人工智能與醫療領域的結合，會不會將更多疾病預防在前，或者讓普通人看病更容易？1月9日上午，上海交通大學人工智能研究院聯合上海市衛生和健康發展研究中心、上海交通大學醫學院發布了《人工智能醫療白皮書》。

白皮書包含人工智能醫療發展歷史、政策分析、行業現狀、面臨的挑戰及趨勢分析四大部分，對截至2018年底國內人工智能醫療領域進行了回顧與總結，并立足于全球人工智能醫療發展歷史和政策，全面分析了世界主要國家人工智能醫療研究的熱門領域、面臨的主要挑戰和未來發展趨勢。

“最新最全指南”助力我國人工智能醫療

近年來，在國家政策的支持與驅動下，在互聯網、大數據、人工智能等前沿技術的支撐下，我國智慧醫療進入飛速發展時期。國家新一代人工智能、腦科學與類腦研究重大專項逐步啟動實施，智慧醫療科技研究與產業發展步入新的階段。上海交通大學具有十多年醫工交叉合作基礎，醫學院和13家附屬醫院對人工智能技術應用的普遍需求、轉化醫學國家重大科技基礎設施的建設應用等，為智慧醫療的建設發展奠定了堅實的基礎。

2018年1月18日，上海交通大學人工智能研究院揭牌成立，醫療健康是優先發展方向之一。上海交通大學人工智能研究院常務副院長楊小康表示：“研究院充分整合各方資源，立足國際腦科學與人工智能發展前沿，對接國家戰略和上海腦中心布局，以醫療大數據發展為基礎，以產出世界級的原創性醫療研究成果為目標，推動人工智能醫療項目落地，加速技術轉化，服務上海科創中心建設，推動創新型國家發展。”

據介紹，這是上海交通大學人工智能研究院自2018年1月成立以來發布的首份人工智能醫療白皮書報告。白皮書的收錄的內容和數據截至2018年底，匯編了世界主要國家的人工智能戰略，并分析了各國在醫療領域的布局，還匯編了我國在國家層面、省級層面、市級層面的人工智能醫療領域相關政策，深度分析了我國從上至下在人工智能醫療領域的布局，可以稱得上是目前行業內該領域最新最全的白皮書報告。

白皮書還全面分析了人工智能在醫學影像、輔助診斷、藥物研發、健康管理、疾病預測這五大醫療主要應用領域的痛點、發展優勢、應用場景、行業現狀、商業模式，并對目前我國人工智能醫療領域面臨的挑戰進行了分析，對行業未來發展趨勢進行分析，提出了發展建議。通過廣泛的文獻研究、商業洞察、行業公開信息分析及相關專家訪談，上海交大人工智能研究院為我國人工智能醫療行業的政策制定、學術發展、投資策略、產品應用等提供了智力支持和政策依據。

人工智能上升至國家戰略，全國19個省市已發布人工智能規劃

《人工智能醫療白皮書》項目負責人、上海交通大學人工智能研究院教授金耀輝表示，隨著大數據、互聯網和信息科技在智慧醫療領域的應用，人工智能醫療發展迅猛。通過對世界各國人工智能相關政策的分析，白皮書發現，以alphago戰勝李世石事件為時間節點，自2016年下半年以來，人工智能引起世界各國和社會各層的重視。世界主要國家紛紛開始對人工智能進行國家戰略層面的布局，并且非常重視人工智能在醫療領域的發展。

白皮書顯示，美國作為世界第一大經濟強國，對人工智能的反應尤為迅速，連續出臺多個國家人工智能政策，利用人工智能對并發癥進行預測及預防、發展電子化病歷、對醫療大數據進行分析挖掘等，并利用ai系統自動執行決策和醫療診斷。中國作為世界第二大經濟體，于2017年7月發布《新一代人工智能發展規劃》，提出發展智能治療模式、智能醫療體系、智能醫療機器人、智能可穿戴設備、智能診斷、智能多學科會診、智能基因識別、智能醫藥監管、智能疾病預測等。日本基于本國嚴重的“人口老齡化”現象，將醫療健康和護理作為人工智能的突破口。英國則強調輔助診斷、早期預防控制流行病并追蹤其發病率、圖像診斷方向，并進一步提出了要保證公眾數據的安全性和隱私性。印度則將癌癥篩查和治療作為人工智能大規模靶向治療的領域方向。

中國從國家戰略層面的宏觀規劃，再到各省、市級的具體藍圖，齊心協力引領人工智能行業發展。在國家層面的人工智能醫療政策方面，除了將醫療列入相關人工智能戰略重要應用領域外，國家一直在推動人工智能醫療領域的發展，尤其在近三年相繼發布關于健康醫療大數據、全國人口健康信息化、互聯網醫療等的政策，為人工智能在醫療領域的發展奠定了良好的基礎。在省級層面，截至2018年12月底，全國31省市中已有19個省市發布了人工智能規劃，其中有16個制定了具體的產業規模發展目標，并且16個省市2020年的核心產業規模目標達到近4000 億，遠遠超過國家層面制定的目標1億。產業規模目標排名前五的省市分別為上海市、北京市、浙江省、廣州省和四川省。

ai醫學影像成中國人工智能醫療最成熟領域

項目組通過對人工智能在醫療領域應用情況的分析，提出包括醫學影像、輔助診斷、藥物研發、健康管理、疾病預測在內的五大應用領域。其中，國外以ai藥物研發為主，中國則借助醫療影像大數據及圖像識別技術的發展優勢，以ai醫學影像為主。

目前ai醫學影像成為中國人工智能與醫療行業應用結合最成熟的領域，市場規模大、收入和融資情況表現亮眼。據第三方統計，從100家與人工智能相關的非上市企業2018年預計營收來看，100強中共有10家ai醫療公司，這10家ai醫療公司里有6家屬于ai醫學影像領域。而在融資方面，ai醫學影像是獲得融資最多的醫療領域，數據顯示，2018年截至第三季度，國內ai醫學影像行業公布的融資事件近20起，融資總額超過26億元。從中國ai醫學影像行業的落地情況來看，目前ai醫學影像產品主要應用在疾病篩查方面，以腫瘤和慢病領域為主。通過對2018年營收突出的ai醫學影像公司的應用場景和數據資源進行分析，報告發現大部分公司都與醫院展開廣泛合作，并且在肺結節、眼底、乳腺癌、宮頸癌方面已有較為成熟的產品。

中國ai醫療應聚焦五大趨勢

項目組分析了中國ai醫療領域目前應該聚焦的五大趨勢：

政府出臺多項政策，為保護和發展ai人才提供保障。由于工資高薪和研究環境的原因，國內人工智能人才存在一定流失。為了應對這種情況，建議政府和產業借鑒美國波士頓等國際先進ai發展地區的政策，在人工智能人才的出入境及落戶、住房、繼續教育、醫療等方面進行配套補助，應對人才缺口。

健康醫療數據歸屬、安全、開放等多項問題持續嚴峻。目前中國健康醫療數據具有數據歸屬不明確、數據安全要求高、數據開放程度有限、健康醫療數據不統一、數據倫理問題待解決、數據成本壓力大等特點，這些問題雖然已得到全社會層面的關注與重視，但依舊形勢嚴峻。

ai醫療器械審批標準逐步建立，有待進一步實現。目前國內為中檢院負責ai醫療器械的審批工作。ai醫療器械是醫療器械的一個新生種類，其審批的流程、方法、專家組都與常規的醫療器械不同，且隨著ai技術的快速發展，ai器械的技術和服務范疇也在逐漸擴大，因此審批標準從建立到完善需要一個過程，需要相關部門和學者持續的跟進和關注。

人工智能理論“黑盒”依舊存在未知風險。盡管人工智能的應用范圍十分廣泛，但多數結論經由經驗而來、缺乏理論支撐和解釋，面臨著“黑盒子”問題，有可能會導致嚴重的問題。

ai醫療產業落地越來越成熟，商業模式愈發清晰。需要注意到的是，盡管ai在一定程度上能夠減輕醫生的工作量，還能提高醫生的診斷準確率，但對于醫療機構來說，這并不是剛需，具體的付費主體、應用場景等問題仍需多方探索。

白皮書為上海ai醫療出謀劃策

作為上海的研究團隊，項目組結合上海自身的優勢，為上海發展ai醫療也進行了出謀劃策：

彌補交叉人才短板。人工智能醫療領域是人工智能和醫療健康這兩個專業性極強領域的結合，人才是第一生產力要素。依托上海高校培育人工智能醫療復合型人才，政府引導，著力建設高校醫工交叉、醫院臨床轉化和it企業及醫藥企業人才成長的協作生態，引入兼具人工智能技術和醫學知識的復合型跨界人才來上海工作，支持人工智能領域和醫療領域的相關跨界交流活動如跨界沙龍、學術交流、行業會議等。

破解醫療數據難題。充分發揮申康醫聯臨床信息共享平臺數據匯集的先行優勢，建設以患者為中心的多病種臨床數據中心，探索患者隱私保護和數據安全技術，梳理健康醫療數據資源目錄體系，制定分類、分級、分域開放應用政策規范，積極參與構建面向人工智能醫療訓練和測試的高質量基準庫，助力ai醫療器械產品的審批工作。

鼓勵制藥行業參與。牢牢把握上海張江藥谷的藥物研發核心優勢，聚焦優勢重點領域，鼓勵制藥企業與研究院、醫院合作研究，利用人工智能技術加速上海醫藥產業發展的高端化、智能化和國際化，取得更多上海“呋喹替尼”自主研發成功上市的成就。

加強醫藥監管職能。依托上海健康信息平臺，利用互聯網和大數據技術開發醫藥智能監管系統，建立風險預警和評估機制，加強醫療衛生行業的綜合監管，降低藥物不良事件，利用智能監管技術提高醫藥監管安全系數。

發展醫用傳感技術。上海老齡化嚴重、慢病年輕化，可緊抓老人、兒童這兩大群體，重點發展醫用傳感技術、帶動相關集成電路產業發展，針對兒童和老人的身體情況（如糖尿病）和心理情況（如自閉癥、抑郁癥）研發遠程實時監控的可穿戴智能醫療設備。

項目組成員、上海市衛生和健康發展研究中心主任金春林表示：“希望通過以上措施，助力實現ai在醫療健康領域的深度發展，實現從輔助診療、輔助手術機器人，到獨立ai智能醫院乃至機器人醫生的美好愿景，為‘健康上海2030’計劃的落地、亞洲醫學中心城市的創建做出貢獻。”

（中國日報上海分社）

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