2020年10月9日-11日，“天府健談·CHS 2020第五屆中國大健康產業升級峰會”正式召開，本次峰會由中國衛生信息與健康醫療大數據學會和四川省衛生健康委指導，成都市衛生健康委支持，中國衛生信息與健康醫療大數據學會全科醫學與健康管理工作委員會與億歐大健康聯合主辦。
中國大健康產業升級峰會已成功舉辦了4屆，本屆峰會以“分布式創新·重構健康生態”為主題，采取1場主會場+4場分論壇+若干配套活動的形式，聚焦創新藥、智慧醫療、非公醫療、健康管理、健康大數據應用等五個主題，聚集政、產、學、研、投各界上百位醫療行業大咖，共話大健康產業創新之道。
在“智慧醫療產業論壇”的圓桌對話上，浙江大學醫學院附屬邵逸夫醫院放射科主任胡紅杰，上海長征醫院影像科副主任、中華醫學會放射學分會心胸學組副組長蕭毅，聯影智能聯席CEO周翔，強聯智創創始人兼董事長秦嵐與億歐大健康董事合伙人兼事業部負責人梁永生就智慧醫療的話題，圍繞“從前沿科技到產業落地，智慧醫療還需邁過幾道坎？”展開探討。
圓桌對話的主要觀點如下：
胡紅杰：希望醫療AI、影像AI能健康發展，希望跨界部門更多加強交流，同時也呼吁行政主管部門能夠給予更多的支持，包括機制體制，加強監督和理順，使得醫學影響AI能真正意義上快速健康發展。
蕭毅：作為醫療端，我們要有足夠的包容心、耐心，接受任何一個能促進醫療發展的新生事物。對于研發端，大家做產品時要真正和臨床更多交流，用更多的耐心慢慢培育精致的產品，只有這樣，整個行業才能更加健康地發展。
周翔：任何一個新行業起來時的泡沫化對這個行業是有一定害處的，希望行業領袖尤其是醫療界、影像界的領袖能持續對這個行業進行支持、幫助、指導，醫學影像AI行業還在成長期、剛剛學會走路，要跑起來還需要一段時間。
秦嵐：醫療最終的目的是為患者服務、治療疾病，醫療AI已經進入深水區，除了影像科的應用外，已經開始往各個臨床科室滲透。希望可以真正利用中國醫生的智慧、科學家的智慧、大數據的資源、政府部門的支持，把我們的行業真正推向世界的前端。
以下為現場討論速記（有刪減）：
醫療+AI的現狀和期待
梁永生：目前醫療+AI也好，醫療+大數據也好，醫療+新技術也好，各方持有的態度是不同的，還請各位分享一下目前醫療+AI的發展現狀以及對它的期望。
秦嵐：我是非常樂觀和非常贊成的態度，這是一個特別好的時代。AI與醫療的結合其實已經有好幾年的時間，大家從最初的新鮮、嘗試、對它有非常高的期望值，再到發現它其實也有局限，從有一些醫生認為這些技術是替代自己的，到更多的醫生愿意把這種技術做為強有力的助手，融合到臨床過程中，最后再到整個國家的支持。我非?？春盟磥淼那熬?，而且我相信它的發展會進入深水區，不只是在影像診斷還會深入各個臨床科室，帶來一些真正的改變。
蕭毅：醫療是非常個性化的，與其說醫療的人工智能是取代醫生，不如說它可能是醫生的一個強大助力，幫助他們為患者提供更加精準個性化的服務。放射科被稱為臨床醫生的“眼睛”，人工智能率先介入臨床醫生的眼睛，一定會幫助實現臨床診療的最終環節。
胡紅杰：AI希望解決醫療的痛點和難點。我曾經統計過，僅我們科室影像的增長速度已經達到兩位數，其中2017年達到18%，這樣的快速增長需要大量的人才跟進。而現在的人才跟進還很難彌補，AI可以助力很多工作。第二，數量上升質量能不能同樣提升？以前的（診斷）報告可能寥寥數語，現在希望除了診斷還要有建議和評估。數量上升質量也能保證同步提升，這也是AI能做到的。第三是醫療資源不平衡，老少邊窮地區很難得到發展，但AI可以幫助這些地區的同行快速提升。
周翔：我在醫療影像分析領域做了20年，所以會比較客觀地看待這個行業的AI發展，我們公司也是扎扎實實往前推進，期望也沒有那么不切實際。其實我們這個行業跟自動駕駛很像，AI完全代替人不是一個短期內實現的事情，可能比自動駕駛還要晚。但是這個行業是一個“常青樹”，縱觀美國過去二十年，健康行業一直是常青的，不像互聯網那樣大起大落。
梁永生：目前醫院引進了哪些人工智能的產品？具體都是什么產品，應用在哪個領域？每年的費用大概有多少？
蕭毅：從2016年開始，我們就進行了影像AI的合作和探索，目前臨床上應用較多的是肺結節篩查軟件和冠脈的CTA軟件，主要是解決臨床簡單而繁重的勞動，效果非常不錯，主要的軟件品牌是推想和數坤。在科研領域有一些頭部的AI企業也是進行了合作，比如聯影智能，杏脈和深睿。
胡紅杰：2017年開始，我們科室跟AI公司之間的互動比較頻繁，肺結節是比較多公司在關注的，我們現在與推想、深睿和浙江本地的建培合作。我們的CTA、CTB卒中中心也是很大的壓力，我們引入了蘇州的一家公司。另外，在肋骨骨折和心臟磁共振方面，我們也和很多公司合作，只要這些AI公司主動與我們合作，我們都是采取擁抱的姿勢。
另外在科研AI方面，今后有潛力發展成為醫療的科研AI變多了，比如浙大三醫學院做的數字肺功能，也是科研平臺。我相信今后這類醫院的投入是大大增加的?，F在的投入更多是人力物力，包括科研合作方面的分享，但是真正購買還處于非常小的比例。
醫療AI離規?；涞剡€有多遠？
梁永生：自動駕駛喊了很多年，但現在還沒真正到自動駕駛的時代。醫療AI產品在研發過程中有哪些比較有價值的？哪些是研發和攻克時遇到很大難點的？還有哪些對于臨床醫生來說是有用的？哪些產品是還沒滿足醫生需求的？
周翔：現在像肺結節、肋骨骨折這類AI應用是落地最快的，因為一線醫生非常忙，在好幾百張圖片里，要找到一個小結節或者一個小骨折是很痛苦的事。第一AI是不知疲倦的，第二AI可以做量化分析，比如分析腦出血是在大腦哪個部分，是硬膜外還是硬膜下出血，或者蛛網膜下腔出血，出血量多少，每個病灶在幾個小時后的變化是怎樣的。人在三維圖像里是很難做到這種量化的隨訪判斷。
醫學影像里數量最多的來自X光胸片，以前我們有一個夢想——能不能通過胸片將健康的人篩查出來，這是一個臨床價值和商業價值非常大的事情。但是目前AI還做不到，原因很簡單，人有幾千種幾萬種病，還沒有AI應用在不用醫生診斷的情況下，敢說這個病人沒事可以回家。因為現在AI學的東西不是通用的，而是按照一個病種一個病種學習的。
醫療影像AI中比較難的問題往往是那種“霧里看花”的問題，所謂霧里看花，就是當霧太濃時，金標準也不準了。比如一個磨玻璃結節被心臟擋住，或者被骨頭擋住。假設你在CT里看到了這個病灶，這是一個金標準，那能不能告訴AI到X光里找這個病灶？但是X光里所有專家都看不出來的話，就可能沒有信息讓AI進行學習。金標準不精不準，霧里看花霧太濃，這兩個問題是要命的，這兩個要命的問題會導致我們在非常好的應用場景上做不出成績。
為什么影像AI非常復雜，因為要分析很多場景、商業維度、醫療維度、技術維度，才能真正解決一個問題，這是我們行業成長的途徑。但是它是一個常青樹，因為病種很多，低垂的果實很容易摘。 但是不低垂的果實不要瞎摘，不然會把公司拖死了。
胡紅杰：臨床的難點和痛點很多，我們真正在使用的或即將使用的產品少之又少。因為很多公司集中于單一產品，臨床還有容易誤診漏診的問題，從這樣的角度著手可以找到相應的產品點。我們醫院每天有近1600人次的檢查，其中一半是胸部掃描。哪有那么多醫生去認真看呢？這就需要用AI解決這個問題。還有卒中中心的事情也一樣，臨床上還有容易漏診誤診的，這些是AI真正能發揮潛力的地方。
梁永生：軟件和硬件的結合才能實現新技術的落地并發揮其價值，聯影本身是生產硬件設備的，包括CT、MR產品等，而強聯智創與GE合作。一種是生產自有設備，一種是開展外部合作，請秦總和周總分別分享一下這兩種合作模式。
秦嵐：今年，強聯智創?與GE醫療達成了全球戰略合作，9月我們聯合發布了AI人工智能血管造影機。強聯智創?專注在腦血管病、腦卒中垂直領域，我們關注治療端而不是影像診斷，我們算是一個從影像科跨界到臨床科室的橋梁和鏈接。我們的技術用來輔助臨床科室治療疾病，而影像科醫生就是臨床醫生的眼睛，有了這雙眼睛臨床醫生才能更好診斷疾病。
所以我們跟GE的合作，實際上就像兩個科室的聯姻。我們既然用數字化手段賦能臨床治療，就勢必需要獲取影像數據，就像臨床醫生需要影像科醫生的協助，需要看到影像報告，再結合病人的病史和其他的檢查信息制定臨床治療方案，進而輔助臨床治療的全流程，包括手術和隨訪，而我們做的事情就是協助臨床醫生做這部分緊密圍繞治療端全流程的智能化。
有了設備廠家的合作，第一我們可以做到數據的互通互聯，使得診療流程變得非常流暢。第二我們現在在做數據雙向的互通，不只是設備把數據傳給我們，我們協助臨床醫生制定臨床治療方案，同時我們會把臨床手術方案回傳到設備廠家。這有其在介入治療中是一個非常明顯的跨學科結合的場景，對我們而言，這更像是神經外科和影像科親密無間的合作。
從商業模式上講，我們并不是把這個軟件賣給醫院或者設備公司，而是收取臨床診療費用實現商業變現。我們并不是設備廠家也不是供應商，而是作為設備廠家的延展，所以未來我們的合作會有更多的可能性，雙方都建立在互利雙贏的基礎上。
周翔：聯影智能有一個優勢是從源頭上做AI，今年拿到了三個FDA的認證。在CT里，如果你想低劑量掃描保護病人，同時又想把磨玻璃結節找出來是很難的。我們現在用圖像映射的AI算法，可以利用低劑量重現高劑量的圖像質量；在磁共振掃描上，我們可以實現全身各部位多序列成像在100秒內完成，這是非常革命性的。在PET-CT上我們也可以大大提高成像速度。這三個AI算法都得到了FDA認證。
AI和影像設備的結合可能是目前落地比較扎實也比較快的。一方面，我們把AI與硬件相結合，從源頭上優化；另一方面，我們把賦能醫生的AI產品如肺結節、冠脈和骨折等產品，都放在一個開放平臺上，與影像設備一起進醫院。目前銷售上有一個很現實的問題，國內醫院購買硬件相對容易，所以需要打包或者捆綁銷售（軟件），我們希望未來軟件銷售會變得更容易。
梁永生：請用簡短的一句話給這個行業的參與者一些建議和期望。
周翔：任何一個新行業起來時的泡沫化對這個行業是有一定害處的，希望行業領袖尤其是醫療界、影像界的領袖能持續對這個行業進行支持、幫助、指導，醫學影像AI行業還在成長期、剛剛學會走路，要跑起來還需要一段時間。
胡紅杰：希望醫療AI、影像AI能健康發展，希望跨界部門更多加強交流，同時也呼吁行政主管部門能夠給予更多的支持，包括機制體制，加強監督和理順，使得醫學影響AI能真正意義上快速健康發展。
蕭毅：最重要的是不要忘記我們的出發點——為人類健康服務的初心，圍繞這個初心都不會做錯事。作為醫療端，我們要有足夠的包容心、耐心，接受任何一個能促進醫療發展的新生事物。對于研發端，大家做產品時要真正和臨床更多交流，用更多的耐心慢慢培育精致的產品，只有這樣，整個行業才能更加健康地發展。
秦嵐：這是一個非常好的時代，政策、監管部門和很多臨床大專家已開始擁抱AI技術。不管是設備廠家還是創業公司，醫療AI已經進入深水區——已從最初的探索、嘗試到各個臨床科室。醫療最終的目的是為患者服務、治療疾病，希望可以真正利用中國醫生的智慧、科學家的智慧、大數據的資源、政府部門的支持，把我們的行業真正推向世界的前端。