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據(jù)世界衛(wèi)生組織國際癌癥研究機構(gòu)最新發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，乳腺癌已經(jīng)取代肺癌成為全球第一大癌癥，在我國，每年新發(fā)乳腺癌病例為42萬例，發(fā)病高峰在45歲至55歲。據(jù)悉，傳統(tǒng)超聲檢查高度依賴超聲科醫(yī)生的水平和經(jīng)驗，結(jié)節(jié)、腫塊全憑醫(yī)生肉眼判斷。隨著醫(yī)療AI技術(shù)不斷發(fā)展，目前已實現(xiàn)AI對動態(tài)超聲圖像進行算法分析，實時抓取病灶圖進行判斷分析，極大地提高了篩查效率和篩查精準度。

 在乳腺領(lǐng)域深耕多年的胡海教授對此深表認同。他說，AI在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展日益顯現(xiàn)出重要作用，如國外醫(yī)學中心所展示的大語言模型的應用，表明這項技術(shù)在疾病診療方面具有顯著促進作用，大數(shù)據(jù)為醫(yī)療服務和醫(yī)療決策提供了信息支撐，可以使醫(yī)務人員從海量數(shù)據(jù)中解脫出來，快速匯總信息，提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)，提高工作效率。 

一方面，AI可以輔助醫(yī)療決策，通過對病情結(jié)果的解讀提出建議和意見，幫助醫(yī)生進行診療決策；另一方面，AI可以解放勞動力，做一些常規(guī)性工作和醫(yī)療文書工作，減少人工誤判的概率，提升醫(yī)療質(zhì)量和醫(yī)療水平。 

雖然人工智能不能完全替代醫(yī)生做決策，但是會大幅提升醫(yī)生診療的效率和質(zhì)量。目前國外已經(jīng)在多個場景應用AI，但在國內(nèi)應用較少，醫(yī)療大模型的構(gòu)建工作相對滯后，還有很多工作需要改進。

 胡海教授強調(diào)，人工智能的數(shù)據(jù)質(zhì)量至關(guān)重要。如果海量數(shù)據(jù)的質(zhì)量有問題，可能導致錯誤結(jié)論。需要確定哪些醫(yī)療數(shù)據(jù)可以進入大數(shù)據(jù)學習過程，前期需要有關(guān)專家對數(shù)據(jù)質(zhì)量進行評估。

 值得一提的是，目前高質(zhì)量的醫(yī)療數(shù)據(jù)并不多。例如簡單的影像標注，想要找到合適的數(shù)據(jù)進行學習，這可能需要在全國范圍內(nèi)協(xié)調(diào)專注這一領(lǐng)域的多個醫(yī)院進行數(shù)據(jù)交流和融合。這是一項工作量很大的任務，需要更多部門的統(tǒng)一協(xié)調(diào)。

 此外，將大量的科學研究的生命組學數(shù)據(jù)融合到大數(shù)據(jù)模型中也是一個重要問題，多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合目前非常困難。雖然影像數(shù)學和病歷數(shù)據(jù)融合在國際上已有較好實踐，但對于描述性數(shù)據(jù)和生命組學數(shù)據(jù)的融合仍然存在挑戰(zhàn)，很多技術(shù)問題沒有解決。

 “我看好醫(yī)療AI的發(fā)展前景，醫(yī)療AI定能降低醫(yī)院管理成本，提升醫(yī)院管理質(zhì)量?！焙＝淌诒硎荆l(fā)現(xiàn)問題是一件好事，期待諸多專家共同努力，逐一解決以上困難。

山東大學齊魯醫(yī)院是國內(nèi)較早使用人工智能輔助臨床的醫(yī)療機構(gòu)之一。早在2018年，該醫(yī)院就運用AI系統(tǒng)，鏈接不同專家共同助力腫瘤等疾病的診療，還通過AI進行醫(yī)師的培訓教育工作，很早就實現(xiàn)了將優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉到下級醫(yī)院。 

該醫(yī)院不僅十分看好人工智能、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的發(fā)展前景，還在2023年2月，發(fā)布了由該醫(yī)院主編的“智能醫(yī)學工程專業(yè)醫(yī)學系列教材”新書，據(jù)悉，這是我國首套醫(yī)工融合專業(yè)量身定制的醫(yī)學模塊教學本科教材。相關(guān)負責人在新書發(fā)布會上介紹，這套教材的案例均由“案例導入”“案例解析”和“人工智能在醫(yī)學領(lǐng)域的應用與展望”三部分組成，有利于實現(xiàn)翻轉(zhuǎn)課堂等現(xiàn)代授課模式，為我國培養(yǎng)更多復合型人才。 

李濤教授認為，在實踐過程中，醫(yī)療AI應用在臨床上卓有成效。他說，通過AI的深度學習、圖像識別，可提高醫(yī)療機構(gòu)診斷能力和診療效率。 

作為一名肝膽外科醫(yī)生，李濤教授提到，AI在手術(shù)前能準確定位并服務醫(yī)師評估手術(shù)切除范圍，手術(shù)輔助系統(tǒng)的應用可以提供清晰視角，減小患者的創(chuàng)傷，這些都是AI助力醫(yī)療提質(zhì)增效的成果。

 從醫(yī)院管理角度來看，李濤教授表示，AI可以方便患者掛號、預約、咨詢等，幫助醫(yī)生管理病歷、進行數(shù)據(jù)挖掘分析、支持臨床包括醫(yī)院決策的一些制定。AI可幫助管理者優(yōu)化醫(yī)療資源調(diào)度，合理配置醫(yī)療資源，協(xié)助醫(yī)生根據(jù)患者的治療程度等因素合理安排治療時間，方便醫(yī)院物流系統(tǒng)和藥品供應的智能調(diào)度，確保藥品和物資的供應。 

事實上，山東大學齊魯醫(yī)院此前專門成立了大數(shù)據(jù)辦公室，希望通過AI大數(shù)據(jù)分析為醫(yī)院決策和發(fā)展提供強力支持，優(yōu)化醫(yī)院績效和綜合管理水平。 

李濤教授也介紹了醫(yī)療AI應用目前所面臨的挑戰(zhàn)。他說，關(guān)于醫(yī)療AI，目前數(shù)據(jù)安全問題和法規(guī)政策需要完善，相關(guān)部門需要制定更合適的法規(guī)和政策推動AI在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展。此外，盡管醫(yī)療AI有很多優(yōu)勢，但醫(yī)生和患者對其接受程度和信任度并不高。因為人工智能算法是通過大量的數(shù)據(jù)得出結(jié)論，對于醫(yī)生和患者而言，其數(shù)據(jù)質(zhì)量和算法的工作機制并不透明且難以理解。因此，如何提高醫(yī)生與患者對AI的理解和信任度，是未來需要探索的工作。

據(jù)國家癌癥中心統(tǒng)計，我國每年新診斷約78萬肺癌患者，死亡約為63萬。美國國家肺癌篩查試驗結(jié)果，肺癌患者中有35%是10mm以下的肺結(jié)節(jié)，肺結(jié)節(jié)篩查可使肺癌病死率下降20%，因此對肺結(jié)節(jié)的早檢測、早診斷及早治療是降低肺癌死亡率的重要方法。 

龍浩教授說，自進入人工智能時代，基于信息大數(shù)據(jù)處理，AI在臨床應用上為醫(yī)生提供許多幫助。此前中山大學腫瘤醫(yī)院曾牽頭做了一項關(guān)于人工智能與肺結(jié)節(jié)診斷鑒別多中心臨床試驗，當時AI對萬余例肺結(jié)節(jié)患者進行診斷，發(fā)現(xiàn)其準確率高達82%，敏感度達到88%、在腫瘤的浸潤分型中準確率達到了80%。在此基礎(chǔ)上，來自全國肺癌領(lǐng)域的21位專家在8個方面達成了共識，發(fā)布了國內(nèi)首個《AI肺結(jié)節(jié)診治專家共識》。 

他說，AI技術(shù)還可應用到數(shù)字治療和醫(yī)生培訓，通過線上平臺實現(xiàn)對病人的診后隨訪、健康管理，為醫(yī)生提供實際場景的模擬和演練，分析評估培訓數(shù)據(jù)，利于醫(yī)生不斷學習、持續(xù)進步。

 “AI時代有著它的局限性。”龍浩教授表示，除了醫(yī)療方面的信息安全、患者的隱私保護問題，還有醫(yī)療安全和信息鴻溝兩個難點。如果完全依賴AI進行決策而沒有充分考慮醫(yī)療安全，可能導致潛在的風險和問題。目前沒有相關(guān)的法律法規(guī)來保護基于AI的臨床決策，限制了許多臨床工作。同時，不同地區(qū)之間的信息交流和交互存在限制，這對于AI時代的應用也造成了困擾。

 龍浩教授說，目前行業(yè)需要在AI決策的基礎(chǔ)上建立相應的安全機制和措施，解決信息鴻溝問題，以更好地應用AI技術(shù)，推動醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展，確保其在法律和安全的框架下運作。

“美國腫瘤學會在AI圖像識別應用上，對腫瘤病理的識別準確度達到90%以上。既減少了人工消耗，又能穩(wěn)定地保持疾病診療的準確率。”劉澎教授談到，人工智能系統(tǒng)在通過深度學習后，可以預測腫瘤預后模型，診斷不同病理亞型，為患者制定個性化的診療方案，這對醫(yī)生管理病人具有非常大的助力。 

如果未來要把醫(yī)療AI和血液科深度融合，還將面臨著許多挑戰(zhàn)。劉澎教授表示，數(shù)據(jù)使用方面，從政策法規(guī)層面上講，我國對患者數(shù)據(jù)、醫(yī)療機構(gòu)儲存數(shù)據(jù)以及第三方公司之間的界定還不夠明晰。換句話說，什么樣的數(shù)據(jù)可以由醫(yī)療機構(gòu)輸送到第三方公司開發(fā)，病人的授權(quán)在什么程度上可以用于這種開發(fā)，這些都沒有明確的規(guī)定。

 此外，用AI代替人工診斷，AI診斷目前還做不到百分百的準確率，那么AI診斷誤差所產(chǎn)生的后果，法律法規(guī)該如何界定責任和補償?shù)葐栴}，也需要出臺配套的政策和措施。AI的應用場景從病理診斷與識別到制定個體化治療方案，還有很長的路要走。 

在AI的使用過程中，面對醫(yī)院和患者的數(shù)據(jù)安全問題，還需要政策法規(guī)的進一步保障。劉澎教授介紹，其一是原始數(shù)據(jù)的安全性，根據(jù)我國政策法規(guī)的規(guī)定，病人的就診資料數(shù)據(jù)都儲存在醫(yī)療機構(gòu)里，但數(shù)據(jù)的使用應經(jīng)過患者授權(quán)，同時要由我國相應的管理部門核準，以此來保證數(shù)據(jù)能夠用于衛(wèi)生健康事業(yè)，同時保護好患者的個人隱私。什么資質(zhì)的機構(gòu)可以參與到這個數(shù)據(jù)的分析使用，在數(shù)據(jù)使用之后轉(zhuǎn)化的這種潛在收益，它的歸屬權(quán)問題也有待闡明。 

劉澎教授認為，在現(xiàn)有條件下，要申請醫(yī)學倫理委員會做好患者的知情同意，同時在政策法規(guī)方面給出一些明確的可操作規(guī)定。另外對于這個轉(zhuǎn)化的權(quán)益分配，需要有法規(guī)盡快明確，協(xié)助AI使用在醫(yī)療領(lǐng)域順利發(fā)展。