來源：第一財經
原標題：「AI+醫學」落地難？專家：技術待進步，社會包容度也是挑戰
在基礎醫療和急症救治領域的應用前景可期
當前，在不少醫療研發領域都能捕捉到AI（人工智慧）的身影，那麼，為什麼在醫療應用場景中，AI技術仍屬「稀罕物」？
中國科學院自動化研究所研究員張文生21日在南京召開的「醫療人工智慧交叉論壇」學術報告會上表示，目前醫療人工智慧發展面臨五重挑戰，分別來源於政策與監管、技術與人才、資料庫建立、商業模式與運營、法律與倫理。
「作為一門交叉學科，從技術開發來看，智能平臺的元數據，在數量、質量和代表性等方面，仍有欠缺，且數據的『學習』、『進化』能力尚有不足；從技術應用來看，AI技術或會讓本來錯綜複雜的醫患關係更加複雜化。」張文生說。
蘇州市醫療健康信息技術重點實驗室負責人、研究員戴亞康在上述報告會上表示，醫療人工智慧「新藍海」的開拓，離不開需求牽引的科技創新與成果轉化，「精準醫療」的落地離不開「精準研發」。
根據工業網際網路創新中心10月發布的《2020人工智慧醫療產業發展藍皮書》（以下簡稱《藍皮書》），「AI醫學影像輔助醫療診斷」是人工智慧在醫療領域應用最為廣泛的場景，率先落地、率先應用、率先實現商業化。
在中國工程院18日發布的《全球工程前沿2020》中，「基於AI的臨床診斷決策系統」位列醫藥衛生領域「工程開發前沿」的TOP10。
張文生指出，由於疾病種類不勝枚舉，觀測症狀不可窮盡，涉及多發病症的分診技術尚待完善，疾病和典型症狀存在強關聯性， 「精準」的醫療診斷僅通過醫生問診難以實現，而將「大數據融入智能醫生」，提供了一種新的解決思路。
多名專家在會上表示，「信息化+大數據+人工智慧」是智能信息化輔助診療的發展方向，但如何打破數據壁壘，實現技術研發企業和醫院，以及醫院間的數據共享，進而提高診療精準度，仍待探索。
上述《藍皮書》還指出，在手術機器人、藥物研發、精準醫療等領域，人工智慧技術雖實現了部分落地，但因成本或技術原因，尚未實現規模化普及，未來增長空間較大。
第一財經記者從上海胸科醫院心外科心衰與房顫亞專科主任鄭悅處了解到，人工智慧雖然在病理診斷、內科治療上有較大的實用價值，但在外科領域，它取代人力尚待關鍵性突破。「即使是所謂的『機器人手術』，也是由外科醫生操作機械臂進行手術，而非真正意義上的『機器人』操刀。」鄭悅說。
人工智慧的應用還有利於解決當前急危重症救治的難題。
解放軍東部戰區總醫院重症醫學科主任李維勤在會上分析稱，當前，對於基礎醫療資源匱乏或缺少實時監控的醫療場景而言，通過人工智慧建立快速反應系統，有利於解決救治不及時而延誤病情的問題。
他認為，醫療人工智慧技術總體門檻高，但在基礎醫療和急症救治領域，應用門檻相對低些。通過打造「智能醫生」、「智能醫院」將助推醫療普惠，有助於解決城鄉醫療資源分割、可及性差的現實問題。
張文生預測，今後，技術與醫療融合將更深入，醫療人工智慧在醫療機構的應用將進一步普及，並從三級醫院逐漸下沉，提升各級醫療機構的醫療質量和服務能力。