對著一臺特殊的相機拍下視網膜圖片，瞬間就能收到自己的健康風險評估報告。這種聽上去有些“科幻”的醫療服務，是杭州銀江智慧醫療集團在2020年全球人工智能大會上推出的最新應用。目前，這家企業通過人工智能自動識別視網膜照片，便可盡早發現眼部、心血管、神經系統、內分泌系統的30余項健康風險，實現早發現、早治療。

瞄準人工智能、生命健康等前沿領域，強化國家戰略科技力量，提升企業技術創新能力……在新冠肺炎疫情深刻改變著世界醫療健康行業的當下，人工智能和醫療行業的融合正在為醫療技術的創新和進步提供新的動力。

AI為醫療影像行業創新賦能

“相機識別健康聽上去有些不可思議，主要是它對AI識別影像的精度要求非常高。尤其是在視網膜這一狹小的區域內作業，如果識別精度不足的話，很容易給患者帶來困擾。”銀江集團董事長吳越拿著一款名為“Aircamera+”的醫療影像相機介紹說。

目前，該相機已經率先在浙江30多家公立醫院、體檢中心、連鎖眼鏡店、保險公司，為居民提供便捷的健康檢測服務。

吳越表示，上市之初，公司預計今年可以售出100臺“Aircamera+”，但截至10月份，第一批生產的430臺“Aircamera+”已經被搶購一空。“這對我們企業還有整個醫療設備行業都是一劑強心針。”談及自己公司這款醫療影像領域的明星產品，吳越的言語中充滿了自豪。

除了銀江集團的“Aircamera+”，國內人工智能技術企業依圖科技推出的“新型冠狀病毒性肺炎智能影像評價系統”也是AI助力醫療影像技術的突出成果。該系統通過對病灶的形態、范圍、密度等關鍵影像特征定量和組學分析，精確測算疾病累計的肺炎負荷，實現對CT的全肺病變動態4D對比，有助于臨床判斷病情，評估療效。

醫療數據處理能力不足成制約

人工智能醫療遠遠不止醫學影像這一個應用場景。根據2020年全球人工智能大會的有關數據顯示，在目前108家智慧醫療企業中，共涵蓋醫學影像、醫院管理、疾病風險預測、虛擬助理、健康管理、藥物挖掘、輔助診斷和輔助研究等八個應用領域。

然而，由于醫療數據處理能力的不足，許多智慧醫療企業仍然面臨著產品落地困難、盈利規模小周期長的困境。“對于AI醫療行業來說，怎么利用現有的醫療數據決定著企業的創新高度。”在世界人工智能大會主題論壇上，科大訊飛聯合創始人吳曉如這樣描述數據處理對于智慧醫療行業的重要性。

整體來看，醫療行業數據量大，但標準化數據少之又少，加上各個醫院終端并不互通醫療數據，這讓AI系統地學習掌握醫療設備難上加難。

在2020年，“Aircamera+”打入了浙江30多家醫院和醫療中心，為超過4000名患者提供了醫療成像服務。然而，就是這樣一款“明星產品”，也不能做到跨醫院分享數據。 “Aircamera+”不得不為此付出更多的深度學習時間，從而大大延長了產品的盈利周期。“至少還要一整年的時間才能改善信息平臺的狀況。”面對現實，吳越有些無奈。

AI醫療“破局”進行時

整個人工智能醫療行業顯然已經注意到了這個亟待解決的問題。在2020年全球人工智能大會上，各位企業家代表一致同意“搭建醫療產業數據平臺、促進人工智能醫療的數據共享和確立人工智能醫療的數據處理標準是各企業的共同追求”。

面對標準化數據缺失的困難，翼展智慧醫療影像公司想到了通過“醫聯體”來打破信息流通的壁壘。“沒有電子病歷，電子健康檔案就不完整，雙向轉診分級診療就很難做。”困局之下，翼展開始搭建自己的醫療數據體系。2018年開始，翼展與百度、CMU等合作解決算法、通過醫生集團和醫院、醫學影像中心解決數據問題，集中精力對海量影像數據進行清洗和標注，完成影像數據和診斷報告標準化工作，整合了海量的可用影像數據。

記者了解到，基層醫療單位可以通過翼展云影醫學影像診斷平臺上傳醫學圖像，遠程診斷中心接收到圖像之后，可以快速完成診斷及文字編輯并傳回至下級醫院。除了翼展之外，諸如科大訊飛、推想科技、聯影智能等公司也都紛紛和互聯網公司開展合作，推出了自身的醫療數據共享系統。(記者 鄒倜然 實習生 任煥玉)

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