医疗人工智能发展面临困境 能否突破？

我国医疗人工智能在快速发展的过程中，面临着三大发展困境：技术难题有待突破，准入门槛有待监管层加以明确，商业模式也亟待建立。对此，专家建议，由国家主导数据库建设，打破数据壁垒实现医疗数据共享，尽快制定标准，促进高端人才聚集，以实现全方位突破。

医疗人工智能发展面临困境 能否突破？

技术有待突破

目前我国人工智能医疗仍面临技术难题，据了解，海量大数据和计算能力是人工智能发展的必备要素，特别是在医疗数据共享方面，目前我国亟须补足短板。

“数据孤岛”现象与数据标准不统一，使得医疗数据难以实现共享。人工智能的准确性需要学习大量的数据，专家认为，我们国家在医院病例数方面有很大优势，但由于医疗数据没有共享，存在“孤岛”现象，不利于人工智能技术发展。

医院使用人工智能产品时，需要和互联网公司连接，然而这个对接过程中出现一些难题：医院的系统之前相对封闭，不同医院的电子系统由不同的企业承建，企业之间的系统又存在壁垒。

专家表示，以肺结节CT筛查为例，目前业内对肺结节、糖网病检查等场景的医疗人工智能产品诊断准确率普遍很高，但企业在训练自己的模型时通常有自己的数据库，各自的算法都是按照自己的数据进行训练，然后以自己的数据来验证准确性。

路径尚待明确

从监管层面来看，人工智能刚刚应用于医疗健康领域，一些监管政策还有待明确，人才积累仍显不足，而可持续的商业模式也亟待建立。

一是准入政策不明朗。“药品和器械在国家的监管层面有很详细的规定，但是医疗人工智能产品是新产品，详细的标准还在制定中。”上海长征医院影像医学与核医学科主任刘士远说，目前已经有九项医学人工智能产品向国家药品监督管理局申报三类器械，但没有一个被批准，用什么样的标准和规范也仍在讨论当中。

2017年国家药品监督管理总局发布的《医疗器械分类目录》中的分类规定，若诊断软件通过算法提供诊断建议，仅有辅助诊断功能不直接给出诊断结论，则按照二类医疗器械申报认证;如果对病变部位进行自动识别并提供明确诊断提示，则必须按照第三类医疗器械进行临床验证管理。业内人士介绍，目前我国有部分企业已经申请了二类证，但申报三类器械的产品都尚未得到认证。

二是人才缺口大。据业内统计，目前我国人工智能行业的从业人员不足5万人，每年通过高校培养出来的技术人员也不足2000人，而在人工智能行业从业者中，美国拥有10年以上工作经验的人才占比接近50%，我国只有不到25%。

不仅如此，人工智能从实验室走到临床、更好为临床服务，最重要的是能够找到医疗中的痛点和急需解决的问题，当前很多医疗人工智能团队都是算法工程师在主导，既懂医学、又懂计算机的复合型人才在中国相对紧缺。

商业模式亟待建立

医疗人工智能产品期望能以销售软件的形式让医院付费，以建立可持续的商业模式，但是目前来说直接向消费者收费并不现实，如何构建商业模式形成商业闭环，业界仍在探索。

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