醫(yī)療人工智能成長還有幾道檻
人工智能(AI)是當(dāng)下醫(yī)療領(lǐng)域的熱詞,被視為中國醫(yī)學(xué)彎道超車的“利器”。
國家政策加持、資本熱捧、新技術(shù)推陳出新……聚焦在高光之下的醫(yī)療人工智能,在改變醫(yī)療這條路上到底走了多遠(yuǎn):試水、掣肘、缺失,煩惱還真不少。
希望:未來或?qū)⒏淖冡t(yī)療
2018年12月18日,解放軍總醫(yī)院第一醫(yī)學(xué)中心肝膽外二科主任劉榮戴上3D眼鏡,在福州長樂區(qū)的中國聯(lián)通東南研究院里操作一款機(jī)器人手術(shù),而另一端則是50公里外的福建醫(yī)科大學(xué)孟超肝膽醫(yī)院,而“病人”則是接受試驗(yàn)的一只小豬。
劉榮進(jìn)行操作終端,50公里外的手術(shù)機(jī)器人機(jī)械臂同步執(zhí)行手術(shù)步驟,在人機(jī)隔空配合下,成功切除了小豬的一小片肝臟。手術(shù)創(chuàng)面整齊,出血量極少。5G網(wǎng)絡(luò)下,手術(shù)畫面延遲少于30毫秒,術(shù)后,小豬的生命體征穩(wěn)定。這是世界首次5G遠(yuǎn)程外科手術(shù)的成功測試。
近來,國內(nèi)關(guān)于5G遠(yuǎn)程手術(shù)的報(bào)道和案例越來越多:
2019年3月16日,解放軍總醫(yī)院第一醫(yī)學(xué)中心與位于三亞的解放軍總醫(yī)院海南醫(yī)院神經(jīng)外科之間,成功進(jìn)行了世界一例5G遠(yuǎn)程操控人體開顱手術(shù)。
4月11日,復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院西院進(jìn)行了兩臺(tái)神經(jīng)外科手術(shù)——由王鏞斐教授主刀的內(nèi)鏡經(jīng)鼻蝶垂體瘤切除術(shù)和陳亮教授主刀的枕下乙狀竇后入路治療橋腦海綿狀血管瘤,通過5G網(wǎng)絡(luò)幾乎無時(shí)延地呈現(xiàn)在上海聯(lián)通大廈主會(huì)場的屏幕上。
人工智能加5G通信網(wǎng)絡(luò),讓醫(yī)生跨越空間“做手術(shù)”成為了現(xiàn)實(shí)。在劉榮看來,當(dāng)全國人都上北上廣看病,優(yōu)秀醫(yī)生資源多在大城市的情況下,人工智能在解決優(yōu)質(zhì)醫(yī)療下沉的痛點(diǎn)上,邁出了第一步,而這被視為人工智能未來深度介入醫(yī)療的最大價(jià)值和前景。
如果說機(jī)器人手術(shù)只是人工智能介入醫(yī)療核心硬核加持和試水,那么智能導(dǎo)診、分診、網(wǎng)絡(luò)掛號(hào),以及智能影像學(xué)診斷等應(yīng)用則已經(jīng)是遍地開花,甚至成為改善醫(yī)療環(huán)節(jié)不可或缺的一步。
譬如影像科,對(duì)于疾病診斷至關(guān)重要,也是目前人工智能應(yīng)用最先行落地的醫(yī)療場景。以肺小結(jié)節(jié)篩查為例,針對(duì)平均超過200層的肺部CT掃描圖片,醫(yī)生人工篩查需要20分鐘甚至更長,而人工智能僅需數(shù)十秒就可完成。
除此之外,AI影像診斷還在食管癌、糖尿病視網(wǎng)膜病變、結(jié)直腸、乳腺等病種中應(yīng)用,甚至還能查兒童骨齡。
無論是技術(shù)還是資本,人工智能在醫(yī)療市場正在長驅(qū)直入,然而,這條路卻并非一路坦途。
障礙:數(shù)據(jù)孤島的核心問題
長驅(qū)直入中遭遇的首個(gè)問題便是數(shù)據(jù)孤島與標(biāo)準(zhǔn)化問題。
人工智能的核心是“數(shù)據(jù)”,因?yàn)樾枰揽扛哔|(zhì)量的數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練并優(yōu)化算法,從而保證高精度,因此,數(shù)據(jù)也而被稱為是AI之核。
據(jù)2018年EMC(美國信息存儲(chǔ)資訊科技公司)和IDC(國際數(shù)據(jù)公司)共同發(fā)布的報(bào)告顯示,全球醫(yī)療保健數(shù)據(jù)量預(yù)計(jì)到2020年將達(dá)到2300EB。我國醫(yī)療數(shù)據(jù)更是可觀,中國的病例數(shù)、就診量在世界都是靠前的,然而這些龐大的病例數(shù)據(jù)就像一個(gè)個(gè)“孤島”,散落在各大醫(yī)院中,彼此并未打通,如何把全國數(shù)據(jù)互聯(lián)互通是目前的一個(gè)大問題。
另一個(gè)問題就是數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化問題。國家食品安全評(píng)估中心主任盧江就曾表示,“即使讓數(shù)據(jù)互聯(lián)互通,也存在標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的情況,由于病種分類編碼都沒有標(biāo)準(zhǔn)化,不同醫(yī)院間數(shù)據(jù)差別也很大。各個(gè)醫(yī)院設(shè)備不一樣,數(shù)據(jù)維度也不一樣?!币虼烁哔|(zhì)量的數(shù)據(jù)直接拿來用的非常少見,需要花費(fèi)更多的時(shí)間和算法,先將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化才能使用。
目前有些公司所用的數(shù)據(jù)來自公開數(shù)據(jù)集,但公開數(shù)據(jù)與真實(shí)世界的臨床數(shù)據(jù)相比存在取樣上的偏差。還有一大弊端就是數(shù)據(jù)比較老舊,或圖像有殘缺。像影像診斷數(shù)據(jù)這種,即便采用臨床數(shù)據(jù),還需要高年資醫(yī)生做標(biāo)注。但由于沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),人工標(biāo)注的質(zhì)量取決于標(biāo)注醫(yī)生的年資經(jīng)驗(yàn)和責(zé)任心,這直接影像AI產(chǎn)品的診斷能力及準(zhǔn)確性問題。
中華醫(yī)學(xué)會(huì)放射學(xué)分會(huì)副主任委員、北京醫(yī)院放射科主任陳敏坦言,影像科醫(yī)生當(dāng)然希望積極擁抱新技術(shù)來提升效率,但人工智能診斷準(zhǔn)確是必要保證,如果還需要投入大量的高年資技術(shù)經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)人員,耗費(fèi)的時(shí)間精力也不可估量。
尷尬:醫(yī)療倫理的考驗(yàn)!
技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)之外,AI面臨的責(zé)任認(rèn)定和醫(yī)療倫理的考驗(yàn)也處于尷尬中。
美國醫(yī)療信息與管理系統(tǒng)學(xué)會(huì)下屬研究機(jī)構(gòu)2016年曾做過一次聯(lián)合調(diào)查:23%的被調(diào)查者認(rèn)為人工智能技術(shù)本身的不成熟性,導(dǎo)致其存在一系列風(fēng)險(xiǎn)并承受質(zhì)疑,是人工智能應(yīng)用于醫(yī)療所遇到的最基礎(chǔ)也是最難跨越的障礙。
我國監(jiān)管部門對(duì)于利用人工智能技術(shù)提供診斷功能審核非常嚴(yán)格。在2017年原國家食藥監(jiān)總局發(fā)布的新版《醫(yī)療器械分類目錄》中的分類規(guī)定,若診斷軟件通過算法提供診斷建議,僅有輔助診斷功能不直接給出診斷結(jié)論,則按照二類醫(yī)療器械申報(bào)認(rèn)證;如果對(duì)病變部位進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別并提供明確診斷提示,則必須按照第三類醫(yī)療器械進(jìn)行臨床試驗(yàn)認(rèn)證管理。
但對(duì)AI診斷進(jìn)入臨床應(yīng)用的法律標(biāo)準(zhǔn)尚處于空白。
運(yùn)用人工智能來診斷,診斷的主體,在法律上是醫(yī)生還是醫(yī)療器械,AI診斷出現(xiàn)缺陷或醫(yī)療過失,是由醫(yī)生還是機(jī)器擔(dān)責(zé),目前也尚無前例可循。
擔(dān)憂并非徒勞。北京航空航天大學(xué)機(jī)器人研究所名譽(yù)所長王田苗教授梳理的數(shù)據(jù)顯示,美國FDA記錄達(dá)芬奇手術(shù)機(jī)器人在2000年至2013年接近60萬次手術(shù)過程中,共涉及到144人的治療事故死亡。除了致死的患者,達(dá)芬奇在手術(shù)中拉弧或打火還造成了193名病人燒傷;其脫落的零件掉入病人體內(nèi)也發(fā)生超過100次;視頻故障或系統(tǒng)錯(cuò)誤造成的不良事件超過800例。
另外還涉及醫(yī)療倫理風(fēng)險(xiǎn),拿遠(yuǎn)程機(jī)器人手術(shù)為例,5G醫(yī)療在技術(shù)上是可以實(shí)現(xiàn),醫(yī)生在辦公室里就能指導(dǎo)全國手術(shù),但醫(yī)療場景的改變勢必也必須伴隨醫(yī)療相關(guān)法律法規(guī)的配套和支持。
上海新華醫(yī)院副院長潘曙明曾介紹,醫(yī)療人工智能,直接關(guān)乎病人的健康和生命。如果還沒有想清楚這些問題,就一味地發(fā)展人工智能,也許對(duì)人類反而是有害。AI+醫(yī)療可以先從一些常見的、對(duì)人類威脅不大的疾病入手,用機(jī)器人和人工智能做一些嘗試,積累一定經(jīng)驗(yàn)之后再循序漸進(jìn)。
行動(dòng):把標(biāo)準(zhǔn)立起來
“沒有標(biāo)準(zhǔn),也沒有經(jīng)驗(yàn),大家都是在起步階段,缺乏權(quán)威的對(duì)標(biāo),如何創(chuàng)新與優(yōu)化,規(guī)范上市,以及未來的行業(yè)通用?這都是問題?!眲s表示。
現(xiàn)實(shí)也的確尷尬。以人工智能影像診斷為例,據(jù)了解,目前不少AI醫(yī)療公司都已經(jīng)向監(jiān)管部門申報(bào)了醫(yī)療器械的注冊(cè)申請(qǐng)。但由于整個(gè)行業(yè)處于早期階段,標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)缺乏等問題,導(dǎo)致目前極少有公司的產(chǎn)品在中國獲批上市。由于拿不到醫(yī)療器械注冊(cè)證,大部分的AI診斷公司都只能以醫(yī)學(xué)研究的名義在醫(yī)院進(jìn)行試點(diǎn)。
“由于現(xiàn)在缺少精標(biāo)準(zhǔn),會(huì)出現(xiàn)多個(gè)專家意見不一致,導(dǎo)致最后變成誰來定標(biāo)準(zhǔn)的問題。”多位AI公司技術(shù)官對(duì)記者反映過類似困惑。
對(duì)此,國家標(biāo)準(zhǔn)化委員會(huì)陳洪俊副主任指出,智能醫(yī)學(xué)作為新興行業(yè),要把標(biāo)準(zhǔn)的需求捋清楚,在國家標(biāo)準(zhǔn)層面解決。
近日,在第四屆中國智能裝備技術(shù)大會(huì)上,中國研究性醫(yī)院學(xué)會(huì)臨床醫(yī)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)工作委員會(huì)宣告成立,由上海中山醫(yī)院的樊嘉院士擔(dān)任主任委員、劉榮擔(dān)任副主任委員。劉榮表示,組織成立后,將率先對(duì)人工智能領(lǐng)域進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)研究及制定。
大會(huì)上,國家衛(wèi)健委醫(yī)管中心標(biāo)準(zhǔn)管理處王強(qiáng)處長也表示,2019年將準(zhǔn)備籌建第八屆中國衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)委員會(huì)并增設(shè)醫(yī)療衛(wèi)生建設(shè)裝備、基層衛(wèi)生健康等四個(gè)專委會(huì),進(jìn)一步規(guī)范醫(yī)療新興??频臉?biāo)準(zhǔn)化建立與管理。
此外,多名學(xué)者提出人工智能未來還需加強(qiáng)醫(yī)工結(jié)合?!搬t(yī)生發(fā)現(xiàn)痛點(diǎn),工程師負(fù)責(zé)技術(shù)突破,醫(yī)生提需求,工程師完成設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn),二者有機(jī)結(jié)合,再彼此優(yōu)化?!敝袊译娂夹g(shù)研究院院長馬德軍說,這是人工智能時(shí)代的剛需。
北京航空航天大學(xué)機(jī)器人研究所名譽(yù)所長王田苗認(rèn)為,真正將機(jī)器人投入醫(yī)療應(yīng)用的時(shí)候,對(duì)工程師要求更高,很大程度上需要站在醫(yī)生臨床痛點(diǎn)需求進(jìn)行詳細(xì)分解相應(yīng)分析。
劉榮團(tuán)隊(duì)是最早應(yīng)用達(dá)芬奇手術(shù)的臨床團(tuán)隊(duì)之一,劉榮也認(rèn)為,來自于臨床使用暴露出的問題,譬如輕量化、精密靈巧,以及集成面向具體的手術(shù)流程需求和手術(shù)室的應(yīng)用等也需要醫(yī)工有機(jī)融合有效改進(jìn)。
當(dāng)然,讓美好藍(lán)圖從夢想照進(jìn)現(xiàn)實(shí),并不容易。但無論怎樣,讓人工智能實(shí)現(xiàn)醫(yī)療的賦能和改變,需要醫(yī)工結(jié)合的強(qiáng)大技術(shù)支持、政府頂層設(shè)計(jì)力挺、社會(huì)資源的整合補(bǔ)給,以及最重要的,持久的韌性和耐心。