飛利浦與騰訊兩大巨頭攜手，推進(jìn)AI輔助診斷系統(tǒng)開發(fā)。據(jù)最新發(fā)布的《中國醫(yī)學(xué)影像AI白皮書》，“人工智能＋”已經(jīng)成為傳統(tǒng)醫(yī)療巨頭和互聯(lián)網(wǎng)科技公司的未來戰(zhàn)略方向。盡管AI在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域已經(jīng)取得矚目成績，但在AI讀片成為“普世”服務(wù)前，如何讓AI真正從實驗室走向醫(yī)院，從科研走向臨床，是眼下更務(wù)實的思考。

全球電子巨頭飛利浦與中國互聯(lián)網(wǎng)巨頭騰訊在人工智能的應(yīng)用方面找到了交集。

3月22日，飛利浦（中國）與騰訊達(dá)成戰(zhàn)略合作，致力于在智能醫(yī)療領(lǐng)域，從醫(yī)院臨床需求出發(fā)，共同推進(jìn)電子陰道鏡AI輔助診斷系統(tǒng)的研發(fā)。據(jù)悉，將電子陰道鏡與陰道鏡AI輔助診斷系統(tǒng)結(jié)合成果，將成為醫(yī)生的“智能助手”，大大節(jié)省婦科臨床醫(yī)生的看片精力，提高診斷效率和準(zhǔn)確率。

就在數(shù)天后，《中國醫(yī)學(xué)影像AI白皮書》（以下簡稱“白皮書”）于3月26日發(fā)布并指出，“人工智能＋”已經(jīng)成為傳統(tǒng)醫(yī)療巨頭和互聯(lián)網(wǎng)科技公司的未來戰(zhàn)略方向。該白皮書由中國醫(yī)學(xué)影像AI產(chǎn)學(xué)研用創(chuàng)新聯(lián)盟牽頭，匯集了國內(nèi)三甲醫(yī)院的影像專家、科研專家和領(lǐng)先的AI醫(yī)學(xué)公司共同起草。

白皮書提及，西門子醫(yī)療、通用醫(yī)療、飛利浦醫(yī)療、聯(lián)影醫(yī)療以及東軟醫(yī)療等設(shè)備公司紛紛成立智能醫(yī)療部門。谷歌、阿里巴巴、騰訊、復(fù)興醫(yī)藥等企業(yè)也均表示會將醫(yī)療領(lǐng)域作為本企業(yè)AI的發(fā)力點，成為公司未來戰(zhàn)略的重要組成部分。

醫(yī)療領(lǐng)域向來被認(rèn)為是人工智能落地的首要場景之一，各類應(yīng)用場景豐富。白皮書顯示，AI自然語言處理可在醫(yī)療領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)智能輔診、電子病歷語音錄入等。在醫(yī)學(xué)影像方面，AI技術(shù)可以有效提高醫(yī)師診療效率與診斷精度，使醫(yī)學(xué)圖像的分析技術(shù)下沉，縮短患者就診等待時間，降低就醫(yī)成本。另外，AI在體征監(jiān)測、臨床數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)視頻、運動管理、藥物發(fā)現(xiàn)等方面都可發(fā)揮作用。

看清醫(yī)學(xué)影像，也要看清未來

對于人工智能在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域興起的熱潮，華東師范大學(xué)上海市磁共振重點實驗室副主任楊光副教授對算力智庫表示，圖像是人們能夠最直觀感受到的信息。隨著AI視覺識別算法的快速發(fā)展和成熟，人臉識別、車牌識別等場景出現(xiàn)在了日常生活中，也很自然會被應(yīng)用到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。

AI的出現(xiàn)確實受到了醫(yī)生的認(rèn)同和歡迎。楊光教授從其與醫(yī)院的合作中發(fā)現(xiàn)，醫(yī)生們普遍認(rèn)為，如果能通過AI在影像識別方面減少錯診和漏診，將是一件十分有意義的事情。但他也坦言，目前人工智能醫(yī)學(xué)影像識別仍以科研為主，并未直接用于臨床。

此外，目前AI影像識別的疾病種類也非常有限。楊光教授表示，上海市磁共振重點實驗室與合作醫(yī)院在前列腺影像識別方面已經(jīng)取得了系統(tǒng)性成果，接下來會對肝臟與腎臟疾病的影像進(jìn)行系統(tǒng)性的研究。他認(rèn)為，不同器官、不同疾病，對于AI的處理難度也各不相同，從個別器官到整體系統(tǒng)更有待研究，但只有從局部小范圍做起，才更有可能實現(xiàn)應(yīng)用。

但畢竟AI醫(yī)學(xué)影像識別技術(shù)還處于發(fā)展初期，即便攻克了技術(shù)關(guān)，最終的落地形式仍然見仁見智。

在近期舉辦的首屆CIO首投2025投資者俱樂部年會暨新興人工智能管理論壇（以下簡稱“論壇”）上，來自AI技術(shù)服務(wù)商和投資機構(gòu)的嘉賓提出，未來“AI讀片”的最終落地形式或許只是醫(yī)療影像設(shè)備上的一個模塊。

對于這種假想，楊光教授對算力智庫分享了自己的不同看法。他表示，醫(yī)療影像設(shè)備上的AI模塊的確是一種可能性，并且很有可能會成為現(xiàn)實，畢竟這樣可以提升相關(guān)產(chǎn)品的競爭力�！暗�我更傾向于把AI當(dāng)做一種服務(wù)。未來技術(shù)發(fā)展成熟之時，AI反而不會是一個高大上的東西，而是人們都能使用的工具”，楊光教授說道。

他解釋道，一般如果有人得了重病，很有可能他會找懂醫(yī)的熟人看一下病例，但實際上熟人不一定比醫(yī)生專業(yè)和權(quán)威，這樣的咨詢一方面確實可以降低誤診的可能，另一方面也是一種心理訴求。但從這個例子可以想見，未來AI有望作為一種讀片的工具，給病人多一種參考。更樂觀來看，當(dāng)AI讀片的水平達(dá)到專家門診水平時，這樣的額外參考顯然是有價值、有市場的。

如果基于這樣的思考再反觀具體落地形式，AI讀片是作為現(xiàn)有影像設(shè)備的附加模塊，還是作為單獨的服務(wù)（如網(wǎng)站），想象空間顯然是廣闊的。

華東師范大學(xué)上海市磁共振重點實驗室主任楊光教授

從暢想回到現(xiàn)實，現(xiàn)實可能還是骨感的。據(jù)白皮書調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，目前有74％的醫(yī)師沒有參與過AI相關(guān)研究，72％的醫(yī)院沒有建立專門的AI研究部門，74％的醫(yī)師表示僅聽說過并沒有使用過相關(guān)產(chǎn)品。總體來看，醫(yī)師個人（及團隊）最感興趣的醫(yī)學(xué)AI領(lǐng)域是病灶篩查及檢測（支持度84％），其次是疾病診斷、疾病預(yù)后分析及治療療效評價、醫(yī)療教育等。但對于AI在醫(yī)療領(lǐng)域的前景，90％的醫(yī)師認(rèn)為還需要很長時間探索。

從實驗室到醫(yī)院到底還有多遠(yuǎn)？

看來，在AI讀片成為“普世”服務(wù)前，如何讓AI真正從實驗室走向醫(yī)院，從科研走向臨床，或許才是眼下更務(wù)實、也是更緊迫的思考。

首當(dāng)其沖的，是AI的合法“身份”問題。