AI医疗落地实施难题多,智慧医疗在政策优化和法律改革仍需加强

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AI(人工智能)医疗的突然出现为减轻临床医生工作负担、加大医疗服务供给提供了备受期待的避免方案,但记者近期采访发现,AI医疗落地远非想象中顺利。

“垃圾数据”制约AI医疗施展拳脚

在近日中国半导体行业学精集成电路设计分会和芯原微电子(上海)股份有限公司主办、都江堰市人民政府等协办的“青城山中国IC生态高峰论坛”上,多位与会专家提及制约AI医疗施展拳脚的关键因素——“垃圾数据”。

“AI医疗最大的挑战如果机器学习、神经网络和人工智能算法,却说各类医疗机构中的‘垃圾数据’。”北京太一科技有限公司创始人解渤说,一点医院决策者认为,假使 有患者疾病和数字化健康档案数据就足够了,但好多好多 数据有如果诊断标准不统一、书写不规范、记录不完全,数据质量人太好很低,对于AI机器学习而言几乎是“垃圾数据”。

该公司将AI与中医学理论体系结合开发了智能脉诊仪,在收集中医数据过程中,研发团队发现有如果位于问题针对脉诊守护应用应用程序、发展和未来变化的统一客观评价标准,有如果不逐一对既有病例进行规范、收集和数据清理和规范,“AI机器学习几乎是‘垃圾进’‘垃圾出’。这话听起来很不舒服,却是无奈的事实”。

汇医慧影创新事业部总监左盼莉也表示,数据标识和诊断标准不统一是目前AI在医学影像领域主要的限制因素,为帮助训练AI算法模型建立“金标准”数据库,前要基于统一、规范的诊断标准,得出比较准确的训练结果,最终辅助临床诊疗。

商业模式不清,AI医疗成“餐后甜点”

“核高基”国家科技重大专项技术总师魏少军判断,我国人口多,对健康的重视程度逐年提升,医疗水平位于加速换挡期,AI智慧云医疗很有如果成为新时代具有独特发展优势,有望实现高速发展的重点领域,每个环节如果产生少量商业机遇。

在众多落地场景中,目前AI医学影像是最为心智心智成熟是什么 期期的一有另有有一个。然而,上海联影医疗科技有限公司X射线事业部CEO向军说,尽管当前AI医学影像有如果在肺结节、眼底、乳腺等病种筛查准确率上比医生出色,但AI所能覆盖的疾病种类依然有限,很难明显降低医生的负担、减少临床对医生数量的需求。目前,AI医疗好比“餐后甜点”,却说局部突破很难 成为“刚需”。

如何把AI医疗变成刚需?参与论坛讨论的博恩思医学机器人有限公司CEO李耀认为,AI医疗商业模式不清,还需探索建立“商业闭环”。比如,如何分类AI提供给医生的服务,AI到底能在哪些场景下影响医生的判断、协助医生的工作,谁是AI医疗的最终受益方等。

元禾华创投资管理有限公司董事总经理陈智斌认为,短期内,AI医疗产品商业化落地前要依靠制度供给和政策环境优化,激发医院、药厂、政府、另一方等多方主体的支付动力;长期看,支付动力的增强前要市场认同及配套运行机制加以维持。

临床痛点有待精准“治疗”,小芯片或能撬起大生态

项舟是四川大学华西医院外科副主任,长期从事骨科创伤领域临床工作。在论坛演讲伊始,他就对与会专家说:“我是带着临床上碰到的问題向许多人求助的。”他以临床骨盆骨折治疗为例,谈到目前人太好临床还还能能能绘制骨的三维图像,甚至还还能能通过3D打印得到骨形状,但骨盆微创复位、精准固定等仍是医生手工操作。项舟希望未来能提前将骨盆复位后的三维图像信息输入计算机,有如果借助AI、手术机器人的操作实现更加精确地复位。

目前,项舟带领团队自主设计了一套骨盆三维数字化定位及复位的智慧云化治疗方案,但他坦言下一步还需人工智能专家、芯片专家以及硬件设计工程师的助力。

对此,业内专家认为,一方面前要提升AI算法准确率。以肿瘤治疗为例,手术前,医生希望对肿瘤位置、大小、形状等每段进行分析,进而做出3D模型打印和手术分析规划。“现在,肿瘤规划过程前要好几小时,有如果AI算法能在更短时间帮助医生提高诊断精度,AI医疗发展会放慢。”美国加州大学欧文分校生物医学工程系教授陈忠平说。

另一方面,AI医疗前要“芯片级创新”,从粗放型布局走向高质量发展。上海微技术工业研究院总经理丁辉文表示,有如果说医院常用的CT、核磁共振等影像设备还还能能看米到毫米之间的东西,到了微米甚至纳米量级,仅凭“看”是不行的,要用“分析”的土办法,有如果前要有可大规模集成的生物芯片等生物光电子技术的支撑,实现生物技术与信息技术融合创新。

长期从事集成电路知识产权开发和芯片设计的代工企业芯原微电子(上海)股份有限公司董事长戴伟民认为,AI开启了新一轮计算革命,AI芯片作为底层关键技术,是整个信息技术产业最上游,也是AI的开路先锋。“AI芯片企业前要用专业算法、核心知识产权和先进工艺,从硬件、软件以及应用入手,增进与医院、市场和消费者的互联互通,最终撬起AI医疗大时代的生态繁荣。”

规避智慧云医疗风险亟须法律支持

“智慧云医疗是未来医疗行业发展的一有另有有一个重要方向,有如果引发一点问題,如穿戴设备收集的数据应该归患者、收集公司还是医院所有?后期医用数据如何交换、协作或转让?患者隐私保护如何落实?”7月12日,清华大学精准医学研究院研究中心启动仪式暨智慧云医疗研讨会召开,清华大学法学院院长申卫星在会上表示,智慧云医疗在政策优化和法律改革方面仍需加强。

近年来,随着大数据、人工智能技术的快速发展,手术机器人、可穿戴设备、远程会诊和手术如雨后春笋般涌现,尤其是在5G高速低延迟、万物联网的加持下,各地智慧云医院、智慧云区域医联体、智慧云专科医联体的建设也进行得如火如荼。清华大学自2016年成立精准医学研究院后,如今又启动六大医工结合研究中心,分别为临床大数据中心、数字医疗与医疗机器人中心、人工心肺中心、智慧云健康中心、医学转化影像中心、可穿戴/可植入医疗设备中心,皆涉及智慧云医疗的重点发展领域。相信不久的将来,医疗服务能走向真正意义的智能化。

北京清华长庚医院心脏内科主任张萍表示,可穿戴式设备在全世界智慧云医疗领域中有如果成为重要组成每段。目前把小巧的可植入设备植入人体,可监控约三年零有一个月心跳的清况 ,将来可穿戴式设备如果在肺功能、脑功能以及机体代谢功能等的长时监控中起到重要作用。

还还能能想见,未来众多智慧云医疗设备会收集到少量事关患者隐私信息、病情发展的数据,哪些数据的监管问題却很难 完全的条例可循。“目前要还还能能《民法总则》第127条提出,‘法律对数据、网络虚拟财产的保护有规定的,依照其规定’。但具体如何保护数据,并很难 完全说明。”申卫星指出,更严重的是产品责任问題。过去机器都属于工具,工具造成的损害责任一定是产品设计者、制造者来承担,但有如果工具经过人工智能强度学习,成为自主型产品后造成损害,这到底是谁的责任?依旧是产品的责任还是智能主体的责任?哪些问題如果引发法律的变革。

如何规避智慧云医疗提供便捷、高质服务的同時 所带来的潜在风险?申卫星建议,在民法典里应进一步加强对患者的隐私保护,明确数据性质和权属,构建较为完善的法规体系。此外,对未来AI产品责任风险还应建立起合理的分担机制,如责任保险等。

“技术越进步,数据的规模和应用范围越广,仅仅一有另有有一个部门或机构你说歌词 无法承担得起背后的风险,却说前要全社会同時 承担。风险分担机制的构建是块‘硬骨头’,但也是辅助相关法规、推动智慧云医疗平稳发展的重要保障。”申卫星说。

“好多好多 医学的问題要靠法学家避免,包括人工智能、精准医疗、基因编辑、器官移植等等。不避免一句话,哪些先进的技术很难在临床上广泛应用,双刃剑的科技也会显示出破坏效应。”中国工程院院士、清华大学精准医学研究院院长、北京清华长庚医院执行院长董家鸿表示。

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