学者齐聚健康医疗大数据论坛,百度智慧医疗
这个时代是特别好的时代，因为我们碰上了人工智能这个新的浪潮、新的机会。业界认为，人工智能是未来20年的新的趋势。人工智能现已不仅仅是中国的国家战略，它其实是全人类的战略——每一个国家都在讲人工智能，都在人工智能上布局，害怕落后于其他国家。人工智能具有非常大的魅力和威力。并且，人工智能医疗已经变成全球医疗的重要话题。
许言午博士表示，面对医疗资源结构性失衡的今天，人们对医疗的需求严重大于国家能够提供的医疗供给，医院人满为患，医院门可罗雀。同时，“健康”战略指出要将治疗为中心转为健康管理，从院内转向院外，进一步加到了医疗健康的需求，因此，医疗供给空缺需要人工智能来填补。
研究医疗人工智能，首先需要懂人工智能。人工智能技术的成熟逐渐赋能千行百业，百度作为拥有强大互联网基础的领先AI公司，在医疗领域，打造了以“循证AI赋能基层医疗”为愿景的灵医智惠系列产品。
许言午博士以灵医智惠的业务模式，阐述了人工智能在医疗领域的应用。灵医智惠以跨模态的医疗AI中台和权威专业的医疗知识中台为底层技术基础，在应用层面围绕筛查、诊疗、管理三个环节推出了一体化的解决方案，以及包括眼底筛查、新冠肺炎筛查、临床辅助决策、合理用药、病案质控、慢病管理等在内的多元化产品矩阵。02医疗AI需要循证在会上，多位专家提到医疗AI需要“可理解”这一观点。他们认为，“可理解”的AI才能赢得医生和患者的信任，进而发挥应有的价值。
对于AI的“可理解”，许言午博士有独到的解释。他借用当前医疗界主流的循证思维，重提灵医智惠“循证AI”的概念并进行具象的解读。他认为，循证AI强调以高置信度的知识充当证据，这种证据可以是归纳好的经验规则，也可以是从高质量的病例数据中抽取的规则；再以可理解或可解释的算法来实现推理逻辑，符合医生的诊断思路，能够被医生接受，并且能帮助医生对患者进行推理解释。
“现阶段的循证AI，应该更强调可解释性，也就是推理的过程符合医学逻辑；如果技术做不到，退而求其次，可以阶段性地使用可理解的算法暂时替代，至少保障推理过程符合算法的逻辑，在以后这两种逻辑可能像朱松纯教授预测的那样，形成一种互通的语言，合二为一。”许言午博士总结。
随后，许言午博士分别以文本、影像两种类型的数据输入为例，通俗地介绍了算法推理贴合临床医生的诊疗思路，他指出，实现这种辅助诊疗的技术，就是医疗AI的智慧产出。灵医智惠利用技术手段帮助医生梳理杂乱无章的医学经典、医学著作、临床路径和典型案例信息，构建面向医疗服务的知识服务体系，有助于提升医生的诊疗服务水平。
百度搭建的循证医学知识体系是灵医智惠各应用产品和解决方案的基座，可以帮助医疗机构、医疗监管单位、医疗参与者和患者提供全方位的基于医学知识的多元化服务。一是提升医学知识在临床诊疗、预约就诊、药品使用、检验检测领域的应用水平和适用场景，减少因为医学知识不足或临床经验不足而导致的误诊、误操作；二是协助医疗机构进行智能化医学知识管理，并帮助实现医学静态知识与动态知识的多元融合，并按照一定的临床医学规则搭建全周期的医学知识服务体系，进而为医生、患者、管理者提供多元化的医学知识服务；三是搭建基于经验医学、精准医学的第三方医学知识服务平台，为更广大的医学从业者或普通群众提供权威、科学、规范的医学知识服务。
03循证AI产研医生态许言午博士认为，循证AI能否在整个医疗行业开花结果，“产-研-医”的深度融合至关重要。
他眼底影像分析系统为例，介绍了灵医智惠在眼科AI领域以“符合临床需求、借鉴临床知识、遵循诊疗路径”为原则，专注临床知识底座、技术打磨、广泛合作加速落地推广的案例。
产：灵医智惠开创性设计了可理解的循证医学架构，打造眼底影像分析系统。该系统覆盖美国国家眼科中心NEI指出的三类常见致盲眼疾（糖网、青光眼和黄斑病变），准确性和高水平的眼科专家相当，并且通过遗忘测试证明，医院的眼科医生提升阅片准确率，提升服务质量和效率。
研：在基础科研方面，灵医院、大学研究所的三方合作也产出了不菲的科研成果。目前在眼科AI领域已发表论文33篇、著作4本,提交专利37项。其中，顶刊顶会论文已经超过18篇。
医：灵医智惠支持临床和公共卫生发展，一方面，积极参与AI辅助临床研究，推出全球首个基于ASOCT的白内障自动分级评估系统和电子房角镜系统等；另一方面，积极响应国家号召，承担了河北省和山东省家庭医生临床服务能力建设试点项目，并在科技创新—“新一代人工智能”重大专项中，负责研究智能医生助理的关键技术和应用，并且作为亚洲唯一受访单位接受《柳叶刀》杂志采访，向全球分享AI抗疫经验。
作为医疗AI领域的领头羊，灵医智惠还热心公益事业，通过捐赠爱助医基层辅助诊疗系统和眼底相机，助力湖北省基层医生服务和疫情监测防控能力。未来，灵医智惠着力构建的开放共赢的AI医疗生态圈，极大促进百度在医疗AI领域的创新与实践，为整个医疗行业的提质增效带来更多可能性。04AI医疗的现状、挑战与未来在大会的圆桌讨论环节，许言午博士率先针对主持的提问作出回答。他指出，目前AI医疗还处于起步阶段，目前在几个突破点上已达到可用的水平。在电子病历评级、辅助阅片任务中，AI医疗已经能发挥实用价值并被医生和大众较普遍的接受。
许言午博士提醒，现阶段，AI医疗走向成熟还需要时间，业界需要有耐心去容忍试错和产品技术迭代升级，要给予足够的包容。毕竟从终局来看，人口老龄化的趋势不可逆转，而AI技术可以大量复制、并且有希望填补快速增长的医疗健康服务需求和供给之间的鸿沟。无论从政策、意识，还是技术来看，AI医疗都会应用到将来的医疗服务体系中，我们十分期望技术的发展使得AI医疗的能力达到期许。
当然，目前AI医疗行业的发展仍存在诸多限制，尤其是在数据、投资回报预期和监管这三方面。“数据问题主要包括获取难度和安全性、正确性、完备性保障；投资者可能要更有耐心，对AI医疗这一行业，不要过度追求短期回报，需要理解并遵循医疗行业的实际规律；同时，法律法规也需要同步加速完善，适当为受控研发成果提供试点条件，缩短产品从研发到落地的周期，并允许商业化回报。”许言午博士说。
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