因人口老齡化問題、用醫(yī)需求升高等國情所迫，日本國內(nèi)正在加速推動人工智能醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展。
日本政府日前完善了關(guān)于人工智能(AI)醫(yī)療設(shè)備的一系列規(guī)則，涉及研究開發(fā)、臨床試驗(yàn)、認(rèn)證審查、制造品控和流通售后各環(huán)節(jié)，其中還包括明確了 AI 醫(yī)療應(yīng)用的追責(zé)范圍，規(guī)定“做出最終診斷和決定治療方針的責(zé)任由醫(yī)生承擔(dān)”，AI 醫(yī)療設(shè)備則定位為輔助診斷手段。
和自動駕駛等未來技術(shù)類似，法規(guī)不完善是人工智能醫(yī)療應(yīng)用到市場的主要障礙。在此之前，日本政府對于人工智能醫(yī)療設(shè)備的安全性認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)相對空白，企業(yè)也擔(dān)心申請無法獲批或等待時(shí)間過長等問題。
目前人工智能醫(yī)療技術(shù)可以被定義為三個(gè)層面，分別是收集用戶、藥物及病理數(shù)據(jù)等效率工具方向的基礎(chǔ)層;通過語音識別等技術(shù)，分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的技術(shù)層;以及將人工智能結(jié)合到細(xì)分領(lǐng)域，解決具體的醫(yī)療業(yè)務(wù)需求的應(yīng)用層，如智能診斷、藥物研發(fā)、醫(yī)療影像等。
日本人工智能醫(yī)療的發(fā)展目前處于第三個(gè)階段，即在圖像診斷等領(lǐng)域以實(shí)用化為目標(biāo)的開發(fā)。
以日本國立癌癥研究中心開發(fā)的“實(shí)時(shí)內(nèi)窺鏡診斷輔助系統(tǒng)”為例，可以在 1 秒鐘處理 30 張圖像，漏診率為 2%，該系統(tǒng)有望在 2019 年啟動臨床試驗(yàn)。
中國國內(nèi)也同樣面臨老齡化加劇、醫(yī)療資源不平衡、醫(yī)務(wù)人員培養(yǎng)成本過高等問題，在國務(wù)院鼓勵(lì)發(fā)展智能醫(yī)療服務(wù)的背景下，資本市場也對人工智能醫(yī)療熱情高漲。
鯨準(zhǔn)數(shù)據(jù)中心統(tǒng)計(jì) 2013 年至 2017 年上半年，人工智能醫(yī)療各領(lǐng)域共發(fā)生融資事件 241 起，投資熱度從 2015 年前的基礎(chǔ)層逐漸轉(zhuǎn)向應(yīng)用層。
上個(gè)月底，在中國國家神經(jīng)系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學(xué)研究中心等機(jī)構(gòu)主辦的神經(jīng)影像 AI 人機(jī)大賽上，醫(yī)療人工智能以高出約 20% 的準(zhǔn)確率戰(zhàn)勝了人類參賽隊(duì)。
通過半年來對北京天壇醫(yī)院近十年、數(shù)萬相關(guān)病例的機(jī)器學(xué)習(xí)，比賽中展示的 “BioMind 天醫(yī)智”可以輔助診斷頭部疾病，在腦膜瘤、膠質(zhì)瘤等常見病領(lǐng)域的磁共振影像診斷準(zhǔn)確率相當(dāng)于一個(gè)高級職稱醫(yī)師級別水平。
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