中国医学影像领域的AI需求与西方不同，源于我国病患数量众多，但医疗资源却不平衡，且医生工作量巨大。中国医学科学院北京协和医院放射科主任、中华医学会放射学分会主任委员金征宇教授认为，AI在医学影像领域的应用已经十分广阔，但AI取代医生似乎并不可能。以下内容根据金征宇教授在2019国际医学人工智能论坛上的讲话整理，由氢云资讯编辑。
AI辅助医疗近年来取得了不少成果。2015年，北卡罗莱纳大学深度学习分割脑MR图像实现优于传统方法。2016年，Google人工智能糖网病诊断精度达到可用于临床。2017年，斯坦福大学人工智能皮肤癌诊断精度达到专家水平。
此外，微软利用Intelligence Engine剖析健康数据，为患者就诊和意外急诊做准备。IBM分析医学文献和病患诊疗记录，为患者提供高质量、循证型个体化的诊疗方案。Google还建立健康风险警告系统，借助移动终端推送健康风险警告，并及时通知医生。
据预测，到2023年，诊断影像领域机器学习的市场投入将达20亿美元。在全球医学影像分析软件收入预测中，定量测量工具占比最大，超过了检出工具、决策支持工具和自动诊断工具。从AI医学影像分析的应用来看，神经学科位居第一，其后依次为心血管、其他脏器、乳腺、肺、肝。
AI已是我国国家战略制高点
在学术方面，1997年到2017年这20年间，中国是全球AI相关论文产出最多的国家。全球前20家AI相关论文产出机构中，中国占据6席。在专利方面，中国的AI相关专利在这20年间也超过了美国，位居全球第一。在政策方面，最近七八年里，国家出台了很多AI相关政策，为AI的发展提供了很好支撑。
在投资方面，据2018年上半年数据，全球医学影像AI创业融资最多的11家企业中，有4家来自中国，推想科技和依图科技更是位列前二。
中国AI市场参与者众多，主要包括传统设备厂商（如联影、迈瑞、鱼跃等）、巨头（如BAT、华为等）、创新创业企业（如推想科技、依图科技），以及众多高校项目等。
医学影像领域的机构组织也不断设立，如中华医学会放射学分会大数据与人工智能工作委员会、中国医学装备人工智能联盟影像委员会、中国医学影像AI产学研用创新联盟、中国医师协会智慧医疗专业委员会、中国医学科学院医学影像研究中心AI研究室等。
值得注意的是，中国的AI需求有别于西方，对于AI影像的需求有其特殊性。
首先，我国有巨大的患者数量，相比之下西方国家没有那么多病人。以北京协和医院为例，每天的门诊病人数量达10000-15000人。
第二是医疗资源分布不平衡，东西部差异明显。在大城市医院不堪重负的同时，一些偏远地区的医院却门可罗雀，因为病人都涌向了大城市医院就诊。
最后，放射科医生职业倦怠。放射科医生十分劳累，他们的工作量是西方医生的五倍甚至十倍。如在北京协和医院，放射科医生每人每天要看120多张CT，80多张MR影像。
不想被AI取代的医生到底该做什么
AI在医学影像领域的应用已经十分广阔。对于脑部可识别脑出血、脑缺血、脑血管疾病的CT、MR影像，对于肺部可识别肺癌、全肺疾病筛查的CT、DR影像，对于心脏可识别冠心病冠脉CTA影像，对于乳腺可识别乳腺癌钼靶、超声、MR影像。此外，AR还可识别消化系统疾病、前列腺癌、骨折等各类相关影像。
事实上，人工智能医疗影像产品标准颇高。
在功能易用性方面，要考虑功能上是否能满足日常诊断需求、设计上是否能够融入临床诊断路径以及交互上是否符合医生使用习惯。
在效果鲁棒性方面，要考虑不同设备、不同剂量和不同参数生成的图像。
在医学临床专业性方面，要遵从权威医学指南、聘请专业标注医生团队，产品还要在临床真实场景下打磨。
在应用多样性方面，本地部署的系统应集成多病种AI辅助诊断模块，而智能云系统则要为区域分级诊疗提供远程高质量的服务。
现在有很多创业企业都给出了很好的整体解决方案。比如，深睿医疗将AI用于胸部CT和DR的临床应用，可以实现肺结节筛查的多维度分析并形成结构化图文报告。又如数坤科技走通了冠脉AI诊断全路径，等等。
我们希望社会企业可以一起实现产学研合作，在全流程和各方面互相合作，加上医生的参与，就有可能产生很好的转化。未来计算机可以自动检测病变、量化病变，并实现标准化，减少医生劳动。
如果仅从“读片”角度来看，医生是有可能被取代的。但需要注意的是，AI完全取代医生或许并不可能。这是因为，医疗诊断是非常严肃、非常人性化的过程。AI可以帮助医生，但不能取代医生。医生要做的是附加值更高的工作，比如更好地和病患沟通，提供更高质量的医疗服务，在各种治疗方法中做出合理取舍。
总之，医生更需要做的是探索、发明和转化工作，把创新科技应用于临床实践。正如现代医学之父William Osler所说，医学不仅是科学，也是艺术。医学是人的科学，而不是简单的服务业。从基础研究到临床应用，看似很快，实则路还很长。
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