“內(nèi)科怎么走？”

“請問您想找哪個內(nèi)科？還是說想去內(nèi)科住院大樓？”

“我找消化內(nèi)科。”

“請您到大廳里乘坐扶梯或電梯到五層B區(qū)北側(cè)，科室在五層的詳細位置請看下面的地圖。”

這段對話，發(fā)生在不久前的解放軍總醫(yī)院門診樓大廳，因腹痛前來就醫(yī)的北京市民趙先生正在向智能導診機器人“曉醫(yī)”詢問看病科室的位置。

“沒想到這機器人的回復還挺準。”趙先生循著“曉醫(yī)”指的路，很快就找到了就診科室。

2017年3月，6臺由科大訊飛研發(fā)的智能導診機器人在解放軍總醫(yī)院上線，其中4臺放置在門診樓大廳。每天一早，這些樣貌討喜的機器人就被前來問診的人團團圍住，有人出于好奇，有人有事相求，對于人們提出的問題，機器人都會耐心解答，遇到和它開玩笑的人，它還能跟人逗個悶兒。

“現(xiàn)在它們可忙了，每個機器人每天平均要回答超過900個問題，患者想要找科室、找病房，以及咨詢醫(yī)院周邊的生活服務信息，機器人都能提供指引。”解放軍總醫(yī)院門診部主任國家喜介紹。

“如今的AI就像互聯(lián)網(wǎng)一樣，成了一種基礎(chǔ)設(shè)施。”騰訊“互聯(lián)網(wǎng)＋醫(yī)療”負責人常佳介紹說，近年來，國內(nèi)外多家涉足AI的企業(yè)加速向醫(yī)療領(lǐng)域布局，醫(yī)療AI正在從概念走進現(xiàn)實，除了智能導診，還出現(xiàn)了能幫醫(yī)生看片子、做篩查的智能醫(yī)生。

在中山大學附屬腫瘤醫(yī)院內(nèi)鏡操作室里，病人躺在手術(shù)臺上，醫(yī)生操作內(nèi)窺鏡伸入患者的食管采集照片。這些照片被實時傳輸?shù)诫娔X，再接入AI系統(tǒng)，拍照結(jié)束后十幾秒鐘，電腦上就顯示出一行文字：“疑似癌風險55％。”醫(yī)生根據(jù)這個結(jié)果評估是否需要進一步做病理活檢，以避免癌癥漏診。

這行文字，就是來自騰訊的醫(yī)學影像AI系統(tǒng)“騰訊覓影”給出的癌癥風險提示。“它用起來非常方便，就像醫(yī)生的第三只眼睛。” 中山大學附屬腫瘤醫(yī)院消化內(nèi)科主任徐國良介紹，“有個醫(yī)生給患者查食管內(nèi)鏡，看著沒問題，就讓患者走了，后來AI提示患者的食管有異常，醫(yī)生叫人回來一復查，還真是早癌。”

具備學習能力，正在解決醫(yī)療行業(yè)難題

培養(yǎng)一名主治醫(yī)師，需要十幾年時間，培養(yǎng)一個熟練的導醫(yī)也至少需要一年。AI到底憑什么本事，能在這樣一個行業(yè)站住腳？

“智能導診機器人和幾年前遍布公共場所的電子查詢機不一樣，它們具備學習能力。”國家喜說，遇到答不上來的問題，電子查詢機可能一直“卡殼”，但智能機器人通過積累、更新數(shù)據(jù)，能夠不斷解答人們提出的新問題。

這種匯集并運用經(jīng)驗的能力，正在解決一些醫(yī)療行業(yè)的難題。

第一是高效填補醫(yī)院中巨大、復雜的信息服務需要。

解放軍總醫(yī)院日門診量約1．8萬人，其中70％為外地患者。許多人來這看病，先就診還是先掛號？看病科室各自在哪？住院、手術(shù)在哪棟樓？“每碰見一個‘白大褂’，患者就上前詢問，但指路并非醫(yī)生的主業(yè)，他們也不是每次都知道答案，所以長期以來，群眾對信息服務的需要得不到很好滿足。”國家喜說。

以前醫(yī)院的解決辦法，是建立導醫(yī)團隊。2014年，解放軍總醫(yī)院在門診樓招了14個專職導醫(yī)，又外聘了17個小時工，卻依然無法滿足巨大的咨詢量。“智能導診機器人上線后，很好補充了信息需求和供給不平衡的問題。”國家喜說，“它們反應快、不厭其煩，連‘川普’‘廣普’等口音濃重的普通話都懂，這正契合實際，可以更好地幫助外地患者。”

第二是減少醫(yī)生檢查中的誤診、漏診。

上海交通大學自動化系副教授閻威武表示，在醫(yī)療領(lǐng)域，AI已應用到信息咨詢、醫(yī)學影像、電子病歷等方面，其中在醫(yī)學影像上進展最快。

“我國食管癌高發(fā)，但早癌診斷落后于發(fā)達國家。”徐國良分析，我國早癌發(fā)現(xiàn)率低的原因主要有兩點，一方面，醫(yī)生普遍工作量大，難以保證對患者的精細核查；另外，早癌表現(xiàn)難以察覺，比如早期食管癌，從內(nèi)鏡觀察，癥狀往往表現(xiàn)為局部充血、黏膜粗糙或細微糜爛，同一般炎癥非常相似，一些經(jīng)驗不足的醫(yī)生很容易忽視。

“當知道AI能學習看內(nèi)鏡照片的時候，我們很歡迎，因為AI能對醫(yī)生主觀的疏忽做出彌補。”徐國良說，2016年底，中山大學附屬腫瘤醫(yī)院把積累的10多萬張脫敏的食管內(nèi)鏡照片提供給騰訊覓影用于科研，AI通過深度學習大量照片數(shù)據(jù)，形成一套檢查標準，可以顯著提高早癌發(fā)現(xiàn)率。

在浙江省人民醫(yī)院，騰訊覓影已用于食管癌、糖尿病視網(wǎng)膜病變、肺結(jié)節(jié)（用于診斷早期肺癌）的篩查發(fā)現(xiàn)工作。實驗環(huán)境下，AI系統(tǒng)對前兩種疾病的發(fā)現(xiàn)準確率超過90％，對肺結(jié)節(jié)的發(fā)現(xiàn)準確率達85％。

浙江省人民醫(yī)院院長黃東勝認為，借助AI來分析胸片、CT、病理切片等影像資料，提高了看片效率，把醫(yī)生從辛苦的重復工作中解放出來。“這有助于醫(yī)生投身于攻克既往經(jīng)驗缺乏的罕見病、疑難雜癥，這些才是目前機器無法學習的。”

社會認可度提升，技術(shù)實用性增強

常佳告訴記者，騰訊覓影自2017年8月推出，已同全國30多家三甲醫(yī)院組建“人工智能醫(yī)學聯(lián)合實驗室”，“如今，AI對行業(yè)的滲透在增加，社會認可度在提升，技術(shù)實用性在增強。”

但在現(xiàn)階段，醫(yī)療AI的前景并非一路坦途。

“在技術(shù)上，醫(yī)學影像設(shè)備與AI系統(tǒng)的兼容是個問題。不同廠商的拍照設(shè)備、數(shù)據(jù)格式和圖片質(zhì)量都不同，這給機器學習的準確性帶來干擾。另外，各地醫(yī)院的AI數(shù)據(jù)庫需要精細微調(diào)，AI診斷的準確性可能受地域影響，同一疾病在不同地區(qū)會呈現(xiàn)微小的數(shù)據(jù)差別，對此技術(shù)人員正在解決。”常佳說。

“在用戶習慣上，老百姓對人機交互還停留在觸控方式為主，不習慣與機器人直接說話交流。還有一些人不信任機器，只選擇求助于人，這說明社會要完全接受新技術(shù)還需時間。”國家喜說。

在宏觀上，閻威武指出，醫(yī)療AI的發(fā)展面臨如下幾個障礙：一是行業(yè)認可，醫(yī)生對AI持觀望態(tài)度，這項新技術(shù)尚未完全取得醫(yī)學界信任；二是數(shù)據(jù)資源，政策上還沒有完全開放，對居民健康數(shù)據(jù)的隱私、權(quán)屬等問題有待明確；三是法律倫理，AI既不是傳統(tǒng)醫(yī)療設(shè)備，也不是人類，對它如何進行技術(shù)認證？醫(yī)療事故責任怎么認定？這都值得討論，畢竟AI輔助的準確率尚未達到100％。

“最重要的，是對醫(yī)療AI的解釋問題。”閻威武說，“醫(yī)學是一門嚴肅的學問，診斷病癥有一套傳統(tǒng)邏輯，但AI正在挑戰(zhàn)這種邏輯。盡管它能達到乃至超越醫(yī)生診斷的準確性，但它基于大數(shù)據(jù)的診斷原理和醫(yī)生運用醫(yī)學知識做診斷是不一樣的，對這種不同于既往醫(yī)學規(guī)律的新技術(shù)的可解釋性，影響著醫(yī)學界對AI的接受度。”

盡管離普及尚有距離，但許多業(yè)內(nèi)人士對醫(yī)療AI的發(fā)展持樂觀態(tài)度。

“綜合來看，中國在醫(yī)療AI上的水平僅次于美國，發(fā)展非?？?，在很多AI競賽中成績突出，我們是國際領(lǐng)先的。”閻威武說，工信部此前印發(fā)《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018—2020年）》，重點培育的8類智能產(chǎn)品中，就有醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)。“行動計劃的推出，給定了時間表，給出了發(fā)展路徑，具體的要求都提出來了，我認為在這個領(lǐng)域很快會實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。”

“有些人對AI的安全性心存憂慮。站在醫(yī)院管理者的角度，我覺得面對一項新技術(shù)，不能一開始就抗拒它，而要先去了解它，如果驗證是好的，就應該主動去擁抱。”黃東勝說，“通過醫(yī)生和技術(shù)人員不斷合作，我認為醫(yī)療AI會越學越聰明，未來能向人們提供更高水平的服務。”