医疗育苗智能遭受三大产业发展困局

2023-07-15 10:16:07

　　医疗育苗智能遭受三大产业发展困局

　　先进制造 ◇ 系列技术讲座

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　　透过语音交流，机器人能够协助病人展开妇科；阅读影像资料之后，机器能够出具确诊报告……随着科技的进步，育苗智能（AI）医疗逐渐从最前沿技术变革为现实生活应用领域。

　　然而，《经济参考报》本报记者了解到，我省医疗育苗智能在快速产业发展的过程中，遭受着三大产业发展困局：技术痛点有待冲破，准入门槛有待监管层加以明确，商业商业模式也亟待建立。对此，研究者建议，由北欧国家主导统计资料库建设，打破统计数据技术壁垒同时实现医疗统计资源共享资源，尽快制订标准，促进高端人才聚集，以同时实现全方位冲破。

　　应用领域前景广阔

深圳市青年人儿童医疗中心主任夏慧敏指出，现阶段我省遭受人口老龄化、医疗资源供需严重失衡以及地域分配不均等问题，催生了对医疗育苗智能的巨大需求；同时，我省人口众多大、市场应用领域规模燕郊特点，又给育苗智能的产业发展提供了很好的基础。因此，产业发展医疗育苗智能的意义不言而喻。

　　首先是缓解医疗老龄紧张状况。夏慧敏指出，在现阶段我省高质量医疗老龄缺乏的背景下，有了医疗育苗智能的协助，一各方面，基层和偏远地区的病人可透过远程育苗智能医疗获得发达地区医疗机构和医护人员的服务项目，提高医疗老龄的使用效率；另一各方面，借助育苗智能对病人就医大统计数据分析，可以优化疗养院的医疗服务项目结构和流程。

其次是重构医疗服务项目商业模式，变“化疗”为“防治”，将被动就诊改为随时随地的身心健康服务项目。研究者指出，育苗智能可以高效、精准资源整合医学检测统计数据，让病人拥有他们的电子身心健康档案并形成身心健康大统计数据。透过智能的可移动终端和可穿戴设备等的监测，医疗机构及其医护人员就能主动发现身心健康状况异常的个体和人群，提前给予身心健康风险提示、身心健康改进或医疗措施建议。医疗育苗智能还可以透过智能工具的分析、整理和归纳，从群体和个体双重角度总结出病症防治、确诊、化疗和康复的规律。

再次是助力北欧国家制订更加自然科学的医疗环境卫生政策。中国工程院院士、中华医学会副会长唐孝威指出，育苗智能透过海量的统计数据模拟医疗流程、医疗确诊、医疗建议和化疗方案，这将是医疗环境卫生各方面一个大的革新。大统计数据智能诊疗技术日新月异，将推动公共环境卫生政策的制订更为自然科学。

　　业内人士指出，我省有望凭借这些竞争优势同时实现在医疗育苗智能领域的“弯道超车”，与此同时，随着育苗智能逐渐从最前沿技术变革为现实生活应用领域，或将为现阶段医疗格局带来重大革新。

　　技术有待冲破

　　《经济参考报》本报记者走访发现，现阶段我省育苗智能医疗仍遭受技术痛点。据了解，海量大统计数据和排序能力是育苗智能产业发展的必备要素，特别是在医疗统计资源共享资源各方面，现阶段我省亟须补足短板。

　　“统计数据行尸”现象与统计数据标准不统一，使得医疗统计数据难以同时实现共享资源。育苗智能的准确度须要自学大量的统计数据，研究者指出，我们北欧国家在疗养院病例数各方面有很大竞争优势，但由于医疗统计数据没有共享资源，存有“行尸”现象，不利于育苗智能技术产业发展。

为全国两万多家医疗机构定制软件的智业互联（厦门）身心健康科技总经理侯浩天告诉本报记者，疗养院使用育苗智能产品时，须要和互联网公司连接，然而这个对接过程中出现一些痛点：疗养院的控制系统之前相对封闭，相同疗养院的电子控制系统由相同的民营企业承建，民营企业之间的控制系统又存有技术壁垒。

　　侯浩天说，育苗智能民营企业很难对相同客户疗养院意见反馈的统计数据展开资源整合研究，这也就限制了育苗智能机器的意见反馈体能训练，怎样把疗养院的信息合理、合法向内网开放，仍然遭受着挑战。

此外，统计MCE缺乏标准。广州Metzervisse检测集团股份首席自然科学官于世辉介绍，以病理育苗智能辅助确诊机构为例，民营企业体能训练模型的统计数据来源一般来说是公开统计数据集，或者民营企业与个别疗养院合作获得的扫描图片统计数据。于世辉举例说，育苗智能做膜性肾病的研究自学须要阳性化石一万多例，广东一家著名医科大学专业团队积累多年才有两千多份化石，Metzervisse虽有两万多件化石，但想要合作就要把每一个化石重新标注，让机器在同样一个病症分类标准下深度自学。我们北欧国家有很多肾脏病分类体系，标准不统一导致大量高质量统计数据无法为医疗育苗智能的产业发展服务项目。

　　研究者表示，以肺囊肿CT筛查为例，现阶段业内对肺囊肿、糖网病检查等场景的医疗育苗智能产品确诊准确率普遍很高，但民营企业在体能训练他们的模型时一般来说有他们的统计资料库，各自的算法都是按照他们的统计数据展开体能训练，然后以他们的统计数据来验证准确度。

第二，在育苗智能输入的统计数据和其输出的答案之间，一般来说存有着无法洞悉的“PEX”，它被称为“服贸”，“服贸”存有的后果就是难以判断育苗智能是否出错。“如果能让医生看到排序机是怎么想的、怎么得出结论的，就能让人类更相信排序机，让人类更加对它放心。”深圳市青年人儿童医疗中心教授张康说。

　　路径尚待明确

　　从监管层面来看，育苗智能刚刚应用领域于医疗身心健康领域，一些监管政策还有待明确，人才积累仍显不足，而可持续的商业商业模式也亟待建立。

　　一是准入政策不明朗。“药品和器械在北欧国家的监管层面有很详细的规定，但是医疗育苗智能产品是新产品，详细的标准还在制订中。”上海长征疗养院影像医学与核医学科主任刘士远说，现阶段已经有九项医学育苗智能产品向北欧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年北欧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，若确诊软件透过算法提供确诊建议，仅有辅助确诊功能不直接给出确诊结论，则按照二类医疗器械申报认证；如果对病变部位展开自动识别并提供明确确诊提示，则必须按照第三类医疗器械展开临床验证管理。业内人士介绍，现阶段我省有部分民营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，现阶段我省育苗智能行业的从业人员不足5万人，每年透过高校培养出来的技术人员也不足2000人，而在育苗智能行业从业者中，美国拥有10年以上工作经验的人才占比接近50%，我省只有不到25%。

不仅如此，夏慧敏指出，育苗智能从实验室走到临床、更好为临床服务项目，最重要的是能够找到医疗中的痛点和急需解决的问题，现阶段很多医疗育苗智能团队都是算法工程师在主导，既懂医学、又懂排序机的复合型人才在中国相对紧缺。

　　三是可持续的商业商业模式亟待建立。金蝶医疗软件科技总经理尹治国表示，医疗育苗智能产品期望能以销售软件的形式让疗养院付费，以建立可持续的商业商业模式，但是现阶段来说直接向消费者收费并不现实生活，如何构建商业商业模式形成商业闭环，业界仍在探索。

　　（肖思思胡林果）

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