此外,算法究竟能給醫(yī)生帶來什么效果,也是很難判定的。比如沃森(IBM超級電腦)應(yīng)用到基因方面時,在診斷和療效方面效果并不好,甚至有的醫(yī)生把它比作“醫(yī)療圖書館”,加快了查資料的速度,但不能分析病因。

就個人經(jīng)驗而言,我們發(fā)現(xiàn)醫(yī)療質(zhì)量的指標執(zhí)行率常常參差不齊。美國的解決方案是提供標準化的流程指南,如此可以提高綜合性的服務(wù)指標。我們也跟天壇醫(yī)院卒中協(xié)會合作了金橋工程項目,想證明對臨床路徑多重標準化的干預(yù),是能夠提高服務(wù)質(zhì)量的。結(jié)果(圖)也證明了我們的假設(shè)。之后我們就在這個應(yīng)用場景中加入算法,想在一些重要的決策點給醫(yī)生一些指導(dǎo)和協(xié)助。也包括金橋工程二的診療輔助決策系統(tǒng),要做病因分型,開始涉及到影像的部分了。

馮曉源:醫(yī)療影像AI智能輔助診斷 

華山醫(yī)院終身教授、上海五角場創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)學院院長

倫琴醫(yī)療集團董事長、上海生物醫(yī)學工程學會理事長 馮曉源

目前來講,人工智能僅僅是一種技術(shù),而不是一個整體解決方案。它可以完成終點明確、規(guī)則清楚的事情,但無法真正替代醫(yī)生、替代醫(yī)學,因為醫(yī)學的根本任務(wù)不是看病,而是看到疾病背后的人。所以人工智能只能是人類智慧和能力的延伸,而不是替代人類的怪物。

同時人工智能也有許多問題需要被解決,最重要的就是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,要可靠、標準化,其次是人工智能要通過減少影像科醫(yī)生機械性、程序性、機械性的工作來提高效率,第三是要實現(xiàn)挖掘肉眼不可見的病灶。

未來人工智能加上互聯(lián)網(wǎng)、5G技術(shù),能對影像工作產(chǎn)生很大的意義,主要如下:

-簡化檢查方式。通過大量影響學習建立大數(shù)據(jù)系統(tǒng),任何人只要把自己的影像檢查結(jié)果上傳,馬上能獲知自己的狀況。

-幫助人們看到隱藏信息。影像背后有很多信息是被人主觀忽略、或者肉眼無法識別的,但人工智能可以幫助人們獲取這樣的信息。

-從現(xiàn)狀性診斷轉(zhuǎn)向預(yù)測性診斷。不僅告訴人們疾病的現(xiàn)狀是怎樣的,還要告訴人們疾病發(fā)展的趨勢,甚至患病部位內(nèi)里各組分的發(fā)展趨勢。

李楊陽:醫(yī)改大趨勢下的新機遇和新挑戰(zhàn)

IQVIA的管理咨詢團隊總監(jiān),定價與市場準入團隊負責人 李楊陽

中國醫(yī)藥市場未來五年預(yù)計復(fù)合增長率從過去五年的增長率7.1%掉到4.8%,有很大一部分是政策使然。

2018年初國務(wù)院成立國家醫(yī)保局,參與了行業(yè)里出臺的幾乎所有重要政策。這些政策以支付方改革作為核心,主要思路分兩大部分,第一部分是通過控制不合理開支和仿制替代來實現(xiàn)“騰籠”,第二部分是通過鼓勵創(chuàng)新實現(xiàn)“換鳥”。

控制不合理開支包括健康的推進,科學引導(dǎo)用藥處方,嚴控輔助用藥,減少濫用,打擊騙保等。仿制藥替代的主要途徑是帶量采購,目前預(yù)計帶量采購能夠擠出幾十億元的水分,但中國制藥行業(yè)的市值蒸發(fā)了幾百億甚至上千億。但我們這是改革必然會帶來的陣痛。

鼓勵創(chuàng)新的部分也分為兩塊,一塊是鼓勵制藥創(chuàng)新,引進創(chuàng)新急需用藥、救命藥,加快審批,降關(guān)稅等。第二塊是通過國家醫(yī)保目錄的更新和國家談判,進一步地提升藥品的可及性,提升老百姓的支付能力。

對從業(yè)者來說,面對如此趨勢,有幾點需要注意:

-加速成為新常態(tài)。未來中國創(chuàng)新的速度、創(chuàng)新藥進中國的速度、批準的速度都會越來越快,支付方成為市場的中心,帶量采購將成為新常態(tài);

-進醫(yī)保成為敲門磚。進醫(yī)保成為敲門磚,但不是放量的唯一保證,落地執(zhí)行仍需投入精力和資源;

-注重使用新工具。醫(yī)保談判的門檻將變得越來越高,更注重價值評估,因此要注重對HTA、CEA工具的使用;

-定價采取新思路。創(chuàng)新藥越來越貴,對應(yīng)的人群越來越小,核心邏輯已經(jīng)發(fā)生了變化的。未來的創(chuàng)新藥、創(chuàng)新產(chǎn)品在中國的定價必須采取新思路。

我們認為套用這四個原則,做市場的思路一定是更創(chuàng)新的,這樣才能找到做定價、做準入成功的可能性。

張大磊:智能醫(yī)療是馬拉松,所有人都只跑了50米

Airdoc的創(chuàng)始人 張大磊

智能醫(yī)療行業(yè)是馬拉松,所有人都只跑了50米。然而50米的經(jīng)驗不一定適合整場馬拉松,所以我只是分享50米里我們的思考歷程,希望能跟大家碰撞出新火花。

我們的初心是希望結(jié)構(gòu)化處理醫(yī)生的經(jīng)驗,把可以量化輸入輸出的經(jīng)驗,做成算法模型,既提高醫(yī)生的效率,也讓更多的地方人能用上。

我們通過人工標注的視網(wǎng)膜片子訓(xùn)練AI,并把算法放到領(lǐng)域內(nèi)三家寡頭的機器里,然后賣進醫(yī)院。得到的效果是,醫(yī)生每拍一次就得到一個結(jié)果,AI會給出病灶位置、幾年后的位置、以及需要特別關(guān)注的位置和可能的其它病癥情況,供醫(yī)生參考。

此外也包括其它東西。比如讓黃斑問題的患者描述他看到的照片,跟正常狀態(tài)有什么區(qū)別,再把處理后的照片發(fā)給他的家人,幫助他們理解他;還有給系統(tǒng)內(nèi)視網(wǎng)膜馬上要脫落但還沒有脫落的人打電話,安排他就近就醫(yī),這樣就可以保住他的視力。

我們還就200多項生活方式、環(huán)境等的因素采集了孩子的數(shù)據(jù),并用算法跟蹤?，F(xiàn)在我們能夠預(yù)測每個月生活方式不發(fā)生太大改變的情況下,哪些孩子在18歲前會高度近視,從而實現(xiàn)提前干預(yù),且提出干預(yù)方案。同時也有許多發(fā)現(xiàn),比如長期做眼保健操的孩子因為不洗手,比長期不做眼保健操的小孩視力更差;再比如視力發(fā)展受人種、遺傳因素影響遠小于環(huán)境因素等。

我們相信這里面有很多我們不知道但有價值的東西,希望大家可以和我們一起來挖掘。我們也一直認為,做人工智能得學會往后退一步,讓醫(yī)學專家來作專業(yè)判斷,因為你永遠不知道真相是什么。

圓桌會議紀要(主持人:復(fù)旦大學管理學院市場營銷系的褚榮偉副教授,參與者:馮曉源教授,李楊陽女士,張大磊先生,思齊圈創(chuàng)始人、08級校友洪遠東先生,6-sigma黑帶大師、09級校友曹潔女士,恒瑞醫(yī)藥綜合事業(yè)部醫(yī)學副總監(jiān)、醫(yī)學部負責人李一女士)

AI作用是輔助嗎?當我們講到“輔助決策”時,到底是在說輔助什么決策?

馮曉源:我覺得“幫助”比“輔助”更好,AI可以幫助人突破感覺、思維等方面的限制。而決策是說,從倫理、社會上來說,暫時不能讓AI自主決策,而只能由醫(yī)生來簽最后的字。

張大磊:我很認同馮教授的觀點。我們內(nèi)部達成了兩點共識:1.AI是個量化的、標準化的工具;2.決策站在人的角度上是很復(fù)雜的事,不是技術(shù)問題,所以不能由AI來決策。同時從技術(shù)上看,大多數(shù)的AI離人類水平有差距,對缺失上下文的引喻理解能力非常差,只能接受明確的指令、給出明確的答案。接下來一二十年里,除非整個基礎(chǔ)理論有非常大的突破,不然我認為現(xiàn)在的技術(shù)是做不到的。

洪遠東:我有一個體會,AI能夠給醫(yī)生做一種賦能。對于醫(yī)生的知識盲區(qū),AI能提供一套工具,讓醫(yī)生在工作中學習治療的方法。這是未來AI在臨床教育方面能夠做的事情。

李一:在新藥研制方面,AI也能夠起到輔助調(diào)研、輔助開發(fā)的作用,現(xiàn)有的案例就是澳州流感疫苗,在AI輔助作用下,用了不到2年時間,而人工開發(fā)平均要5年左右。

曹潔:有一個方向是讓人工智能和病人對話,從信息中學習到、總結(jié)出一些東西,幫助病人消除焦慮。

智能醫(yī)療相關(guān)的人才供給情況怎么樣?

曹潔:智能醫(yī)療相關(guān)的人才很匱乏。每年全球人工智能畢業(yè)的人只有2萬,但光中國就有百萬級的缺口;另外人工智能相關(guān)人才最后進入智能醫(yī)療領(lǐng)域的只有7%,缺口非常大。

馮曉源:傳統(tǒng)有一個生物醫(yī)學工程,相當一部分是包括了信息學。過去沒有重視,人才外流或者沒有放到合適的崗位上。近十年左右這方面的人才培養(yǎng)才受到重視。

應(yīng)當以什么樣的思維去面對這個行業(yè)的變化?如何進入這個行業(yè)?

洪遠東:一維的思維模式是分析原因、下次不要再錯,但現(xiàn)在環(huán)境、人變化很快,當時分析了原因現(xiàn)在未必行得通了;二維模式以結(jié)果為導(dǎo)向,思考能運用什么渠道、方法、途徑、資源去達到那個結(jié)果;三維模式是將來的空間模式,結(jié)果是不明確的,我們可以選擇把資源放在這里或者那里,去產(chǎn)生最大的效果。四維模式是納入時間概念,去思考一件事在前期做和后期做,產(chǎn)生的價值有什么不同,或許在前期來做很困難卻收益不大,但是把眼光看到后面去,是收益很高的一件事情。

洪遠東:臨床上有兩個角度看問題,一是醫(yī)生的角度,需要的是診療一體化,幫助醫(yī)生如何提高診斷、治療、康復(fù)等的效果,從這個角度可能人工智能只是一個環(huán)節(jié);二是患者的角度,以患者為中心,進行患者的全病程管理,提高可及性、長期服藥的依從性等。首先必須想明白要從哪個角度切入,然后就知道切入后是進入藥企做研發(fā),還是做像類似于像大磊創(chuàng)業(yè)公司,還是等有自己的專利后再去做。你必須把自己的東西,鑲?cè)胝麄€的生態(tài)鏈里面。且做任何事都從善的角度,現(xiàn)在很多偽大數(shù)據(jù),偽AI已經(jīng)成了洗錢的工具,沒有存在的意義。無論做商人、研發(fā)、醫(yī)生,在行業(yè)內(nèi)就是救死扶傷,從全民服務(wù)的角度出發(fā),才會有病人過來。

AI出現(xiàn)后,支付會受到什么影響?

李楊陽:過去醫(yī)改的難題就是以藥養(yǎng)醫(yī),政府想降低藥品開支,提高醫(yī)療服務(wù)的價格。如果AI真的給醫(yī)療系統(tǒng)帶來價值,勢必給患者帶來更精準的醫(yī)療服務(wù),但也同時給定價帶來問題。服務(wù)是放在地方衛(wèi)健委下面的,跟其它開支不是一個目錄,這就更復(fù)雜了。我們相信政府現(xiàn)在在集中智慧準備面對這類服務(wù),也相信從核心邏輯來說,AI和它背后的精準醫(yī)療是政府會去支持的,因為它們就是要破除以藥養(yǎng)醫(yī)的、形成多元收費的。

請用簡單的幾個詞,說明未來人工智能醫(yī)療在中國的發(fā)展最大的挑戰(zhàn)是什么?

李一:應(yīng)該是人工智能的人,就是我們自己是否具備了應(yīng)用和管理人工智能的管理能力。

李楊陽:應(yīng)該是數(shù)據(jù)的不可及。

洪遠東:數(shù)據(jù)的真實性。

張大磊:我覺得是耐心。我們團隊招人的時候,我們會問一個人,如果接下來十年的時間你不掙錢,還干嘛?會過濾掉90%的人。

曹潔:人工智能使圖像更清晰,但是反過來,我們所處的時代是模糊、不確定、易變,在這個時代的背景下,我們更需要具備的能力,就是我們怎么樣去適應(yīng)這個時代,怎么去應(yīng)變。雖然有人工智能了,但這個時代學習能力反而是更關(guān)鍵的。

馮曉源:我的觀點是如果它只是做我們?nèi)藭龅氖虑?我覺得它也可以存在,但是如果做我們?nèi)俗霾坏降氖虑?或者是超越了我們?nèi)四X的能力,我覺得這可能是它真正有價值的東西。

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