人工医疗与智慧医疗区别

“解决‘医疗’的硬骨头，主要是解决当今社会主要矛盾发生变化后，人民群众对医疗保健的新需求与我国目前医疗服务供给的不平衡和不足之间的矛盾。”三年前，原国家卫生计生委主任李斌提到，要通过建立远程医疗来促进医疗资源的下沉，解决供需矛盾。

随着互联网、移动互联网、云计算、大数据、智能终端等现代技术的发展和应用，医疗卫生行业出现了一个新名词——智能医疗，即在患者、医院、第三方机构等之间共享医疗信息。通过新技术，在医学领域建立新的模式。

12月19日，在由中国智慧医院联盟、清华大学人工智能研究所、董家鸿中关村大兴生物医药产业基地管理委员会联合举办的“智慧医疗2020大会”上，中国工程院院士、中国科学院院士张谦等人分享了智慧医疗的现状和挑战。

打造“医务工作者”复合型人才，助力智慧医疗发展。

“智能医疗有望解决我国医疗供需矛盾，提高我国医疗服务的能力和效率，在解决医疗配置地区间不平衡方面发挥重要作用。”董家鸿说，新技术增强了医疗保健系统的能力，给医院和病人带来了好处:第一，提高了医疗服务系统的效率，提高了诊断的能力和水平；二是提高医疗服务效率，让医生更快地为患者服务；三是提升患者体验。通过优化医疗模式，例如根据时间段在互联网上预约，可以防止患者在医院等待。此外，还可以扩大医疗服务范围，通过5G等新技术的应用，为资源稀缺的农村和偏远地区提供优质的医疗资源和服务。

智能医疗服务体系的建设离不开人才的培养。现在需要的是只懂医疗或者技术的人，但是需要的是既懂临床专业知识又懂信息技术的复合型人才。董家鸿介绍说，复合型人才是智能医疗的关键。为此，清华大学利用自身优势，推出“博士与工作者交叉教学”的研究生培养方案，通过双导师培养所需人才，依托生命科学、科学技术和人文科学的基础，成立了精密医学研究所，搭建了医学科技临床转化和医学科研企业联盟的科研平台。此外，中国智慧医院联盟DH400工作组将汇聚在智慧医疗领域做得比较好的医疗机构、企业和投资者，实现多种方式的信息交流，帮助培养复合型人才。

“我们对智能医疗的应用前景充满期待，但不能忽视智能医疗在发展中面临的挑战。”董家鸿认为，智能医疗的发展面临以下三个挑战:

首先，由于人工智能的不可预测性，医生和患者在使用和接受人工智能时都会产生疑虑。因此，我们在将医学AR应用于医疗实践时，需要披露其实施细节、训练细节以及应用目标和边界的限制。

第二，在目前的临床实践中，由于方法论的限制，还原论在日常科研中仍被广泛应用。他强调，研究中形成的检测数据很难反映疾病的性质。因此，临床研究需要利用人工智能的新算法来分析跨维度的异构数据，从而破译人体的奥秘，了解疾病的本质，更好地实现精确医疗。

第三，目前的智能医疗还没有进入成熟阶段，必然会面临“框架问题”。“聪明医疗的错误会对一群患者的健康造成损害。因此，我们呼吁在规范医学人工智能应用的研究和批准的同时，最大限度地减少潜在的危险。”

需求导向——医护人员是智能医疗的“智慧”责任。

智能医疗是赋予现代医学力量，促进现代医疗服务获得更高的效率、效益和效益的技术。所以，智慧医疗只能靠医生，赋权于医生，离不开医生。

“智能医疗中的‘智慧’一词指的是所有的医生和医务人员。”张谦院士强调了医生的重要性。他说，人工智能的目的不是用机器代替医生，而是发挥医务工作者的聪明才智，将所有医疗信息整合到人工智能中。在这一点上，董家鸿院士表示，他不相信机器人可以完全取代医生。他以肝胆手术为例。对于手术前后简单的程序性工作，如皮肤缝合，机器人可以独立操作，但在复杂的手术中，机器人很难代替医生。

“人工智能大多依赖于临床医生的数据整理，他们通过‘深度学习’的方法将大量数据整合到系统中，从而获得高精度的结果。比如在做尘肺病图像识别的时候，因为全国每年有2000万到3000万患者需要体检，最后得出的结论就是机器的识别率超过了医生。”张谦强调，大数据标注的数据来源于医生，机器的识别率高于普通医生，因为标注的数据来源于资深医生的数据，所以不是机器超越了医生，而是机器利用了优秀医生的知识和智慧，做出了超越普通医生的系统。

张谦认为，医疗卫生的智能化势在必行，但同时也将面临三大挑战:辅助医疗、医学影像和机器人的应用。

在辅助医疗方面，张谦认为，最重要的是将专家知识与大数据相结合，建立辅助诊断系统。比如将大量的数据自动转化为计算机容易处理的知识，扩充语料库，让计算机利用多重推理的机制来解决不确定性问题。

在医学影像中，要解决数据可信度的问题。提高精度需要技术创新，如全卷积网络、新的参数调整方法和优化。

在医疗机器人方面，手术机器人的可靠性要求有待进一步提高。他以达芬奇手术机器人为例:“我国很多医院都用过。这样的手术机器人即使广泛使用，还是会出现一些意外。2019年，全世界用它做的手术有600万次，但事故还是很多，因为这种设备的事故造成的死亡人数超过100人。”所以张谦说，引入人工智能技术后，必须面对三个问题:可信性、安全性、可靠性，一个非常重要的解决方案就是人与机器的结合，将机器的优势与人类的智慧结合起来。

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