自2015年AlphaGo戰(zhàn)勝李世石后，人工智能技術(shù)掀起市場(chǎng)應(yīng)用熱，其中AI+醫(yī)療也迎來(lái)了春天，AI診斷甚至AI治病等概念一度熱炒。與此同時(shí)，以基因檢測(cè)為代表的大數(shù)據(jù)+生物概念也迎來(lái)資本市場(chǎng)的青睞，例如2017年上市的華大基因，曾在上市后短時(shí)間內(nèi)攀上千億市值。

然而，短暫的熱炒過(guò)后，AI醫(yī)療與基因檢測(cè)在實(shí)際應(yīng)用中雙雙出現(xiàn)了不少問(wèn)題，行業(yè)也隨之進(jìn)入洗牌期。其中華大基因曾在2018年7月陷入“無(wú)創(chuàng)產(chǎn)前DNA篩查致兒童患生理缺陷”丑聞，股價(jià)大幅下跌，市值至今僅剩約250億元左右。

華大基因上市后股價(jià)走勢(shì)

而美國(guó)IBM旗下腫瘤輔助治療AI產(chǎn)品Watson Health因經(jīng)常性診斷錯(cuò)誤或開錯(cuò)藥，與知名腫瘤專科醫(yī)院MD Anderson合作失敗等事件，也為國(guó)內(nèi)醫(yī)院臨床應(yīng)用AI醫(yī)療敲響了警鐘，AI臨床使用準(zhǔn)確率能否信任成疑。從市場(chǎng)情況來(lái)看，AI醫(yī)療在2019年尚未出現(xiàn)現(xiàn)象級(jí)的應(yīng)用案例，醫(yī)院對(duì)引入AI技術(shù)的態(tài)度趨向謹(jǐn)慎。

在8月23-25日于廣州舉辦的第四屆中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)生物信息學(xué)會(huì)議上，南都科創(chuàng)記者與數(shù)位醫(yī)療界和計(jì)算機(jī)界專家進(jìn)行了訪談，進(jìn)一步了解計(jì)算機(jī)與生物醫(yī)療領(lǐng)域當(dāng)前的技術(shù)和應(yīng)用發(fā)展階段。多位專家一致認(rèn)為，人工智能、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)與生物、醫(yī)療產(chǎn)業(yè)確有很大的結(jié)合空間，但在應(yīng)用過(guò)程中還面臨著很多難點(diǎn)，并非可以一蹴而就。在熱炒過(guò)后，行業(yè)回歸冷靜更利于穩(wěn)步發(fā)展，以解決技術(shù)和應(yīng)用問(wèn)題。而在這一過(guò)程中，“IAB”概念中代表計(jì)算機(jī)界的I和A，應(yīng)該和代表生物醫(yī)療界的B有更多跨界交流合作。

AI臨床難點(diǎn)：從單一數(shù)據(jù)單向分析到復(fù)雜數(shù)據(jù)復(fù)雜分析

據(jù)了解，人工智能技術(shù)在深度學(xué)習(xí)算法取得突破后，在圖像、語(yǔ)音、文字等信息領(lǐng)域的能力均取得了較大飛躍，實(shí)驗(yàn)室中的信息識(shí)別和分析能力成績(jī)屢創(chuàng)新高，在部分醫(yī)療診斷上，人工智能在實(shí)驗(yàn)室中的診斷正確率已達(dá)到90%以上，達(dá)到專家級(jí)醫(yī)生的水平。

然而，盡管在實(shí)驗(yàn)室里人工智能取得了很高的診療準(zhǔn)確率成績(jī)，但在實(shí)際臨床應(yīng)用中卻會(huì)出現(xiàn)較大差距。以主要通過(guò)影像判斷的眼科診療為例，在實(shí)際應(yīng)用中，人工智能往往只能達(dá)到70、80%的準(zhǔn)確率，這就使得人工智能目前還無(wú)法代替醫(yī)生做病情診斷，只能起到一定的輔助作用。

臨床應(yīng)用中AI醫(yī)生準(zhǔn)確度還有明顯差距

而當(dāng)被問(wèn)及什么時(shí)候人工智能在實(shí)際眼科診療中準(zhǔn)確率能達(dá)到90%的水平，中山大學(xué)眼科醫(yī)院院長(zhǎng)劉奕志表示并不樂(lè)觀，他說(shuō)，目前還沒(méi)有看到人工智能在實(shí)際應(yīng)用中能夠?qū)崿F(xiàn)足夠準(zhǔn)確率的可能。

中山大學(xué)生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)中心主任謝志告訴記者，中山大學(xué)眼科醫(yī)院是率先將人工智能技術(shù)應(yīng)用在白內(nèi)障診療、并于2017年發(fā)表國(guó)際論文的醫(yī)療機(jī)構(gòu)，其后也推動(dòng)了人工智能在近視眼、青光眼診療等方面的應(yīng)用，并自己組建了人工智能開發(fā)團(tuán)隊(duì)。在長(zhǎng)期的研究過(guò)程中，他們發(fā)現(xiàn)目前的人工智能技術(shù)并非“萬(wàn)能藥”，能夠解決的眼科診療問(wèn)題還十分有限。

中山大學(xué)眼科醫(yī)院院長(zhǎng)劉奕志

據(jù)劉院長(zhǎng)介紹，目前制約人工智能實(shí)際應(yīng)用眼科診療的主要痛點(diǎn)在于數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，即醫(yī)療實(shí)踐中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)能否很好地計(jì)算機(jī)語(yǔ)言化。人工智能在實(shí)驗(yàn)室中測(cè)試時(shí)，使用的都是預(yù)先篩選過(guò)的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化高。但在實(shí)際應(yīng)用中，不同醫(yī)院乃至不同醫(yī)生對(duì)同一種病的圖片拍攝方法都可能有很大不同。另外，以眼科診療為例，影像只是判斷病情的一個(gè)主要部分，在實(shí)際診療過(guò)程中，醫(yī)生還會(huì)通過(guò)與患者交流、整體觀察等方式綜合考慮，而這些都很難被轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)語(yǔ)言。

對(duì)于計(jì)算機(jī)界和醫(yī)療界的差異，中科院北京基因組所研究員方向東也有類似的看法。方向東告訴南都科創(chuàng)記者，不管是人工智能下贏國(guó)際象棋還是圍棋，本質(zhì)上都是在確定的規(guī)則之內(nèi)，通過(guò)對(duì)單一類數(shù)據(jù)進(jìn)行單向分析實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)。而人工智能在生物領(lǐng)域應(yīng)用的挑戰(zhàn)在于，生物體的數(shù)據(jù)十分復(fù)雜，具有許多維度，而且數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化困難，在數(shù)據(jù)分析上，也往往需要進(jìn)行系統(tǒng)性地復(fù)雜分析，這就使得醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用對(duì)于人工智能來(lái)說(shuō)有很大的挑戰(zhàn)。

基因檢測(cè)現(xiàn)狀：重心回歸上游研發(fā)，計(jì)算機(jī)技術(shù)尚需突破

南都科創(chuàng)記者發(fā)現(xiàn)，目前計(jì)算機(jī)界與醫(yī)療行業(yè)結(jié)合的部分主要分兩個(gè)方向，一是針對(duì)醫(yī)療中的影像學(xué)檢查，二是基因檢測(cè)應(yīng)用。這與新一代信息技術(shù)目前的發(fā)展情況也較為契合：人工智能領(lǐng)域的圖像識(shí)別和基于大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)分析是當(dāng)前較為廣泛成熟的兩大方向。

中科院北京基因組所研究員方向東

相比臨床應(yīng)用影像學(xué)檢查，基因檢測(cè)的應(yīng)用更早市場(chǎng)化鋪開，在國(guó)內(nèi)已誕生了一批產(chǎn)業(yè)鏈公司。據(jù)了解，相比臨床診療，基因檢測(cè)由于檢測(cè)設(shè)備比較統(tǒng)一，檢測(cè)數(shù)據(jù)均為標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)字化呈現(xiàn)，因此在數(shù)據(jù)質(zhì)量上問(wèn)題較小，而人工智能技術(shù)的突破一方面幫助基因檢測(cè)的成本大為降低，一方面使基因檢測(cè)能夠進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，從而使市場(chǎng)應(yīng)用得以鋪開。

不過(guò)，基因檢測(cè)在市場(chǎng)推廣中也陸續(xù)暴露出了一系列的問(wèn)題，尤其是目前基因技術(shù)本身尚不能完全解釋生命現(xiàn)象，基因檢測(cè)結(jié)果的可信度和指導(dǎo)價(jià)值仍然存疑。方向東告訴南都科創(chuàng)記者，目前國(guó)內(nèi)基因檢測(cè)的產(chǎn)業(yè)布局重心已經(jīng)從偏重中下游試劑盒、遺傳報(bào)告的推廣回歸到上游的源頭創(chuàng)新上，一方面是為了避免出現(xiàn)產(chǎn)品應(yīng)用過(guò)程中出現(xiàn)上游“卡脖子”問(wèn)題。另一方面則是基因技術(shù)本身仍存在許多局限，需要從源頭進(jìn)行研發(fā)突破。

方向東判斷，未來(lái)3到5年，基因檢測(cè)技術(shù)會(huì)從以前的推廣檢測(cè)服務(wù)、第三方實(shí)驗(yàn)室等轉(zhuǎn)向投入研發(fā)源頭創(chuàng)新技術(shù)，而這其中就需要人工智能技術(shù)的深度參與。“這涉及到龐大數(shù)據(jù)量的處理”方向東說(shuō)，一個(gè)人的生物信息估計(jì)轉(zhuǎn)化成計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)就有10TB左右，要對(duì)人類基因組做大規(guī)模研究，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、數(shù)據(jù)分析算法和計(jì)算機(jī)算力都面臨很大的挑戰(zhàn)，不僅是在現(xiàn)有基礎(chǔ)上進(jìn)行提升，還要取得技術(shù)上的突破才行。

背景：醫(yī)療應(yīng)用需求催生交叉學(xué)科交流

一方面，中國(guó)長(zhǎng)期面臨醫(yī)患資源不匹配的矛盾，醫(yī)生工作繁重，需要人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)幫助減少工作量;另一方面，線上用戶增長(zhǎng)紅利逐漸減退，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)紛紛進(jìn)軍產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，而醫(yī)療領(lǐng)域就是重點(diǎn)傳統(tǒng)行業(yè)之一�？梢哉f(shuō)，計(jì)算機(jī)和醫(yī)療領(lǐng)域互相間存在明確的融合需求和產(chǎn)業(yè)導(dǎo)向性。

然而，計(jì)算機(jī)和醫(yī)療的知識(shí)體系與語(yǔ)言體系差別，讓這種融合面臨不少困難，相比其他領(lǐng)域，醫(yī)療領(lǐng)域知識(shí)的專業(yè)性更高，計(jì)算機(jī)跨界醫(yī)療行業(yè)更難。

中山眼科醫(yī)院劉院長(zhǎng)表示，目前醫(yī)療界與計(jì)算機(jī)界的交流平臺(tái)和交流機(jī)會(huì)還比較少，類似此次參加的交流會(huì)議的次數(shù)并不多。他認(rèn)為，醫(yī)療界和計(jì)算機(jī)界的專家學(xué)者、企業(yè)機(jī)構(gòu)等應(yīng)該進(jìn)一步加強(qiáng)交流，醫(yī)療界需要了解計(jì)算機(jī)界擁有哪些技術(shù)能力，計(jì)算機(jī)界需要從醫(yī)療界明確實(shí)際需求，避免空有大數(shù)據(jù)在手卻挖掘不了數(shù)據(jù)價(jià)值的尷尬，從而共同推進(jìn)計(jì)算機(jī)與醫(yī)療的融合發(fā)展。

會(huì)議主辦方華南理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授蔡宏民介紹，本屆中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)生物信息學(xué)會(huì)議是首次在廣州舉辦，在全部四屆中今年參會(huì)人數(shù)首次達(dá)到500多人，是上一屆的兩倍多，這也從一方面說(shuō)明了我國(guó)在生物信息計(jì)算領(lǐng)域的市場(chǎng)規(guī)模和關(guān)注度都在快速增長(zhǎng)。

中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)生物信息學(xué)會(huì)議首次在廣州舉辦

南都科創(chuàng)記者在會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)觀察發(fā)現(xiàn)，除了有許多學(xué)界的專家學(xué)者參加會(huì)議，會(huì)場(chǎng)也有不少計(jì)算機(jī)界和醫(yī)療界的企業(yè)參與，互相介紹業(yè)務(wù)情況。蔡宏民教授介紹，目前該會(huì)議為中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)下屬學(xué)科的學(xué)術(shù)交流活動(dòng)，預(yù)計(jì)到明年會(huì)新舉辦一場(chǎng)更高規(guī)格、更大范圍的產(chǎn)學(xué)研用交流活動(dòng)，打造一個(gè)計(jì)算機(jī)界和醫(yī)療界更大的交流平臺(tái)。