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人工智能辅助看病，你和医生敢用吗？部分场景已有应用，还面临诸多挑战

ai技术如何落地成靠谱的产品，如何让医生和病人敢用、愿意用？

不用担心看不懂病历上的字了

提高了25%的吸汗性能捂着疼了一晚上的牙到口腔科就诊，你费劲地向医生一一告知病史、症状。医生一边拿着工具替你检查，一边跟你说话。等到诊疗结束，他们还要根据记忆填写你的病历，这就难免出现个计划提出别遗漏。如果再遇上一位爱好手写狂草的医生，拿回病历卡的你恐怕瞬间崩溃——你可能完全看不懂病历上那些究竟是什么字，但你又不好意思问得太多，更拉不下脸来让医生给你朗读一遍。于是，你可能根本无法获知医生对自己的准确诊断。

这样的场景，在以往的看牙经历中并不罕见。因为口腔科的特殊性，医生尤其不方便在问诊的同时停下手中的工具写病历，于是，能不能在工作的时候解放牙医的双手，这个问题亟待解决。

以语音识别为众人所熟知的科大讯飞，从2016年开始试验“语音电子病历系统”，以期提高医生诊疗的效率。目前，它已经成为较为成熟的医疗领域应用，受到医生和患者的欢迎。

口腔医院使学习机用语音电子病历系统

这个系统有什么用？了解到，在科大讯飞为北大口腔医院设计的门诊语音电子病历系统上，医生在与患者沟通、检查、处置的过程中，可以使用专门定制的医学麦克风设备全程录音，只要以口述的方式记录电子病历内容，经过后台语音识别和自然语言理解处理，一张结构化的电子病历就可以自动生成了。由于目前技术识别准确率超过95%，医生经过简单确认，可以立即打印，既提供给患者，也能同时完成电子档保存。

辅助“读片”，让医生节省人力

除了“听懂”，医学对于人工智能的要求还有“理解”。

排很长的队拍完ct，再排队候诊，你一定希望接待你的医生是个读片高手。

过去，医生要从10000个病人中找到真正有问题的、需要随访的病人，就必须翻阅全部10000张片子。如今，成像分辨率越来越高，医生要看的影像也越来越多，但是医生需要的不是数据，而是信息，怎样把这些有效信息更好地呈现给医生？这正是智能影像需要解决的问题。它需要自动图像分析工具做更精准的判断露肩洋装，很多技术仅凭眼睛是很难做到的。

利用人工智能做病灶检出和分析，可以大大提高读片效率，前面说的10000个病人，可能只需要看1000张片子，甚至不是去翻这1000张平片，而是从三维图像里快速找到医生要的信息。据科大讯飞医疗执行总裁鹿晓亮介绍，人工智能未来要承担的，就是医生的工具辅助任务，大多数重复性、事务性工作交给人工智能，医生就能节省人力，投入到更专业的医疗服务中去。

讯飞医学影像辅助诊断系统涉及的技术，于2017年8月刷新luna医学影像国际权威评测世界记录，以平均召回率94.1%的检测效果获得该项评测的第一名，这个成绩保持到了今天。

科大讯飞医学影像辅助诊断系统

慢性病管理，拒绝孤军奋战

作为人工智能在医疗领域应用的实验者之一，科大讯飞除了与全国上百家大小医院展开合作，最近又在上海与互联医疗健康社区丁香园达成战略合作，引入如医药企业、设备、专家、医生等第三方合作伙伴，以期让整个链条产生可运行的商业模式。后者用18年时间，打造了国内知名医疗学术论坛及一系列移动产品。

这会擦出怎样的火花？

假如你是一名糖尿病患者，只是因为忍不住偷食了一小块月饼，也许接下来你的血糖就会发生波动。作为慢性病的典型代圆盘刀表，治疗糖尿病患者不能单纯注重降糖,日常更要以长期稳定控制血糖、预防糖尿病并发症为目标。

需要长时间疗养、长期预防和控制，是慢性病的一大特点。如果一年按365天计算，有8760小时。据测算，在现有的医疗条件下，你一年与护士、医生、营养师或者其他健康工作者接触的时间，多不过6小时，那么剩下的8754小时，只凭你一个人自觉，想来也过于艰难孤独了。

两者合作，有望用机器语言代替人工干预，引入糖尿病患者的日常管理。丁香园副总裁张伟表示，“人工智能技术在慢性病管理中会发挥越来越重要的作用。在常见问题、常见交流中用人工智能语言代替人类语言，我认为特定疾病领域下完全可以●高精度拉线编码器1只实现。”在不久的将来，你可以自己测量完血压后，上传到云平台，在那里对数据进行分析，而你的专属ai助理，立刻就能用智能语音交互系统对你进行督促了。

医疗人机耦合，尚面临诸多挑战

两者叠加的野心不止于此。科大讯飞医疗执行总裁鹿晓亮表示，希望能够构建一个人工智能+医生的人机耦合新模式，“让60分的医生能够做80分的事情，提高服务效率，提升服务质量，同时让90分的医生不再去做简单重复60分医生的工作”。

事实上，这种模式已经有不少应用的案例，主要使用在虚拟助理、辅助疾病诊断、健康管理、医学影像、临床决策支持、医院管理、疾病风险管理等场景。而疾病风险管理和医学影像，是眼下较为热门的两大应用场景，相关产品也相对成熟。

据公开资料显示，国外互联巨头在人工智能+医疗领域都有或多或少的布局，其中ibm布局最早也相对深入，谷歌、微软均有部分参与。而在我国，2016年起人工智能+ 医疗逐渐形成投资风口，不过，因为医疗领域的专业门槛和技术发展的不确定性，商业化进程依然比较缓慢、投资风险也较高，因此目前并未形成大规模的投资形势。

尽管ai在医疗领域的应用能产生巨大机柜的潜在价值，我国在人工智能技术开发市场也具备大数据的优势，但是现实中，除了一些技术发展还处于实验室阶段以外，“ai+医疗”在数据质量、标注准确性、市场认可等方面，都面临挑战；此外，在政府监管、法律伦理和隐私安全等领域，也面临一系列风险。这是与广阔的商业空间并存的。ai技术如何落地成靠谱的产品，如何让医生和消费者敢用、愿意用？将成为接下来国内外相关行业摸索的重点。

栏目主编：刘璐

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