智慧医疗不能脱离医疗服务

 在《未来医疗》一书中，全球医疗预言家埃里克托普为我们展示了医疗领域创新的憧憬和未来智慧医疗的发展。然而，当我们把大部分目光转向智慧医疗时，需要直面一个问题：医疗的“未来”究竟如何?

智慧医疗的概念提出约10年时间，其定义随着科技进步不断变化。“不管外延如何扩展，智慧医疗的内涵不能偏离医疗服务本身，始终围绕提升医疗质量和可及性，改善目前医疗服务体系中的痛点。”首都医科大学宣武医院神经内科副主任宋海庆表示，将高大上的“智能”概念转化为应用，应用落到服务上，并从服务中获取商业价值，才是未来智慧医疗的真正出路。

智慧医疗尚未形成“面”上项目

与数理化等经典学科相比，医疗显得比较传统、落后，宋海庆指出，它不像物理学那样可以几乎完全用数学来描述，医学的很多东西的规律性我们并未掌握，且需要不断去修正已知的经验性内容。信息化时代给这种“修正”带来了很好的手段，让成熟的临床经验能够在第一时间分享、交流、比较，超过了以往简单积累的知识管理方式。

“目前国内医院的信息化程度还远远不够，多年的智慧医疗布局依然停留在’点’上，都是局部性的，没有形成’面’上的广泛应用。且没有统一的共识和标准，如河北省一个标准，北京又是不同的一套要求。”宋海庆告诉记者，其原因在于两个“滞后”：

一是政策滞后于信息技术的快速发展，政策没有打通数据壁垒，医教研分立，科室间数据共享不充分;二是服务跟不上，要打通流程，信息科从技术上开个接口很简单，但很难匹配临床的真实需求，临床与信息沟通往往不及时，造成事后吐槽多于事前沟通。

医疗服务的“智能化”，是从管理到医疗方方面面都可以用信息化手段串起来，同时需要打通院内院外服务流程。宋海庆认为，通过消除数据壁垒，加上5G时代即将开启的万物互联，才能把我们描绘的智慧医疗蓝图真正落地开花。

人工智能在医疗领域的应用必然

人工智能、大数据技术正在改善、改变和重建医疗行业的运行方式。正如美国网红医生、《深度医学》(Deep Medicine)作者 Eric Topol 所说：“有些事情机器永远不会做得很好，而另一些则会超过人类的能力，所以当你把两者结合在一起，这是一个非常强大的组合。”

宋海庆认为，医疗人工智能应用必然性在于：首先，医疗服务是有缺陷的，人是会犯错的，机器永远比人更少犯错。且人的主观行为难以预测，大数据可以预测群体行为，但个人行为及其后果难预测，利用信息工具可以教育和帮助医生少犯错。

其次，医学尚未很多未解之难题，但AI可帮助我们把已经搞清楚的问题简单化、普及化，使得一些过去只有掌握在专家手里的技能和知识快速普及，大幅改善医疗的均质化水平和可及性。这在我们国家意义重大，原因是我国我国整体缺医少药、地区间和不同层级间医生水平差距较大，人工智能有非常大的空间可以迅速缩小这种差异。

“但目前临床医学的决策仍需要人把关，机器目前替代不了医生，当然医生自己也是在探索中前进，经验在不断迭代。”宋海庆强调，人工智能的目标是模仿人类正常的认知功能，从而产生不依赖医生的高质量护理，重新定义医疗，但现实情况是人工智能工具相当长的时间里仍处于辅助角色。

他介绍，这并非关乎机器的准确性问题，很多机器模型准确率比一般专家都高，但机器不能代替人对未知的问题决策，因为这种决策背后是巨大的风险和责任。因此，医疗AI目前最佳场景就是“对不规范的医疗行为进行筛查和干预”。

具有合理的商业价值才是医疗AI的“明天”

一旦人工智能服务通过所有测试和真实世界的检验，将成为人类重塑现代医疗体系的重要合作伙伴。特别是在中国，人口基数大带来海量患者数据，在训练人工智能系统方面具有优势，且医疗资源分配不均衡，持续增长的需求增加了信息技术应用空间。

然而，医疗人工智能真正的春天，宋海庆认为，当是“穷究于业务需求，成就于商业模式”。

“仅仅靠风险投资砸钱，大家设定时间去做项目，或是单纯借政策东风，这样的AI很浅显，很难契合业务需求。”他说，AI概念要上升到应用，应用要落脚到服务，服务要变成产品，最后有了商业价值，才是医疗数字化、智能化的真正出路。

宋海庆指出，整体医疗体系虽是公益性的，但医疗服务一定是差异性的，是需要购买的。信息化水平越高，个性化定制将会越普遍，只是这样的服务离不开政府的指导和监管。

专家简介：

宋海庆：神经病学博士，主任医师，首都医科大学宣武医院神经内科副主任。中国医师协会神经内科分会第四届委员会委员、中国医师协会神经内科医师分会第四届委员会脑血管疾病专业委员会委员、北京市脑卒中质量控制与改进中心副主任、互联网医疗诊治技术国家工程实验室副主任、中国康复医学会脑功能检测与调控康复专委会副主任委员、中华医学会神经病学分会康复学组委员、《Journal of Cerebrovascular Disease》编委。主要从事脑血管病和认知障碍的机制、干预及流行病学研究，同时关注信息化手段在医学领域的应用。发现A2M启动子区基因多态性与AD的关系与遗传机制，奠定了基于基因型选择AD高危人群进行观察研究的理论基础。主持/参与3项国家级、1项省部级科研项目，发表学术论文40余篇，SCI收录文章20余篇获省部级奖励1项。