“解決‘醫(yī)療’的硬骨頭，主要是解決當今社會主要矛盾發(fā)生變化后，人民群眾對醫(yī)療保健的新需求與我國目前醫(yī)療服務供給的不平衡和不足之間的矛盾?！比昵?，原國家衛(wèi)生計生委主任李斌提到，要通過建立遠程醫(yī)療來促進醫(yī)療資源的下沉，解決供需矛盾。

隨著互聯網、移動互聯網、云計算、大數據、智能終端等現代技術的發(fā)展和應用，醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)出現了一個新名詞——智能醫(yī)療，即在患者、醫(yī)院、第三方機構等之間共享醫(yī)療信息。通過新技術，在醫(yī)學領域建立新的模式。

12月19日，在由中國智慧醫(yī)院聯盟、清華大學人工智能研究所、董家鴻中關村大興生物醫(yī)藥產業(yè)基地管理委員會聯合舉辦的“智慧醫(yī)療2020大會”上，中國工程院院士、中國科學院院士張謙等人分享了智慧醫(yī)療的現狀和挑戰(zhàn)。

打造“醫(yī)務工作者”復合型人才，助力智慧醫(yī)療發(fā)展。

“智能醫(yī)療有望解決我國醫(yī)療供需矛盾，提高我國醫(yī)療服務的能力和效率，在解決醫(yī)療配置地區(qū)間不平衡方面發(fā)揮重要作用。”董家鴻說，新技術增強了醫(yī)療保健系統(tǒng)的能力，給醫(yī)院和病人帶來了好處:第一，提高了醫(yī)療服務系統(tǒng)的效率，提高了診斷的能力和水平；二是提高醫(yī)療服務效率，讓醫(yī)生更快地為患者服務；三是提升患者體驗。通過優(yōu)化醫(yī)療模式，例如根據時間段在互聯網上預約，可以防止患者在醫(yī)院等待。此外，還可以擴大醫(yī)療服務范圍，通過5G等新技術的應用，為資源稀缺的農村和偏遠地區(qū)提供優(yōu)質的醫(yī)療資源和服務。

智能醫(yī)療服務體系的建設離不開人才的培養(yǎng)?，F在需要的是只懂醫(yī)療或者技術的人，但是需要的是既懂臨床專業(yè)知識又懂信息技術的復合型人才。董家鴻介紹說，復合型人才是智能醫(yī)療的關鍵。為此，清華大學利用自身優(yōu)勢，推出“博士與工作者交叉教學”的研究生培養(yǎng)方案，通過雙導師培養(yǎng)所需人才，依托生命科學、科學技術和人文科學的基礎，成立了精密醫(yī)學研究所，搭建了醫(yī)學科技臨床轉化和醫(yī)學科研企業(yè)聯盟的科研平臺。此外，中國智慧醫(yī)院聯盟DH400工作組將匯聚在智慧醫(yī)療領域做得比較好的醫(yī)療機構、企業(yè)和投資者，實現多種方式的信息交流，幫助培養(yǎng)復合型人才。

“我們對智能醫(yī)療的應用前景充滿期待，但不能忽視智能醫(yī)療在發(fā)展中面臨的挑戰(zhàn)?！倍银櫿J為，智能醫(yī)療的發(fā)展面臨以下三個挑戰(zhàn):

首先，由于人工智能的不可預測性，醫(yī)生和患者在使用和接受人工智能時都會產生疑慮。因此，我們在將醫(yī)學AR應用于醫(yī)療實踐時，需要披露其實施細節(jié)、訓練細節(jié)以及應用目標和邊界的限制。

第二，在目前的臨床實踐中，由于方法論的限制，還原論在日常科研中仍被廣泛應用。他強調，研究中形成的檢測數據很難反映疾病的性質。因此，臨床研究需要利用人工智能的新算法來分析跨維度的異構數據，從而破譯人體的奧秘，了解疾病的本質，更好地實現精確醫(yī)療。

第三，目前的智能醫(yī)療還沒有進入成熟階段，必然會面臨“框架問題”?！奥斆麽t(yī)療的錯誤會對一群患者的健康造成損害。因此，我們呼吁在規(guī)范醫(yī)學人工智能應用的研究和批準的同時，最大限度地減少潛在的危險?！?/span>

需求導向——醫(yī)護人員是智能醫(yī)療的“智慧”責任。

智能醫(yī)療是賦予現代醫(yī)學力量，促進現代醫(yī)療服務獲得更高的效率、效益和效益的技術。所以，智慧醫(yī)療只能靠醫(yī)生，賦權于醫(yī)生，離不開醫(yī)生。

“智能醫(yī)療中的‘智慧’一詞指的是所有的醫(yī)生和醫(yī)務人員?！睆堉t院士強調了醫(yī)生的重要性。他說，人工智能的目的不是用機器代替醫(yī)生，而是發(fā)揮醫(yī)務工作者的聰明才智，將所有醫(yī)療信息整合到人工智能中。在這一點上，董家鴻院士表示，他不相信機器人可以完全取代醫(yī)生。他以肝膽手術為例。對于手術前后簡單的程序性工作，如皮膚縫合，機器人可以獨立操作，但在復雜的手術中，機器人很難代替醫(yī)生。

“人工智能大多依賴于臨床醫(yī)生的數據整理，他們通過‘深度學習’的方法將大量數據整合到系統(tǒng)中，從而獲得高精度的結果。比如在做塵肺病圖像識別的時候，因為全國每年有2000萬到3000萬患者需要體檢，最后得出的結論就是機器的識別率超過了醫(yī)生?！睆堉t強調，大數據標注的數據來源于醫(yī)生，機器的識別率高于普通醫(yī)生，因為標注的數據來源于資深醫(yī)生的數據，所以不是機器超越了醫(yī)生，而是機器利用了優(yōu)秀醫(yī)生的知識和智慧，做出了超越普通醫(yī)生的系統(tǒng)。

張謙認為，醫(yī)療衛(wèi)生的智能化勢在必行，但同時也將面臨三大挑戰(zhàn):輔助醫(yī)療、醫(yī)學影像和機器人的應用。

在輔助醫(yī)療方面，張謙認為，最重要的是將專家知識與大數據相結合，建立輔助診斷系統(tǒng)。比如將大量的數據自動轉化為計算機容易處理的知識，擴充語料庫，讓計算機利用多重推理的機制來解決不確定性問題。

在醫(yī)學影像中，要解決數據可信度的問題。提高精度需要技術創(chuàng)新，如全卷積網絡、新的參數調整方法和優(yōu)化。

在醫(yī)療機器人方面，手術機器人的可靠性要求有待進一步提高。他以達芬奇手術機器人為例:“我國很多醫(yī)院都用過。這樣的手術機器人即使廣泛使用，還是會出現一些意外。2019年，全世界用它做的手術有600萬次，但事故還是很多，因為這種設備的事故造成的死亡人數超過100人。”所以張謙說，引入人工智能技術后，必須面對三個問題:可信性、安全性、可靠性，一個非常重要的解決方案就是人與機器的結合，將機器的優(yōu)勢與人類的智慧結合起來。

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