5月4日首個(gè)AI醫(yī)療概念股平安健康醫(yī)療科技有限公司（又稱平安好醫(yī)生）在香港聯(lián)交所掛牌上市，給本來已經(jīng)很火的AI醫(yī)療添了一把柴览徒。AI醫(yī)療給了人們巨大的想象空間姚建，但是從目前的情況來看，AI醫(yī)療尚處于起步階段吱殉。

AI醫(yī)療到底是個(gè)風(fēng)口掸冤，還是會(huì)成為泡沫，還得看以下六個(gè)問題能否得到很好的解決：

第一友雳，醫(yī)療數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量不佳問題稿湿。

業(yè)內(nèi)人士普遍認(rèn)為，數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量問題是AI在健康醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的最大瓶頸押赊。機(jī)器學(xué)習(xí)需要使用大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練饺藤，數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量最終決定了機(jī)器學(xué)習(xí)的成果。

關(guān)于數(shù)據(jù)數(shù)量流礁，麥肯錫全球研究所在去年發(fā)布的《人工智能：下一個(gè)數(shù)字前沿》指出涕俗，當(dāng)今信息高度分散，遍布整個(gè)行業(yè)，分散在電子醫(yī)療記錄山堵、實(shí)驗(yàn)室和成像系統(tǒng)腊囤、醫(yī)生記錄和醫(yī)療保險(xiǎn)索賠材料等完全隔離的地方。將這些信息合并到大型的綜合數(shù)據(jù)庫中是很困難的硅决，然而這又是促使人工智能深入了解疾病并尋求治療方法的必要條件韭展。

關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量，北京天壇醫(yī)院院長王擁軍近日在一個(gè)論壇上表示拂是，就像10年前醫(yī)療界準(zhǔn)備進(jìn)行醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析時(shí)那樣酬裆，我國面臨一個(gè)最大的問題是數(shù)據(jù)質(zhì)量不太可靠，不可靠的原因是疾病診斷不對(duì)逃缔。他舉北京中風(fēng)病人數(shù)據(jù)為例來說明葱有，北京市能夠收治中風(fēng)病人的醫(yī)院有130家，每年約有14萬人住院泄廓，診斷正確率只有72%复做。考慮到目前我國醫(yī)療資源分配不均的搂瓣，醫(yī)療欠發(fā)達(dá)地區(qū)的誤診率將遠(yuǎn)超北京雷鸟。

此外，我國缺乏規(guī)范化氢拥、標(biāo)準(zhǔn)化的臨床術(shù)語語義體系是導(dǎo)致我國醫(yī)療大數(shù)據(jù)質(zhì)量不夠理想的又一原因蚌铜。

第二，病人隱私問題嫩海。

能否處理好病人的隱私問題與能否獲取理想的數(shù)據(jù)數(shù)量和數(shù)量密切相關(guān)冬殃。AI醫(yī)療需要長期大量搜集患者的個(gè)人隱私和敏感資料，這讓患者在面對(duì)醫(yī)療人工智能時(shí)產(chǎn)生極大的擔(dān)憂和懷疑叁怪，甚至是抵抗审葬。這已經(jīng)成為AI醫(yī)療發(fā)展的一大阻礙。

去年Google旗下人工智能公司DeepMind計(jì)劃與英國的Genomic England有限公司在遺傳基因數(shù)據(jù)上進(jìn)行合作時(shí)奕谭，《每日郵報(bào)》一篇報(bào)道指出人們對(duì)這次合作表達(dá)出的擔(dān)憂就大于支持涣觉，其主要原因就是擔(dān)心病人的隱私問題。AI醫(yī)療中個(gè)人數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的復(fù)雜性和如何正確利用醫(yī)療數(shù)據(jù)血柳，避免個(gè)人隱私信息泄露越來越引起人們關(guān)注官册。

第三，技術(shù)限制問題难捌。

場(chǎng)景大于數(shù)據(jù)膝宁，數(shù)據(jù)大于算法。

業(yè)內(nèi)人士指出垮允，如果有足夠的數(shù)據(jù)籍喧，通過開源技術(shù)兩周時(shí)間就能訓(xùn)練出一個(gè)初步的AI產(chǎn)品水仑，準(zhǔn)確率達(dá)到90%。當(dāng)前AI醫(yī)療的技術(shù)問題主要在于如何基于醫(yī)療場(chǎng)景提供更落地铃踪、更貼合實(shí)際的產(chǎn)品或服務(wù)颂芒。

麥肯錫《人工智能：下一個(gè)數(shù)字前沿》顯示，技術(shù)限制是AI醫(yī)療發(fā)展的一大障礙窄切。為了完成工作簇茉，人工智能技術(shù)必須對(duì)病人和其他人們進(jìn)行深入了解协悼，但人們對(duì)人工智能技術(shù)如何進(jìn)行實(shí)際診斷或選擇治療計(jì)劃仍知之甚少炫胡。

第四，觀念問題残昔。

基于人文倫理的傳統(tǒng)觀念影響狗城，許多人很難相信人工智能可以比人類做得更好，接受人工智能醫(yī)療這一事實(shí)的過程可能比想象的要長物即。與此同時(shí)蚊楞，真正理解和信賴的醫(yī)生仍屬少數(shù)。

《人工智能：下一個(gè)數(shù)字前沿》顯示寿烟，有多少患者會(huì)相信人工智能工具澈驼，愿意相信人工智能診斷或遵循人工智能治療計(jì)劃仍是一個(gè)疑問。

值得一提的是筛武，如果沒有人能夠解釋計(jì)算機(jī)是如何做出決定的缝其，或者如何防止某種情況再次發(fā)生，監(jiān)管者就不會(huì)冒風(fēng)險(xiǎn)急于做出錯(cuò)誤的決策去傷害一個(gè)病人徘六。

第五内边，法律法規(guī)缺失問題。

阿里健康副總裁張亮認(rèn)為待锈，醫(yī)療人工智能還是新興事物漠其，希望國家能出臺(tái)相關(guān)的法律政策進(jìn)行推動(dòng)和宏觀把控。

確實(shí)竿音，目前在醫(yī)療大數(shù)據(jù)和算法的使用監(jiān)管方面和屎，相較英美發(fā)達(dá)國家，我國的法律法規(guī)還不夠健全春瞬。特別是人工智能要用到的醫(yī)療數(shù)據(jù)涉及到患者隱私的高度敏感信息柴信，需要得到法律法規(guī)的有效保護(hù)。

與此同時(shí)铝比，也有業(yè)內(nèi)人士抱怨荠补，目前我國AI醫(yī)療的商業(yè)化落地在底層技術(shù)、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和政策法規(guī)上都受到了一定程度的制約穷筒。據(jù)悉宁线，目前國內(nèi)還沒有一款醫(yī)療領(lǐng)域的人工智能產(chǎn)品得到國家食品藥品監(jiān)督管理局的批準(zhǔn)去柿，相關(guān)收費(fèi)也沒有進(jìn)入醫(yī)保目錄。

王擁軍就指出僻一，今年國內(nèi)向CFDA9（國家食品藥品監(jiān)督管理總局）申報(bào)了將近十項(xiàng)醫(yī)學(xué)人工智能產(chǎn)品幅裳，沒有一個(gè)被批準(zhǔn)〖剿粒“如果法律上不批準(zhǔn)铆寓，未來不納入醫(yī)保，AI醫(yī)療的推廣速度將極為緩慢凄恤。我想醫(yī)療AI落地的最大障礙陵蜻，還是來自法規(guī)的阻礙『俦伲”他說舆瘪。

第六，人才缺乏問題红伦。

現(xiàn)階段跨界復(fù)合人才的培養(yǎng)非常關(guān)鍵英古。領(lǐng)英發(fā)布《全球AI領(lǐng)域人才報(bào)告》，中國人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人才總數(shù)超過5萬人昙读，排名全球第七位召调。另外有機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)，高校每年培養(yǎng)出來的人才只有不到2000人蛮浑。既懂醫(yī)療又懂人工智能的人才更是少之又少唠叛。

只有解決了人才問題，AI醫(yī)療才能真正發(fā)展起來陵吸。此外玻墅，如果醫(yī)療工作者想要利用人工智能的能力，也需要做些努力壮虫。

《人工智能：下一個(gè)數(shù)字前沿》倒是給出了建議：一方面澳厢，醫(yī)院必須雇用或培養(yǎng)受過訓(xùn)練的，具有部署囚似、維護(hù)和操作人工智能系統(tǒng)能力的人姊康；另一方面，醫(yī)生幌蹈、護(hù)士和其他醫(yī)療專業(yè)人員等傳統(tǒng)醫(yī)護(hù)工作人員要習(xí)慣在機(jī)器和人工智能工具的支持下工作碎瓢。

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