【e医疗专访】冯晓源：封闭的孤岛是无法接纳新技术的

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- 受访人 -

冯晓源

复旦大学附属华山医院终身教授

中华医学会放射学分会前任主任委员

中华放射学杂志总编辑

您认为医学影像服务近年来的变化趋势是什么？怎样看待这种变化？

冯晓源

　　谈到医学影像服务的变化，尤其是近年来医学影像中心的兴起，可以从两个角度来看。

　　一是从国家医改的角度来看。检验中心、病理中心、影像中心等等可以实现第三方服务的医技科室是医院投入的重头，也是每年国家财政拨款相对额度较大的科室，随着公立医院改革推进，国家可能会有选择地重点建设区域的医学中心，而不会像过去那样用巨额的财政收入来壮大所有的公立医院，这就需要借助于社会的力量包括社会资本、人员、技术来做强做大这一份蛋糕，推动服务购买、资源共享在医疗行业的落地，尤其是在公共卫生行业。

　　二是从落实分级诊疗的角度来看。分级诊疗之所以难落实，难在人才不足，但是我国的人口基数和医疗行业的特性决定了“供”远远小于“需”，这是很难改变的，短时间内也不可能迅速提高全科医生、基层医生的水平，所以需要从医保收费、政策支持、经济调节的角度来推动整个医疗行业业态的变革。老百姓关心的始终是：我在社区卫生中心能不能得到可靠的诊断和治疗。第三方影像中心、检验中心、心电中心的兴起，将更多地为社区提供高水平的有效服务，从某种意义上来讲，社区“翅膀”硬了，社区医生才能真正完成筛选和分流患者的任务，才能推动分级诊疗有效落实。

您怎么看待人工智能在医学影像服务中可发挥的作用？

冯晓源

　　AlphaGo下围棋，看了多少棋谱呢？据《自然》杂志介绍，AlphaGo的任务在于合作“挑选”出那些比较有前途的棋步，抛弃明显的差棋。更恐怖的是它的“进化”深度学习能力，用了2000万局的对子对弈进行训练，每一次都能提升棋力。最终才“打败”人类。也就是说，人工智能最大的优势是“记性”好，但是跳不出算法。

　　人工智能现在炒作得很厉害，但我的观点是：人工智能终究还是依靠人来“教”。就影像医学来讲，本质上是帮人类做重复性的、程序性的事情。比如对肺的检查，动辄几百张图片，如果人工来看，要一张张看，总结出问题来，然后下结论、写报告，非常浪费时间。但是如果引入人工智能，利用图片识别技术，可以很直接地看到问题所在，聚焦在异常点上，节省大量时间，但是最后下结论的一定仍是医生。

在新技术对医学影像服务的推动中，您认为最难的是什么？

冯晓源

　　技术发展日新月异，但最重要、也最难的是理念——要认可分享、共享理念，否则这些技术就是无源之木，无法成材。现在医院影像系统大多是封闭的，有些医院甚至连U盘都不用，既担心里面的被“带”出去，也担心外面的会“溜”进来，这样封闭的孤岛是无法接纳新技术的。

　　如果一个医生想要学会看某种病灶的片子，可能看上千个病例，借助人脑的思考就可以达到很高的准确率，并且可以下结论，写报告。但如果想利用同样的数据量训练出人工智能可能还差很多。全国每天做肺部检查的量估计有十几万例，如果这些病例可以互联互通、开放共享，利用这些优质数据资源做基础，才有机会让新技术有用武之地。只有秉承开放、共享的理念，开放数据，开放资源，才能借助新技术实现工作流程的巨大改变，推动医学的进步，这才是新技术的价值。

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