大陸發展人工智慧產業,預估到了2020年大陸人工智慧帶動相關產業規模將突破人民幣1兆,其中醫療結合人工智慧更是受到追捧,從2013年開始到去年為止,醫療AI行業獲得融資共241筆,今年上半年融資總額高達人民幣31億元。人工智慧被視為改善大陸醫療環境的良藥,例如現在大陸推出AI診療室,裡頭不到一坪大,配有體溫計、血壓計等基礎醫療設備,號稱診斷範圍涵蓋2千多種常見疾病,提升醫生診斷效率,原本一位醫生接診量一天大約20到30人,有了AI診療室輔助,接診病人能提高到每天近百人。
機器人診斷、開藥,這個不到一坪的AI診療室,配備了體溫計、血壓計等基礎醫療設備,號稱能診斷2千多種常見疾病,還能有效縮短問診時間。
平安好醫生業務負責人 包志明:「它可以提高醫生的一個效率,大概在5倍左右,也就是說一個醫生原先他的接診量,大概一天在二十到三十個病人,然後通過AI的輔助,他的接診病人可以提升到將近100人。」
騰訊醫療建商戰略發展高級總監 江浩然:「我們要真正培養一個醫生,可能要十年以上,但是我們現在醫療的需求不斷增加,我們短期內如何去解決,那我覺得行業正在想用技術的手段,特別是最近人工智慧,它的影像識別的能力,已經可以達到在醫學裡面有一些應用了。」
大陸將人工智慧應用在輔助診斷上,例如,過去醫生篩檢子宮頸癌時,至少得花好幾分鐘時間,從上萬個細胞中揪出異常細胞,才能確診,但現在透過AI子宮頸癌篩查儀器,只要一分鐘就可以。
北京大學深圳醫院婦科實驗室副主任醫師 王純:「病理醫生看細胞的話,一天說句實話,全天就是忙八個小時,最多只看了80張,但是如果說我們用了這個自動掃描的機子以後,我們極大的可以大大地提高,我們的工作效率,我們一天150到200張,都沒有什麼大的問題,同時也減少了我們的漏診。」
提升效率,人工智慧也在幫助醫療篩檢提高準確率,像是傳統心電圖數據分析算法準確率都比較低,往往無法滿足臨床醫生心電圖診斷要求,拿心房顫動來說,傳統檢測算法敏感度和陽性預測率一般不到60%,但加入AI演算,敏感度和陽性預測率都能達到9成以上。
深圳市凱沃爾電子公司研發經理 定明亮:「準確率是通過我們來經過測試以後,來對比我們數據庫的測試,包括病例實際應用,到我們相應的醫院去應用以後,對比病例的一個,醫生診斷結果的一個對比結果,得出來的這個結論。」
看好人工智慧結合醫療,從2013年到2017年大陸的醫療AI行業,共獲得了241筆融資,今年上半年融資總額甚至超過人民幣31億元。大陸互聯網三巨頭,紛紛布局AI醫療,像是騰訊今年7月正式發布乳腺腫瘤篩查AI系統;另外,百度跟阿里雲也各自推出醫療大腦。不過,即使人工智慧被視為是解決大陸醫療人才缺口、看病難的良藥,卻還不能夠真正取代醫生和醫院。
舉例來說,在醫療檢測上運用人工智慧,海量數據和強大計算能力是必備要素,儘管大陸各家醫院病人所累計的數據非常龐大,但醫院之間沒有整合,自然限縮了AI醫療的能力。
騰訊醫療建商戰略發展高級總監 江浩然:「假設說我拿一個病種,假設是食管癌的數據,來去訓練一個AI引擎,那它的應用一定只能會在食管癌的篩查,那這個能夠擴展以及擴展到食管的其他病症,這種觸類旁通的能力,可能機器還是和人類有比較大的區別。」
除了人工智慧在醫療上的應用,大陸極力突破外,對於互聯網醫療也加緊訂出法規。
昆明醫科大學第一附屬醫院皮膚科主任醫師 李玉葉:「你能不能把那個皮膚掀起來,給我看一眼,就身上的那個皮膚。」
銀川市衛計委 馬曉飛:「老百姓就是在線上,出現一些醫療糾紛,那就是有地方找了,那麼線下的機構和這個線上機構,共同承擔法律責任。」
互聯網、人工智慧,借用新科技改善醫療環境,已經是大陸醫療發展趨勢,但延伸出的整合與規範問題,也將是整體產業發展的關鍵。
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