近日，由中国（guó）智慧医院联盟（méng）、清华大学人工（gōng）智（zhì）能研（yán）究院、中关村科技园（yuán）区大兴（xìng）生（shēng）物医药产业基地（dì）管（guǎn）委会（huì）共同主办的“智慧医疗2020·中国智慧医院联盟年度（dù）论坛（tán）”上，多位业（yè）内专（zhuān）家就智慧医疗（liáo）体系建设方案，智慧医院和智慧（huì）医疗（liáo）的行业标准，医工结合和AI+健康的实践（jiàn）经（jīng）验，以及临床成果转化创新体系（xì）和机制等（děng）展（zhǎn）开探讨（tǎo），分享精彩（cǎi）观点（diǎn）。

  智慧医疗（liáo）让诊疗更（gèng）加（jiā）高（gāo）效

  数字经济、智慧（huì）医疗是健康中国战略，乃至（zhì）更长一（yī）段时期的时代（dài）特征和发展大势，也（yě）是当前新发展理念和新发展格局（jú）的重要标（biāo）志。

  医（yī）疗卫（wèi）生事业和医药健康产业的数字化（huà）升级，是（shì）我们高质量发展中共同面临的重大历史机遇和（hé）挑战。智慧医疗在临床诊疗（liáo）中具有多（duō）种优势：

  首先，智慧医疗可以明（míng）显（xiǎn）提升诊（zhěn）疗（liáo）水平，让医疗服（fú）务更高效。

  其次，能（néng）够改善患者就医（yī）体验，优化（huà）医疗服务（wù）模式，网上挂号、预（yù）约时段就诊等都（dōu）让患者就医（yī）体验（yàn）更好。

  第（dì）三（sān），智慧医疗拓展了医疗（liáo）服务的疆域，边远（yuǎn）地区也可以通过互联网医疗被辐射。以我们在青海研（yán）发应用的包虫病筛查系（xì）统为例，基层医生（shēng）经过（guò）培训后（hòu），就可（kě）以到牧（mù）民家中（zhōng）准确采集（jí）超声（shēng）数（shù）据，然（rán）后通（tōng）过（guò）网络上传，上一级医院的医生通过上传的数据完成包虫病的初（chū）步诊断。

  第（dì）四（sì），智慧医疗（liáo）提升了医疗（liáo）成本（běn）效益，术后需要复（fù）诊的患者通过互联网医疗就（jiù）可以解决。智慧（huì）医疗也让医院实（shí）现了智能（néng）化的用药管（guǎn）控，避免了不合（hé）理用（yòng）药。

  第五，智慧医疗让急救更（gèng）高效。5G系统支持下的急救，可以（yǐ）将患者在救护车上的生（shēng）命监测数（shù）据（jù）直接传输到医院，院内医生（shēng）直接指挥现（xiàn）场（chǎng）急救，在急（jí）救车上提前（qián）展开救治，实现（xiàn）院（yuàn）前与院内的无（wú）缝连接，可显（xiǎn）著提升心（xīn）肌梗（gěng）死（sǐ）、卒中等急危重症患（huàn）者的救治率。

  随着智慧医疗的发展，医院对于人才的需求（qiú）也更（gèng）加强烈，尤其（qí）是医疗＋科（kē）技＋工程的复合型（xíng）人才。清华大学已经开启（qǐ）医（yī）工交叉研（yán）究生的培养，医学生在（zài）双导（dǎo）师（shī）的指导下，形（xíng）成双（shuāng）专业培养。精（jīng）准医（yī）学（xué）研究院则为人才发挥能量提供了（le）平（píng）台，这里有一系列的课题组和研（yán）究（jiū）中心（xīn），通过医工交叉（chā）融合，以（yǐ）临床问题为导（dǎo）向，以健康科（kē）技产品研（yán）发为目标，真正体现（xiàn）科研（yán）的价值。

  助医（yī）生智（zhì）慧更（gèng）好融入医疗

  高度的信息化和（hé）网络化带（dài）来的（de）一个（gè）好处就是医（yī）疗过程时间的缩短和空间（jiān）的拉近（jìn），医院和医院之间，医生和医生之间，医生和患者之间（jiān）的距离都被拉近，这大大提高了医疗的效率、质量（liàng），同时也实现了资源的高（gāo）度（dù）共享（xiǎng）。

  在医疗保健高度信息（xī）化的情况下，现实（shí）也提出一些新的需（xū）求，包（bāo）括（kuò）多（duō）元化的要求、及（jí）时化的要（yào）求（qiú）、个性化（huà）的要求、精准化的（de）要（yào）求，这些要求只能通过（guò）人工智能来满（mǎn）足。人工智能可以在（zài）医疗各个领域得到应用，比如智（zhì）慧医院、辅（fǔ）助医（yī）疗、医学影像、远程（chéng）医疗健康咨询、医疗护理机器人、药物研发、预（yù）防保健以及教学等。

  步入第二（èr）代人（rén）工智能之后，基于大（dà）数据（jù）的深度学习使得人（rén）工（gōng）智能重新崛起和（hé）辉煌。但是我们也要清（qīng）楚地认识到这（zhè）里面还（hái）存在尚待解决的问题（tí），计算机尽管在识（shí）别率上可（kě）以超过（guò）人类，但（dàn）却非常容易受到干扰和（hé）攻击。

  一旦（dàn）受（shòu）到干扰，正常的胸片可能被计算机识别为重大疾（jí）病；反过来，重大疾病也可能被计算机识别为正（zhèng）常。这种识别错误，如果换成一般场景，可（kě）能（néng）问题不（bú）大，但是在医学（xué）里是绝对不允（yǔn）许的。这（zhè）就是为什么计算机（jī）读取的结果，必须（xū）要再（zài）次（cì）经过（guò）医生的检查与（yǔ）核实。

  智慧医疗的“智慧”来自何（hé）处（chù）？是来自（zì）人工智能吗？绝对不是！智慧（huì）应来（lái）自于医生和医务（wù）人员。人工智能的目的不是用机器来代（dài）替医生（shēng），而是更（gèng）加充（chōng）分地发挥医生的聪明才智，只有将医生的智慧融入医疗中（zhōng），才是真正（zhèng）的智慧医疗。

  计算（suàn）机（jī）开出来的药方不能直（zhí）接给病人，最后签（qiān）字的必须是医生。现在的问题是计算机做出（chū）的（de）诊断，医生凭什么信任并签（qiān）字？这就涉及可（kě）解释性的（de）问题，计算机必须要告诉医生这个诊断是怎（zěn）么做出来的，得到医生认可之（zhī）后，医生才（cái）会签字，这是人工（gōng）智能（néng）未来的发展方向。

  人工智能为系统科研助力（lì）

  西方医学的出现是基（jī）于还（hái）原论的，从人体解（jiě）剖出发（fā），把（bǎ）人体分成不同系统（tǒng）、器官、组织，形成分科，基（jī）于分科，再对各（gè）部分分别进行深入分析，深入（rù）到器官、组织，现在（zài）已经分析到（dào）生物分子层次，研究得非（fēi）常透彻。

  但人体是一（yī）个（gè）不可（kě）分（fèn）割的（de）整体，一旦分割就失去了系统的特性。在局（jú）部很有效的药物，放到（dào）系统（tǒng）里可能就失效了。

  以老年痴呆症为例，在过去10年间，国（guó）际上针对（duì）发病（bìng）原因——大脑内淀粉状的蛋白沉淀，陆续（xù）研发了（le）七八种（zhǒng）药物。这些（xiē）药物（wù）在体外试验很有（yǒu）效（xiào），的确能够消除淀粉状沉（chén）淀，但当这些药物（wù）拿到临床一试（shì），基本（běn）上都（dōu）失效了。10年的时间、所有的（de）努力以（yǐ）及大量的研发资金付诸东流。为什么（me）都失效（xiào）了呢？其（qí）中原（yuán）因就是局部的药物靶（bǎ）点在系统中不起作用。而大数据（jù）和人工（gōng）智能为解决（jué）这（zhè）个问题提（tí）供（gòng）了可（kě）能，可（kě）利用它们去寻找系统（tǒng）靶点。

  胰腺（xiàn）癌（ái）是非常凶（xiōng）险的癌症，五年生存率最低，仅为7.2%，被（bèi）称为“癌中之王”。目前（qián）的术（shù）后化疗方案（àn）不精准，总体只（zhī）有约30%的患（huàn）者（zhě）能受（shòu）益，但（dàn）目前缺乏识别受（shòu）益人群（qún）的（de）指标。我们与北京（jīng）协和医院赵玉沛教授（shòu）合作（zuò），建立了胰腺癌生物网络，系统分析胰腺癌恶性进展的网络基础，最终识别出胰腺癌预后标（biāo）志物（wù）。

  关系推断对于智慧医疗来说，是十（shí）分重要的一个（gè）工（gōng）具，这也是智慧医疗今后（hòu）发展的一个重要方向。