發布日期：2018-09-07

　　自從阿爾法狗與人類的圍棋大戰將人工智能（AI）帶入大眾視野，AI尤其是在醫療領域的進展，一直備受關注。AI醫療何時能正式進入臨床應用？近日，在西湖論健——浙江國際健康產業高峰論壇暨智慧健康大會上，中國食品藥品鑒定研究院有關負責人透露，目前國內AI醫療器械已有30多個產品在申報上市，眼底彩超和肺結節影像兩大領域占比近七成。從目前情況來看，AI醫療器械要真正拿到“出生證”，仍有待時日。

　　AI醫療需求旺盛

　　AI醫療行業發展勢頭迅猛，今年4月，深睿醫療、Airdoc、視見醫療等多家企業同一天宣布完成新一輪融資，成為人工智能受資本青睞的一個縮影。在8月30日舉辦的第四屆浙江國際健康產業博覽會上，人工智能如何助力互聯網醫療更是成為論壇一大主題。

　　醫療智能化背后是旺盛的健康需求。中國信息通信研究院政策與經濟研究所所長魯春叢指出，中國老齡人口持續增加，截至2017年底，60歲及以上老年人口有2.41億人，占總人口的17.3%。慢病人群數量也在逐年上升，據統計數據，確診慢病患者近3億人，發病率每年上升8.7%。但另一方面，面對攀升的醫療健康需求，執業醫師數量卻遠遠供不應求。供需缺口持續加大，促使醫療向智能化發展，大數據、人工智能、云計算、區塊鏈等技術的引入，將大大提高醫療服務的供給。

　　中國科學院院士、上海交通大學副校長毛軍發指出，2016-2017年，中國對于醫療領域提出明確的人工智能發展要求，并針對醫療、健康及養老方面提出明確的人工智能應用方向。雖然中國智能醫療仍處于起步階段，但發展速度不容小覷。數據顯示，2016年智能醫療市場規模達到96.61億元，增長37.9%，2017年這一數字達到130億元，增長40.7%。在國際權威的肺結節檢測比賽LUNA中，中國企業包括平安科技、阿里云ET、科大訊飛、健培科技等，均取得了優異成績。例如科大訊飛的“云醫聲”和“曉醫”導診機器人，已經在北京協和醫院、北京口腔醫院等20多家醫院落地。前者可以將醫生口述內容轉成文字，目前語音轉錄準確率已超過97%，同時推出了22種方言版本。

　　人工智能的發展，離不開數據、算法和算力。毛軍發指出，中國發展人工智能，在數據和算力上都有得天獨厚的優勢，但人工智能要進一步發展，還受到多種局限。如醫療數據大平臺的缺乏。“目前我國醫院仍是數據孤島，需要建設國家級至少是地區性的數據中心。”

　　臨床審批亟需標準

　　盡管發展迅速，但國內目前還沒有一家公司的新一代醫療AI產品拿到“出生證”（醫療器械注冊證）。

　　2017年9月4日發布的新版《醫療器械分類目錄》，雖然有“決策支持-計算機輔助診斷/分析軟件”分類，被業界視為可對應人工智能輔助診斷，但事實上，新版《醫療器械分類目錄》是對已注冊上市產品的梳理歸納總結，不包含未注冊上市產品。中國食品藥品鑒定研究所光機電醫療器械檢驗室主任任海萍介紹，目前沒有基于深度學習的AI醫療產品獲批。

　　AI醫療器械的上市，首先要注冊檢驗，然后是技術審評。“對于新的原理、風險不太明確的產品，我們都高類處理，”這也意味著AI醫療器械一般被認為是Ⅲ類產品。“到目前為止還沒有檢測的國家標準。”任海萍透露，國家藥監局審評中心《深度學習輔助決策醫療器械軟件審評要點》即將進入征求意見。

　　公開資料顯示，目前雅森、匯醫慧影、推想科技、深睿醫療、Airdoc、依圖醫療等多家公司都在積極申報AI三類醫療器械。Airdoc創始人兼CEO張大磊此前向記者透露Airdoc智能影像分析系統去年已經向總局申報三類醫療器械，這也是全國第一家申報的AI離線服務器。

　　AI測試隱憂不少

　　相比之下，美國的AI醫療在臨床落地步伐更快。2018年4月初，FDA批準通過了IDx公司研發的首個應用于一線醫療的自主式人工智能診斷設備——IDx-DR 的軟件程序，它可以在無專業醫生參與的情況下，通過查看視網膜照片對糖尿病性視網膜病變進行診斷。5月24日，Imagen公司的OsteoDetect軟件也獲FDA批準，該軟件可以通過識別患者手腕前后和側面X光圖像判斷該患者是否骨折。

　　我國監管部門對于AI醫療器械的審批仍相當謹慎。這一方面是基于目前尚沒有相應的檢測方法和標準數據集可用，另一方面，AI醫療的一些“特殊屬性”也令監管部門在安全性方面存在擔憂。

　　任海萍介紹，AI的特殊問題包括三方面，一是在現實世界中推廣應用的能力。比如依托A醫院研發的產品，部署到B醫院后可能“水土不服”；二是算法模型迭代更新對性能的影響，無法實現“復現性”；第三，輸入數據的波動對輸出存在影響，意味著AI醫療存在穩定性問題。

　　目前中檢院有30多個AI醫療產品在檢，主要方法是用標準數據集和模擬對抗等測試。據介紹，在這30多個申報產品中，以眼底彩超和肺結節CT影像為主，占比接近70%。目前為止，中檢院已經建立彩色眼底圖像和肺部CT影像兩大標準數據集。“數據標注過程也需要進一步規范”，任海萍介紹，目前已經形成兩個標片的共識，即將對外發布。

　　從建立數據集到數據標注、測試，AI醫療器械標準的建立非一日之功可畢。對此，有業內人士也認為，目前AI醫療應用場景未必集中在醫院之內，院外應用場景也應該是考慮方向之一。（南方日報記者 嚴慧芳 實習生 李莉）

來源：南方日報