本報見習記者 郭冀川

    隨著人工智能技術的發(fā)展，生命健康產(chǎn)業(yè)正在進入智能醫(yī)療階段，人工智能技術逐步融入醫(yī)療與健康的各個環(huán)節(jié)。醫(yī)院目前所應用的醫(yī)療設備，逐步從信息化向智能化改造，醫(yī)療數(shù)據(jù)也從散亂的節(jié)點，通過大數(shù)據(jù)整理、分析，逐漸匯總成有利于醫(yī)療研究的人工智能樣本。

    在此次疫情防控過程中，AI技術也得到政策和產(chǎn)業(yè)支持，工信部此前發(fā)布了《充分發(fā)揮人工智能賦能效用協(xié)力抗擊新型冠狀病毒感染的肺炎疫情倡議書》，號召盡快利用AI技術補齊疫情管控技術短板，充分挖掘AI技術在新型冠狀病毒感染肺炎診療以及疫情防控的應用場景。

    由于檢測試劑數(shù)量多，核酸檢測機構曾面臨算力瓶頸，各大云計算廠商紛紛為生物醫(yī)藥企業(yè)免費開放了AI算力，浙江省疾控中心上線的自動化全基因組檢測分析平臺，就將病毒基因分析的效率由原來的一小時縮至半小時。

    在公共場所，AI測溫儀迅速取代人工測溫，被機場、火車站等人流密集區(qū)域廣泛應用。雖然看上去只是一臺三腳架、一臺攝像機、一臺筆記本拼起的簡易裝置，卻承載了AI測溫系統(tǒng)“人體識別+人像識別+紅外/可見光雙傳感”的解決方案，相比傳統(tǒng)的測溫篩查手段，AI測溫儀識別效率更高。

    源生康泰CEO余樂對記者表示，在此次疫情中公司研發(fā)了新冠檢測試劑盒，并利用自主研發(fā)的病原檢測云計算平臺，從樣本采集到完成數(shù)據(jù)分析全流程，用時不到半個小時。“傳統(tǒng)的檢測設備，需要將樣本送到專門的檢測機構，檢測時間也比較長，我們通過運用云計算和人工智能技術，檢測全部上云，通過分析病原微生物的基因信息和耐藥信息，幫助醫(yī)生快速確定病人的微生物感染，輔助其精準高效用藥，并展示解讀報告結果。”

    為了進一步探索呼吸健康診療與人工智能的結合點，余樂還與廣州呼吸健康研究院達成戰(zhàn)略合作，共同構建呼吸重癥基因大數(shù)據(jù)應用工程中心。余樂表示，人工智能運用在醫(yī)療工作中，能夠緩解醫(yī)生資源緊缺的問題，提高醫(yī)生診療效率，目前醫(yī)療環(huán)節(jié)與人工智能結合的場景還比較少，缺乏有效樣本，導致很多醫(yī)療數(shù)據(jù)無法發(fā)揮作用。

    余樂說：“我們公司所在的生物診斷領域，已經(jīng)有前沿公司通過AI診斷癌癥，準確率甚至比醫(yī)生還要高。在提升企業(yè)診斷水平和應用領域的同時，我們認為一定要抓住人工智能技術的發(fā)展契機，因為未來人工智能輔助醫(yī)學診斷的作用會越來越大，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應用場景還在不斷延伸，其市場價值肯定比我們當前所處的行業(yè)更廣闊。”

    愛分析研究員姜凱燕對記者表示，相比其他醫(yī)療領域對人工智能技術的探索，AI醫(yī)學影像賽道已進入商業(yè)化攻堅階段，人工智能在醫(yī)學影像、醫(yī)療大數(shù)據(jù)領域大放光彩。

    姜凱燕說：“長久以來，我國各類醫(yī)學影像檢查嚴重受制于診斷資源不足，因此給AI醫(yī)學影像發(fā)展提供了服務藍海，尤其是基層市場，AI醫(yī)學影像一是作為醫(yī)療器械銷售給醫(yī)院，二是進行醫(yī)療服務費分成，下沉基層醫(yī)療市場的同時，探索了商業(yè)化落地的模式。”

    AI醫(yī)學影像的商業(yè)化落地，在一定程度上可以復制到更多醫(yī)療資源緊缺的行業(yè)。姜凱燕認為，向治療領域的縱向延伸，是人工智能的一大趨勢，當前人工智能技術的運用還有相當長的研究路徑要走，只有從醫(yī)學輔助進入影響治療決策的階段，才能說明“AI+醫(yī)療”真正走向成熟。

（編輯 李波 喬川川）