仁济医院副院长闻大翔：公立医院该如何应对人工智能与大数据？
雷锋网AI掘金志消息，由国家卫生计生委医院管理研究所主办的2017中华医院信息网络大会近日在北京国家会议中心举行。
在“大数据应用与人工智能”的分论坛上，上海交通大学附属仁济医院副院长闻大翔教授发表了题为“人工智能与大数据——公立医院应该如何应对”的主题演讲。
闻大翔教授在演讲中以国内外医疗人工智能产品及应用为例，论述了人工智能在医疗健康不同领域的发展情况。
他表示，医院是一个大数据汇聚的地方，有着无限开发的前景，所以在大数据上医院有很多事情可以做。
针对未来人工智能完全替代医生的观点，闻大翔教授认为时机还没到，“医学除了技术以外，更多的还有社会、心理、人文的因素，冷冰冰的机器不能完全替代医生和患者直接面对面的沟通，思想和情感上的交流。”
闻大翔教授还提到了上海卫计委牵头建设大数据平台的进展情况——上海市38家三甲医院的系统和大数据平台连通，每日病案首页的数据都能够自动抓取，每个季度能够拿到一份上海市市级医院运行绩效的报表，并且还将慢慢渗透到单病种。
“截止到今年6月，我们增加到54个单病种的数据分析。不仅能够看到我们医院手术患者平均费用以及费用结构的数据，还能看到其他三四十家医院，这是大数据平台给医院管理者带来的方便。”
以下为闻大翔教授演讲内容实录，雷锋网AI掘金志做了不改变原意的编辑：
医疗人工智能产品应用概述
人工智能和大数据在医疗健康领域有着非常广阔的应用前景，可能在今后的健康管理、病理学包括可穿戴设备、风险管理、医院管理、精神健康，药物挖掘、医学影像、语音识别方面帮助医生。
美国的这家名叫arterys的人工智能公司，拥有一款医学影像分析系统，已经得到了FDA的批准，这个系统也在去年12月得到了欧洲 CE 级的认证，这就标志着这款软件将运用到临床。它能够实时收集并且分析磁共振扫描仪或者心血管的数据，将会对我们医生、患者带来巨大的帮助。
另外，美国斯坦福大学的研究团队已经通过人工智能医学影像分析系统对早期皮肤癌做出精准诊断，他们曾经请了美国21位皮肤科的专科医生和人工智能系统进行PK，针对皮肤癌的诊断进行对照。
结果发现，这款软件的判断准确率非常高，不亚于21位临床专科医生的水平。实际上，这个系统是用了12.9万张皮肤病变的照片来训练皮肤深度神经网络，对皮肤损伤进行分类，这些都是人工智能和大数据在医学影像学诊断上给临床带来帮助的具体案例。
在药物开发、药物挖掘上，人工智能也起到了很大的作用。
实际上，大型药企从研发新药到最后临床应用投资大概需要26亿美金，能够真正成为一线治疗的药物的几率还不到12%，也就是说很有可能失败，我是麻醉医生，我有很深刻的感受。
这方面，人工智能在这方面可能会起到很大的帮助，美国硅谷的 Atomwise 公司通过 IBM 超级计算机，在分子结构的数据中筛选和治疗，评估出820万种药物的候选化合物。
2015年 , Atomwise 基于现有的候选药物，应用人工智能算法，在不到一天时间内就成功地寻找出能控制埃博拉病毒的两种候选药物。
另外，美国 Berg 公司通过开发人工智能平台，研究人体的健康组织，探究分子和细胞的自身防御组织以及发病原理，利用人体自身的分子来医治类似于糖尿病或者是癌症等疑难杂症，只需要一半研究新药花费的时间成本和资金成本。
智能健康管理在风险识别上也有一些眉目，风险预测公司 Lumiata 通过其核心产品——风险矩阵，在获得大量健康计划成员或患者电子病历和病理生理学等数据的基础上，为用户绘制出患病风险随时间变化的轨迹，利用 Medical Gragh 图谱分析对病人做出迅速、有针对性的诊断，使得病人分诊的时间缩短30%-40%。
人工智能另外一大应用是在机器人领域。
60%的机器人聚焦在医疗，手术机器人这些年发展迅猛。我国的妙手S微创机器人，是由天津大学和南开大学以及天津总医院联合研发。
目前应用最火的是达芬奇手术机器人，截止到2016年6月底全球已经销售几千台，其中2500多台是在美国，600多台在亚洲，600多台在欧洲，476台在亚洲。
大陆地区，截止到去年6月底已经装机69台，数量还是非常少。目前美国百分之八九十的手术能用达芬奇手术机器人开展，但它的价格也比较昂贵。达芬奇也在不断地升级，解放军总医院引进了一代产品，
仁济医院引进的已经是第三代，技术上有了很好的改进，新一代达芬奇手术机器人能够避免颤动，使手术更加平稳。世界上也成功实施了机器人的远程手术。
另外，医生完全颠覆了传统手术模式，医生已经不像以前站在手术台，完全是像打游戏那样操控杠杆，通过3D视觉屏幕和机械臂来完成指令。
2010年，第三军医大学与沈阳自动化研究所自主研发了脊柱微创手术机器人，2016年6与3日由北京积水潭医院带领的产学研团队，共同研发的第三代骨科手术机器人系统，引起了习近平主席的兴趣。现在这代机器人的精准度能维持在0.5-0.6毫米，这样就为骨科手术带来了很大的便利。
大数据发展现状
大数据可以在很多领域用到，例如直接或者间接的健康数据，通过我们医院里的电子病历，检验科、病理科、放射科影像学等等。
今后我们的病人要自我管理，如果能够掌握自己生活、运动，体检等数据，就能够知道自己的健康状况。另外，医院是一个大数据汇聚的地方，有着无限开发的前景，所以我们在大数据上有很多事情可以做。
随着人类高通量的基因组测序、生物医学分析技术，以及大数据分析工具的进步，包括生物样本、生活信息这些数据如果能够共享，汇聚成人类健康的数据库，对我们今后无论是疾病的预防、诊断、治疗都会带来非常大的帮助。
另外就是沃森，我们医院乳腺外科每周会举行一次多学科联合讨论，上周五第一次邀请 IBM 沃森参加，结果它对乳腺癌的诊断，以及提供医疗的诊治方案和我们团队提出来的非常吻合。
人工智能与大数据带来的医学变化
针对未来人工智能完全替代医生的观点，我认为还没到时候。因为医学除了技术以外，更多地还有社会、心理、人文的因素，冷冰冰的机器还是不能完全替代医生和患者直接面对面的沟通、交融以及思想上瞬间的变化。未来我不敢讲，但是我相信目前人工智能还处在一个初级阶段。
当然，现在医生在工作上也面临挑战，我相信人工智能将成为医生工作的利器，让很多医生从繁琐、复杂尤其是重复性的工作中解放出来。随着人工智能和大数据的应用，我们医院的员工人数不可能像现在这么多。
如果我现在要随访一千个病人，我可能要安排10个人员，每个人负责100个，但是我应用一套人工智能虚拟医生的系统，可能只要一个人负责管理系统就能完成上千上万患者的随访，涉及到事务性或者是管理性的岗位，可以大大降低人力的成本。
人工智能对医院的影响：
一是医疗器械会变得更加智能化。
一个是医院的信息系统将变得更加智能化、云计算化，
一个是医疗专业人员会获得更多人工智能的知识。
上海卫计委牵头38家三甲医院建设大数据平台
我们都是医科大学毕业，实际上我们的理论知识、实践知识长期局限于专业实践，我们作为医院管理者我不敢像 IT 工程师这样，但是我们要知道什么是人工智能、大数据，它会给我们带来什么，然后我们再借助我们专业的团队，在医院里进行智慧化医院的建设。
大家知道现在排名前20的医院绝大多数是多院区，很多医院成立了“医疗集团”、“医疗联盟”、医联体，底层有三四十家医院加盟。今后怎么把这些多院区的医院信息整合起来，为我们城市研究的工作者带来便利，都是大数据应用的方向。
另外，医院还面临医保支付以及医院内部绩效考核、绩效分配的管理问题。最近上海卫计委牵头做大数据平台，上海市现在38家三甲医院的系统都是跟平台连通，每日病案首页的数据都能够自动抓取，所以我们现在每个季度能够拿到一份整个上海市市级医院运行绩效的报表。
从这张报表上，我们可以看到所有上海所有医院运行数据的情况，而且我们慢慢渗透到单病种。截止到今年6月，我们增加到54个单病种的数据分析。
比如说胃癌，我们可以看到上一个季度胃癌手术病人多少例，在上海排在多少位，市场占有率是多少，手术患者平均费用以及费用结构的数据我都能看到，不仅能看到我的还能看到其他三四十家医院，我们医院所处的水平能够一目了然，这是大数据平台给医院管理者带来的方便。
在支付层面，按照 CMI 单位的价值量，以后医院拨付给政府，医保给医院拨付都按此执行，仁济医院去年的 CMI 是1.42，单位的均值是13582，政府拨付给医院的年度预算就可以算出来，所以今后这些都会影响到我们。
现在非常流行的诊疗模式叫 MDT 多学科联合诊疗，实际上是以疾病为纽带，让相关学科的专家来为病人制定个性化、合理规范的诊疗方案，这个也需要大数据来帮忙。建立信息网络系统、结合大数据，我们也以后也要开展RWS（真实世界研究）。
医疗人工智能的发展需要注意哪些问题？
人工智能未来的市场肯定很大，2017年中国人工智能+医疗市场规模预计达到130亿。前一段时间，硅谷银行调查了122位医疗科技领域的投资人，当被问到2015年哪项科技对医疗影响最大，46%被访者选择大数据，36%选择人工智能，可见这两个领域对医疗的影响。近期，国务院也发布了《新一代人工智能发展规划》，将其提升到国家层面。
这个规划当中明确指出到2020年，人工智能技术和应用要与世界先进水平同步，成为新的重要经济增长点。人工智能技术和应用成为改善民生的新途径，有力支撑进入创新性国家行列和实现全面简称小康社会的奋斗目标。据说要在中小学的课程教育设置中，将人工智能课程设计进去。这是国家战略。
今后我在想，可能重点发展几个方向，探索智慧医院建设，加强流行病智能检测和防控，开发人机协同的手机机器人、智能诊疗助手，研发柔性加强流行病智能监测防控，以及基于人工智能的基因识别，蛋白组学检测等等，这是都是医疗健康领域的重点布局。
据说到2025年，未来商业机器人的市场份额有望达到170个亿，将取代军用机器人板块，成为第二大机器人市场，所以我想这块今后也是有着广阔的前景。
高效的算法，充足的数据，高速的计算能力，这是我们人工智能发展今后三个必要的条件。
当然也有一些问题和局限：
一是监管问题，我们对于人工智能在医疗大数据的算法使用监管；
二是观念问题，包括一些人文伦理，传统观念影响；
三是技术问题，市场中应用技术不成熟，有的缺乏独立研发的动力；
四是安全问题，这是我们医疗当中比较顾虑的，因为涉及到很多病人的隐私；
五是割裂问题，病人的一些数据是不是可以联合各家之力进行整合。
我还想提到的一点是人才储备，医疗行业既要懂人工智能，又要对医疗行业了解的人才，现在非常得缺乏。由于专业背景不同，我们怎么在其中搭建桥梁，很好地“翻译”给 IT 人员，让他通过软件开发能力来实施我们的愿望，这种中坚的翻译人才是非常稀缺的。
最后我想，医疗人工智能大数据是一个机遇和挑战，也许只是一个伟大故事的开头，所以我们作为公立医院也好，社会办医也好，应该怎么样来正确地认识和面对这个问题，我想进行一个小结。
目前AI尚不能代替医生，而是扮演助手、伙伴的角色，我们当代医务工作者要抓住机遇迎接 AI ，最后借清华博士的一句话： AI IS LOVE，LOVE IS AI
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