11月24日，“宣武老年醫(yī)學國際論壇（2018年度）”在北京國家會議中心召開，國家科技部、衛(wèi)計委、北京市科委等機構的領導、國際老年醫(yī)學學會專家及國內院士、著名專家、學者出席，一同探討我國老年醫(yī)學臨床科研管理等領域一系列問題。

在去年11月舉辦的宣武老年醫(yī)學國際論壇上，國家老年疾病臨床醫(yī)學研究中心曾成立了包括中國帕金森聯(lián)盟等在內的12個臨床與科研協(xié)作聯(lián)盟。

中國老年病管理仍存缺口

由于生理機能減退，冠心病、癡呆、帕金森病、腦血管病、老年綜合征等等常見老年病是老年人群體“家中常客”。截至2017年底，我國60歲及以上老年人口已達2．41億人，占總人口的17．3％。

“人口老齡化是我國現(xiàn)階段及未來相當長一段時間內中國新的基本國情。”國家老年疾病臨床醫(yī)學研究中心主任、中國帕金森聯(lián)盟理事長陳彪教授說。在此背景下，老年醫(yī)學成為醫(yī)學界備受關注的焦點。

資料顯示，現(xiàn)代老年醫(yī)學最初發(fā)端于英國，而美國的老年病學科是從整體上關注老年人的技能狀況、獨立能力和生活質量而非單個疾病。特點包括多層次發(fā)展、康復貫穿整個醫(yī)療服務體系、重視對老年神經精神疾病的診斷和治療。相比國外，我國仍然缺乏完整的、分層次的長期護理系統(tǒng)，多以家庭養(yǎng)老模式為主，在慢病管理、康復和精神關懷等方面仍然存在缺口。

“腦科學”自古在醫(yī)生乃至醫(yī)學界是一種“神秘”的存在，診斷難度和復雜度都極高。追溯上述諸多老年病，其介入管理都需要從“腦�？啤眮砣胧�。

破局老年醫(yī)學管理：眾人拾柴火焰高

陳彪教授稱，當前國內腦疾病診斷大多是依據(jù)�？漆t(yī)生的臨床經驗。未來，必須充分發(fā)揮全國性臨床協(xié)作聯(lián)盟的作用，從國家到區(qū)域、再到省級分中心發(fā)揮層級作用，實現(xiàn)對老年常見慢病的管理。他表示，上述科研協(xié)作聯(lián)盟就是通過大數(shù)據(jù)共享實現(xiàn)全國范圍內的科研閉環(huán)和服務閉環(huán)。

科研閉環(huán)承擔著臨床數(shù)據(jù)的采集、管理、資源共享、協(xié)同研究、診療試驗和技術培訓等一系列“任務”；而服務閉環(huán)中，基層醫(yī)生是連接患者和知名專家的角色，一頭負責患者的慢病管理，另一頭連接專家的會診和轉診。

陳彪教授尤其看好遠程會診模式�！芭两鹕�病人的管理應該是無界的、可突破時間限制的。通過互聯(lián)網醫(yī)院醫(yī)院等載體、遠程會診等方式提升診療效率，是未來帕金森病人管理較為有效的方式�！彼�說。

除了國家層面的推動，近年來，一波以結合機器學習、人工智能、大數(shù)據(jù)分析等新興技術為基礎的“AI＋醫(yī)療”企業(yè)涌入行業(yè)中，其中以基于醫(yī)療影像的輔助決策系統(tǒng)居多。在腦科領域，亦有例如邁格、NeuroQuant、NeuroReader等角色出現(xiàn)。

這一類企業(yè)的業(yè)務大多以“輔助診斷系統(tǒng)＋分析云平臺”的形式切入醫(yī)院的臨床和科研部分，提供數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)應用等一系列全流程服務。落地方式包括與政府、學院和醫(yī)院合作，率先獲取海量圖像或病理數(shù)據(jù)，以訓練算法從而推出更為精準、具有競爭力的AI產品。

“AI＋腦�？啤贬t(yī)療服務的能量引爆點

值得注意的是，高新技術企業(yè)邁格所研發(fā)的一站式神經影像分析云平臺Brain Label即是國家老年疾病臨床醫(yī)學研究中心的獨家支持平臺，作為該中心在腦科學醫(yī)療的大數(shù)據(jù)承載平臺，另一方面還負責人工智能腦專科研究的技術轉化。

邁格創(chuàng)始人馬婷坦言，作為“AI＋腦�？啤�醫(yī)療產品的技術提供方，其產品最大的挑戰(zhàn)并不在于技術本身，而在于技術轉化，即技術真正能帶給中國醫(yī)生哪些價值。約翰霍普金斯大學醫(yī)學院放射學及腫瘤學教授、國際磁共振協(xié)會院士、邁格首席科學家Susumu Mori告訴億歐大健康，一項科學技術應用在醫(yī)學臨床的技術轉化成功率不足1％。當下，AI輔助診斷應用落地仍然還處于人類醫(yī)生同等水平或更低水平的產品，在未來，這類應用應該瞄準的是更高難度的、人類醫(yī)生都很難判別的疾病。

新技術在腦�？漆t(yī)療服務在醫(yī)學范圍內想象力巨大，但現(xiàn)在來看，不管是技術發(fā)展程度還是商業(yè)落地層面，我國的AI＋腦�？漆t(yī)療服務都還處于較初期階段。那么未來的機會會在哪？

在國家層面，通過例如“PPP”等合作模式，集中化數(shù)據(jù)收集、處理和管理，以便于使用標準和規(guī)范。陳彪教授表示，通過Brain Label平臺，國家老年疾病臨床醫(yī)學研究中心未來將有機會給予臨床和科研更加準確的數(shù)據(jù)指導。

企業(yè)層面，馬婷的觀點是企業(yè)不能止步于產品和技術提供方，而應該作為平臺角色服務實體醫(yī)療。未來實現(xiàn)貫穿縱向和橫向的服務——開放平臺數(shù)據(jù)接口，集結行業(yè)多學科力量，拓展病種。對此，邁格也正朝此方向進軍：Brain Label目前已拓展手術規(guī)劃導航和藥物跟蹤研發(fā)能力，公司正打造“科技產品＋專病平臺”的角色。

最后在科研方面，Susumu Mori對億歐大健康表示，介于“AI＋腦�？啤贬t(yī)療服務需要海量信息的參與，其中包括血液、基因、心電圖等多類別影像信息，“腦圖譜”是機器學習的有力助手，其把非結構化的數(shù)據(jù)結構化，對于醫(yī)生的科研和臨床輔助診斷均有重要意義。

老齡化大潮正洶涌，AI＋腦�？凭烤鼓馨l(fā)展到什么地步？還需要多長時間才能走向成熟？隨著ABCD（AI、Blockchain、Cloud、Big Data）技術在各行業(yè)、各領域的應用不斷深入，或許我們需要給行業(yè)多一點時間，等萬物互聯(lián)、等技術回歸應用、等下一個閉環(huán)生態(tài)的誕生。