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不只是概念！AI+医疗“神器”ALMDA亮相J.P.Morgan健康大会引发关注
2019-01-15 12:16 网络 来源：网络 作者: 网络 编辑: 王爵0购买
人口老龄化严重、疑难重症患病率提升、医疗资源分配不均等现象，是当前世界各国面临的共同问题。而人工智能技术的蓬勃发展，使医疗产业看到了借助科技手段解决这些问题的希望。一如普华永道在其医疗产业报告《What Doctor》中所描绘的，“人工智能技术在医疗产业内的地位越来越高”。“AI+医疗”的概念，显然是过去几年和未来可预见的一段时间内最为火热、也最有望诞生实用成果的产业题材之一。
当前的中国，也被视作最适合应用“AI+医疗”场景的医疗市场之一。庞大的人口基数所能带来的海量数据，是其他国家所难以企及的。而从国家意志到民生层面对医疗产业的关注，也是推动“AI+医疗”发展的强大助力。自中国提出“健康中国”概念，并将“发展基于互联网的健康服务”上升至国家战略层面以来，主打“AI+医疗”概念的创业公司层出不穷，并带来了大量的应用产品概念。目前，这些结合人工智能技术的产品概念主要可被归类为以下几种类型：流行病预测、精准外科手术、智能医药研发、智能健康管理、医疗机器人、智能诊疗、影像识别等。
然而，我们不得不承认，虽然具备优质的基础条件，但目前中国的“AI+医疗”产业发展仍停留在相对初期的阶段。已经存在的“AI+医疗”应用场景主要扎堆集中在个别几个领域，数据的获取和管理也缺乏统一标准。更多情况下，许多“AI+医疗”的概念缺少实际的技术与市场支持，只能停留在概念阶段。显然，中国的“AI+医疗”产业想要在之后迎来突破革新，必须要沉下心来，研发真正具有实用价值的应用场景与产品。下一阶段的“AI+医疗”，将是一个产品为王的时代。
J.P. Morgan大会上 跨境医疗企业展示革新产品
日前，J.P. Morgan健康产业大会在美国旧金山举行。J.P. Morgan健康产业大会是全球范围内规模最大、信息量最为充足的医药产业投资论坛。每年，来自全球的顶级医药企业、创新技术引领者与金融投资领袖都会齐聚会场，分享业界最领先的技术与观点，并寻求合作与创新机会。今年的J.P. Morgan大会盛况空前，超过450家不同领域的企业代表出席会议，其中也包含大量中国企业的身影。
拜登、比尔.盖茨、沃希基等政商要人曾出席J.P. Morgan健康产业大会
毫无疑问，“AI+医疗”也是本次J.P. Morgan健康产业大会最受关注的议题之一。整个业界都在关注，谁能在2019年的开篇之际，提出以人为本的、具有实际落地价值的“AI+医疗”应用场景与产品。
会议期间，一家中美跨境医疗机构所带来的“AI+医疗”应用产品引起了业界的广泛关注。这家名为MORE Health爱医传递的医疗机构，展示了一款名为Abstract Layer of Medical Data powered by AI(ALMDA)的智能医疗产品。ALMDA基于MORE Health已经成熟应用的远程会诊平台积累的海量案例数据开发。该产品使用人工智能算法，帮助使用它的医生在庞大的资料库中迅速找到与患者情况最接近的病例资料，并由此获得诊疗参考。MORE Health爱医传递CTO胡泊在会议现场演示了ALMDA产品的应用，并表示ALMDA的设计宗旨和主要功能就是运用大数据分析技术，将病情相似的患者的病例信息进行汇总归纳，结合治疗指南和医生给出的建议，对和诊疗相关的各个数据点进行挖掘和权重计算，找出相似案例在诊断治疗、副作用管理、预后等等方面的异同，进而归纳出更为合理精准的诊疗规律和方案，为后续类似疾病的诊疗提供高含金量的参考和借鉴价值。
优质数据结构化 是打造“AI+医疗”新产品的必要前提
毫无疑问，在“AI+医疗”领域，数据的积累是搭建场景、开发产品的重要前提。绝大多数“AI+医疗”题材的应用产品需要特定类型的数据进行训练，而这类数据通常十分紧缺。在获取数据相对容易的中国市场，数据质量良莠不齐又是普遍现象。当前，国内的大多数医疗机构缺少联动体系，数据标准化、结构化的程度相对较低，数据本身的完整性与准确性也存在隐患。
数据无“量”，人工智能缺乏训练的基础;而数据乏“质”，训练的结果有极易出现偏差。因此，在打造“AI+医疗”的产品时，数据的“质”与“量”缺一不可。
据记者了解，MORE Health爱医传递成立于2011年。成立以来，该机构深耕中美跨境医疗，并自主开发了基于互联网的跨境会诊平台。通过该平台，中方医生可以将病人的病例上传，并与美国的顶级医疗专家进行同步会诊。中国的疑难重症病人可以通过跨境会诊平台获取重要的第二诊疗意见，从而在面临是否进行手术、是否出国就医等关键抉择时有所参考。
通过这一平台，MORE Health积累了大量的优质医疗数据。近年来，该机构更加重视数据积累。在陆续和多家中美顶级医院达成合作关系之后，MORE Health的年病例数据累积已达数千例，总的病例数据积累量早已达数万级。而MORE Health在积累病人病历时，并不只是简单地收集病理切片、X光片等内容，而是完整地录入病人的全部病例记录。在海量优质数据积累的基础上，MORE Health打造出ALMDA这款兼具商业与实用潜力的“AI+医疗”应用产品，可谓水到渠成。
“MORE Health在自己团队研发的格式胶囊(capsule)中存储完整的医疗数据。通过早期人工标注的方式，我们能将一份普通病例分割成数万个数据标注点，完整记录病人的病症、生活习惯、治疗历史等细节信息。另一方面，我们也利用专家知识开发以及更新由核心概念(Checkpoint)组成的疾病数据模版。MORE Health在帮助患者进行多学科会诊时，会收集患者的实时完整病例，并由专业团队予以筛查，以保证资料准确。这就保证了数据的时效性、准确性。”MORE Health 联合创始人Dr. Robert Warren 对记者表示，“利用机器学习建立核心概念与数据标注点间的联系之后，用户就可以通过我们的平台，在海量病例中寻找到与目标病例最相似的病例资料。”
保护患者数据安全性 建立数据管理规范
中国的人工智能相关产业所面临的另一大问题，是数据获取、管理与应用的规范化。一方面，中国目前缺少相关的法律法规与行业管理条例;另一方面，中国社会对数据隐私的保护意识不足。人工智能相关产业目前在中国方兴未艾，各类企业正急于抢夺市场数据建立护城河。在这一过程中，企业主观失德或客观不慎造成用户数据被泄露、滥用的案例并不少见。
目前，美国在医疗领域拥有相对完善的法律法规。早在1996年，美国政府便颁布HIPAA法案(《健康保险隐私及责任法案》)，用于确保患者医疗数据的安全。
Dr. Robert Warren发表演讲
