2012年，美國科幻大片《普羅米修斯》中，女主在太空艙里讓機器人幫自己做剖腹手術的情節令人印象深刻。8年后，盡管科幻理想尚未照進現實中的手術室，人工智能卻已深度介入生命健康管理的各個階段，在輔助診斷、介入治療、術后康復和健康監測等方面不斷打磨醫療精度。

在剛剛結束的“互聯網之光”博覽會上，百度的AI眼底篩查一體機前始終排著長長的隊伍。該一體機以拍攝的二維眼底圖輸入，映射回真實的三維眼底形態，通過深度學習精準算法，提取眼底四大生理結構，并評估眼底病風險。據悉，整個檢查過程只需1-2分鐘，系統在10秒內就能夠輸出篩查報告，涉及病變位置、等級。

“我們希望借此提升眼科醫生的工作效率，為他們減輕負擔”，百度共公共事務部經理石航介紹，產品能拓展眼底篩查的廣度，在更基層、更偏遠、眼科醫生更難觸及的地方去幫助患者。

事實上，以輔助診斷、醫學影像診斷為代表的“治療前階段”聚集了大量人工智能企業。2014年以來，AI技術的發展逐步進入垂直細分領域，醫療影像以其標準化程度相對較高而被認為是最早能夠實現AI落地的場景之一。一時間，幾十家創業公司涌入影像AI賽道，其中不乏已經拿到C輪融資的獨角獸企業。今年6月，國家藥品監督管理局為安德醫智旗下的顱內腫瘤磁共振影像輔助診斷軟件發放了國內首張三類醫療器械注冊證，此舉被視為AI在醫療影像領域的重大突破。

記者了解到，三類醫療器械是指“植入人體，用于支持、維持生命，對人體具有潛在危險，對其安全性、有效性必須嚴格控制的醫療器械”，如植入式心臟起搏器、體外震波碎石機、有創內窺鏡、超聲手術刀等。級別最高，申請要求最嚴，難度最大的“三類證”花落醫療AI軟件，表明人工智能技術在臨床應用安全性和有效性方面獲得了官方背書。

據媒體報道，2020年下半年，AI醫療三類證進入“井噴式”集中過審，國家藥品監督管理局已通過8家公司AI醫療器械審核，共計9項產品。目前通過審核的產品中，涉及心臟科、神經科、內分泌科、骨科、胸外科等學科。其中，心臟科產品數量最多，為4項，占比44.4%；其次是內分泌科，為2項，占比22.2%。

技術和政策加持下，人工智能在醫療診斷領域迎來春天，但發展瓶頸依舊存在。安德醫智中國區CEO李晶玨在今年的世界互聯網大會人工智能分論壇上提到，數據共享是眼下人工智能輔助診斷發展中的最大痛點。

“數字醫生的老師是大數據，它需要有一個非常重要的點，即需要學習，學習海量高質量的大數據。現在醫療人工智能發展中最大的痛點是數據，首先是數據來源的合法合規性，因為醫療數據涉及到個人隱私、倫理、數據安全、監管合規方面更加嚴格。”

李晶玨表示，醫療數據非常復雜，“一個病人的數據不只是一次檢查的數據，可能是全周期多模態的數據”，此外，不同醫院診療水平、醫生差異也比較大。對于AI醫療公司而言，獲取高質量、全周期以及安全，合規的海量數據是關鍵節點。

另一方面，AI技術在診間、手術室等具體醫療場景的落地，還有賴于硬件支持。軟件與硬件的對接，成為制約AI醫療診斷技術商業化的又一難題。

深圳幀觀德芯科技有限公司是一家X射線成像領域的前沿科技企業，在世界互聯網大會的論壇上，其創始人曹培炎以乳腺癌篩查為例，強調硬科技創新+AI對醫療產業的賦能效應。曹培炎說，國內的乳腺癌篩查推不起來有兩方面的原因，一方面的原因是數字乳腺機不滿足要求；另一方面是閱片難。因此可以通過底層硬科技創新和AI診斷云平臺的結合，提供一攬子解決方案，“人工智能在醫學影像領域，只有依托于硬件和數據入口，才有意義和價值，否則單純做人工智能，商業化會非常困難。”

疫情籠罩下的2020年，生命健康得到前所未有的關注，人工智能技術在醫學影像領域的落地無疑為提高早期診斷率，進而提升治愈率乃至改善生命質量帶來了無限想象空間。但對于賽道上的企業而言，狂歡之后仍需冷靜思考：如何打破數據共享壁壘，如何與上下游企緊密聯系，如何立足臨床需求打磨產品以及最關鍵的，如何提高產品的診斷準確率。
責任編輯：YYX