在浙江大学医学院附属第一医院院长（以下全称浙大一附院）王伟林的设想中，未来的就诊场景可能会是这样的：病患张先生一大早回到医院，人脸识别系统找到他在转入医院门前50米的距离腹痛了好几次，而综合缴纳大数据的分析，找到他最近买了很多香烟，同时医院的红外摄像头摄制到他的体温是37．8，综合来看有可能是感冒或者肺炎。医院的后台系统随后给张先生启动时一条消息：“你有可能是发烧或者有肺炎，我们建议你在10点看我们的教授的专家门诊，但他在8～10点之间的号全满了，只有10：15分的专家号，建议你通过手机App悬挂他的号。”挂号以后，因为还有2小时的排队时间，医院后台系统建议张先生到二楼的咖啡厅喝点东西。

上述场景不仅是一位医院院长的设想，也是医疗行业迫切希望在人工智能热潮中以求解决问题的许多问题的缩影。近年来，人工智能与医疗的融合促成了很多创意创业机会，也给医疗就医带给了新的体验：计算机视觉可以在检查CT影像时老大医生阅片，机器学习可以为病患获取就诊流程的咨询服务，“语音病历”把医生的双手从手写病历中解放出来……不过，医疗这个门槛低、环节多、问题简单的行业，也是与人工智能的融合、应用于中尤为类似的领域。医生的角色、医院的管理、医疗数据的提供与用于等都是在技术前进中不存在着难题。这项必须投放大量财力人力的事业，未曾回到现实还有多远距离？AI可以为医疗带给什么？10月13日，在以云计算技术开发著称的“云栖大会”上，首次修筑了“智慧医疗”分论坛。

当天，阿里健康分别与浙江大学医学院附属第一医院、第二医院，上海交通大学医学院附属新华医院签下，分别合作开发人工智能医生助手；研制可以让医护人员练手的“虚拟世界病人”；利用大数据、云平台、仅有流程移动支付等，打造出“智慧医院”。“我们和阿里巴巴的合作（计划）里，要做到医学影像阅片机器人，就是说今后CT、磁共振、成像的图象，通过大数据的分析，首先让机器人来读者这些片子，或者是我们的病历片子再行通过机器人阅片做到一定临床，然后由医生最后打报告。”王伟林回应，目前的AI计算机视觉技术可以协助医生提早在肺癌、甲状腺结节等疾病的影像筛查环节找到怀疑之处，提前找到问题可以减少发病率和死亡率。

事实上，人工智能技术在辅助医疗方面早已有所落地。日前，中国青年报·中青在线记者在国内首个AI＋医疗“智慧医院”安徽省立医院看见，AI医学影像辅助诊断系统早已可以构建胸部CT和乳腺钼靶影像的智能辅助临床及辅检服务。据该院院长许戈良讲解，上述AI医学影像辅助诊断系统由该院与科大讯飞合作研发，于2016年6月开始自学和应用于。

一年来，该系统通过自学68万张肺部CT影像资料，已在该院CT室辅助医生临床了大约11000人次的CT影像资料，临床准确率约94％。除了计算机视觉能力，医生与人工智能系统的语音交互也是AI医疗的实践中一个最重要内容。

据许戈良讲解，人工智能语音技术已在医护查房、成像检查等多个场景中以求用于，该院医生用于的“云医声”手机App，不仅可以语音输入查房记录，还可追踪患者的病案信息。“过去几十分钟甚至几个小时才能已完成的患者信息数据录入工作，现在通过口述方式才可已完成。”许戈良说道，目前该院医生每天用于“云医声”App近千人次。

阿里健康副总裁张亮指出，相结合大数据的累积，AI＋医疗能在医疗影像、用药方案、医疗数据、虚拟世界病人等方面充分发挥最重要起到，比如仿真现实病人可供医生自学化疗方法和疗效。“这是全新的高科技培训系统，而不是像过去一样的答题系统。”不过，在医疗行业，技术一直必须服务和协助医生、深圳博德嘉联医生集团医疗有限公司创始人谢汝石指出，AI是医疗服务的一个发展方向，但不论怎样，技术都不是要替换医生，而是把专家、医生的意见和经验总结一起，提高效率。

“沃森（IBM研发的理解计算出来平台）是不是更加合理？是不是用它？决定权应当在医生”在谢汝石显然，目前AI还只是当成一个工具，确实实行医疗不道德的时候还是医生在前端。科大讯飞智慧医疗事业部总经理陶晓东也指出，目前的人工智能还正处于很弱人工智能阶段，跟许多明确的行业应用于还不存在不相容的问题。

“综合来看，目前在医疗领域最佳的办法还是由AI辅助医疗，做到人机耦合。”数据、数据、数据AI＋医疗早已沦为人工智能落地应用于的又一个风口，不过这个风口为何在今天来临？阿里健康CEO王磊分析指出，医疗服务的智能市场需求仍然不存在，但今天AI＋医疗沦为风口，主要还是因为医疗数据的收集、存储、处置能力发展到了一定阶段。王磊指出，过去几年间，大量家用血糖仪、血压计、手环等设备早已转入普通人生活，搜集了大量数据；而医院也意识到医疗数据的价值，争相开始把医疗数据“上云”（现金云存储器中）；云计算的能力升级也让以前耗时费力的数据处理显得更容易；而以深度自学为代表的新一代人工智能技术对医疗影像、医疗数据的处置能力也有了相当大变化。

“这个风口就是数据更加多，计算能力更加强劲，而且场景也更加多。”王磊说道。不过，更加完备的医疗数据提供和利用并非一帆风顺，不少医疗机构和医药公司在探寻AI＋医疗的过程中都走到一些弯路。

阿斯利康信息技术部副总裁徐晶回应，目前，AI＋医疗仅次于的问题在于数据的来源和质量，因为中国的医疗数据在医院和医院之间，医院和家庭之间往往不存在信息孤岛，即使在同一个医院内部，要萃取和利用数据还是牵涉到很多手工操作。“荐个很非常简单的例子，虽然现在信息技术早已十分普及了，但住院查房时，还是大主任在前面坎，后面的人录音下来，整理载入系统。”在徐晶显然，这种手工产生的数据，质量上不存在较为大的问题。飞利浦医疗科技大中华区副总裁陈胜裕也对医疗数据的利用难题深有同感。

“有所不同的疾病和临床检验不会产生有所不同的数据，如果没经过标准化和结构化的处置就将其获取给算法，不会带给很相当严重的问题。”根据他的仔细观察，很多医疗数据还没有结构化和标准化是AI在身体健康医疗领域应用于的仅次于瓶颈。科大讯飞智慧医疗事业部副总经理鹿晓亮曾理解过许多医院的数据化、信息化情况，他找到各地各级医院对人工智能领域的意愿和投放都各有不同，但综合来看，高端私立医院不会有更大动力投身其中，他们的数据化程度也更高。据他透漏，讯飞来医疗也在考虑到与和睦家等高端医院积极开展合作。

除了来源、提供和利用方式以外，医疗数据的监管也是未来AI＋医疗发展中的众多主因。我国对医疗卫生数据的收集、利用仍未构成系统化法规拒绝，而此类数据往往又所含许多个人隐私。中国信息协会医疗卫生和身体健康产业分会会长宋新透漏，随着《网络安全法》的落地实行，接下来监管方面对数据的收集、存储和市场化应用于都将不会有一系列详尽拒绝，将提升数据统合的门槛。

能否提高基层医疗水平是关键在我国，基层医疗机构是医疗体系的末梢神经，而硬件设施、人才缺陷则是长期存在的难题。因此造成许多病患对基层医疗的水平和能力过于信任，更喜欢自由选择“更加靠谱”的大医院、上级医院，分级医疗制度在许多地方也未原始实施。在医疗资源不均衡的情况下，AI＋医疗能否在新一轮医疗制度改革中充分发挥更大起到，有可能还在于能否协助提高“神经末梢”的质量。

王磊回应，AI＋医疗的应用于如何明确协助基层医院、提高医生水平尤为重要。“怎么把大量历史的数据，专家的科学知识，变为成熟期的产品，去协助基层的医生，协助医联体中的下级医院，这是全行业的挑战。”作为安徽省内为数不多的三甲综合医院，安徽省立医院在今年8月开始，将AI影像辅助诊断系统接入安徽省“医学影像云”和安徽省立医院医联体远程救治平台，该平台可以为安徽全省41家县级医院获取胸部CT和乳腺钼靶影像的智能辅助临床及质检服务。

据许戈良讲解，这些县级医院的医生可以必要将CT影像上传遍省影像云中心，辅助诊断系统在十几秒内甚至更加短时间就能产生结果，辅助医生已完成临床。另外，该院对口帮扶的西藏山南地区人民医院，也已终端该平台。

王伟林也某种程度期望相结合云平台，造就基层医院提高医疗水平。在他的目标中，还包括一个医联体内部的医疗数据“银行”：收集患者、疾病、化疗方案等医疗数据，并展开脱敏、结构化处置，通过该平台将原本仅限于大医院的AI医疗能力电磁辐射到更为基层的医院。在他的设想中，这一模式包含了一种“链条式的医学”：它需要优化基层医疗机构服务质量，提升高危疾病筛查能力，减轻社会医疗资源产于不均衡、优化布局结构。

不过，明确的实践中仍然道阻且宽。鹿晓亮在跟许多基层医生交流后感觉，要想要让基层医生拒绝接受、自学、用于人工智能这类新技术，还必须一定的时间。“这个我们一定有要精神状态的了解。

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