近年來，人工智能在醫療領域的應用得到越來越多關注，手術機器人、高精度檢測、遠程醫療等臨床應用前景廣闊，對提高診療效率與水平意義重大。然而，目前醫療人工智能的發展還處于早期階段，數據分享、準確性、隱私等問題仍待解決。在8月7日的“高瓴HCare全球健康產業峰會” 醫療大數據與人工智能論壇上，多位專家就醫療人工智能面臨的挑戰、未來發展路徑進行了分析。

中國醫學科學院阜外醫院放射影像科主任、主任醫師呂濱，美國梅奧醫學中心中國委員會總監、泌尿外科主任醫師Raymond W. Pak等一線臨床醫生表示，醫療人工智能目前主要用于放射影像、神經學等的診斷和治療中，應用前景非常廣闊。

例如呂濱介紹道，基于CT技術的心肌血流儲備分數（CT-FFR）能夠用于提高心肌缺血診斷效率，基于計算機冠狀動脈“虛擬支架”技術與CT-FFR相結合，醫生能夠制更加精準的支架治療方案，減少不必要的支架等治療，進而節省大量不必要的花費。

中國醫學科學院阜外醫院放射影像科主任、主任醫師呂濱在論壇上發言

“中國每年有大量的潛在患者需要做冠脈狹窄的評估和缺血的評估，利用數據化、人工智能進行心血管疾病臨床治療、大范圍篩查高危人群都是醫療AI智能化的應用方向。”呂濱表示。

呂濱還表示，醫療AI能夠“做大夫做不了的事”，醫生肉眼可能只能看到一張病理圖像十分之一的信息，但有了人工智能和新的模型，醫護人員就可以解讀出疾病背后更多信息，例如識別高危人群、捕捉血流量下降等，對于病人風險分級、治療路徑的確定都有很大意義。

值得注意的是，除了微觀層面的臨床診治將更加智能化，專家還認為數字化醫療將給全球醫療水平帶來同質化的發展趨勢，即推動全國、全世界的醫療診斷技能水平達到同樣的質量，這將有利于破除醫療水平的不均衡，促進全球醫學事業的發展。

梅奧醫學中心轉化信息部門總監Mark K. Foley舉例表示，巴西等南美國家正在發力支持醫療人工智能發展，旨在利用技術和算法把醫療資源與設備運送到亞馬遜地區等發展較落后的區域。Foley稱，此外非洲一些地區也在進行數字化醫療的實踐，這些以大數據為基礎的實踐將推動全球醫療資源的平衡。

雖然醫療AI在現實中具有智能化、高效化、同質化等應用前景和意義，其發展目前仍存在不少困難與挑戰。呂濱表示，在應用方面，“基于人工智能的醫療需求如何變為現實”是需要思考和解決的問題。

呂濱認為，醫療人工智能面臨的挑戰一是為了完成足夠的數據積累，需要進行多中心的數據整合分析；二是數據質量的提升需要過程，尤其在呂濱從事的影像學領域，“每個人高矮胖瘦都不一樣，心率、心臟形態結構也不一樣，如何把原始數據的質量統一也是很難的。”呂濱表示。

蘇州大學機電工程學院院長孫立寧也在論壇上就醫療數據的隱私問題表示，醫療機構與患者對于醫療大數據與人工智能的接受應該由淺入深，需要慢慢習慣將一部分較安全的數據進行共享。

同時，作為國家醫用器械標委會委員及醫療器械軟件標準專家，孫立寧表示，國家正在就AI軟件需要遵守的倫理可靠性和數據分析來源等制定相關標準，隨著技術的不斷發展和相關法律規定的完善，患者醫療數據隱私保護和醫療數據共享需求之間的關系將得到更好處理。

此外，醫療人工智能的應用對醫生的知識體系也形成了壓力和挑戰。

論壇上，多位專家就“外科手術機器人與外科醫生的角色變化”進行了探討，Pak稱，未來機器人肯定會在手術中起到很大的作用，但所謂“機器人取代醫生”短時間內不會發生。“手術不是一個標準化的東西，我們首要關注的問題就是安全，目前來講醫療機器人更多起到輔助作用。”Pak表示。

Pak與呂濱都認為，隨著數據量的積累與機器人平臺的更新發展，醫療人工智能必定有一天會超越人類，但醫生不會因此丟掉工作、不會“沒活可干”，而是需要不斷增加知識儲備，來促進人工智能技術的進一步發展，進而提供更好的醫療服務。