AI医疗的未来发展医疗AI的顶层建筑不断完善近几年，人工智能技术飞速发展，并在医疗领域众多场景得以广泛应用，具体在医学影像、临床决策支持、病例分析、药物挖掘、健康管理等多方面均有体现。

2018年6月，国务院发布《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，提出要夯实医疗大数据应用基础、消除数据壁垒、畅通共享通道，支持研发健康医疗相关的人工智能产品等。

2019年6月，国家药监局器审中心发布《深度学习辅助决策医疗器械软件审评要点》，为我国医疗人工智能软件市场准入监管提供了实施细则。

但目前医学人工智能发展仍面临诸多问题和挑战，比如医疗人工智能产品训练数据集质量控制和标注方式没有统一标准，“数据孤岛”现象普遍；医疗人工智能产品与临床实际需求存在较大差距；商业模式不清晰；软件安全性评价体系不完善等等。

清华大学附属长庚医院院长董家鸿院士表示，医学人工智能委员会的成立，将聚合医疗人工智能产业的中坚力量，共同研讨、解决上述难题，推进医学人工智能产业快速、健康发展。

下一步，医学人工智能委员会将进一步贯彻国家的决策部署，着力抓好以下三方面工作。

一是整合产业链资源，搭建医疗人工智能产业合作与促进平台。

推进跨领域的合作交流与协同创新，进一步促进医疗人工智能相关科技成果研发与转化，推动我国医疗人工智能高水平和高质量发展，提高我国医疗人工智能产业应用水平。

二是推动医疗人工智能产品标准化工作，建立规范化评测体系。

推动医疗人工智能关键技术研发和标准化规范的行程，并推动标准的贯彻实施；开展医疗人工智能新产品、新服务的测试验证工作，规范市场秩序，促进国内医疗人工智能行业良性发展。

三是支撑政府决策，做好部署落实工作。

支撑政府主管部门医疗人工智能相关工作，协助开展试点示范和应用推广；综合医学人工智能技术和产业化发展趋势，更好地引导我国医疗人工智能产业健康、有序、快速发展。

人工智能的快速发展不仅给生物医药器械领域发展带来新机遇，也给监管、产业带来了新风险与新挑战。

2019年7月，由国家药监局医疗器械技术审评中心联合中国信息通信研究院、国家计算机网络与信息安全管理中心、中国生物医学工程学会、中国生物技术发展中心、中国人民解放军总医院、清华大学等14家单位共同发起的人工智能医疗器械创新合作平台成立，旨在统筹力量建立我国人工智能医疗器械领域转化应用。

在成立一年后的今天，中国人工智能产业发展联盟常务副秘书长王爱华依次介绍了创新平台近期的成果。

目前，信通院有三个工作组联合开展工作，主要是以眼底为试点，打通分布式建库模式的医疗AI产品性能检测流程。

第一个成果为糖尿病视网膜病变AI数据库的建立，该成果来源于协和医院负责的真实世界数据应用工作组。

第二个成果是协和医院进行了相关数据规范、第三方数据库规范等形成的糖尿病视网膜病变第三方资质的认证。

同时，信通院搭建了医疗人工测评公共服务平台，出台了两项人工智能产品的技能指标及测试方法。

当然，信通院还要做一项具有技术性的工作，针对不同产品和系统给出相应的测试方法和报告。

按照此前的流程，传统医疗器械上市要通过一系列的检测，同时还要有6个月时间的临床实验，产品才能上市。

对于传统医疗器械来说，更新迭代不快，因此面临的问题不大。

但对于人工智能这样更新快、迭代快的新兴技术而言，如果每次都要进行临床试验，产品的可用性就会出问题。

因此，该平台一方面是进行临床补充，如果软件更新过程中有相应的临床试验，就能够通过信通院的性能测试完成产品更新。

作为第三方平台，安全性是其正常运行最为重要的前提。

王爱华表示，第三方平台的安全性包含两个方面，其一源于第三方的数据的知识产权问题，因此在构建平台时，信通院会建立虚拟专用通道对数据和产品进行加密，严格遵守“只进不出”、“无人工干预”和“测后即焚”三大原则。

这样第三方数据以及相关测试产品的安全性才足以得到保障。

其二则是测试的可追溯性，以便于对出现问题的测试进行清查与修正。

“AI+5G”，重塑智慧医院的边界除了顶层设计的不断完善，技术的“跨界融合”也进一步拓宽了医学领域的应用场景。

、5G和人工智能是目前科技界两大热点研究领域，也是新一轮基础设施建设的重要组成部分。

但是，“5G+AI”是否已经迎来最好的发展节点？上海瑞金医院院长、中国工程院院士宁光就表示，远程医疗的未来目标，是让物理空间的制约越来越小甚至是消失。

但是远程医疗也有诸多制约。

“现在看来，（远程医疗）更多是一个概念，并不是一个真正能够实施的技术。

”复旦大学、加拿大工程院院士宋粱对宁光院士的观点表示赞同。

他表示，目前5G应用在医疗领域的最直接的应用，是把医院覆盖范围加大，发挥的角色类似于远程医疗。

例如，可以把一辆救护车及其配套设看做远程的医院。

AI则是提高了医院和医生的诊断和诊疗效率。

但是未来，5G和AI如何进行配合，仍然需要一定的时间周期。

宁光教授补充到，5G、AI、大数据还存在一些问题待解决。

在临床中的首要原则仍然是安全，并不一定是有效性，有效并不等于安全。

任何技术的发生、发展都需要把安全放在第一位，用于人体的技术不能容错。

当然，未来的“5G+AI”不是叠加关系，而是指数关系。

未来的医疗体系并没有边界，AI将会与人类智能互融并形成一个整体性的医疗服务体系。

后疫情时代的诊断、科研与公卫体系搭建除了众多的学术大咖，今年仍然少不了各家医疗AI企业的身影。

在疫情期间，数十家医疗AI企业的援助，在临床辅助诊断、科研、药物研发以及公共卫生体系建设方面发挥了重要作用，这四个方面也均是受邀企业的核心议题。

以汇医慧影为例，过去5年时间里，汇医慧影利用人工智能技术、数据挖掘技术以及云计算技术赋能医学影像行业，构建了NovaCloudTM智慧影像云平台、Dr. TuringTM人工智能辅助诊断平台和RadCloudTM大数据人工智能科研平台三大产品体系，为医疗工作者及患者提供影像云服务、数字智能胶片、远程诊断系统、人工智能辅助筛查系统、人工智能结构化报告系统、人工智能血管平台、教学及科研平台、放射组学科研系统等多项服务。

汇医慧影CEO柴象飞表示，汇医慧影打造的并不是简单的应用，而是从数据到应用到算法的闭环生态，现在的人工智能方法基本都是以数据为驱动的，尤其是高价值的迭代数据为驱动。

在此过程中，非常重要的工作是形成从数据采集、数据标注、数据应用的完整闭环。

在此基础上，利用人工智能的方法把这些数据变得可建模化。

通过模型的产出，一方面用于学校、医院以及科研用途，另一方面，比较成熟的东西又能变得产品化，把这个产品真正用在临床决策过程中。

从1月底开始，汇医慧影就已跟一些疫情定点医院合作，快速收集了大量的新冠病理，并且完成了相关的标注、表示，同时也作出了能够自动诊断的人工智能模型，从判断到输出完整的结构性报告，全部在30秒以内完成。

汇医慧影AI基于SaaS化服务的快速复制、可扩充性，相较于仅支持本地化部署的产品，更加快速地进入了国内20余所医院，海外20多个国家的50多所医院，实现落地应用。

除此之外，汇医慧影还搭建了新冠防控影像AI培训平台，将我国宝贵有效防控疫情的宝贵经验分享给全球用户，新冠AI产品月累计筛查新冠病例超18万次。

除此之外，科研也是疫情期间医生们的紧迫需求。

柴象飞表示，汇医慧影跟大量医院包括卫健委合作，利用AI的方式挖掘影像数据，累计发表论文超过80篇，获得基金20多个。

智医助理电话机器人助力31个省份的疫情排查。

截止目前，累计服务已超7000万人次。

与此同时，该套系统也已经在韩国上线，已经服务韩国70%以上的城市使用。

近三到五年，肺结核在我国新疆、广东这些地区又呈现一个反阳上升的趋势，尤其在新疆肺结核也是作为政府非常重要的一个公共卫生筛查项目，影像检查是非常重要和主要的一个肺结核筛查手段。

汇医慧影利用超过万例的影像，大量的金标准数据进行人工智能建模，利用人工智能方法，实现在3-5秒内快速的判断出患有肺结核的概率，并且把高度疑似肺结核征象区域进行快速标识和标注。

关于AI+公共卫生的发展前景，柴象飞表示，“我们在公共卫生方面想要覆盖非常宽泛的人群范围、想深入到基层，在基层并没有足够的医生，足够的优质医疗资源的情况下，人工智能在整个防御体系里面将会起到越来越大的作用。

”短短两个月里，新冠肺炎的诊疗方案更新了七版，对于基层医生来说无法快速接触到最新的诊疗方案。

其次，构建基层危重疾病、重大传染病的诊疗闭环。

对于基层医生来讲，诊疗过程中如果出现与AI判断不一致的病例，那么这部分疑似病例就会上传到上级专家，由上级专家医生对病例进行全面判断，第一时间反馈基层医生，整体提高基层医疗服务能力。

第三点，对医生进行规范化的能力提升。

通过人工智能判断基层医生知识的薄弱点，进行培训材料的推送，有针对性进行培训。

打造基层公共卫生体系的关键，仍然在医疗资源的供给。

让“医”变成“智医”，进一步延伸技术的可及性，将会成为未来基层公卫的首要目标。

医疗AI，未来已来此前，《流浪地球》的导演郭帆曾说，新事物总是会被质疑的，《流浪地球》项目从2015年至2019年的每个阶段都在受到质疑。

但是主演吴京说了一句，《流浪地球》即使拍烂了，也比没人拍强，“拍好了是英雄，拍不好也是烈士”。

这点与医疗AI行业里很多脚踏实地的从业者的想法如出一辙。

任何新事物，都要经历一段波折的发展周期。

过去十余年的AI浪潮也被称为人工智能的第三波浪潮。

国内外关于“AI是否过热”的质疑一直没有停歇。

作为人工智能最火热的赛道，从4年前开始，医疗AI也曾经历了一段从“众星捧月”到“跌落神坛”的过程。

我们也可以看到，从今年开始，伴随着第一张三类证的发展、顶层建筑的不断健全、疫情期间的“技术向善”，都在让医疗AI的发展不断走上正轨。

众多迹象都在表明，医疗AI等待的黎明已经悄悄到来。

未来，在新基建的建设浪潮下，与5G、IOT等新技术的进一步结合、与医生沟通的进一步合作、与监管部门的进一步沟通，医疗AI的发展前景依然可期。