欄目語(yǔ)：

科技創(chuàng)新是高質(zhì)量發(fā)展的強(qiáng)大驅(qū)動(dòng)力。

黨的二十大報(bào)告指出，要完善科技創(chuàng)新體系，加快實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略。

在健康中國(guó)的進(jìn)程中，健康科技創(chuàng)新起著至關(guān)重要的作用。

每一時(shí)，醫(yī)學(xué)科技創(chuàng)新體系的構(gòu)建都在進(jìn)行；每一刻，醫(yī)學(xué)科技的進(jìn)步都在書(shū)寫(xiě)。

在這場(chǎng)變革中，身處其中的人往往最先感知。

科研基地、資源平臺(tái)、創(chuàng)新中心……這些體系的構(gòu)建需要一個(gè)個(gè)具體的人的推動(dòng)，

他們思考、諫言、行動(dòng)。

腦科學(xué)研究、智慧醫(yī)療、創(chuàng)新藥物開(kāi)發(fā)、健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展……這些醫(yī)學(xué)科技行業(yè)突

破也需要一個(gè)個(gè)具體的人的努力，他們察覺(jué)、研究、突破。

自2023年8月1日起，國(guó)家衛(wèi)生健康委百姓健康電視頻道（CHTV）和醫(yī)學(xué)論壇

網(wǎng)共同開(kāi)設(shè)“科創(chuàng)向未來(lái)”欄目，對(duì)話醫(yī)療科技創(chuàng)新領(lǐng)域的思考者、引領(lǐng)者與創(chuàng)

新者。讓我們跟隨他們的腳步，在醫(yī)療健康科技創(chuàng)新之路上不斷前行。

本期為該系列的第19期。讓我們?cè)谇迦A長(zhǎng)庚醫(yī)院李棟教授的見(jiàn)解中，探尋AI賦能醫(yī)療的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

在科技創(chuàng)新的浪潮中，人工智能（AI）正以其迅猛的發(fā)展勢(shì)頭，重塑著醫(yī)療行業(yè)的未來(lái)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，輔助診斷、影像分析、藥物研發(fā)……它正成為推動(dòng)健康科技創(chuàng)新的重要力量。

然而，這一變革并非沒(méi)有挑戰(zhàn)。如何完善數(shù)據(jù)這一基石？如何讓如雨后春筍般的AI產(chǎn)品真正服務(wù)于臨床實(shí)際，造?；颊?？近日，由北京市科學(xué)技術(shù)協(xié)會(huì)指導(dǎo)，國(guó)家衛(wèi)生健康委醫(yī)院管理研究所和中關(guān)村人才協(xié)會(huì)主辦的第二屆醫(yī)工智融創(chuàng)新發(fā)展論壇暨AI時(shí)代醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全能力提升會(huì)議在北京舉行。在此次大會(huì)上，國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)百姓健康電視頻道（CHTV）聯(lián)合醫(yī)學(xué)論壇網(wǎng)（CMT）對(duì)話清華大學(xué)附屬北京清華長(zhǎng)庚醫(yī)院醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)中心主任、清華大學(xué)生物工程特聘教授李棟。

李棟教授

問(wèn)題一：我國(guó)醫(yī)工智融創(chuàng)新發(fā)展目前有哪些痛點(diǎn)？

李棟：歸國(guó)后，我最大的感觸是人工智能方面，特別是在數(shù)據(jù)方面存在一些問(wèn)題，有很大的提升空間。中國(guó)作為全球疾病譜系最全的國(guó)家，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超其他國(guó)家，但數(shù)據(jù)質(zhì)量并不像發(fā)達(dá)國(guó)家那樣整齊，有很大的上升空間。目前醫(yī)院的主要職責(zé)還是醫(yī)療，醫(yī)生每天的工作負(fù)擔(dān)已經(jīng)很重，很難再分出時(shí)間去完善收集到的數(shù)據(jù)。這直接影響了算法的準(zhǔn)確性，甚至可能誤導(dǎo)算法。國(guó)內(nèi)在這方面與國(guó)外有一定的差距，但國(guó)內(nèi)有后發(fā)優(yōu)勢(shì)，可以避免重復(fù)國(guó)外的錯(cuò)誤。國(guó)內(nèi)醫(yī)療健康領(lǐng)域?qū)I這些新技術(shù)的擁抱態(tài)度非常積極，相信在正確的方向和政策資源的支持下，國(guó)內(nèi)的數(shù)據(jù)質(zhì)量會(huì)很快提升。

問(wèn)題二：如何解決前述問(wèn)題？有相對(duì)統(tǒng)一的解決路徑嗎？

李棟： 我認(rèn)為很難用統(tǒng)一的解決方式。中國(guó)醫(yī)療資源高度不平衡，不同檢測(cè)設(shè)備和方法產(chǎn)生的原數(shù)據(jù)格式也不同。國(guó)家可以從政策層面制定一些標(biāo)準(zhǔn)，在這些標(biāo)準(zhǔn)的框架下，不同基層的醫(yī)院可以根據(jù)自己的情況靈活實(shí)施。在政策層面的規(guī)范下，國(guó)內(nèi)的數(shù)據(jù)質(zhì)量將會(huì)逐漸提升。

問(wèn)題三：AI在助力藥物研發(fā)方面進(jìn)展如何？

李棟： AI與醫(yī)療有很多對(duì)接的地方，但在藥物研發(fā)方面尤其面臨挑戰(zhàn)。藥物研發(fā)需要全新的靶點(diǎn)和分子。雖然AI在藥物研發(fā)方面取得了一些成熟的案例，但未來(lái)仍然存在長(zhǎng)周期高投入的情況，只能提高效率，這決定了AI無(wú)法完全取代傳統(tǒng)的藥物研發(fā)全周期流程。

問(wèn)題四：AI+藥物，目前有無(wú)成功的方向？

李棟： 有成功的案例，比如歐盟新批準(zhǔn)的一款治療肥胖的藥物，通過(guò)數(shù)字膠囊控制食欲和監(jiān)測(cè)身體狀況。但藥物推出后，也暴露出了安全性和數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程的一些問(wèn)題?！癆I+藥物”方面的探索，未來(lái)可能會(huì)出現(xiàn)我們完全沒(méi)有預(yù)料到的挑戰(zhàn)，解決這些挑戰(zhàn)的時(shí)間不一定比傳統(tǒng)藥物研發(fā)要少。

問(wèn)題五：如何看待“AI+醫(yī)療”的“國(guó)內(nèi)熱”和“國(guó)外冷”？

李棟： 國(guó)內(nèi)對(duì)AI的擁抱程度遠(yuǎn)比國(guó)外熱烈。這主要是因?yàn)樗惴ǖ某墒旌歪t(yī)療大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)，催生了AI與醫(yī)療的融合。國(guó)內(nèi)在醫(yī)療領(lǐng)域有很多國(guó)外沒(méi)有遇到的情況，比如患者基數(shù)大，產(chǎn)生的醫(yī)療數(shù)據(jù)也大，這為AI提供了天然的應(yīng)用場(chǎng)景。國(guó)外由于審批過(guò)程嚴(yán)謹(jǐn)，但效率相對(duì)低下。國(guó)內(nèi)可以借鑒國(guó)外的經(jīng)驗(yàn)，利用后發(fā)優(yōu)勢(shì)，快速縮小與國(guó)外的差距，實(shí)現(xiàn)“彎道超車”。

問(wèn)題六：現(xiàn)在很多AI+醫(yī)療的企業(yè)“火”了以后會(huì)走下坡路，您怎么看待這個(gè)問(wèn)題？

李棟： 我認(rèn)為如果AI找不到真正適合它的應(yīng)用場(chǎng)景，發(fā)展就會(huì)受阻?；颊卟粫?huì)為沒(méi)有實(shí)際效果的產(chǎn)品買單。要解決這個(gè)問(wèn)題，首先需要從底層培養(yǎng)醫(yī)工交叉人才，讓醫(yī)生跨界學(xué)習(xí)工程類和AI知識(shí)。其次，應(yīng)該呼吁工科背景的工程師深入醫(yī)療第一線，了解醫(yī)療痛點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)真正的醫(yī)工融合。目前很多信息領(lǐng)域和工程領(lǐng)域的專家與醫(yī)療領(lǐng)域的對(duì)接場(chǎng)景非常少，導(dǎo)致產(chǎn)品雖然好，但醫(yī)生覺(jué)得不好用。如果能夠落實(shí)這兩點(diǎn)，我相信未來(lái)會(huì)有很多接地氣的產(chǎn)品，真正得到患者的認(rèn)可。

我們清華長(zhǎng)庚已經(jīng)在這方面做了一些探索，比如與北航等工科院校合作，完成了43個(gè)醫(yī)工融合項(xiàng)目。例如，我們董家鴻院長(zhǎng)做的影像和病理的多模態(tài)融合技術(shù)，爭(zhēng)取患者的影像報(bào)告出來(lái)，不必等到后續(xù)的病理結(jié)果，就可判斷腫瘤性質(zhì)和分期，我覺(jué)得這其實(shí)就是一個(gè)很好的落地應(yīng)用

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