8月29日，上海黄浦江畔，2019世界人工智能大会（World Artificial Intelligence Conference，简称WAIC）在这里正式开幕。世界各地的顶尖人工智能科学家、企业家、投资人纷至沓来，国内外政要、国际组织代表、包括图灵奖得主在内的顶级科学家及国内外人工智能龙头企业领袖均在此各抒己见。
作为2019世界人工智能大会的主题论坛之一，2019全球人工智能健康峰会以“智汇健康·预见未来”为主题，通过构建一个多元、开放、创新的全球性共享交流平台，就人工智能健康领域发展趋势、行业监管、创新技术、实践应用及投资风向等话题进行深入探讨。
上海市副市长宗明、国际电信联盟秘书长赵厚麟、国际电信联盟高级顾问Simão Ferraz De Campos Neto、工业和信息化部科技司朱秀梅副司长、国家卫生健康委规划发展与信息司副司长刘文先分别为本次峰会致辞。徐汇区区委书记鲍炳章、上海市经济和信息化工作党委副书记马列坚、上海市卫生健康委员会副主任赵丹丹、中国信息通信研究院院长刘多共同出席本次峰会。
除此之外，英国NHS、日本经济产业省医疗产业司、国家卫健委医管中心、国家药监局、中国卫生信息学会等机构代表和联影医疗、腾讯医疗、AWS医疗、西门子医疗、罗氏诊断、IBM Watson、阿斯利康中国、数坤科技、兰丁高科、深睿医疗、Babylon Health APAC、强生、东软、科大讯飞医疗等一众AI健康头部企业高管，以及来自上海、北京等地部分三甲医院负责人出席活动并进行主题分享。
在与会期间，动脉网采访了数10名医疗领袖与创业者，并对参展情况进行了统计，试图在盛会的同时，勾勒出一副真实的人工智能世界景象。在这幅景象之中，人工智能已然不是纸上谈兵，AI已深入医疗的各个角落。
医疗AI发展的五大趋势
2019年4月，国务院发布的《新一代人工智能的发展规划》提出了大数据时代，群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能、自主智能系统五个新的方向，无疑为中国人工智能技术的发展打下了一个厚实的基地。而随着大方向上技术的推进，人工智能正不断拓宽其可应用的细分领域范围。
那么这些技术会伴随医疗走向何方？中国工程院院士潘云鹤在演讲之中提到了五个重要趋势：
中国工程院院士潘云鹤第一趋势：人工智能影像企业正在不断崛起
作为AI应用最久远的一个细分领域，人工智能影像企业可谓医疗AI的先驱。对于这一技术的发展，潘云鹤院长表示：“AI影像系统可以帮助许多医生提高医技水平，而许多公司在技术的发展中做出了重要的支持。比如说深睿医疗，它用于胸片的AI工具，对肺癌的检测率达到了98%以上，远远高于人工；浙大邵逸夫医院用角膜炎图像智能识别，其人工智能的准确率已经超过80%，这一数字超过了96%的测试医生。”
第二趋势：新一代智能医疗硬件装备出现
基本技术模型（素材来源于演讲PPT）
AI的发展不止于独立的软件，许多硬件也因此产生了颠覆式的改变。潘云鹤院长以浙大孔德兴教授智能超声仪与连建宇博士的智能科室移动核磁共振为例为这一趋势进行了描述。
在2018年11月全国首届超声AI读片大赛中，浙大孔德兴教授设计的智能超声仪以1分36秒的耗时，90%的准确率战胜了平均耗时45分钟，74.46%准确率的百人优秀医生团队。这意味着，AI确实能够辅诊医生做出更为准确、更为迅速的决策。
而连建宇博士的智能科室移动核磁共振能够在超早期快速鉴别缺血梗塞，突破承重和屏蔽限制，能够兼容生命维持系统与生命监测系统，运用AI自动提示异常组织区域，并提供影像学、病理学AI诊断建议。相比与传统器械，该设备能够让医生在更复杂的环境下进行核磁共振检查，并提高影像识别准确率。
第三趋势：跨媒体智能医学装备出现
基本技术模型（素材来源于演讲PPT）“手眼系统+医生”是跨媒体智能医学装备的核心，它把医生眼前看到的病灶和过去检查中的病灶的影像部分叠加在一起，让医生能在手术中看得更加清楚。一直以来，其中最为优异的产品非达芬奇莫属。
如今国产医学装备也在不断向着跨媒体智能的方向金发进发，潘云鹤院长提到的杭州三坛医疗科技便是一个很好的例子。骨折复位常用闭合复、切开复位的方式进行治疗，但闭合复位可靠性差、医生经验依赖高，而切开复位则创伤大、出血多。相比之下，杭州三坛医疗科技研发了一款AR眼镜可让医生更清晰地了解患者受伤部位状况，结合X光片、三位重建、人工智能技术，医生能够更精确地打螺丝、接骨，以更小的创伤对患者进行治疗。
第四趋势：医学装备与服务+5G网络
基本技术模型（素材来源于演讲PPT）5G有三个重要的特征。第一个是宽频的传输，有利于医学的图像高分辨度的远程进行传输。第二个是海量接入、准时钟，有利于医疗设备的远程控制和远程观测。第三个是高可靠、低延时的信号传输。这三个对于医疗装备和5G相结合，形成新的互联网的医疗装备，具有巨大的支持意义。
潘云鹤院长认为：“不但要搞手机中的5G建设，而且要搞医疗装备的5G建设。我们现在已经可以进行远程核磁共振检查，使用5G技术后，远程医疗就可以做的很好。”
第五趋势：技术集成
从现在的形态上看，一款成熟的医疗装备常常兼备人工智能、互联网、5G等等多种技术，而在云平台的夹持下，涌现出了一种医疗的新模式。潘云鹤院长在演讲中表示：“这一经营模式的技术模型，实际上是把智能设备和云平台结合在一起以后，不但被医院使用，而且还能被病人和家庭使用。并且把能急救车和药店都连在云平台，为医疗研究、教学和管理进行服务。”
在演讲最后，潘云鹤院长总结道：“我们分析了这五种模型，最后可以看到，新一代人工智能将驱使医疗仪器进行变革，进而使得人类医疗保健的方式产生巨大的变化。这是由医疗系统、药物系统和医疗保健系统——整个系统的构成产生一个巨大变革。在这个变化中间，医疗的水平一定会取得一个极大的提高。”
“变革成功的关键是要找到一个合适的模式，让医院、医生和患者以及政府尽可能满意，这样的模式才能够把医疗的智能化迅速推向高潮。所以我们可以看到，人工智能和医疗的结合，对医疗卫生系统的影响是十分深刻，也十分系统。那么，变革中的人们，走在前面，就是机遇；走在后面，就是挑战。”
从非诊断AI和诊断AI的分类看医疗人工智能商业化
除了潘云鹤院长对于AI趋势的思考外，医疗AI的商业化同样值得探讨。
本次大会的开始，国家药品监督管理局医疗器械技术审评中心、上海申康医院发展中心以及众多参与审评流程的三甲医院纷纷参与了此次盛会，并在会上进行了联合国国际电信联盟（健康医疗人工智能焦点组）国内对口组授牌仪式。
健康医疗人工智能焦点组（FG AI4H）主要致力于健康医疗人工智能的标准预研究，并聚焦健康医疗人工智能的数据格式、标准数据集和算法评估验证等方面，拟起草健康医疗人工智能技术报告及遴选健康医疗人工智能垂直领域的最佳应用案例，联合健康医疗领域及人工智能跨领域学者专家，共同推动健康医疗人工智能创新发展。
而此次健康医疗人工智能焦点组国内对口组的成立，总结和吸收了国内外焦点组的先进工作经验。会议的热点再次回到了医疗AI的器械审批问题。
非诊断和诊断的问题实际上决定了医疗AI产品拿二类证还是三类证的问题，也就是AI的商业化问题。
毋庸置疑，非决策的产品会走得更快，因为这类产品的审批流程更为清晰，而商业模式也更为简单。
东软医疗智能医学影像BU总经理黄峰向动脉网记者举了这样一个例子：“看心血管的狭窄程度，以前医生可能自己得慢慢找，慢慢看自己去量，现在一些公司做了这类产品以后，能把整个血管的宽度都算出来，让医生一目了然。以前这些项目需要一个多小时才能完成，现在仅需数分钟，其实用的价值巨大。”
这类产品可以孕育许多新的商业模式，以FFRCT服务科亚医疗为例，医生常常将相关的计算工作交给位于院外的科研医疗实验室进行计算，而科研医疗只需将准确的AI“测量”结果返回给医院即可。
再如深透医疗的SubtlePET同样是运用AI对PET（包括PET-CT及PET-MR）扫描结果进行重建，以提升成像质量。凭借这种模式，深透医疗已与多家医院签署年费协议。
在上述过程中，医生并不关心计算结果的来源，而只关心结果的准确度。这些器械主要关注了“测量”这一环节。
但这是一个阶段性的发展情况，AI终会从非辅助走向辅助。对于这一过渡期，联影、东软、西门子采用用了同样的方式，即给予人工智能影像企业一个展示产品的舞台，尝试从中选出一些各具特色的优异产品。
当然，这并不妨碍他们开发自己的优秀AI产品，联影不仅在其诊断工作站中自行开发AI智能渲染技术，同时也在治疗过程通过自动靶区勾画的方式，让AI更好地赋能临床，打造贯穿临床诊疗全工作流，建立能覆盖多病种的AI。
东软医疗同样尝试通过AI的方式降低CT剂量，并在其他设备中，尝试保证“测量”精度的同时，进行“决策”的摸索。
这或许也是AI影像企业前行缓慢的原因，毕竟，离“决策”的时代，医疗AI还需要一段时间。
AI医疗的发展方向问题：满足需求还是竭力创造？
那么，AI企业如何选择自身发展？
即使非诊断AI和诊断AI是由监管机构进行制定，但监管机构在制定标准时，考虑的不是人工智能产品的商业化，而是保证它的安全、伦理问题。
所以，企业在思考发展问题时，除了监管所需的安全与伦理问题，社会价值与技术价值同样应是其追求的重点。
对于这个问题，体素科技CEO丁晓伟用公司在美国的发展思路为例进行了解读。
体素在海外的业务之一是通过AI技术提高家庭医生医疗效率以达到节省医保支出的目的，这种方式既包括提高预后质量，以及后续手术费用。通过提高问诊效率，解决医疗资源匹配问题。
丁晓伟告诉动脉网记者：“体素的核心理念是要抓住患者、医生乃至政府的需求去开发AI产品。比如说，美国家庭医生仅进行为期半天的皮肤病训练，那么我们给他们提供一个皮肤病辅助诊断软件，就能极大地提高他们的能力，而随之带来的是医保费用的节约——对于美国这样医院和医保一体的医疗体系，他们有强大的动力推行AI产品。”
而对于技术价值，安德医智大中华区CEO李晶珏表示：“全病种与全流程是AI企业制胜的关键。这是因为患者去检查时是不知道自己所患疾病的种类，而是需要一个全面的产品对患者进行彻查。而对于医生而言，诊断只是工作的一小部分，只有深入到诊疗全流程，全方位提升医疗效率，医院才会更好地认可AI的价值。”如今，这家专注于神经系统的人工智能企业已经做到了神经系统全病种覆盖，并通过AI肿瘤勾画切入了治疗环节。
总的来说，一项AI产品需要兼备技术完备性与社会需求，同时能满足监管机构提供的安全、伦理检查，才是一款能够生存的产品，两者缺一不可。否则，没有需求、技术不合格的产品即便拥有证件也难以获得市场的认可，而满足需求、技术完备的产品没有证件也无法在市场上销售。
西岸之外，展区又有怎样的精彩
除了论坛上的精彩演讲与采访，动脉网的记者同样来到了位于上海世博展览馆的主论坛区（展区），尝试通过各家企业展示的产品一览医疗AI发展趋势。
影像筛查，兵家必争之地，各有所长
记者在现场看到，包括商汤、腾讯、复星杏脉、依图、推想、体素等企业都展出了各自的影像筛查产品。
作为中国医疗人工智能企业代表，依图医疗携旗下care.ai全栈AI产品亮相此次盛会，其全面、成熟的医疗多场景解决方案引起参会嘉宾的高度关注，诸多应用案例如智慧儿童医院解决方案、“软硬一体”生长发育测评一站式解决方案、城市级卫生AI中台、《nature medicine》顶级科研论文等成果频频成为会场焦点。
与推想深度合作的上海市第十人民医院（以下简称“上海十院”） 亮相了2019世界人工智能大会。
推想科技AI医疗产品落地上海十院一年多的时间里，累计辅助医生阅片达数万例。上海十院放射科主任汤光宇在现场表示：“原来肺结节的报告需要5到10年工作经验的医师、主治医生或者高年资住院医生才能完成，现在刚刚来一年的工作人员也可以在AI的帮助下承担读片的工作了。”
复星杏脉现场展示了影像阅片和病理阅片两大产品，产品应用疾病领域包括肺部、乳腺、心血管、骨关节等部位。
值得一提的是，在肺癌影像阅片中，复星结合旗下杏脉科技、复星直观推出了一站式解决方案，AI影像阅片发现结节后，手术机器人可以进行高精度活检，活检组织再由ROSE系统辅助病理医生进行判断。
此次展出的肺部活检机器人来自达芬奇手术机器人厂家直观医疗和复星合建企业复星直观。记者了解到该机器人2019年初获FDA批准，此次是首次在美国以外的地区首次展出。在现场，观众可以直接体验操作手术机器人进行支气管取样。
商汤的医疗AI影像产品主要是用于肺结节筛查和心血管领域建模及病灶发现。商汤智能诊疗平台也能基于丰富的影像三维后处理功能，对临床治疗实施智能辅助规划。以及帮助医生快速完成患者筛查，病灶检出和特征分析等工作。
目前来看，商汤在医疗AI业务分为三大板块，包括智慧医院和医联体升级，支持多终端阅片远程阅片、医联体互联互通和分级诊疗场景；医学图像辅助诊断；智能治疗辅助规划。
体素科技则是研发完成了三种全病种线产品，包括胸部CT、眼底筛查、皮肤病自检。以眼底筛查为例，体素科技已经完成了从单病种筛查突破为全病种阅片。
目前体素科技的眼底产品能检出几十种病灶，除了糖尿病视网膜病变、糖尿病黄斑水肿、青光眼、白内障、老年黄斑变性等病灶特征，还包括微血管瘤、视网膜内出血、硬性渗出、棉絮斑、视网膜外出血、新生血管、激光斑、玻璃膜疣、玻璃体混浊等病灶病变。
除了影像产品，病理AI产品也有亮相，深思考人工智能科技携手复旦大学附属肿瘤医院首次亮相，全方位呈现深思考AI+医疗领域的落地产品：人工智能宫颈癌辅助筛查系统。
深思考展台
服务医院成为新场景
人工智能作为一种技术也在不断地融合到不同的医疗应用场景中。
在平安好医生的互联网医院场景中，人工智能扮演两个角色，一是收集患者有效信息，AI会自动询问患者生理指标和疾病特征，收集关键信息，进行导诊和分诊；二是利用知识图谱给出智能诊断建议。
平安好医生展台 背后的技术支撑力量来自平安好医生的“AI Doctor”辅助诊疗系统，AI辅助系统已经应用到平安好医生自有医疗团队和全部科室及近150家线下医院，累计覆盖超过3000种疾病，并在平安好医生多达3.5亿人次咨询数据的训练下持续优化。
腾讯为医院管理开发了腾讯觅决，支持医院智能决策。通过该技术，医院可以直观立体地看到医院医护人员和患者分布情况，以及进行物业管理，对医院如电梯运行情况载客率等情况用直观可视化方法呈现。在医院遇到紧急事件发生时，可以快速有效调配资源除此以外，医疗技术观测室还可以保障网络资产安全，让医院免受网络攻击威胁。
万达信息则是针对重大高发慢性疾病，实现面向大规模人群的慢病筛查及管理。通过运用图像识别、多模态融合等关键共性技术构建了全流程人群筛查、智能高危预警、智能语音健康管理等人工智能辅助模块，实现早发现、早预防、早治疗。目前已覆盖上海全市范围和全国多个城市。
科研大数据平台
在现场，记者也发现多家企业布局科研大数据平台。它们的主要功能是将电子病历数据结构化，助力医生科研创新。
以依图的和华西医院共同发布的国内首个肺癌临床科研智能病种库为例，该病种库汇总2万余例肺癌患者全周期数据，超百万份临床报告，千万级原始医学图像。
在结构化后形成大数据平台赋能科研是第一步，依图还在尝试在电子病历基础上进行智能辅助诊断。
依图推出的智能诊断，主要基于NLP技术、深度学习和医学知识图谱，解构临床电子病历数据，形成智能病种库，并以此为基础构建辅助诊断模型。依图和广州妇儿医院合作的相关论文，辅助诊断系统涵盖55种儿科疾病，中位数准确率90%。
记者了解到，森亿智能也在将与疾病全病程相关的院内数据和院外随访数据整合，并通过医学自然语言处理引擎实现科研数据的精深治理和高效转化，形成科研大数据中心，并提供多种科研智能化工具，提升临床科研效率，加速学科建设。在此次人工智能大会现场，森亿智能加入华为成立的上海鲲鹏生态联盟。
其他创新高地应用
平安医保科技AI用于保险风控。在现场，动脉网记者了解到，平安医保科技AI产品有四大类：医保风控、处方审核、医疗票据自动识别、基层医疗健康车。
由于医疗数据可用性较低，医保风控需要对疾病、医药、诊疗流程原理等有较深理解，医保风控难度较大。平安医保科技此次主要应用基于“规则审核+大数据风控”的平安医保鹰眼，可以遏制医保基金欺诈、浪费和滥用，降低医疗成本开支，提升百姓就医体验，目前已经在部分城市实现应用。医疗票据识别则主要利用OCR识别技术提升理赔效率，减少保险公司人力成本。
AI应用于医学影像方面已经百花齐放，但是在现场用于生物制药方面，展出产品的企业较少。在现场，动脉网记者发现，在依图展馆的角落中出现了AI应用生物制药，现场展示信息并不多。据了解，此次依图进军AI生物医药主要由纽约分公司负责。
除此以外，在亚马逊展台，记者也发现也有产品应用于医学影像处理、NGS数据处理以及NLP处理临床信息和临床大数据建模与可视化应用。
据悉，亚马逊目前没有直接面向医疗垂直行业开发模型，而是为行业客户提供算法和底层架构。
总的来看，参加本次展会的企业不再完全由信息化、AI影像企业组成，平安好医生、平安医保科技、亚马逊等企业的加入让整个AI医疗体系变得更加丰满。未来，新药研发、慢病管理、辅助诊断……哪一个会先落地？或许你心中已经有了自己的答案。
