J9九游会真人游戏第一品牌智慧医疗行业将要面临的各项挑战科学则整在经历更大挑战。怎样的情形需要AI的介入？其在慢病诊疗方面所发挥系统性价值或许可以说明一些问题。

　　以糖尿病为例，患者数与全周期健康管理的需求决定了AI的存在形态。“我国糖尿病患者人数占比11.6%，且正以每年2%的速度递增。”宁光院士在2019世界人工智能大会上的介绍。患者数激增但医生人数不足，使得AI辅助糖尿病管理成为一种必须。基于庞大的患者需求，开发了一系列AI医疗产品：能自我评估糖尿病患病几率的“瑞宁知糖”，可进行糖尿病并发症评估、控制早期病情的“瑞宁知心”等，其功能大部分都整合在APP内。

　　这是一种方法的改变，完全没有推荐药品、完全没有推荐患者更多的检查，但确是我们现在的医改方向。患者可以取得什么样的结果呢？从糖化血红蛋白来说，其比率已经从30%提高到51%；而综合管理率上来看，血糖、血压、血脂三个指标已经从9.8%提升到了20.6%。

　　我们过往的思维是推理思维、实验的思维，这在数学课、物理课里都曾提及；但是到了信息时代就要掌握要计算思维。为什么要学会计算思维？就是要让机器也具备构造世界的能力，只有具备了构造世界的能力，才能让计算机按照你的模型去做你想要的工作。

　　AI医疗也将在算法升级下实现新的迭代。第一财经记者也了解到，除了华为早已在进行AI芯片的产品开发外，联影医疗也在近期通过了AI医疗芯片研发、并实现了在PET诊断设备上的应用。AI医疗芯片将给这一产业带来创造性的变化。它将通过具有爆发式的运算能力，使得设备扫描速度更快，体积也更小，功耗更低。

　　根据国家有关文件，下一阶段，AI医疗的主要赛道一方面在于要建设国家级医疗数据资源服务平台，推动医疗AI的数据训练级以及测试级；另一方面则是要加快医疗影像辅助系统、临床辅助应用，推动医学影像数据采集标准化规范。

　　无论是从资本、技术还是政策层面，AI医疗将进入新的发展期。而AI医疗的普遍应用的场景也涉及3方面类别，其一是医疗机构内部全流程的信息化管理体系；其二是AI技术在连接医疗机构与患者之间的功能、和及分级诊疗体系；其三是AI辅助疾病诊断、临床医疗决策体系。

　　但AI在深入、持续应用在医疗领域的过程中仍存许多难题。“AI落地的场景及产品不够多，最大原因是在于样本不够、数据无法标准化，那么其产品的总结能力就不高。”同济大学医学院影像系主任王培军表示。尽管数据受限，但在样本沉淀数最多的影像领域，AI医疗仍能承载一定使命。

　　以某细胞瘤141例的数据样本为例；早期患者可以通过磁共振检查来看是否有增强、坏死，AI影像分析还能注明是否有水肿区域；再进一步做了进行基因检测后可以看到，该结果显示的特征和某细胞瘤很多生物信息是相关；而这是我们放射科医生肉眼所不容易判断的。

　　上述数据缺乏的难题究竟能否得到解决？AI技术必须和临床场景结合才具备实用性；AI发展阶段的临床数据库标准建设很重要；要将产、学、研、用放在一个开放的平台上，多方同心协力；要具备医疗与工程相结合的意识。另有业内人士认为，为了降低风险，AI医疗领域的安全保障机制、安全和服务管理办法等仍需完善。“这方面则可以参考国家卫健委在2017年2月份发布的15个限制临床应用的技术管理规范。

　　高学成也提到，当下亟待突破的应该是医疗健康数据的互通共享，这也包括了将数据格式、数据质量、开放借口等标注化，并建立其背后的标准规范体系、安全技术体系、数据生命周期管理。此外，AI医疗领域的下阶段发展还将面临一定的社会伦理风险，比如人（医生职业自由与设计者、制造者）在责任认定所面临的风险，患者隐私保护所面临的风险，以及医生主体性地位面临的道德等风险。

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