摘要：人工智能在醫療領域內的應用是大勢所趨，不過當下大家還是對此持有各自不同的見解，孫大強教授在華夏腫瘤高峯論壇會議中分享了自己的看法，由此可瞭解到更多醫生對於人工智能的思考，也許對你有所啓發。01. 人工智能與醫療。

講者和課程介紹

講者簡介：孫大強

醫學博士、博士後，胸外科主任醫師、教授、博士研究生導師。中國醫師協會胸外科醫師分會委員、中國醫師協會胸外科醫師分會胸部創傷外科專家委員會委員、中華醫學會胸心血管外科學分會胸腔鏡學組委員等。擅長開展微創胸外科手術，如全胸腔鏡肺癌根治術、胸腔鏡縱膈腫瘤切除、漏斗胸NUSS手術、縱膈鏡手術等各種微創手術。開展以手術爲主的肺癌多學科綜合治療，熟練掌握肺癌的基因診斷、分型，以及各種類型與手術相關的肺癌的化療、靶向治療、免疫治療、生物治療等。

課程介紹

人工智能在醫療領域內的應用是大勢所趨，不過當下大家還是對此持有各自不同的見解，孫大強教授在華夏腫瘤高峯論壇會議中分享了自己的看法，由此可瞭解到更多醫生對於人工智能的思考，也許對你有所啓發。

天津市胸科醫院的孫大強教授將分享人工智能腫瘤信息解讀系統在臨牀中的發展及挑戰。

01. 人工智能與醫療

02. 人工智能腫瘤信息解讀系統

03. 人工智能醫療面臨的挑戰

一、人工智能與醫療

（一）醫療行業面臨的困境

醫療需求逐年增大

胸外科最多的兩個病種是食管癌和肺癌。肺癌已經成爲全球死亡率和發病率最高的疾病，除了環境因素，還有人口老齡化的原因。

2017年，中國總人口139008萬人，其中65歲以上人口15831萬人，佔比11.4%；且65歲人口增長速率遠大於人口增長比率。中國人口老齡趨勢下，疾病高發的老年人口數量日趨增多，醫療需求正在逐年增大。

醫療資源壓力巨大

2016年，我國每千人口執業（助理）醫師2.31人。2015年我國每千人口醫師數量在OECD統計的國家中處於25-30之間。同時，我國醫生執業環境較差，促使進入醫療系統的優秀人才逐年趨少。

（二）AI醫療異軍突起

急劇增長的醫療需求，以及匱乏的醫療資源，導致供給量無法滿足需求，醫療成本高，而且漏診、誤診率高。

相比歐美等發達國家，我國的醫療水平較低，原因可能是：

第一，引領和創新不足，始終是跟隨而非引領，這方面有待加強。國外發明一項技術，過一些年後，國外在操作上或許不如國內，例如肺癌腔鏡下肺葉根治術開始於國外，現在國內醫生的整體技術高於國外。但是國內是在跟隨，希望未來人工智能可以在引領和創新方面有所突破。

第二，醫療水平同質化程度很低。國內一些醫生與國外醫生水平其實差不多，但在國內，大型醫療中心的醫生水平與區級、縣級醫生的水平相差很多，國外不同地區的差異則很小。即便是國內同一地區，或同一醫院，不同醫生的水平也有較大差異。人工智能應該可以改善同質化方面的問題。

第三，人文關愛不足。國內患者集中於大型醫院，醫生診斷治療一般都是幾分鐘，沒有時間進行人文關懷。這也是國內外醫療水平的差異，人工智能目前無法在這方面提供幫助。

人工智能的組成

人工智能包括感知、決策和行動。

感知分爲兩大類，文本圖像識別和語音識別，分別代表了人類最主要的信息輸入模式和與外界的交互模式。機器在這個方向上嘗試去取代一切需要人眼進行判斷的事物，優化人類與外界的互動模式。但是人工智能在情感的感知上還存在很多問題。

決策能力代表了人類尋找最優解的思維模式，這種能力在一切有流程優化、決策判斷的領域均可適用。決策能力與醫療水平同質化相關，在不同單位、不同醫院決策水平應該相近，這方面仍有很長的路要走。

行動能力代表了人類付出的體力的行爲，這種能力常用於替代高人力成本的工作。

AI 醫療宏觀利好

當前的政策、經濟、社會、技術等方面，對於發展AI醫療都是很好的時機。

我國AI醫療已經入利好階段，國家作爲政策引導方，已出臺了50餘條“綱要”或“意見”，可穿戴設備、人工智能等技術的發展也爲產品研發奠定了基礎，且頭部資本已進入市場。下一步，各方面需靜待產品與市場需求相融合，共同探索具備商業化和臨牀價值的人工智能醫療產品。

AI醫療細分領域

AI醫療細分：

1、虛擬助理。例如上海交通大學醫學院附屬仁濟醫院的小愛機器人，做的很簡單的工作內容。

2、醫學影像。這方面有突飛猛進的發展，爲醫生帶來很大便利，但是取代不了醫生。

3、智能器械。人們說，外科手術已經進入機器人時代。孫教授認爲，智能器械只是一個工具，仍然需要醫生操作，他堅信外科醫生不會被取代，因爲他們可以做手術，而人工智能不能實現。

4、精準醫學/基因檢測。精準治療的基礎是精準診斷，例如肺癌，以前診斷爲肺癌或不是肺癌，然後細化爲SCLC或NSCLC，後又將NSCLC分爲鱗癌、腺癌、大細胞癌，後來又有更細化的分類。基因檢測又將在基因水平進行劃分，隨之而來的是靶向治療。

此外AI醫療還包括醫院管理、新藥研發、健康管理等。

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