技術浪潮不斷更迭的今天，醫療作為關乎民生的重要領域不斷發生著翻天覆地的變化。人工智能的出現，打破了多個行業的傳統模式、不斷向智能化邁進。為提升醫療服務能力，醫療健康事業建設者們也在努力讓更多的信息化技術深度融合進來，人工智能就是其中的一個重要方面。

在CHIMA2018召開期間，上海交通大學附屬兒童醫院與衛寧健康共同舉辦了媒體溝通會，圍繞“醫療AI－從創想到落地”主題進行了深度交流。上海交通大學附屬兒童醫院于廣軍院長，上海交通大學附屬兒童醫院影像科楊秀軍主任，衛寧健康人工智能實驗室負責人陳旭博士出席了本次活動，就醫療AI相關問題進行深度交流。

推動醫療AI發展 數據是首層保障

人工智能與醫療的融合已經不是新鮮事，就目前來講，醫療影像由于其診斷規則明確、技術成熟因此AI邁進醫療領域一個很好的切入點。于廣軍在媒體溝通會上講解道：“數據質量是人工智能在醫療領域發展的一個重要的基礎前提。就拿AI骨齡檢測為例：它的數據來源必須是醫院影像庫里所提取出的一些質量較好、同時由專家進行過標注的數據。只有用這樣的數據作為機器學習的基礎，才能讓人工智能診斷更精準。”他還說：“在醫療大數據研究的過程中，也有一些應用場景對于數據質量的要求沒有那么高。但是用于機器學習診斷的數據，質量必須要過關。”

借力AI為醫生賦能

楊秀軍主任深有體會地談到，各大醫院一直都迫切希望借助人工智能實現骨齡評估自動化。而且骨齡評估的診斷思路及過程僅限于生物醫學模式，不同于其他需在生物－心理－社會等多模態醫學模式下“先定位后定性、結合臨床下結論”的影像醫學服務，特別適合AI開發，于是萌生了AI用于骨齡檢測的創想。

楊秀軍主任在談及開展此項目的初衷時表示，在過去，基于人工視覺的影像學骨齡評估，無論圖譜法還是計分法，都非常機械費時、主觀因素影響大，而且各家參照標準不一、標準圖譜準確性及人群適用性也頗為存疑，致使其技術效率低下，且醫師之間、醫院之間的判斷結果誤差很大。

同時，影像醫師尤其兒科影像醫師缺口大，個體工作負荷重，從機械、繁重的骨齡影像讀片中解放出來的愿望強烈。另外，不同于成人綜合性醫院，兒童醫院骨齡檢測需求非常巨大，每個工作日近百例骨齡DR讀片、比對和骨齡匹配，連骨齡圖譜書籍都因過度翻閱、耗損得時常更新。

如今，我們借力AI從讀片到輸出骨齡診斷報告甚至無需30秒、僅“讀”骨齡更是實現亞秒計，不僅大大節省了時間，而且平均絕對誤差僅0．43年，診斷準確率達98％。

三大要點 高度概括醫療AI“經驗錄”

目前人工智能在醫療領域的發展程度可謂是參差不齊，雖然眾多醫療機構都在展開對醫療AI的探索，但是也有不少項目被迫叫停。面對這樣的現狀，于廣軍院長提出了三大要點，為廣大醫療信息化建設者提供寶貴經驗。

1．緊抓需求痛點

人工智能的研發，一定要選擇真正的需求痛點作為切入方向，要確定在研發的方向上有強需求，而不是順應一些所謂的“偽需求”。

于廣軍表示：“經過實際研究，我們發現從臨床角度來看，骨齡檢測方面對AI技術融合的需求是很強烈的，人工智能骨齡檢測能有效提升診斷效率，還能夠有效避免因醫生水平差異等因素導致的診斷結果不精準等問題。”

楊秀軍介紹說，基于人工視覺的影像學骨齡評估，無論圖譜法還是計分法，都非常機械、費時、主觀因素影響大，而且各家參照標準不一、標準圖譜準確性及人群適用性存疑，致使其技術效率低下，醫師之間、醫院之間的判斷結果誤差很大。

同時，影像醫師尤其兒科影像醫師缺口大，個體工作負荷重，從機械、繁重的骨齡影像讀片中解放出來的愿望強烈。另外，不同于成人綜合性醫院，兒童醫院骨齡檢測需求大，每個工作日近百例骨齡DR讀片、比對和骨齡匹配，連骨齡圖譜書籍都因過度翻閱、耗損，需要時常更新；而一些綜合性醫院因受檢者不多、圖譜更新慢等客觀因素，評估骨齡難免不夠精準。

因此，無論兒童醫院還是成人綜合性醫院，都迫切希望借助人工智能實現骨齡評估自動化。不同于其他需在生物－心理－社會等多模態醫學模式下“先定位后定性、結合臨床下結論”的影像醫學服務，骨齡評估的診斷思路及過程僅限于生物醫學模式，特別適合AI開發。”

2．選擇技術成熟點

“醫療領域的影像數據資源豐富，影像診斷規則相對明確，最重要的是，目前的醫療影像處理技術也已經很成熟，這為人工智能在醫療領域的發展提供了很好的基礎。”于廣軍如是說。

3．注重合作方工程化能力

醫療AI項目是否能夠成功落地，選擇合作方非常重要。對此，于廣軍表示：“在選擇合作方的時候，我們進行了慎重的考慮：一方面合作機構應該具備較強的科研能力；第二方面，合作機構更要具備很強的工程化能力和豐富醫院信息化建設實踐經驗。目前，我們與衛寧健康在人工智能輔助檢測骨齡方面取得了令人滿意的成果，在提升兒科影像醫生工作效率的同時為兒科影像的學科發展以及中國健康兒童大樣本骨齡數據庫的建立打下基礎。”

堅持創新、腳踏實地 爆發醫療AI“小宇宙”

AI技術應該深入醫療本質，解決醫療服務過程中的核心問題，從實際出發去賦能醫生、造福患者。

陳旭在溝通會上介紹說：“衛寧在人工智能的研發方面有兩大優勢，一是我們有大量的醫院客戶（全國超過5000＋）作為基礎，這些醫院的各類需求，我們能第一時間感知并給出反饋，大大豐富了我們人工智能應用的場景。二是我們多年來始終專注于為醫療機構提供醫療信息化完整解決方案，醫院的各種數據最終匯集在我們的數據集成平臺上，這為研究提供了海量、多模態的數據。衛寧人工智能致力于已經將AI算法作為服務無縫整合到醫院的業務系統當中，這是不僅是衛寧的創新，相信也是業界的創新。今后我們也會繼續堅持創新、腳踏實地，探索真正有價值的AI應用。“

溝通會最后，于廣軍院長表示，隨著科技的進步，醫療AI的應用場景一定會越來越豐富，無論是在臨床診斷、手術治療還是后勤管理，它都擁有廣闊的發展前景，未來可期。