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2151近日，由中國智慧醫院聯盟、清華大學人工智能研究院、中關村科技園區大興生物醫藥產業基地管委會共同主辦的“智慧醫療2020·中國智慧醫院聯盟年度論壇”上，多位業內專家就智慧醫療體系建設方案，智慧醫院和智慧醫療的行業標準，醫工結合和AI+健康的實踐經驗，以及臨床成果轉化創新體系和機制等展開探討，分享精彩觀點。
智慧醫療讓診療更加高效
數字經濟、智慧醫療是健康中國戰略，乃至更長一段時期的時代特征和發展大勢，也是當前新發展理念和新發展格局的重要標志。
醫療衛生事業和醫藥健康產業的數字化升級，是我們高質量發展中共同面臨的重大歷史機遇和挑戰。智慧醫療在臨床診療中具有多種優勢：
首先，智慧醫療可以明顯提升診療水平，讓醫療服務更高效。
其次，能夠改善患者就醫體驗，優化醫療服務模式，網上掛號、預約時段就診等都讓患者就醫體驗更好。
第三，智慧醫療拓展了醫療服務的疆域，邊遠地區也可以通過互聯網醫療被輻射。以我們在青海研發應用的包蟲病篩查系統為例，基層醫生經過培訓后，就可以到牧民家中準確采集超聲數據，然后通過網絡上傳，上一級醫院的醫生通過上傳的數據完成包蟲病的初步診斷。
第四，智慧醫療提升了醫療成本效益，術后需要復診的患者通過互聯網醫療就可以解決。智慧醫療也讓醫院實現了智能化的用藥管控，避免了不合理用藥。
第五，智慧醫療讓急救更高效。5G系統支持下的急救，可以將患者在救護車上的生命監測數據直接傳輸到醫院，院內醫生直接指揮現場急救，在急救車上提前展開救治，實現院前與院內的無縫連接，可顯著提升心肌梗死、卒中等急危重癥患者的救治率。
隨著智慧醫療的發展，醫院對于人才的需求也更加強烈，尤其是醫療＋科技＋工程的復合型人才。清華大學已經開啟醫工交叉研究生的培養，醫學生在雙導師的指導下，形成雙專業培養。精準醫學研究院則為人才發揮能量提供了平臺，這里有一系列的課題組和研究中心，通過醫工交叉融合，以臨床問題為導向，以健康科技產品研發為目標，真正體現科研的價值。
助醫生智慧更好融入醫療
高度的信息化和網絡化帶來的一個好處就是醫療過程時間的縮短和空間的拉近，醫院和醫院之間，醫生和醫生之間，醫生和患者之間的距離都被拉近，這大大提高了醫療的效率、質量，同時也實現了資源的高度共享。
在醫療保健高度信息化的情況下，現實也提出一些新的需求，包括多元化的要求、及時化的要求、個性化的要求、精準化的要求，這些要求只能通過人工智能來滿足。人工智能可以在醫療各個領域得到應用，比如智慧醫院、輔助醫療、醫學影像、遠程醫療健康咨詢、醫療護理機器人、藥物研發、預防保健以及教學等。
步入第二代人工智能之后，基于大數據的深度學習使得人工智能重新崛起和輝煌。但是我們也要清楚地認識到這里面還存在尚待解決的問題，計算機盡管在識別率上可以超過人類，但卻非常容易受到干擾和攻擊。
一旦受到干擾，正常的胸片可能被計算機識別為重大疾病；反過來，重大疾病也可能被計算機識別為正常。這種識別錯誤，如果換成一般場景，可能問題不大，但是在醫學里是絕對不允許的。這就是為什么計算機讀取的結果，必須要再次經過醫生的檢查與核實。
智慧醫療的“智慧”來自何處？是來自人工智能嗎？絕對不是！智慧應來自于醫生和醫務人員。人工智能的目的不是用機器來代替醫生，而是更加充分地發揮醫生的聰明才智，只有將醫生的智慧融入醫療中，才是真正的智慧醫療。
計算機開出來的藥方不能直接給病人，最后簽字的必須是醫生。現在的問題是計算機做出的診斷，醫生憑什么信任并簽字？這就涉及可解釋性的問題，計算機必須要告訴醫生這個診斷是怎么做出來的，得到醫生認可之后，醫生才會簽字，這是人工智能未來的發展方向。
人工智能為系統科研助力
西方醫學的出現是基于還原論的，從人體解剖出發，把人體分成不同系統、器官、組織，形成分科，基于分科，再對各部分分別進行深入分析，深入到器官、組織，現在已經分析到生物分子層次，研究得非常透徹。
但人體是一個不可分割的整體，一旦分割就失去了系統的特性。在局部很有效的藥物，放到系統里可能就失效了。
以老年癡呆癥為例，在過去10年間，國際上針對發病原因——大腦內淀粉狀的蛋白沉淀，陸續研發了七八種藥物。這些藥物在體外試驗很有效，的確能夠消除淀粉狀沉淀，但當這些藥物拿到臨床一試，基本上都失效了。10年的時間、所有的努力以及大量的研發資金付諸東流。為什么都失效了呢？其中原因就是局部的藥物靶點在系統中不起作用。而大數據和人工智能為解決這個問題提供了可能，可利用它們去尋找系統靶點。
胰腺癌是非常兇險的癌癥，五年生存率最低，僅為7.2%，被稱為“癌中之王”。目前的術后化療方案不精準，總體只有約30%的患者能受益，但目前缺乏識別受益人群的指標。我們與北京協和醫院趙玉沛教授合作，建立了胰腺癌生物網絡，系統分析胰腺癌惡性進展的網絡基礎，最終識別出胰腺癌預后標志物。
關系推斷對于智慧醫療來說，是十分重要的一個工具，這也是智慧醫療今后發展的一個重要方向。
