医疗大数据:积极浇灌 静待花开
“做大做强新兴产业集群,实施大数据发展行动,加强新一代人工智能研发应用,在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进‘互联网+’。发展智能产业,拓展智能生活。”今年政府工作报告对大数据和人工智能不惜笔墨,对此,代表、委员纷纷表示,“积极浇灌,静待花开”。
态度越来越开放
全国人大代表、中国工程院院士程京在北京代表团小组发言时,介绍了他们自主研发的目诊仪。发言没结束,北京某区的一位全国人大代表表示,“会后将采购一批,帮助基层提升诊疗服务能力。”据了解,这是一款基于传统中医目诊理论,结合人工智能、无影成像、大数据分析等现代高新技术研发出的中医目诊诊断仪器,通过拍摄眼睛照片就能辨识体质倾向、中医证候,甚至给出身体易发疾病风险。
个案管理师是陕西省肿瘤医院最近“玩的新花样”。全国人大代表、陕西省肿瘤医院院长宋张骏表示,每位肿瘤患者确诊后,都由个案管理师收案,管理内容从组织个案会谈、评估患者需求、制订医疗护理计划、进行心理疏导、出院后复诊,一直到回归社会,而“背后是大数据在支撑”。宋张骏说,在科研、远程诊疗等领域,大家都抱着开放的态度,欢迎各方参与进来。
全国人大代表、武汉大学口腔医院院长边专最近准备申报一个专项,研究通过将芯片植入牙齿等技术,实时收集人体相关信息。他对人工智能的前景充满期待,也愿意积极参与,并表示国家应该鼓励。
基层已成为大数据和人工智能的“试验场”。全国人大代表、腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化腾表示,通过虚拟/增强现实、移动在线直播等技术,鼓励专家与欠发达地区及基层的医生开展交流和远程会诊,弥补资源供应缺口,降低优质医疗服务门槛。全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰表示,可利用智能语音技术和认知医学技术,建设面向家庭医生的智能辅助诊疗服务平台,用人工智能影像辅助诊断和全科辅助诊疗能力赋能基层医疗卫生机构,辅助家庭医生为居民提供优质的健康医疗服务。
不悲观也不能太乐观
“我们也有担心。公司在业务发展过程中,需要大量的医疗数据,这可能涉及医疗安全,有些不适合对外传播。”宋张骏表示,“他们太急了,希望在很短时间内,用数据等手段替代医生、诊断。虽然方向和目标是对的,但是路要一步一步走。”
“动不动就大数据,有唬人之嫌。”边专说,人工智能注定会改变包括医疗在内的方方面面,但医疗是以人文为重要内涵的科学,人工智能只是科学中的一小部分。边专对信息技术人员单独做的医疗大数据或者人工智能表示悲观,在他看来,只有医务人员参与设计,才能在实践中找到正确模式。
“临床医学与人工智能结合存在障碍。”全国政协委员、复旦大学附属中山医院心内科主任葛均波认为,医学与人工智能结合是彼此交替相互反哺的过程,应遵循“医学知识输入—机器学习—临床应用—辅助医学新发现—医学新知识输入”的循环过程。而目前许多医学AI研究项目并未遵循这样的目的与路径。“临床医学和计算机各自有成熟的学术体系和研究方法,双方缺乏了解,医学工作者和计算机专家之间表述与理解存在偏差,甚至出现‘鸡同鸭讲’的现象。”葛均波认为,即使是目前最先进的医学人工智能技术,也仅停留在医学影像识别和分析上,依赖于高质量的数据和相对单一的判断,与真正接近医学专家水平还有很大距离,其根本原因在于医学AI并未建立起跨学科的统一学术体系。
而对目前一些公司的“基层战略”,宋张骏表示,“医学是一门经验科学,不能哪里有漏洞,就拿机器补,机器取代人还有很长的路要走。”
政府引导下共同成长
“最好是国家介入,社会长远投资,有组织的共享这些数据,这是一个长远的大计划,不能想着短期营利。”谈及大数据分享,边专亮出自己的观点。众多代表和委员呼吁,国家应该尽快“出面”。
健康医疗大数据的权属关系和应用边界不清晰,人工智能技术应用于健康医疗领域缺乏准入和认证标准,政府、医疗机构和社会第三方机构对医疗数据管理和应用仍有待规范等问题,一直困扰着进军医疗领域的马化腾。他还困惑于:政府机构、学术科研单位和企业之间没有有效的协同创新机制,健康医疗数字化应用缺乏认证、准入和应用保障机制等。刘庆峰建议,国家应该研究人工智能在临床医学、家庭医生服务、药品研发、组学研究、健康管理、院后康复等领域的技术,制定相关标准和指南。
“我国有世界上最大的患者人群,也有世界上最庞大的临床医疗数据信息,但我们是‘大数据’吗?恐怕不是。”全国政协委员、浙江大学医学院附属邵逸夫医院院长蔡秀军说,如果不能做到规范有效、互联互通,临床医疗数据就不可能成为“大数据”。蔡秀军表示,必须在实现电子病历结构化、规范化上下功夫,否则会产生大量的无效数据,“实在让人心疼”。
宋张骏表示,国家相关部门要制定政策,让医院和医生有章可循。卫生行政部门要建立一支专业团队,对过去的相关数据,比如病例管理要求等进行重新评估,然后明确哪些数据可以开放,开放给谁等问题。
葛均波建议,由卫生主管部门牵头,成立国家级临床医学人工智能应用开发研究院,研究人工智能在临床医学应用的发展规律和特点,提出关键的科学问题、发展思路、发展目标和重要研究方向,确立统一临床医学人工智能的学术概念和学术用语,为高质量应用研究提供理论支持。鼓励优秀医学团队与人工智能团队开展深度合作,开发AI工具和医疗终端产品。
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