哈爾濱工業(yè)大學(xué)教授關(guān)毅：醫(yī)療AI的落地需要翻過(guò)三座大山

　　近年來(lái)，智慧醫(yī)療熱持續(xù)升溫，人工智能熱又推波助瀾，使醫(yī)療AI成為焦點(diǎn)中的焦點(diǎn)。所謂醫(yī)療AI，是指運(yùn)用人工智能技術(shù)進(jìn)行智能診療、健康管理等等，位于醫(yī)療信息化的最尖端，通常以采納推理技術(shù)為特征，以IBM的Watson為代表。落地，就是指有人用。因此，醫(yī)療AI的落地是指讓實(shí)驗(yàn)室研究的醫(yī)療AI技術(shù)真正服務(wù)于大眾。

　　11月13日，由OFweek中國(guó)高科技行業(yè)門(mén)戶、OFweek醫(yī)療科技網(wǎng)承辦的“OFweek 2017(第二屆)中國(guó)醫(yī)療科技大會(huì)”在深圳舉辦。哈爾濱工業(yè)大學(xué)教授/博士生導(dǎo)師關(guān)毅分享了哈爾濱工業(yè)大學(xué)在醫(yī)療AI落地方面的經(jīng)驗(yàn)和體會(huì)，為醫(yī)療AI的研究早日落地提供參考。

　　關(guān)毅教授表示：“從2013年起，我的團(tuán)隊(duì)全面轉(zhuǎn)向了醫(yī)療健康信息學(xué)相關(guān)的探索。四年過(guò)去了，在醫(yī)療AI的應(yīng)用方面，我們至今還沒(méi)有收獲。回顧這四年多走過(guò)的路，一個(gè)刻骨銘心的經(jīng)驗(yàn)就是深切地體會(huì)到醫(yī)療AI落地之難，這是我們出發(fā)時(shí)沒(méi)有料到的。”

　　關(guān)毅教授認(rèn)為，醫(yī)療AI研究需要翻過(guò)三座大山。第一座大山：醫(yī)療大數(shù)據(jù)，對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)自動(dòng)分析處理是醫(yī)療AI的基礎(chǔ)，這是我們至今未能逾越的大山;第二座大山：醫(yī)療行業(yè)大量存在的各種規(guī)則與禁忌。一種新藥研制出來(lái)，要經(jīng)過(guò)非常復(fù)雜繁瑣的安全性評(píng)價(jià)才能付諸臨床應(yīng)用。AI新技術(shù)的落地也是如此;第三座大山：按量收費(fèi)。這是醫(yī)療行業(yè)國(guó)際通行的收費(fèi)模式，它決定了醫(yī)療AI即使落地，使用率也將微不足道。翻越這三座大山，僅靠技術(shù)手段是不夠的，還需要全社會(huì)所有人的共同努力，還需要醫(yī)療體制的改革。

　　醫(yī)療大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)

　　醫(yī)療AI的應(yīng)用已經(jīng)具備了醫(yī)療大數(shù)據(jù)的充分支持。醫(yī)療大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)主要來(lái)自四個(gè)方面：數(shù)據(jù)來(lái)源、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)加工和數(shù)據(jù)處理能力。

　　由于我們這些年專(zhuān)注在中文電子病歷數(shù)據(jù)的知識(shí)挖掘，其他種類(lèi)的醫(yī)療大數(shù)據(jù)尚未涉及，因此我僅談?wù)勚形碾娮硬v的有關(guān)情況。數(shù)據(jù)來(lái)源方面，目前可以獲得的中文電子病歷主要來(lái)自于住院病歷，住院病歷中，大多是某一特定患者一次住院的記錄，同一患者的多次住院記錄較少。門(mén)診病歷多數(shù)為手寫(xiě)，電子化程度滯后。病歷內(nèi)容可視為患者的健康快照，時(shí)間信息缺乏，從而使預(yù)測(cè)相關(guān)的研究缺乏支持。在數(shù)據(jù)質(zhì)量方面，需進(jìn)行費(fèi)時(shí)耗力的數(shù)據(jù)清洗，另外多數(shù)電子病歷的內(nèi)容描述偏于簡(jiǎn)單，沒(méi)能真實(shí)反映豐富細(xì)膩的醫(yī)療實(shí)踐。中文電子病歷主要挑戰(zhàn)來(lái)自于數(shù)據(jù)加工，需要醫(yī)療專(zhuān)業(yè)人士的參與，不同科室的病歷內(nèi)容差別較大，制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)加工規(guī)范較為困難。在數(shù)據(jù)處理能力方面，現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)方法尚無(wú)法達(dá)到人類(lèi)的臨床決策水平。

　　目前，雖然我們初步具備了從醫(yī)療大數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)的能力。但是，我們?cè)谛难芗膊★L(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的落地方向上，由于電子病歷數(shù)據(jù)缺乏時(shí)間信息，因此構(gòu)建預(yù)測(cè)模型無(wú)從談起。醫(yī)療手環(huán)方面，我的合作伙伴朱聰慧老師團(tuán)隊(duì)嘗試了幾款國(guó)內(nèi)品牌的手環(huán)，總的結(jié)論是問(wèn)題多，不實(shí)用。在研究方面，我們從中文電子病歷中提取的知識(shí)的形式還比較單一，其精細(xì)化程度和個(gè)性化的程度還達(dá)不到臨床應(yīng)用的水準(zhǔn)，特別是醫(yī)療知識(shí)的提取量還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足，我們目前已經(jīng)開(kāi)始了新形式知識(shí)表示的研究以及知識(shí)量的積累工作。

　　醫(yī)療行業(yè)規(guī)則與禁忌

　　人命關(guān)天。醫(yī)療是事關(guān)生死的高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)。所謂規(guī)則與禁忌，是指人們?cè)陂L(zhǎng)期的醫(yī)療實(shí)踐中為降低醫(yī)療實(shí)踐的風(fēng)險(xiǎn)而積累的對(duì)人們?cè)卺t(yī)療過(guò)程中的行為進(jìn)行約束的規(guī)定。這些規(guī)則與禁忌在有效地降低了醫(yī)療活動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，也對(duì)新技術(shù)的采用產(chǎn)生限制、阻礙甚至排斥的作用。通常疾病的風(fēng)險(xiǎn)越大，規(guī)則和禁忌越多，集中體現(xiàn)在各種各樣臨床指南中。這些指南不僅卷軼浩繁而且不斷更新，不僅給醫(yī)療AI帶來(lái)了不斷增加的醫(yī)療大數(shù)據(jù)的壓力，而且抑制了醫(yī)療AI的落地。

　　由于我們?cè)谥R(shí)積累的數(shù)量方面尚有巨大的差距，因此，我們下一步工作的重點(diǎn)是積累知識(shí)，我們制定了三年規(guī)劃。計(jì)劃將研究室構(gòu)建的語(yǔ)料庫(kù)規(guī)模擴(kuò)大一倍，與此同時(shí)啟動(dòng)醫(yī)療本體資源的建設(shè)，將疾病相關(guān)的規(guī)則與禁忌也納入到本體建設(shè)的內(nèi)容中?？紤]到心血管疾病的風(fēng)險(xiǎn)以及規(guī)則與禁忌的挑戰(zhàn)，加上前面提到的兩個(gè)原因，我們將心血管疾病預(yù)警的落地計(jì)劃轉(zhuǎn)向面向用戶的健康推薦系統(tǒng)的落地方向。

　　值得慶幸的是，今年七月，國(guó)務(wù)院印發(fā)了“新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃”，提出到2025年初步建立人工智能法律法規(guī)、倫理規(guī)范和政策體系，形成人工智能安全評(píng)估和管控能力。到那時(shí)，醫(yī)療AI受到的來(lái)自醫(yī)療行業(yè)的規(guī)則與禁忌的阻力將大大減弱。

　　按量收費(fèi)

　　不遠(yuǎn)的將來(lái)，假設(shè)技術(shù)手段已經(jīng)發(fā)展到足以應(yīng)付醫(yī)療大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，在醫(yī)療決策中已經(jīng)達(dá)到或超過(guò)了人類(lèi)智能。假設(shè)醫(yī)療AI突破了重重規(guī)則禁忌的束縛，開(kāi)始為醫(yī)生的日常工作提供智能服務(wù)。醫(yī)療AI就可以順利落地了嗎?其實(shí)，還有一個(gè)難以克服的障礙在等待著它，這個(gè)障礙，在相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)是無(wú)法克服的。這就是按量收費(fèi)。

　　所謂按量收費(fèi)，是指按照醫(yī)療服務(wù)的數(shù)量來(lái)收費(fèi)，而非按照醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量收費(fèi)。根據(jù)這種收費(fèi)模式，對(duì)患者更多的檢查或者過(guò)度的治療將使醫(yī)生以及醫(yī)生所在的醫(yī)院獲得更多利益。有趣的是，調(diào)查顯示，如果患者是公費(fèi)醫(yī)療而非自費(fèi)，患者也樂(lè)于做更多的檢查，買(mǎi)更多更貴的藥品以獲得心理的滿足感。

　　在智能診療方面，我們也在尋找新的落地點(diǎn)，最好能夠選擇風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低的疾病，從而盡可能地避開(kāi)行業(yè)中的各種規(guī)則與禁忌，更不能妨礙醫(yī)生掙錢(qián)，而是應(yīng)該通過(guò)引入醫(yī)療AI讓醫(yī)生能夠光明正大而又盡可能輕松愉快地獲利?，F(xiàn)在有一個(gè)初步的計(jì)劃，我在這里提一下，想聽(tīng)聽(tīng)大家的意見(jiàn)。我們想構(gòu)建一款針對(duì)皮膚病遠(yuǎn)程診療的微信小程序，供單個(gè)醫(yī)生在其朋友圈中使用。選擇皮膚病是因?yàn)槠つw病人人都有，且危險(xiǎn)性不大?？梢酝ㄟ^(guò)網(wǎng)上對(duì)話以及上傳病患圖片確定大多數(shù)皮膚疾病，也免去了患者為一點(diǎn)點(diǎn)肌膚之患跑醫(yī)院的麻煩。供單個(gè)醫(yī)生在朋友圈中使用，使人們自然地通過(guò)微信中的互信關(guān)系進(jìn)行醫(yī)患互動(dòng)。這種小程序在專(zhuān)業(yè)醫(yī)生中推廣之后，既可以給醫(yī)生帶來(lái)收入，也可以使我們積累一定的皮膚病相關(guān)醫(yī)療文本和圖片?？梢岳梦覀?cè)谥悄茉\療方面的積累以及皮膚科的數(shù)據(jù)訓(xùn)練我們的AI模型，在AI模型達(dá)到一定的準(zhǔn)確度的情況下，在專(zhuān)業(yè)醫(yī)生的授權(quán)下，可以代替醫(yī)生自動(dòng)進(jìn)行皮膚病的診療。

　　由此可見(jiàn)，醫(yī)療大數(shù)據(jù)、規(guī)則與禁忌、按量收費(fèi)，橫亙?cè)谒兄驹谧屷t(yī)療AI落地的朋友們面前。一座比一座更加險(xiǎn)峻。這個(gè)出發(fā)時(shí)看上去很接地氣的研究方向恰恰落地是最為艱難的。但是，正是這種艱難，決定了醫(yī)療AI的一點(diǎn)點(diǎn)真正落地的進(jìn)步，都將對(duì)保障全社會(huì)人們的健康發(fā)揮積極的作用，都將產(chǎn)生深遠(yuǎn)的社會(huì)影響。

　　最后，關(guān)毅教授對(duì)于醫(yī)療AI的落地進(jìn)行了自己的建議：首先，每一個(gè)醫(yī)療AI的研究者都要自覺(jué)地向落地的方向努力奮斗，因?yàn)闆](méi)有落地的頂天全都是浮云。看上去熱熱鬧鬧、轟轟烈烈、有時(shí)甚至能夠擋住太陽(yáng)的光輝，但風(fēng)一吹就會(huì)消散得無(wú)影無(wú)蹤。其次，不能低估醫(yī)療大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)和高估AI的能力。AI技術(shù)的發(fā)展還處于比較初級(jí)的階段，翻越醫(yī)療大數(shù)據(jù)的山峰尚需時(shí)日。不能做不切實(shí)際的樂(lè)觀估計(jì)，而要做扎扎實(shí)實(shí)，數(shù)十年如一日的艱苦努力。第三，醫(yī)療AI助力醫(yī)療行業(yè)已經(jīng)是大勢(shì)所趨，醫(yī)療行業(yè)只能迅速適應(yīng)這個(gè)變化，揚(yáng)棄舊的規(guī)則與禁忌，為醫(yī)療AI提供發(fā)展空間，并借此獲得高速發(fā)展的機(jī)遇。第四，只有按質(zhì)付費(fèi)才能使醫(yī)療AI真正有落地的機(jī)會(huì)。