业界聚焦AI医疗 期盼影像大数据共享
以往，在医学学术会议上很少涉及人工智能话。而今年，人工智能、大数据与医疗的结合则几乎成 了最火的主题。
在不少前沿研究人士看来，AI（即人工智能）医疗比我们预想的更近，且已取得了不少进展。 “我国基于人工智能和影像大数据的影像组学顶尖论文迅猛上升。 ”中科院自动化研究所田捷博士在日 前举行的中华医学会一场人工智能分论坛上称。
在人工智能医疗研究不断突破的同时，创业企业、巨头纷纷涌入该领域，医疗影像识别成为焦 点。业界呼吁医疗影像大数据的标准化与共享，这对人工智能医疗来说至关重要。
AI医疗“比我们预想的更近”影像组学、医疗影像识别是目前人工智能在医疗领域最为聚焦 之处。影像组学指的是结合医学影像和临床大数据等，利用人工智能方法进行提取和分析信息，以对 临床提供辅助决策支持。
据了解，爱尔眼科于2016年1月即展开人工智能研究，目前爱尔眼科人工智能阅片平台系统 已经可以辨识眼底照片，辨识糖尿病性视网膜病变的准确率达到93.3%，辨识年龄相关性黄斑变性的 准确率达到 93.07%。
不止于此，人工智能已在介入更复杂疾病的预测、评估、诊断。据中科院自动化研究所田捷博 士介绍，广东省人民医院、中科院自动化研究所合作通过大数据研究、智能诊断，成功预测结直肠癌 淋巴结转移；在学习近13万张皮肤疾病照片后，斯坦福大学推出的人工智能程序可以精确诊断皮肤 癌。
医疗研究正在借助人工智能、大数据手段探索更多领域。复旦大学类脑智能科学与技术研究院 院长冯建峰表示，大数据与人工智能结合，已用于治愈抑郁症和精神类疾病。“基于这些，我们甚至可 以预测一个 12岁的人今后会不会嗜酒。谁说不能呢？”
“据我了解，截至上个月，中国有120家公司在做人工智能医学影像的应用。 ”一位医疗专家 开始担忧人工智能医疗存在分布不均、短期一拥而上的泡沫。
根据清科集团数据，2015 年为AI领域爆发式增长元年，国内投资案例从2014 年的281起 激增到719起，增长155.9%；投资总额从2014年的54.87亿元上升至159.50亿元，增长 190.67%。其中，智能医疗为重要领域。
人工智能大致可分为基础层、技术层、应用层。根据清科集团统计，国内人工智能领域主要聚 焦应用层， “伪应用层”悄然兴起，国内真正意义上的AI企业仍然较少。
“做AI医疗的，主要是创业企业和BAT，只有BAT这类巨头可以在基础层、技术层、应用 层都有涉猎。”一位智慧医疗从业者表示。
东方证券研报显示，医疗大数据中有超过80%来自于医疗影像，大量的影像数据读取客观要 求更为高效、准确的技术手段，而人工智能恰好可以满足要求。于是，具备技术和数据优势的科技巨 头纷纷以AI+医疗影像为突破口，布局医疗领域。
今年 7月，阿里健康发布AI医疗产品“DoctorYou”；8月，腾讯发起人工智能医学影像联合 实验室，并公布其首个AI医学影像产品“腾讯觅影”，辅助早期食道癌等疾病的筛查。
人工智能学会智慧医疗专委会陈飞在上述人工智能论坛上表示，目前人工智能医疗某些方面可 能存在泡沫。但同时，他借用比尔·盖茨的一句话表达了对人工智能医疗未来的看好， “所有的新技 术，其短期影响力都会被高估，而长期影响力都会被低估。 ”
眼下，最令医生与人工智能算法工程师头疼的，是医疗影像数据的质量与难获得性，不少行业 人士呼吁建立医疗大数据的共享平台。
一位医生在上述人工智能论坛的讲演中表示，各家医院影像数据参差不齐，且极难获得，“人 工智能医疗没有数据，就相当于汽车没有汽油。”目前每家医疗机构的医学影像设备和信息都是相对封 闭的信息孤岛，存在“不大不强不成规模、不联不通不成体系”以及有效资源利用率低等问题，且影 像数据不互认，影像云平台的建设可解决上述问题。
陈飞对此表示认同，他认为医疗影像数据的确存在上述问题，“期待医疗大数据共享的发展。”
来源：上海证券报
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