千人千面,人工智能醫(yī)生究竟長什么樣?
“我國對醫(yī)療器械有著嚴格的分類和監(jiān)管,醫(yī)療產(chǎn)品需要有國家許可才能用于患者。在醫(yī)療產(chǎn)品用到AI前,需要先把AI注冊成為三類醫(yī)療器械,門檻還是很高的。更何況,目前有關AI產(chǎn)品的審查機制尚不明確,因此還沒有任何一款國內(nèi)的AI產(chǎn)品可以直接用于臨床”,楊光教授解釋道。
其次不得不提的,是誰來為AI埋單的問題。
在上述論壇上就有嘉賓提出,醫(yī)院要實現(xiàn)AI看片,必然會涉及成本投入。那么,額外的成本投入是否會轉嫁給患者?患者又是否愿意為AI埋單呢?如果不解決誰出錢的問題,AI都將很難在醫(yī)院和患者層面得到大規(guī)模應用。
對此楊光教授認為,在醫(yī)療資源中,醫(yī)生是最昂貴的資源之一。如果AI確實能在某些方面替代醫(yī)生工作,就會使整個醫(yī)療體系中的醫(yī)生數(shù)量占比下降。從這一意義來看,AI反而是節(jié)省了成本。
他同時指出,AI能否在醫(yī)院臨床中發(fā)揮實質(zhì)性作用,另一個關鍵點在于是否可能進入醫(yī)保。他相信,有朝一日當AI的可靠性、認知度達到一定程度,讓醫(yī)院和患者都能真正受益于AI,那么AI進入醫(yī)保也將沒有障礙。
另外,圖像識別類AI無法跳脫的,還有數(shù)據(jù)問題。
影像類AI是典型的基于大數(shù)據(jù)的AI,自然會面臨數(shù)據(jù)來源的問題。以上海市磁共振重點實驗室為例,作為華東師范大學的一個實驗室,并不掌握病患的影像數(shù)據(jù),最初的AI模型訓練也只能使用公開數(shù)據(jù),數(shù)量有限。
但楊光教授的視野則更為廣闊。他說,如果把數(shù)據(jù)比作金礦,那么現(xiàn)在的礦主就是醫(yī)院!拔覀兗茸隹蒲幸沧龉こ蹋拖喈斢谧龅V山機械。我們的目標是面對同樣的金礦,我們可以挖出更多金子,與醫(yī)院分享這些多挖出來的金子,所以醫(yī)院也愿意和我們合作。”
他坦言,確實有一些醫(yī)院非?粗睾捅Wo自己手中的數(shù)據(jù)金礦,有這樣的想法也很自然。礦主確實應該把金礦看管好,但如果不去挖掘的話,金礦是沒有價值的,何況數(shù)據(jù)金礦是可以重復挖掘的。從這層意義來說,挖掘能力的價值和金礦的價值是同等重要的。
楊光教授強調(diào),基于大數(shù)據(jù)的AI并不會受制于數(shù)據(jù)隱私保護意識和措施的提升,關鍵在于以更合理的方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。據(jù)他介紹,在美國,醫(yī)療數(shù)據(jù)可以通過一些中立的組織匯總在一起,再開放給全社會,這樣就帶動了整個行業(yè)的發(fā)展,而我國在這方面還相對欠缺。
他建議,政府應該推動數(shù)據(jù)共享工作,這并不意味著政府應該把所有數(shù)據(jù)匯總在一起。楊教授對算力智庫表示,非常看好分布式的數(shù)據(jù)共享方式,通過隱私計算確保各方數(shù)據(jù)不出本地就能實現(xiàn)共享。
在政策方面,白皮書提出了3點建議。第一,出臺引導政策,將AI+醫(yī)療影像輔助診斷產(chǎn)品盡早納入“醫(yī)療行業(yè)優(yōu)先使用國產(chǎn)設備政策”。第二,加強基層診療,搭建AI影像中心和實驗室建設。第三,將AI影像輔助診斷新技術使用明確納入醫(yī)院評分內(nèi)容。
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