李婭雯，劉國紅

徐州醫(yī)科大學(xué)附屬沭陽醫(yī)院 院長(zhǎng)辦公室，江蘇 沭陽 223600

引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）具有高效計(jì)算、精準(zhǔn)分析與決策的能力，非常適用于工作強(qiáng)度較大、知識(shí)密集型的醫(yī)療領(lǐng)域。醫(yī)學(xué)影像由于在醫(yī)療數(shù)據(jù)中約占90%，被認(rèn)為是AI可以最快落地的領(lǐng)域[1]。AI技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像圖像處理，以此來高效、精準(zhǔn)地輔助醫(yī)生尋找病灶并且診療疾病，可以說醫(yī)學(xué)影像具有智能性，可簡(jiǎn)稱為醫(yī)學(xué)智能影像[2]。根據(jù)國家《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的總體戰(zhàn)略部署，以及《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃(2018～2020年)》中關(guān)于醫(yī)療領(lǐng)域的具體實(shí)施目標(biāo)，我國正在重點(diǎn)培育和發(fā)展醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)等醫(yī)療AI產(chǎn)品。這為我國醫(yī)學(xué)智能影像產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了政策支持。同時(shí)醫(yī)學(xué)智能影像在深度算法上的突破及AI圖像識(shí)別技術(shù)的日益成熟[3]，也為AI影像輔助診斷發(fā)展提供了契機(jī)。然而我國目前醫(yī)學(xué)智能影像的商業(yè)化應(yīng)用不多，基本成型的AI+醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品大多正處于醫(yī)院試用階段，整個(gè)行業(yè)處于發(fā)展初期[4-5]。

1 醫(yī)學(xué)智能影像的發(fā)展現(xiàn)狀

1.1 醫(yī)學(xué)智能影像技術(shù)水平的發(fā)展現(xiàn)狀

醫(yī)學(xué)智能影像輔助醫(yī)生做出診斷倚靠諸多關(guān)鍵技術(shù)支持，其中云影像技術(shù)、AI技術(shù)、多病種處理技術(shù)等三個(gè)方面對(duì)醫(yī)學(xué)智能影像應(yīng)用于醫(yī)療市場(chǎng)產(chǎn)生重要影響。云影像技術(shù)借助云計(jì)算平臺(tái)和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)，可將數(shù)字化的影像數(shù)據(jù)聯(lián)通到互聯(lián)網(wǎng)及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，做到更加廣泛的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)協(xié)同。目前我國云影像技術(shù)相對(duì)成熟，但是隨著醫(yī)學(xué)智能影像的深化應(yīng)用，業(yè)務(wù)整合等需求將對(duì)信息、流程集成提出更高要求，而我國目前在云影像平臺(tái)的服務(wù)層次仍然欠缺、需求分析和設(shè)計(jì)尚屬空白[6]。AI算法與理解和歸納分析醫(yī)療數(shù)據(jù)有關(guān)。近幾年醫(yī)學(xué)智能影像的智能圖像診斷算法相對(duì)成熟，基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)影像分析具有較高的圖像特征提取能力和病灶識(shí)別準(zhǔn)確率[7]。然而，醫(yī)學(xué)智能影像在臨床診斷應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)更高的價(jià)值還有待于符合臨床規(guī)范的AI 技術(shù)的提升[8]。得益于深度學(xué)習(xí)算法，現(xiàn)階段醫(yī)學(xué)智能影像的單病種識(shí)別率較高，而解決一個(gè)單病種是數(shù)年研究獲得的成果，但醫(yī)學(xué)影像處理病種的數(shù)量非常龐大（約2000多種），且病種與病種之間的差異度也很大，因此研發(fā)出能夠處理多個(gè)病種的超級(jí)醫(yī)學(xué)智能影像產(chǎn)品仍然任重道遠(yuǎn)。

1.2 醫(yī)學(xué)智能影像產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

關(guān)于醫(yī)學(xué)智能影像產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀可以從資本投入、企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r及企業(yè)開發(fā)產(chǎn)品在市場(chǎng)中的應(yīng)用銷售情況三方面了解。

（1）醫(yī)學(xué)智能影像資本投入較大。目前醫(yī)學(xué)影像已經(jīng)成為AI在醫(yī)療應(yīng)用中最熱門的領(lǐng)域之一。自2016年以來，諸多AI+醫(yī)學(xué)影像公司先后獲得千萬元投資[9]，以醫(yī)療影像云平臺(tái)起家的公司也逐漸涉足AI領(lǐng)域，比如醫(yī)渡云與匯醫(yī)慧影。鯨準(zhǔn)數(shù)據(jù)中心的研究結(jié)果也提到，在2013年至2017年間，國內(nèi)醫(yī)療智能影像已是資本集中布局的高地。

（2）產(chǎn)業(yè)內(nèi)巨頭企業(yè)發(fā)展強(qiáng)勁，但整體發(fā)展水平較為低迷。萬里云、科大訊飛、騰訊覓影等少數(shù)幾家公司占據(jù)較大市場(chǎng)份額，巨頭們擁有多家獨(dú)立醫(yī)學(xué)影像中心及單病種醫(yī)學(xué)智能影像設(shè)備及系統(tǒng)[10]，建立的第三方獨(dú)立影像中心達(dá)成設(shè)備商與運(yùn)營方之間雙贏合作，已逐步形成連鎖化、集團(tuán)化、遠(yuǎn)程化的規(guī)模[11]。但是由于行業(yè)規(guī)范未定、數(shù)據(jù)質(zhì)量較差、云端隱私保護(hù)、無法處理多病種、設(shè)備兼容性差、復(fù)合型技術(shù)人才缺乏等多種原因，行業(yè)整體市場(chǎng)化率不高，社會(huì)接納較弱[12]。

（3）國內(nèi)醫(yī)學(xué)智能影像產(chǎn)品銷售狀況欠佳。與產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，產(chǎn)業(yè)發(fā)展低迷也表現(xiàn)出產(chǎn)品銷售狀況不佳。AI智能圖像影像處理系統(tǒng)近年來雖然取得了許多進(jìn)步，但與醫(yī)療市場(chǎng)需求有所脫節(jié)，應(yīng)用場(chǎng)景有限，AI企業(yè)往往不能落戶醫(yī)院或只是落戶部分醫(yī)院試用[13]。

綜上所述，我國目前醫(yī)學(xué)智能影像技術(shù)水平有所提高，但由于AI技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像仍然有較多棘手的技術(shù)難題有待攻克，因此目前還無法在臨床得以廣泛應(yīng)用，未能較大程度滿足市場(chǎng)需求。而除受技術(shù)水平的限制以外，其他如行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、醫(yī)院觀念、患者就醫(yī)習(xí)慣、法律法規(guī)、倫理等的影響，也都使得國內(nèi)醫(yī)學(xué)智能影像公司的發(fā)展比較崎嶇。

2 醫(yī)學(xué)智能影像的應(yīng)用前景

醫(yī)學(xué)智能影像產(chǎn)品能夠進(jìn)入市場(chǎng)并且占據(jù)保證產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一定市場(chǎng)份額，就可以認(rèn)為具有應(yīng)用前景。醫(yī)學(xué)智能影像是否有國家層面的認(rèn)可和支持是其進(jìn)入市場(chǎng)的前提，醫(yī)學(xué)智能影像具有超越傳統(tǒng)影像的優(yōu)勢(shì)，這是其能夠占據(jù)一定市場(chǎng)份額的主要原因。關(guān)于醫(yī)學(xué)智能影像的應(yīng)用前景將主要圍繞這兩方面展開探討。

2.1 醫(yī)學(xué)智能影像發(fā)展的政府態(tài)度

政府是市場(chǎng)的參與者和治理者，違背國家機(jī)器意志的產(chǎn)業(yè)幾乎難以存在和發(fā)展。關(guān)于AI的應(yīng)用，國家予以了一定的肯定和支持，其中還有不少與醫(yī)療領(lǐng)域中醫(yī)學(xué)影像相關(guān)的政策（表1）。通過這些政策文件可以看出政府對(duì)AI以及大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用表現(xiàn)出了支持的鮮明態(tài)度，突出了鼓勵(lì)創(chuàng)新、包容審慎的政策導(dǎo)向，這為市場(chǎng)吃了一顆定心丸，有助于醫(yī)療智能影像產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。

2.2 醫(yī)學(xué)智能影像發(fā)展的意義

醫(yī)學(xué)智能影像產(chǎn)業(yè)的出現(xiàn)是緣于市場(chǎng)需求，AI+醫(yī)學(xué)影像優(yōu)于傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)影像的特點(diǎn)催生了這一產(chǎn)業(yè)。傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)影像有以下不足之處：① 影像醫(yī)生數(shù)量短缺：現(xiàn)代醫(yī)學(xué)是建立在實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上的循證醫(yī)學(xué)，這就使得影像屬于現(xiàn)代醫(yī)學(xué)最為重要的診斷依據(jù)[14]，因此影像市場(chǎng)對(duì)影像醫(yī)生的實(shí)際需求量很大，但醫(yī)生的年增長(zhǎng)率長(zhǎng)期低于影像數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)率[15]，影像醫(yī)生數(shù)量無法滿足巨大的市場(chǎng)需求；② 較高的漏診率和誤診率：根據(jù)中國醫(yī)學(xué)會(huì)的一份誤診數(shù)據(jù)資料顯示，中國臨床醫(yī)療總誤診率為27.8%，其中惡性腫瘤平均誤診率為40%，器官異位誤診率為60%，如鼻咽癌、白血病、胃結(jié)核等平均誤診率也在 40%以上，這些誤診絕大多數(shù)由醫(yī)學(xué)影像導(dǎo)致且主要發(fā)生在基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)；③ 醫(yī)學(xué)影像資源配置不均衡：中國有14億人口，但是只有200萬基層醫(yī)生，并且基層醫(yī)生、偏遠(yuǎn)地區(qū)的醫(yī)療技術(shù)較為局限，使得“看病難”問題更加難以解決；④ 診斷效率低下：這是人工讀片不可避免的問題，影像醫(yī)生需要辛苦的重復(fù)工作，又因?yàn)殚L(zhǎng)時(shí)間讀片人眼視力會(huì)產(chǎn)生疲勞就容易降低診斷效率甚至是診斷質(zhì)量。

醫(yī)學(xué)智能影像可以很好地解決上述四個(gè)問題，借助AI來分析胸片、CT、病理切片等影像資料有助于醫(yī)生投身攻克既往經(jīng)驗(yàn)缺乏的罕見病、疑難雜癥，這些才是目前機(jī)器難以學(xué)習(xí)而人類可以發(fā)揮更大作用的地方。通過醫(yī)學(xué)智能影像讀片與人工影像醫(yī)生讀片的比較，可以更加直觀地了解醫(yī)學(xué)智能影像的發(fā)展與應(yīng)用是未來趨勢(shì)，具有光明的前景（表2）。

表1 2016～2018年間與醫(yī)學(xué)智能影像相關(guān)的政策及內(nèi)容

表2 人工讀片與人工智能讀片的比較

3 醫(yī)學(xué)智能影像發(fā)展的困境

3.1 醫(yī)學(xué)智能影像的商業(yè)化運(yùn)作模式分析

醫(yī)學(xué)智能影像產(chǎn)業(yè)是在社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制框架下發(fā)展，因此為了更好地理解目前我國醫(yī)學(xué)智能影像產(chǎn)業(yè)發(fā)展的制約影響因素，有必要先分析醫(yī)學(xué)智能影像的商業(yè)運(yùn)作模式。

醫(yī)學(xué)智能影像的商業(yè)化發(fā)展受企業(yè)、消費(fèi)者和政府三個(gè)主體之間的相互作用影響。企業(yè)與消費(fèi)者是相互影響的關(guān)系，企業(yè)可以引導(dǎo)消費(fèi)需求，同時(shí)消費(fèi)者的消費(fèi)需求會(huì)影響企業(yè)的生產(chǎn)，而在社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制下，政府主要扮演監(jiān)管和社會(huì)治理的角色，但行業(yè)沒有國家機(jī)器的認(rèn)可將不會(huì)存在。此外，一個(gè)國家和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也對(duì)醫(yī)學(xué)智能影像的市場(chǎng)需求產(chǎn)生影響，經(jīng)濟(jì)形勢(shì)較好的地區(qū)更有意愿和能力購買醫(yī)學(xué)智能影像產(chǎn)品?；谏鲜龇治觯允袌?chǎng)三方主體為理論基礎(chǔ)，可以構(gòu)建醫(yī)學(xué)智能影像商業(yè)化運(yùn)作模式數(shù)學(xué)模型如下：

公式(1)～(3)中的變量均非數(shù)值變量，以SPSS中變量類型設(shè)定為是名義變量，式中的數(shù)學(xué)符號(hào)遵從一般數(shù)學(xué)運(yùn)算法則。其中Y表示消費(fèi)者需求，X1表示除政府外的影響醫(yī)學(xué)智能影像企業(yè)生產(chǎn)的各種因素的總和，X2表示對(duì)醫(yī)學(xué)智能影像市場(chǎng)有影響的政府方面的影響因素的總和，m是名義調(diào)節(jié)變量，代表醫(yī)學(xué)智能影像產(chǎn)業(yè)所處的國家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。公式(1)～(3)中所有名義變量的取值只有兩種，即1=“有”；0=“無”。其中尤其需要指出的是b1表示政府認(rèn)可的政策支持，是產(chǎn)品發(fā)生需求的前提條件，是決定性因素，在公式中默認(rèn)b1=1。公式1與公式2中an和bn分別表示為X1和X2所代表類型的各種影響因素。根據(jù)醫(yī)學(xué)智能影像商業(yè)化運(yùn)作理論模型可以整理為圖1。圈內(nèi)政府和企業(yè)對(duì)醫(yī)學(xué)智能影像產(chǎn)品消費(fèi)者需求的影響都受到調(diào)節(jié)變量即經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響，政府和企業(yè)的聯(lián)合作用共同對(duì)消費(fèi)者需求產(chǎn)生影響。輸入變量X1和X2中解決或做到的不利或有利影響因素越多，輸出名義變量Y的消費(fèi)者滿足程度越高。這個(gè)理論模型啟發(fā)我們需要識(shí)別更多地影響因素不論是有利或不利，對(duì)市場(chǎng)了解的越充分，掌握的信息越多，就越能滿足消費(fèi)者需求，越能擴(kuò)大市場(chǎng)份額，產(chǎn)品商業(yè)化水平越高。

圖1 醫(yī)學(xué)智能影像市場(chǎng)中政府與企業(yè)對(duì)消費(fèi)者需求影響模式圖

3.2 制約醫(yī)學(xué)智能影像發(fā)展的影響因素

通過前文對(duì)醫(yī)學(xué)智能影像產(chǎn)業(yè)的商業(yè)化運(yùn)作分析可以發(fā)現(xiàn)政府和企業(yè)對(duì)醫(yī)學(xué)智能影響產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有重要影響，可以影響醫(yī)學(xué)智能影像市場(chǎng)中消費(fèi)者的需求程度。那些通過政府和企業(yè)對(duì)消費(fèi)者需求產(chǎn)生影響的因素很多，結(jié)合前文的分析和相關(guān)文獻(xiàn)閱讀積累可以分析得到。

在制約醫(yī)學(xué)智能影像發(fā)展的問題中，醫(yī)學(xué)智能影像技術(shù)水平依然是較為突出的問題，雖然目前醫(yī)學(xué)智能影像技術(shù)取得了較多的成果，但仍然存在不少技術(shù)障礙限制了醫(yī)學(xué)智能影像產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展和市場(chǎng)化。首先就是數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題。數(shù)據(jù)是醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域里極其核心的要素，機(jī)器學(xué)習(xí)的源頭其實(shí)是數(shù)據(jù)，必須有大量標(biāo)注好的高質(zhì)量數(shù)據(jù)才能制造出精確度較高的醫(yī)學(xué)智能影像系統(tǒng)或是設(shè)備。但是目前行業(yè)數(shù)據(jù)孤島和數(shù)據(jù)重復(fù)性問題很突出，大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化、同質(zhì)性很差，收集來的大數(shù)據(jù)難以表示、利用并標(biāo)準(zhǔn)化[15]，這些問題既降低醫(yī)療資源利用效率又阻礙大數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)，從而拖緩了醫(yī)學(xué)智能影像發(fā)展。其次，醫(yī)學(xué)影像設(shè)備與AI系統(tǒng)的兼容性也是限制醫(yī)學(xué)智能影像普及和發(fā)展的問題之一。目前市場(chǎng)上的醫(yī)學(xué)影像設(shè)備如CT、MRI、X光、超聲等圖像缺乏一定的標(biāo)準(zhǔn)，不同廠商的拍照設(shè)備、數(shù)據(jù)格式和圖片質(zhì)量都不同，這就給醫(yī)學(xué)智能影像機(jī)器學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確性帶來了干擾[11]，最后還有一些云平臺(tái)等醫(yī)學(xué)智能影像互聯(lián)互通等的其他技術(shù)障礙。

前文分析得出我國醫(yī)學(xué)智能影像市場(chǎng)有廣闊的市場(chǎng)前景，但是目前產(chǎn)業(yè)發(fā)展緩慢，市場(chǎng)上產(chǎn)品投放量和使用率不高。除了技術(shù)方面的因素外，還有其他原因制約了我國醫(yī)學(xué)智能影像產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。利用PEST分析理論即從政治（Politics）、經(jīng)濟(jì)（Economy）、社會(huì)（Society）以及技術(shù)（Technology）四個(gè)方面可以較為全面地分析出醫(yī)學(xué)智能影像產(chǎn)業(yè)面臨的障礙（圖2）。

圖2 基于PEST分析的醫(yī)學(xué)智能影像發(fā)展的影響因素圖

（1）政治方面：產(chǎn)業(yè)相關(guān)政策、法律不完善。雖然AI高效、準(zhǔn)確率高，但是并不意味著AI不會(huì)出錯(cuò)，出現(xiàn)醫(yī)療事故時(shí)，難以明確追責(zé)，無法確定是AI產(chǎn)品的廠商負(fù)責(zé)還是由醫(yī)院和醫(yī)生負(fù)責(zé)，需政策層面進(jìn)行完善和規(guī)范[12]。

（2）經(jīng)濟(jì)方面：我國進(jìn)入新常態(tài)經(jīng)濟(jì)增速放緩。我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展從高速轉(zhuǎn)為中高速增長(zhǎng)，對(duì)于市場(chǎng)的買賣雙方而言都有一定的壓力，購買力和生產(chǎn)力減弱，醫(yī)學(xué)智能影像產(chǎn)業(yè)自然也就發(fā)展放緩。

（3）社會(huì)方面：患者和部分醫(yī)療行業(yè)從業(yè)者對(duì)新技術(shù)有所排斥。醫(yī)學(xué)智能影像的數(shù)據(jù)收集涉及患者隱私而往往遭受排斥和面臨阻力[16]，同時(shí)也有部分醫(yī)生群體認(rèn)為智能醫(yī)療可能會(huì)取代他們而持有抵觸心理[17]。

（4）技術(shù)方面：技術(shù)仍存在瓶頸。醫(yī)療和AI是兩個(gè)對(duì)專業(yè)化要求極高的領(lǐng)域，但目前國內(nèi)復(fù)合型人才缺乏致使技術(shù)水平提升緩慢。此外醫(yī)學(xué)智能影像技術(shù)還有數(shù)據(jù)質(zhì)量、設(shè)備兼容性等前文所述的技術(shù)上的不足。

4 結(jié)語

AI在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用能夠客觀、高效、精準(zhǔn)地協(xié)助醫(yī)生降低誤診率和漏診率，還能夠有效解決基層醫(yī)療資源不足導(dǎo)致的“看病難”，這些優(yōu)勢(shì)是醫(yī)學(xué)智能影像產(chǎn)業(yè)能夠發(fā)展的主要原因。同時(shí)醫(yī)學(xué)智能影像產(chǎn)業(yè)得到國家層面的認(rèn)可和支持也為其在醫(yī)療市場(chǎng)上的發(fā)展提供了助力。然而，醫(yī)學(xué)智能影像產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀還是低水平的、不成熟的，有許多困難有待進(jìn)一步地解決。通過對(duì)醫(yī)學(xué)智能影像商業(yè)化運(yùn)作模式的分析可以看出我國商業(yè)化困境主要是市場(chǎng)中企業(yè)和政府主體方有還有許多相應(yīng)問題沒有解決。我國醫(yī)學(xué)智能影像產(chǎn)業(yè)要想占有更大的市場(chǎng)，推動(dòng)產(chǎn)品商業(yè)化，還需要進(jìn)一步完成技術(shù)提升，清除多種障礙因素，生產(chǎn)更符合消費(fèi)者需求的醫(yī)學(xué)智能影像產(chǎn)品。同時(shí)政府層面也需要為國內(nèi)醫(yī)學(xué)智能影像產(chǎn)業(yè)的發(fā)展制定規(guī)范化的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、針對(duì)性的法律法規(guī)，避免無監(jiān)管帶來亂象。