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我國AI醫(yī)療商業(yè)化落地仍面三大阻礙?

AI醫(yī)療作為目前人工智能應(yīng)用當中對于社會而言最有意義與價值的方向,其技術(shù)研發(fā)和商業(yè)落地層面存在一系列的問題。

深度學習本身的“黑箱”局限性

深度學習起源于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究,從2010年起在計算機視覺、自然語言處理領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,它也是目前最火熱的機器學習方法。影像診斷是現(xiàn)階段國內(nèi)深度學習在醫(yī)療領(lǐng)域主要應(yīng)用方向之一,基于深度學習高效的診斷使人們對未來醫(yī)療產(chǎn)生了無限遐想。

但是深度學習應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè)卻存在著一些局限性。

“深度學習很擅長視覺和聲音的認知,但是它很難理解深度學習產(chǎn)生的結(jié)果背后的理由是什么,比如它得出一個診斷,他知道這是某種腫瘤,它不能給出為什么,它沒有推理能力,沒有解釋的能力?!笨▋?nèi)基梅隆大學的Tom Mitchell教授這樣說道。

深度學習之所以對結(jié)果背后的成因無法進行解釋,原因便在于深度學習卷積網(wǎng)絡(luò)中的黑箱問題。深度學習的本質(zhì)是對大量數(shù)據(jù)進行不受人為干預的數(shù)據(jù)特征挖掘,而數(shù)據(jù)的一些特征是超出人類現(xiàn)階段理解能力的,這也就是所謂的黑箱。

黑箱對現(xiàn)代醫(yī)學的強邏輯性產(chǎn)生了巨大的沖擊,推導過程的不明也讓醫(yī)生對黑箱內(nèi)容產(chǎn)生質(zhì)疑,深度學習在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用與發(fā)展一定程度上也因為黑箱問題的存在而受到制約。

我國醫(yī)療數(shù)據(jù)質(zhì)量不容樂觀

除了深度學習本身的局限性,在我國醫(yī)療領(lǐng)域,作為AI醫(yī)療發(fā)展基石的醫(yī)療大數(shù)據(jù)在質(zhì)量上也不容樂觀。

“就像十年前我們討論用數(shù)據(jù)做知識研究的時候,中國面臨一個最大的問題就是中國的數(shù)據(jù)質(zhì)量其實做大數(shù)據(jù)目前是不太可靠的,不可靠的原因就是疾病診斷不對。

以我們拿到的北京中風病人數(shù)據(jù)為例,北京能夠收中風病人的醫(yī)院是130家,大概每年住院病人14萬人,診斷正確率是72%,另外的28%診斷是錯的。”,北京天壇醫(yī)院王擁軍院長在GMIC生命科學如是說道。

基于我國目前醫(yī)療資源分配不均的特點,醫(yī)療欠發(fā)達地區(qū)的誤診率將遠超北京。深度學習需要使用大規(guī)模數(shù)據(jù)進行訓練,細微的數(shù)據(jù)誤差均會為深度學習帶來負面影響。這樣的數(shù)據(jù)質(zhì)量不免令人為目前醫(yī)療AI做出的結(jié)果產(chǎn)生質(zhì)疑。

另外弓孟春博士提到,我國醫(yī)療大數(shù)據(jù)的質(zhì)量低下一方面是因為診斷水平不足造成的高誤診率,另一方面還和我國缺乏規(guī)范化標準化的臨床術(shù)語語義體系有關(guān)。不同醫(yī)生使用的醫(yī)學術(shù)語不同,只有做好醫(yī)學術(shù)語管理,才能挖掘出醫(yī)療大數(shù)據(jù)背后的真正含義。

政策法規(guī)限制AI醫(yī)療商業(yè)化

2018年以來,國內(nèi)對AI醫(yī)療的質(zhì)疑聲越來越多。除了上述底層技術(shù)和數(shù)據(jù)的問題之外,商業(yè)化前景不明也是人們不看好醫(yī)療AI的關(guān)鍵一點。一種產(chǎn)品能否商業(yè)化落地,政策是起到?jīng)Q定性作用的,而我國在AI醫(yī)療的相關(guān)政策上似乎有點“拖后腿”。

“今年國內(nèi)向CFDA申報了將近十項醫(yī)學人工智能的產(chǎn)品,沒有一個被批準。如果法律上不批準,如果未來不納入醫(yī)保,AI醫(yī)療的推廣速度將極為緩慢,我想醫(yī)療AI落地的最大障礙,還是來自法規(guī)的阻礙?!?,王擁軍院長提到。

由于對醫(yī)療AI底層技術(shù)和數(shù)據(jù)上的質(zhì)疑,資本與醫(yī)療相關(guān)機構(gòu)對醫(yī)療AI總體持觀望態(tài)度。在沒有融資注血的情況下,商業(yè)化又受到政策制約而無法進行自身造血,這將對醫(yī)療AI企業(yè)造成毀滅性打擊。

目前我國AI醫(yī)療的商業(yè)化落地在底層技術(shù)、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和政策法規(guī)上都受到了一定程度的制約,但從現(xiàn)在到AI在醫(yī)療領(lǐng)域取得成功的那一天將極為漫長,對于AI醫(yī)療頭部集團之外的公司而言,這漫長的冬天恐怕有些不好熬。

原標題:我國AI醫(yī)療商業(yè)化落地的三大阻礙:醫(yī)療數(shù)據(jù)質(zhì)量不樂觀

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