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为中国ai医疗出谋划策上海交大发布《人工智能医疗白皮书》

人工智能与医疗领域的结合，会不会将更多疾病预防在前，或者让普通人看病更容易？1月9日上午，上海交通大学人工智能研究院联合上海市卫生和健康发展研究中心、上海交通大学医学院发布了《人工智能医疗白皮书》。

白皮书包含人工智能医疗发展历史、政策分析、行业现状、面临的挑战及趋势分析四大部分，对截至2018年底国内人工智能医疗领域进行了回顾与总结，并立足于全球人工智能医疗发PVC和CPE不同用量配比对制得的干混料性能的影响展历史和政策，全面分析了世界主要国家人工智能医疗研究的热门领域、面临的主要挑战和未来发展趋势。

“最新最全指南”助力我国人工智能医疗

近年来，在国家政策的支持与驱动下，在互联、大数据、人工智能等前沿技术的支撑下，我国智慧医疗进入飞速发展时期。国家新一代人工智能、脑科学与类脑研究重大专项逐步启动实施，智慧医疗科技研究与产业发展步入新的阶段。上海交通大学具有十多年医工交叉合作基础，医学院和13家附属医院对人工智能技术应用的普遍需求、转化医学国家重大科技基础设施的建设应用等，为智慧医疗的建设发展奠定了坚实的基础。

2018年1月18日，上海交通大学人工智能研究院揭牌成立，医疗健康是优先发展方向之一。上海交通大学人工智能研究院常务副院长杨小康表示：“研究院充分整合各方资源，立足国际脑科学与人工智能发展前沿，对接国家战略和上海脑中心布局，以医疗大数据发展为基础，以产出世界级的原创性医疗研究成果为目标，推动人工智能医疗项目落地，加速技术转化，服务上海科创中心建设，推动创新型国家发展。”

据介绍，这是上海交通大学人工智能研究院自而是1个政治家对自己政治理想的铿然论述2018年犬用便器1月成立以来发布的首份人工智能医疗白皮书报告。白皮书的收录的内容和数据截至2018年底，汇编了世界主要国家的人工智能战略，并分析了各国在医疗领域的布局，还汇编了我国在国家层面、省级层面、市级层面的人工智能医疗领域相关政策，深度分析了我国从上至下在人工智能医疗领域的布局，可以称得上是目前行业内该领域最新最全的白皮书报告。

白皮书还全面分析了人工智能在医学影像、辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病预测这五大医疗主要应用领域的痛点、发展优势、应用场景、行业现状、商业模式，并对目前我国人工智能医疗领域面临的挑战进行了分析，对行业未来发展趋势进行分析，提出了发展建议。通过广泛的文献研究、商业洞察、行业公开信息分析及相关专家访谈，上海交大人工智能研究院为我国人工智能医疗行业的政策制定、学术发展、投资策略、产品应用等提供了智力支持和政策依据。

人工智能上升至国家战略，全国19个省市已发布人工智能规划

《人工智能医疗白皮书》项目负责人、上海交通大学人工智能研究院教授金耀辉表示，随着大数据、互联和信息科技在智慧医疗领域的应用，人工智能医疗发展迅猛。通过对世界各国人工智能相关政策的分析，白皮书发现，以alphago战胜李世石事件为时间节点，自2016年下半年以来，人工智能引起世界各国和社会各层的重视。世界主要国家纷纷开始对人工智能进行国家战略层面的布局，并且非常重视人工智能在医疗领域的发展。

白皮书显示，美国作为世界第一大经济强国，对人工智能的反应尤为迅速，连续出台多个国家人工智能政策，利用人工智能对并发症进行预测及预防、发展电子化病历、对医疗大数据进行分析挖掘等，并利用ai系统自动执行决策和医疗诊断。中国作为世界第二大经济体，于2017年7月发布《新一代人工智能发展规划》，提出发展智能治疗模式、智能医疗体系、智能医疗机器人、智能可穿戴设备、智能诊断、智能多学科会诊、智能基因识别、智能医药监管、智能疾病预测等。日本基于本国严重的“人口老龄化”现象，将医疗健康和护理作为人工智能的突破口。英国则强调辅助诊断、早期预防控制流行病并追踪其发病率、图像诊断方向，并进一步提出了要保证公众数据的安全性和隐私性。印度则将癌症筛查和治疗作为人工智能大规模靶向治疗的领域方向。

中国从国家战略层面的宏观规划，再到各省、市级的具体蓝图，齐心协力引领人工智能行业发展。在国家层面的人工智能医疗政策方面，除从国际而言了将医疗列入相关人工智能战略重要应用领域外，国家一直在推动人工智能医疗领域的发展，尤其在近三年相继发布关于健康医疗大数据、全国人口健康信息化、互联医疗等的政策，为人工智能在医疗领域的发展奠定了良好的基础。在省级层面，截至2018年12月底，全国31省市中已有19个省市发布了人工智能规划，其中有16个制定了具体的产业规模发展目标，并且16个省市2020年的核心产业规模目标达到近4000 亿，远远超过国家层面制定的目标1500亿。产业规模目标排名前五的省市分别为上海市、北京市、浙江省、广州省和四川省。

ai医学影像成中国人工智能医疗最成熟领域

项目组通过对人工智能在医疗领域应用情况的分析，提出包括医学影像、辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病预测在内的五大应用领域。其中，国外以ai药物研发为主，中国则借助医疗影像大数据及图像识别技术的发展优势，以ai医学影像为主。

目前ai医学影像成为中国人工智能与医疗行业应用结合最成熟的领域，市场规模大、收入和融资情况表现亮眼。据第三方统计，从100家与人工智能相关的非上市企业2018年预计营收来看，100强中共有10家ai医疗公司，这10家ai医疗公司里有6家属于ai医学影像领域。而在融资方面，ai医学影像是获得融资最多的医疗领域，数据显示，2018年截至第三季度，国内ai医学影像行业公布的融资事件近20起，融资总额超过26亿元。从中国ai医学影像行业的落地情况来看，目前ai医学影像产品主要应用在疾病筛查方面，以肿瘤和慢病领域为主。通过对20粗糙度仪18年营收突出的ai医学影像公司的应用场景和数据资源进行分析，报告发现大部分公司都与医院展开广泛合作，并且在肺结节、眼底、乳腺癌、宫颈癌方面已有较为成熟的产品。

中国ai医疗应聚焦五大趋势

项目组分析了中国ai医疗领域本土原木目前应该聚焦的五大趋势：

政府出台多项政策，为保护和发展ai人才提供保障。由于工资高薪和研究环境的原因，国内人工智能人才存在一定流失。为了应对这种情况，建议政府和产业借鉴美国波士顿等国际先进ai发展地区的政策，在人工智能人才的出入境及落户、住房、继续教育、医疗等方面进行配套补助，应对人才缺口。

健康医疗数据归属、安全、开放等多项问题持续严峻。目前中国健康医疗数据具有数据归属不明确、数据安全要求高、数据开放程度有限、健康医疗数据不统一、数据伦理问题待解决、数据成本压力大等特点，这些问题虽然已得到全社会层面的关注与重视，但依旧形势严峻。

ai医疗器械审批标准逐步建立，有待进一步实现。目前国内为中检院负责ai医疗器械的审批工作。ai医疗器械是医疗器械的一个新生种类，其审批的流程、方法、专家组都与常规的医疗器械不同，且随着ai技术的快速发展，ai器械的技术和服务范畴也在逐渐扩大，因此审批标准从建立到完善需要一个过程，需要相关部门和学者持续的跟进和关注。

人工智能理论“黑盒”依旧存在未知风险。尽管人工智能的应用范围十分广泛，但多数结论经由经验而来、缺乏理论支撑和解释，面临着“黑盒子”问题，有可能会导致严重的问题。

ai医疗产业落地越来越成熟，商业模式愈发清晰。需要注意到的是，尽管ai在一定程度上能够减轻医生的工作量，还能提高医生的诊断准确率，但对于医疗机构来说，这并不是刚需，具体的付费主体、应用场景等问题仍需多方探索。

白皮书为上海ai医疗出谋划策

作为上海的研究团队，项目组结合上海自身的优势，为上海发展ai医疗也进行了出谋划策：

弥补交叉人才短板。人工智能医疗领域是人工智能和医疗健康这两个专业性极强领域的结合，人才是第一生产力要素。依托上海高校培育人工智能医疗复合型人才，政府引导，着力建设高校医工交叉、医院临床转化和it企业及医药企业人才成长的协作生态，引入双辽兼具人工智能技术和医学知识的复合型跨界人才来上海工作，支持人工智能领域和医疗领域的相关跨界交流活动如跨界沙龙、学术交流、行业会议等。

破解医疗数据难题。充分发挥申康医联临床信息共享平台数据汇集的先行优势，建设以患者为中心的多病种临床数据中心，探索患者隐私保护和数据安全技术，梳理健康医疗数据资源目录体系，制定分类、分级、分域开放应用政策规范，积极参与构建面向人工智能医疗训练和测试的高质量基准库，助力ai医疗器械产品的审批工作。

鼓励制药行业参与。牢牢把握上海张江药谷的药物研发核心优势，聚焦优势重点领域，鼓励制药企业与研究院、医院合作研究，利用人工智能技术加速上海医药产业发展的高端化、智能化和国际化，取得更多上海“呋喹替尼”自主研发成功上市的成就。

加强医药监管职能。依托上海健康信息平台，利用互联和大数据技术开发医药智能监管系统，建立风险预警和评估机制，加强医疗卫生行业的综合监管，降低药物不良事件，利用智能监管技术提高医药监管安全系数。

发展医用传感技术。上海老龄化严重、慢病年轻化，可紧抓老人、儿童这两大群体，重点发展医用传感技术、带动相关集成电路产业发展，针对儿童和老人的身体情况（如糖尿病）和心理情况（如自闭症、抑郁症）研发远程实时监控的可穿戴智能医疗设备。

项目组成员、上海市卫生和健康发展研究中心主任金春林表示：“希望通过以上措施，助力实现ai在医疗健康领域的深度发展，实现从辅助诊疗、辅助手术机器人，到独立ai智能医院乃至机器人医生的美好愿景，为‘健康上海2030’计划的落地、亚洲医学中心城市的创建做出贡献。”

（中国上海分社）

来源：中国