“内科怎么走？”

“叨教您想找哪个内科？还是说想去内科住院大楼？”

“我找消化内科。
”

“请您到大厅里乘坐扶梯或电梯到五层B区北侧，科室在五层的详细位置请看下面的舆图。
”

这段对话，发生在不久前的解放军总医院门诊楼大厅，因腹痛前来就医的北京市民赵师长西席正在向智能导诊机器人“晓医”讯问看病科室的位置。

“没想到这机器人的回答还挺准。
”赵师长西席循着“晓医”指的路，很快就找到了就诊科室。

2017年3月，6台由科大讯飞研发的智能导诊机器人在解放军总医院上线，个中4台放置在门诊楼大厅。
每天一早，这些样貌讨喜的机器人就被前来问诊的人团团围住，有人出于好奇，有人有事相求，对付人们提出的问题，机器人都会耐心解答，碰着和它开玩笑的人，它还能跟人逗个闷儿。

“现在它们可忙了，每个机器人每天均匀要回答超过900个问题，患者想要找科室、找病房，以及咨询医院周边的生活做事信息，机器人都能供应指引。
”解放军总医院门诊部主任国家喜先容。

“如今的AI就像互联网一样，成了一种根本举动步伐。
”腾讯“互联网+医疗”卖力人常佳先容说，近年来，国内外多家涉足AI的企业加速向医疗领域布局，医疗AI正在从观点走进现实，除了智能导诊，还涌现了能帮年夜夫看电影、做筛查的智能年夜夫。

在中山大学附属肿瘤医院内镜操作室里，病人躺在手术台上，年夜夫操作内窥镜伸入患者的食管采集照片。
这些照片被实时传输到电脑，再接入AI系统，拍照结束后十几秒钟，电脑上就显示出一行笔墨：“疑似癌风险55%。
”年夜夫根据这个结果评估是否须要进一步做病理活检，以避免癌症漏诊。

这行笔墨，便是来自腾讯的医学影像AI系统“腾讯觅影”给出的癌症风险提示。
“它用起来非常方便，就像年夜夫的第三只眼睛。
” 中山大学附属肿瘤医院消化内科主任徐国良先容，“有个年夜夫给患者查食管内镜，看着没问题，就让患者走了，后来AI提示患者的食管有非常，年夜夫叫人回来一复查，还真是早癌。
”

具备学习能力，正在办理医疗行业难题

培养一名主治医师，须要十几年韶光，培养一个闇练的导医也至少须要一年。
AI到底凭什么本事，能在这样一个行业站住脚？

“智能导诊机器人和几年前遍布公共场所的电子查询机不一样，它们具备学习能力。
”国家喜说，碰着答不上来的问题，电子查询机可能一贯“卡壳”，但智能机器人通过积累、更新数据，能够不断解答人们提出的新问题。

这种搜集并利用履历的能力，正在办理一些医疗行业的难题。

第一是高效补充医院中巨大、繁芜的信息做事须要。

解放军总医院日门诊量约1.8万人，个中70%为外地患者。
许多人来这看病，先就诊还是先登记？看病科室各清闲哪？住院、手术在哪栋楼？“每遇见一个‘白大褂’，患者就上前讯问，但指路并非年夜夫的主业，他们也不是每次都知道答案，以是长期以来，群众对信息做事的须要得不到很好知足。
”国家喜说。

以前医院的办理办法，是建立导医团队。
2014年，解放军总医院在门诊楼招了14个专职导医，又外聘了17个小时工，却依然无法知足巨大的咨询量。
“智能导诊机器人上线后，很好补充了信息需求和供给不平衡的问题。
”国家喜说，“它们反应快、不厌其烦，连‘川普’‘广普’等口音浓重的普通话都懂，这正契合实际，可以更好地帮助外地患者。
”

第二是减少年夜夫检讨中的误诊、漏诊。

上海交通大学自动化系副教授阎威武表示，在医疗领域，AI已运用到信息咨询、医学影像、电子病历等方面，个中在医学影像上进展最快。

“我国食管癌高发，但早癌诊断掉队于发达国家。
”徐国良剖析，我国早癌创造率低的缘故原由紧张有两点，一方面，年夜夫普遍事情量大，难以担保对患者的风雅核查；其余，早癌表现难以察觉，比如早期食管癌，从内镜不雅观察，症状每每表现为局部充血、黏膜粗糙或细微腐败，同一般炎症非常相似，一些履历不敷的年夜夫很随意马虎忽略。

“当知道AI能学习看内镜照片的时候，我们很欢迎，由于AI能对年夜夫主不雅观的轻忽做出填补。
”徐国良说，2016年底，中山大学附属肿瘤医院把积累的10多万张脱敏的食管内镜照片供应给腾讯觅影用于科研，AI通过深度学习大量照片数据，形成一套检讨标准，可以显著提高早癌创造率。

在浙江省公民医院，腾讯觅影已用于食管癌、糖尿病视网膜病变、肺结节（用于诊断早期肺癌）的筛查创造事情。
实验环境下，AI系统对前两种疾病的创造准确率超过90%，对肺结节的创造准确率达85%。

浙江省公民医院院长黄东胜认为，借助AI来剖析胸片、CT、病理切片等影像资料，提高了看片效率，把年夜夫从辛劳的重复事情中解放出来。
“这有助于年夜夫投身于占领既往履历缺少的罕见病、疑难杂症，这些才是目前机器无法学习的。
”

社会认可度提升，技能实用性增强

常佳见告，腾讯觅影自2017年8月推出，已同全国30多家三甲医院组建“人工智能医学联合实验室”，“如今，AI对行业的渗透在增加，社会认可度在提升，技能实用性在增强。
”

但在现阶段，医疗AI的前景并非一起坦途。

“在技能上，医学影像设备与AI系统的兼容是个问题。
不同厂商的拍照设备、数据格式和图片质量都不同，这给机器学习的准确性带来滋扰。
其余，各地医院的AI数据库须要风雅微调，AI诊断的准确性可能受地域影响，同一疾病在不同地区会呈现眇小的数据差别，对此技能职员正在办理。
”常佳说。

“在用户习气上，老百姓对人机交互还勾留在触控办法为主，不习气与机器人直接说话互换。
还有一些人不信赖机器，只选择乞助于人，这解释社会要完备接管新技能还需韶光。
”国家喜说。

在宏不雅观上，阎威武指出，医疗AI的发展面临如下几个障碍：一是行业认可，年夜夫对AI持不雅观望态度，这项新技能尚未完备取得医学界信赖；二是数据资源，政策上还没有完备开放，对居民康健数据的隐私、权属等问题有待明确；三是法律伦理，AI既不是传统医疗设备，也不是人类，对它如何进行技能认证？医疗事件任务怎么认定？这都值得谈论，毕竟AI赞助的准确率尚未达到100%。

“最主要的，是对医疗AI的阐明问题。
”阎威武说，“医学是一门严明的学问，诊断病症有一套传统逻辑，但AI正在寻衅这种逻辑。
只管它能达到乃至超越年夜夫诊断的准确性，但它基于大数据的诊断事理和年夜夫利用医学知识做诊断是不一样的，对这种不同于既往医学规律的新技能的可阐明性，影响着医学界对AI的接管度。
”

只管离遍及尚有间隔，但许多业内人士对医疗AI的发展持乐不雅观态度。

“综合来看，中国在医疗AI上的水平仅次于美国，发展非常快，在很多AI竞赛中成绩突出，我们是国际领先的。
”阎威武说，工信部此前印发《促进新一代人工智能家当发展三年行动操持（2018—2020年）》，重点造就的8类智能产品中，就有医疗影像赞助诊断系统。
“行动操持的推出，给定了韶光表，给出了发展路径，详细的哀求都提出来了，我认为在这个领域很快会实现家当化。
”

“有些人对AI的安全性心存忧虑。
站在医院管理者的角度，我以为面对一项新技能，不能一开始就抗拒它，而要先去理解它，如果验证是好的，就该当主动去拥抱。
”黄东胜说，“通过年夜夫和技能职员不断互助，我认为医疗AI会越学越聪明，未来能向人们供应更高水平的做事。
”（ 邱超奕）