8月29日，上海黃浦江畔，2019世界人工智慧大會（World Artificial Intelligence Conference，簡稱WAIC）在這裡正式開幕。世界各地的頂尖人工智慧科學家、企業家、投資人紛至沓來，國內外政要、國際組織代表、包括圖靈獎得主在內的頂級科學家及國內外人工智慧龍頭企業領袖均在此各抒己見。
作為2019世界人工智慧大會的主題論壇之一，2019全球人工智慧健康峰會以“智匯健康·預見未來”為主題，透過構建一個多元、開放、創新的全球性共享交流平臺，就人工智慧健康領域發展趨勢、行業監管、創新技術、實踐應用及投資風向等話題進行深入探討。
上海市副市長宗明、國際電信聯盟秘書長趙厚麟、國際電信聯盟高階顧問Simão Ferraz De Campos Neto、工業和資訊化部科技司朱秀梅副司長、國家衛生健康委規劃發展與資訊司副司長劉文先分別為本次峰會致辭。徐彙區區委書記鮑炳章、上海市經濟和資訊化工作黨委副書記馬列堅、上海市衛生健康委員會副主任趙丹丹、中國資訊通訊研究院院長劉多共同出席本次峰會。
除此之外，英國NHS、日本經濟產業省醫療產業司、國家衛健委醫管中心、國家藥監局、中國衛生資訊學會等機構代表和聯影醫療、騰訊醫療、AWS醫療、西門子醫療、羅氏診斷、IBM Watson、阿斯利康中國、數坤科技、蘭丁高科、深睿醫療、Babylon Health APAC、強生、東軟、科大訊飛醫療等一眾AI健康頭部企業高管，以及來自上海、北京等地部分三甲醫院負責人出席活動並進行主題分享。
在與會期間，動脈網採訪了數10名醫療領袖與創業者，並對參展情況進行了統計，試圖在盛會的同時，勾勒出一副真實的人工智慧世界景象。在這幅景象之中，人工智慧已然不是紙上談兵，AI已深入醫療的各個角落。
醫療AI發展的五大趨勢
2019年4月，國務院釋出的《新一代人工智慧的發展規劃》提出了大資料時代，群體智慧、跨媒體智慧、人機混合增強智慧、自主智慧系統五個新的方向，無疑為中國人工智慧技術的發展打下了一個厚實的基地。而隨著大方向上技術的推進，人工智慧正不斷拓寬其可應用的細分領域範圍。
那麼這些技術會伴隨醫療走向何方？中國工程院院士潘雲鶴在演講之中提到了五個重要趨勢：
中國工程院院士潘雲鶴第一趨勢：人工智慧影像企業正在不斷崛起
作為AI應用最久遠的一個細分領域，人工智慧影像企業可謂醫療AI的先驅。對於這一技術的發展，潘雲鶴院長表示：“AI影像系統可以幫助許多醫生提高醫技水平，而許多公司在技術的發展中做出了重要的支援。比如說深睿醫療，它用於胸片的AI工具，對肺癌的檢測率達到了98%以上，遠遠高於人工；浙大邵逸夫醫院用角膜炎影像智慧識別，其人工智慧的準確率已經超過80%，這一數字超過了96%的測試醫生。”
第二趨勢：新一代智慧醫療硬體裝備出現
基本技術模型（素材來源於演講PPT）
AI的發展不止於獨立的軟體，許多硬體也因此產生了顛覆式的改變。潘雲鶴院長以浙大孔德興教授智慧超聲儀與連建宇博士的智慧科室移動核磁共振為例為這一趨勢進行了描述。
在2018年11月全國首屆超聲AI讀片大賽中，浙大孔德興教授設計的智慧超聲儀以1分36秒的耗時，90%的準確率戰勝了平均耗時45分鐘，74.46%準確率的百人優秀醫生團隊。這意味著，AI確實能夠輔診醫生做出更為準確、更為迅速的決策。
而連建宇博士的智慧科室移動核磁共振能夠在超早期快速鑑別缺血梗塞，突破承重和遮蔽限制，能夠相容生命維持系統與生命監測系統，運用AI自動提示異常組織區域，並提供影像學、病理學AI診斷建議。相比與傳統器械，該裝置能夠讓醫生在更復雜的環境下進行核磁共振檢查，並提高影像識別準確率。
第三趨勢：跨媒體智慧醫學裝備出現
基本技術模型（素材來源於演講PPT）“手眼系統+醫生”是跨媒體智慧醫學裝備的核心，它把醫生眼前看到的病灶和過去檢查中的病灶的影像部分疊加在一起，讓醫生能在手術中看得更加清楚。一直以來，其中最為優異的產品非達芬奇莫屬。
如今國產醫學裝備也在不斷向著跨媒體智慧的方向金髮進發，潘雲鶴院長提到的杭州三壇醫療科技便是一個很好的例子。骨折復位常用閉合復、切開復位的方式進行治療，但閉合復位可靠性差、醫生經驗依賴高，而切開復位則創傷大、出血多。相比之下，杭州三壇醫療科技研發了一款AR眼鏡可讓醫生更清晰地瞭解患者受傷部位狀況，結合X光片、三位重建、人工智慧技術，醫生能夠更精確地打螺絲、接骨，以更小的創傷對患者進行治療。
第四趨勢：醫學裝備與服務+5G網路
基本技術模型（素材來源於演講PPT）5G有三個重要的特徵。第一個是寬頻的傳輸，有利於醫學的影像高分辨度的遠端進行傳輸。第二個是海量接入、準時鍾，有利於醫療裝置的遠端控制和遠端觀測。第三個是高可靠、低延時的訊號傳輸。這三個對於醫療裝備和5G相結合，形成新的網際網路的醫療裝備，具有巨大的支援意義。
潘雲鶴院長認為：“不但要搞手機中的5G建設，而且要搞醫療裝備的5G建設。我們現在已經可以進行遠端核磁共振檢查，使用5G技術後，遠端醫療就可以做的很好。”
第五趨勢：技術整合
從現在的形態上看，一款成熟的醫療裝備常常兼備人工智慧、網際網路、5G等等多種技術，而在雲平臺的夾持下，湧現出了一種醫療的新模式。潘雲鶴院長在演講中表示：“這一經營模式的技術模型，實際上是把智慧裝置和雲平臺結合在一起以後，不但被醫院使用，而且還能被病人和家庭使用。並且把能急救車和藥店都連在雲平臺，為醫療研究、教學和管理進行服務。”
在演講最後，潘雲鶴院長總結道：“我們分析了這五種模型，最後可以看到，新一代人工智慧將驅使醫療儀器進行變革，進而使得人類醫療保健的方式產生巨大的變化。這是由醫療系統、藥物系統和醫療保健系統——整個系統的構成產生一個巨大變革。在這個變化中間，醫療的水平一定會取得一個極大的提高。”
“變革成功的關鍵是要找到一個合適的模式，讓醫院、醫生和患者以及政府儘可能滿意，這樣的模式才能夠把醫療的智慧化迅速推向高潮。所以我們可以看到，人工智慧和醫療的結合，對醫療衛生系統的影響是十分深刻，也十分系統。那麼，變革中的人們，走在前面，就是機遇；走在後面，就是挑戰。”
從非診斷AI和診斷AI的分類看醫療人工智慧商業化
除了潘雲鶴院長對於AI趨勢的思考外，醫療AI的商業化同樣值得探討。
本次大會的開始，國家藥品監督管理局醫療器械技術審評中心、上海申康醫院發展中心以及眾多參與審評流程的三甲醫院紛紛參與了此次盛會，並在會上進行了聯合國國際電信聯盟（健康醫療人工智慧焦點組）國內對口組授牌儀式。
健康醫療人工智慧焦點組（FG AI4H）主要致力於健康醫療人工智慧的標準預研究，並聚焦健康醫療人工智慧的資料格式、標準資料集和演算法評估驗證等方面，擬起草健康醫療人工智慧技術報告及遴選健康醫療人工智慧垂直領域的最佳應用案例，聯合健康醫療領域及人工智慧跨領域學者專家，共同推動健康醫療人工智慧創新發展。
而此次健康醫療人工智慧焦點組國內對口組的成立，總結和吸收了國內外焦點組的先進工作經驗。會議的熱點再次回到了醫療AI的器械審批問題。
非診斷和診斷的問題實際上決定了醫療AI產品拿二類證還是三類證的問題，也就是AI的商業化問題。
毋庸置疑，非決策的產品會走得更快，因為這類產品的審批流程更為清晰，而商業模式也更為簡單。
東軟醫療智慧醫學影像BU總經理黃峰向動脈網記者舉了這樣一個例子：“看心血管的狹窄程度，以前醫生可能自己得慢慢找，慢慢看自己去量，現在一些公司做了這類產品以後，能把整個血管的寬度都算出來，讓醫生一目瞭然。以前這些專案需要一個多小時才能完成，現在僅需數分鐘，其實用的價值巨大。”
這類產品可以孕育許多新的商業模式，以FFRCT服務科亞醫療為例，醫生常常將相關的計算工作交給位於院外的科研醫療實驗室進行計算，而科研醫療只需將準確的AI“測量”結果返回給醫院即可。
再如深透醫療的SubtlePET同樣是運用AI對PET（包括PET-CT及PET-MR）掃描結果進行重建，以提升成像質量。憑藉這種模式，深透醫療已與多家醫院簽署年費協議。
在上述過程中，醫生並不關心計算結果的來源，而只關心結果的準確度。這些器械主要關注了“測量”這一環節。
但這是一個階段性的發展情況，AI終會從非輔助走向輔助。對於這一過渡期，聯影、東軟、西門子採用用了同樣的方式，即給予人工智慧影像企業一個展示產品的舞臺，嘗試從中選出一些各具特色的優異產品。
當然，這並不妨礙他們開發自己的優秀AI產品，聯影不僅在其診斷工作站中自行開發AI智慧渲染技術，同時也在治療過程透過自動靶區勾畫的方式，讓AI更好地賦能臨床，打造貫穿臨床診療全工作流，建立能覆蓋多病種的AI。
東軟醫療同樣嘗試透過AI的方式降低CT劑量，並在其他裝置中，嘗試保證“測量”精度的同時，進行“決策”的摸索。
這或許也是AI影像企業前行緩慢的原因，畢竟，離“決策”的時代，醫療AI還需要一段時間。
AI醫療的發展方向問題：滿足需求還是竭力創造？
那麼，AI企業如何選擇自身發展？
即使非診斷AI和診斷AI是由監管機構進行制定，但監管機構在制定標準時，考慮的不是人工智慧產品的商業化，而是保證它的安全、倫理問題。
所以，企業在思考發展問題時，除了監管所需的安全與倫理問題，社會價值與技術價值同樣應是其追求的重點。
對於這個問題，體素科技CEO丁曉偉用公司在美國的發展思路為例進行了解讀。
體素在海外的業務之一是透過AI技術提高家庭醫生醫療效率以達到節省醫保支出的目的，這種方式既包括提高預後質量，以及後續手術費用。透過提高問診效率，解決醫療資源匹配問題。
丁曉偉告訴動脈網記者：“體素的核心理念是要抓住患者、醫生乃至政府的需求去開發AI產品。比如說，美國家庭醫生僅進行為期半天的皮膚病訓練，那麼我們給他們提供一個皮膚病輔助診斷軟體，就能極大地提高他們的能力，而隨之帶來的是醫保費用的節約——對於美國這樣醫院和醫保一體的醫療體系，他們有強大的動力推行AI產品。”
而對於技術價值，安德醫智大中華區CEO李晶珏表示：“全病種與全流程是AI企業制勝的關鍵。這是因為患者去檢查時是不知道自己所患疾病的種類，而是需要一個全面的產品對患者進行徹查。而對於醫生而言，診斷只是工作的一小部分，只有深入到診療全流程，全方位提升醫療效率，醫院才會更好地認可AI的價值。”如今，這家專注於神經系統的人工智慧企業已經做到了神經系統全病種覆蓋，並透過AI腫瘤勾畫切入了治療環節。
總的來說，一項AI產品需要兼備技術完備性與社會需求，同時能滿足監管機構提供的安全、倫理檢查，才是一款能夠生存的產品，兩者缺一不可。否則，沒有需求、技術不合格的產品即便擁有證件也難以獲得市場的認可，而滿足需求、技術完備的產品沒有證件也無法在市場上銷售。
西岸之外，展區又有怎樣的精彩
除了論壇上的精彩演講與採訪，動脈網的記者同樣來到了位於上海世博展覽館的主論壇區（展區），嘗試透過各家企業展示的產品一覽醫療AI發展趨勢。
影像篩查，兵家必爭之地，各有所長
記者在現場看到，包括商湯、騰訊、復星杏脈、依圖、推想、體素等企業都展出了各自的影像篩查產品。
作為中國醫療人工智慧企業代表，依圖醫療攜旗下care.ai全棧AI產品亮相此次盛會，其全面、成熟的醫療多場景解決方案引起參會嘉賓的高度關注，諸多應用案例如智慧兒童醫院解決方案、“軟硬一體”生長髮育測評一站式解決方案、城市級衛生AI中臺、《nature medicine》頂級科研論文等成果頻頻成為會場焦點。
與推想深度合作的上海市第十人民醫院（以下簡稱“上海十院”） 亮相了2019世界人工智慧大會。
推想科技AI醫療產品落地上海十院一年多的時間裡，累計輔助醫生閱片達數萬例。上海十院放射科主任湯光宇在現場表示：“原來肺結節的報告需要5到10年工作經驗的醫師、主治醫生或者高年資住院醫生才能完成，現在剛剛來一年的工作人員也可以在AI的幫助下承擔讀片的工作了。”
復星杏脈現場展示了影像閱片和病理閱片兩大產品，產品應用疾病領域包括肺部、乳腺、心血管、骨關節等部位。
值得一提的是，在肺癌影像閱片中，復星結合旗下杏脈科技、復星直觀推出了一站式解決方案，AI影像閱片發現結節後，手術機器人可以進行高精度活檢，活檢組織再由ROSE系統輔助病理醫生進行判斷。
此次展出的肺部活檢機器人來自達芬奇手術機器人廠家直觀醫療和復星合建企業復星直觀。記者瞭解到該機器人2019年初獲FDA批准，此次是首次在美國以外的地區首次展出。在現場，觀眾可以直接體驗操作手術機器人進行支氣管取樣。
商湯的醫療AI影像產品主要是用於肺結節篩查和心血管領域建模及病灶發現。商湯智慧診療平臺也能基於豐富的影像三維後處理功能，對臨床治療實施智慧輔助規劃。以及幫助醫生快速完成患者篩查，病灶檢出和特徵分析等工作。
目前來看，商湯在醫療AI業務分為三大板塊，包括智慧醫院和醫聯體升級，支援多終端閱片遠端閱片、醫聯體互聯互通和分級診療場景；醫學影像輔助診斷；智慧治療輔助規劃。
體素科技則是研發完成了三種全病種線產品，包括胸部CT、眼底篩查、皮膚病自檢。以眼底篩查為例，體素科技已經完成了從單病種篩查突破為全病種閱片。
目前體素科技的眼底產品能檢出幾十種病灶，除了糖尿病視網膜病變、糖尿病黃斑水腫、青光眼、白內障、老年黃斑變性等病灶特徵，還包括微血管瘤、視網膜內出血、硬性滲出、棉絮斑、視網膜外出血、新生血管、鐳射斑、玻璃膜疣、玻璃體混濁等病灶病變。
除了影像產品，病理AI產品也有亮相，深思考人工智慧科技攜手復旦大學附屬腫瘤醫院首次亮相，全方位呈現深思考AI+醫療領域的落地產品：人工智慧宮頸癌輔助篩查系統。
深思考展臺
服務醫院成為新場景
人工智慧作為一種技術也在不斷地融合到不同的醫療應用場景中。
在平安好醫生的網際網路醫院場景中，人工智慧扮演兩個角色，一是收集患者有效資訊，AI會自動詢問患者生理指標和疾病特徵，收集關鍵資訊，進行導診和分診；二是利用知識圖譜給出智慧診斷建議。
平安好醫生展臺 背後的技術支撐力量來自平安好醫生的“AI Doctor”輔助診療系統，AI輔助系統已經應用到平安好醫生自有醫療團隊和全部科室及近150家線下醫院，累計覆蓋超過3000種疾病，並在平安好醫生多達3.5億人次諮詢資料的訓練下持續最佳化。
騰訊為醫院管理開發了騰訊覓決，支援醫院智慧決策。透過該技術，醫院可以直觀立體地看到醫院醫護人員和患者分佈情況，以及進行物業管理，對醫院如電梯執行情況載客率等情況用直觀視覺化方法呈現。在醫院遇到緊急事件發生時，可以快速有效調配資源除此以外，醫療技術觀測室還可以保障網路資產安全，讓醫院免受網路攻擊威脅。
萬達資訊則是針對重大高發慢性疾病，實現面向大規模人群的慢病篩查及管理。透過運用影像識別、多模態融合等關鍵共性技術構建了全流程人群篩查、智慧高危預警、智慧語音健康管理等人工智慧輔助模組，實現早發現、早預防、早治療。目前已覆蓋上海全市範圍和全國多個城市。
科研大資料平臺
在現場，記者也發現多家企業佈局科研大資料平臺。它們的主要功能是將電子病歷資料結構化，助力醫生科研創新。
以依圖的和華西醫院共同釋出的國內首個肺癌臨床科研智慧病種庫為例，該病種庫彙總2萬餘例肺癌患者全週期資料，超百萬份臨床報告，千萬級原始醫學影像。
在結構化後形成大資料平臺賦能科研是第一步，依圖還在嘗試在電子病歷基礎上進行智慧輔助診斷。
依圖推出的智慧診斷，主要基於NLP技術、深度學習和醫學知識圖譜，解構臨床電子病歷資料，形成智慧病種庫，並以此為基礎構建輔助診斷模型。依圖和廣州婦兒醫院合作的相關論文，輔助診斷系統涵蓋55種兒科疾病，中位數準確率90%。
記者瞭解到，森億智慧也在將與疾病全病程相關的院內資料和院外隨訪資料整合，並透過醫學自然語言處理引擎實現科研資料的精深治理和高效轉化，形成科研大資料中心，並提供多種科研智慧化工具，提升臨床科研效率，加速學科建設。在此次人工智慧大會現場，森億智慧加入華為成立的上海鯤鵬生態聯盟。
其他創新高地應用
平安醫保科技AI用於保險風控。在現場，動脈網記者瞭解到，平安醫保科技AI產品有四大類：醫保風控、處方稽核、醫療票據自動識別、基層醫療健康車。
由於醫療資料可用性較低，醫保風控需要對疾病、醫藥、診療流程原理等有較深理解，醫保風控難度較大。平安醫保科技此次主要應用基於“規則稽核+大資料風控”的平安醫保鷹眼，可以遏制醫保基金欺詐、浪費和濫用，降低醫療成本開支，提升百姓就醫體驗，目前已經在部分城市實現應用。醫療票據識別則主要利用OCR識別技術提升理賠效率，減少保險公司人力成本。
AI應用於醫學影像方面已經百花齊放，但是在現場用於生物製藥方面，展出產品的企業較少。在現場，動脈網記者發現，在依圖展館的角落中出現了AI應用生物製藥，現場展示資訊並不多。據瞭解，此次依圖進軍AI生物醫藥主要由紐約分公司負責。
除此以外，在亞馬遜展臺，記者也發現也有產品應用於醫學影像處理、NGS資料處理以及NLP處理臨床資訊和臨床大資料建模與視覺化應用。
據悉，亞馬遜目前沒有直接面向醫療垂直行業開發模型，而是為行業客戶提供演算法和底層架構。
總的來看，參加本次展會的企業不再完全由資訊化、AI影像企業組成，平安好醫生、平安醫保科技、亞馬遜等企業的加入讓整個AI醫療體系變得更加豐滿。未來，新藥研發、慢病管理、輔助診斷……哪一個會先落地？或許你心中已經有了自己的答案。