“要（yào）解决‘病有所医’的（de）硬骨（gǔ）头（tóu），主要（yào）还是要解决在当今社会主（zhǔ）要矛盾转变之（zhī）后，人民群众（zhòng）对于（yú）医疗卫生健（jiàn）康的新需（xū）求（qiú）和（hé）我们目前医疗服务（wù）供（gòng）给的不平衡、不充分的（de）矛盾的问题。”三年前，原国家卫计委主任（rèn）李斌提到（dào），要通过建立远程医疗等形式，推动医疗资源下沉，解决当面面临的供需矛盾。

随着（zhe）互联网（wǎng）、移动（dòng）互联网、云计算、大数据、智能终端等现代技术的发展应（yīng）用，在医疗健康行业（yè）出现了（le）新的名词——智（zhì）慧医疗，即通过新型技术，实现患者、医院、第三方（fāng）机构等医疗信息的共（gòng）享，构建（jiàn）医疗领（lǐng）域（yù）新业态。

12月（yuè）19日，在中国智慧（huì）医（yī）院联盟（méng）、清华大学人（rén）工智能（néng）研究院、中关村科技（jì）园区大兴生物医药产业基地管委会共同举办的“智慧医（yī）疗2020大会”上，中国工程院院士（shì）董家（jiā）鸿、中（zhōng）国科学院院士张钹（bó）等人（rén）分（fèn）享了（le）对智（zhì）慧医疗的现状和（hé）面临的挑战。

打造“医工”复合型人才，助力智慧医疗发（fā）展

“智慧（huì）医（yī）疗将有望解决我国（guó）医疗（liáo）供需（xū）矛盾（dùn），提升我（wǒ）国（guó）医疗服务的能力和效率，对（duì）解决（jué）医疗配置地区间（jiān）不平（píng）衡起（qǐ）到重要的作用。”董家鸿表（biǎo）示，新型技术赋能健康医疗体系，为医院、患者等带来了（le）优势：一是提（tí）高医疗服务体系的效能、提升诊（zhěn）断（duàn）的能力和水平；二（èr）是提高医疗服务的效率，让医（yī）生更快捷地服务（wù）患者（zhě）；三（sān）是改善（shàn）患者的体验（yàn），通过优化医疗模式，例如通过（guò）在网上按时间段约（yuē）诊，可以避（bì）免患者在医院等候等（děng）。另（lìng）外，还可以（yǐ）拓展医疗服（fú）务（wù）的疆（jiāng）域，通过5G等新技术的应用，将优质医（yī）疗资（zī）源、服务输（shū）送到资源匮乏的农村、边远地区。

智慧医（yī）疗服务体系的建设离不（bú）开（kāi）人才的（de）培养，如今，需要的（de）不仅仅是只（zhī）懂医疗或者只懂技术的人，而（ér）是需要既懂临床专业知识（shí）又懂信息（xī）化技术的复合型人才（cái）。董家鸿介绍，复合（hé）型人（rén）才是智慧医疗的关键，为此（cǐ），清华大学利用（yòng）自身（shēn）优势（shì），开启（qǐ）了“医（yī）工交叉”的研究生培养计划，通（tōng）过双（shuāng）导（dǎo）师教学，培养所需人才，又（yòu）成立了（le）精准（zhǔn）医学研究（jiū）院，依托其生命科学、理工和人文学科基础，构建了医理工交融、医研企联盟的（de）临床（chuáng）转化科（kē）学（xué）研究（jiū）平台（tái）。另外，中国智慧（huì）医院联盟DH400工作组将把智慧医疗（liáo）领域做得相对好的医疗机构、企业、投资人聚集（jí）到一起，多（duō）方实（shí）现信息的互通有无，助力复合型人才（cái）的培养。

“我们（men）对智慧医（yī）疗的应（yīng）用前（qián）景充满期待，但是不能（néng）忽视智慧医疗在（zài）发（fā）展中所面临的挑战。”董家鸿认为（wéi）智慧医疗的发展有以下（xià）三方面的挑战：

一（yī）是由于（yú）人（rén）工（gōng）智能的不可解（jiě）释性，使（shǐ）得医生和患者在使用和接受人工智能时产生疑虑。因（yīn）此（cǐ）我们（men）将（jiāng）医疗（liáo）AR应（yīng）用（yòng）于医疗实践的（de）时候，需（xū）要公（gōng）开它的（de）执行细节、训练细（xì）节，以（yǐ）及应用目标和边界（jiè）的限定。

二是在目前的临床实（shí）践中，由于受（shòu）方法学的限制，日常的科学研究依然（rán）较多采用还（hái）原论方法。他强调，研究中所（suǒ）形成的检（jiǎn）测数据（jù）很难反映疾病的（de）本（běn）质。因此临（lín）床科研（yán）需要用（yòng）人工智能的新算法，来进（jìn）行跨维（wéi）度异构数据的分析，从（cóng）而能够解密人（rén）体奥秘，认（rèn）识疾（jí）病本质，更好实现精准医疗（liáo）。

三是（shì）目前的智（zhì）慧医疗还未进入成熟阶段（duàn），一（yī）定会面（miàn）临“框架问题”。“智慧医疗的失误会造成一（yī）批（pī）患者（zhě）的健康损害。因（yīn）此我（wǒ）们呼（hū）吁，在规范研究和（hé）审批（pī）医疗AI应用的同（tóng）时，要（yào）把潜在的危害控制到最低。”

需求引（yǐn）导——医务人（rén）员是智慧（huì）医（yī）疗的“智慧”担当

智（zhì）慧医疗是赋能（néng）现代（dài）医学的技术，促使现代医（yī）疗服务获（huò）得更高（gāo）的效能、效率（lǜ）和（hé）效益（yì）。因此，智慧医疗只能（néng）依（yī）靠医生，赋能于（yú）医生，无法脱离医生。

“我们所说的智慧医疗中的‘智慧’二（èr）字指的是（shì）所有的医生和（hé）医务人员。”张钹院（yuàn）士（shì）强调医（yī）生的（de）重要性，他表（biǎo）示，人工智能的目的并（bìng）不是（shì）让机器代替医（yī）生，而（ér）是要发挥医务工作者的聪明（míng）才智（zhì），将所有的医疗信息整合在人工智能里。关于这一点（diǎn），董家鸿院（yuàn）士（shì）表示，不（bú）相（xiàng）信机（jī）器人能（néng）够完全代替（tì）医生（shēng），他以所从事的肝胆外科（kē）手术为例，对于（yú）手（shǒu）术前后的程序性简单工作，如缝皮（pí），机器人能够（gòu）独立（lì）操（cāo）作，但在复杂手术方面机器人很难代替医生。

“人工智能大多依赖临床医生（shēng）的数（shù）据整理，它们会通过‘深（shēn）度学习’的方法将大量数据整合在系统里，进而得到高准确率的结果（guǒ）。比如（rú）在做尘肺图像识别时，因为全国每年有两三千万患者需要体（tǐ）检，最后得到的结论是机器的（de）识别率超（chāo）过医生（shēng）。”张钹强调，大数（shù）据标注的数（shù）据是来（lái）自于（yú）医生，机器的识别率超过（guò）一般医生是因为（wéi）所标注的数据（jù）来自于资深（shēn）医生的数据，因此并不是机器（qì）超过了医生，而是其利用了优秀医生的知（zhī）识和智慧，做出（chū）来的系（xì）统超过了一般医生（shēng）。

张钹认为，医疗健康的智能化势在必行，但与此同时也（yě）会面临三种（zhǒng）挑战：辅助医（yī）疗、医学影像（xiàng）、机器人的应用（yòng）。

在辅助（zhù）医（yī）疗方面，张钹认为最（zuì）重要的是把专家的知识跟大数（shù）据结合起来（lái）建立辅助（zhù）诊断系统。如把（bǎ）大（dà）量的数据自动转化成为计算机容易（yì）处理的知识，扩（kuò）展语料库，进而让（ràng）计算机利用多推理的机（jī）制来（lái）解决不确定性的问题。

在医学（xué）影像方面，要解决（jué）数（shù）据（jù）可（kě）信性的问题。提高准确（què）率需要进行技术创新，比如全卷积网络、新的（de）调参方（fāng）法（fǎ）和优化方（fāng）面都要做很（hěn）多的（de）工作。

在医疗机（jī）器人方（fāng）面，手术的机器人的可靠性要（yào）求需要进一步提高。他以达（dá）芬奇手术机（jī）器（qì）人举例：“我们国家有很（hěn）多医院（yuàn）都用了（达芬（fēn）奇（qí）机器人），即使这（zhè）样一（yī）个用（yòng）得非常普遍的手术机器（qì）人，它的事故（gù）也还（hái）是有的。2019年全世界用它（tā）进行的手术共600万例（lì），但是事（shì）故还是（shì）不少（shǎo），因为这个（gè）设备（bèi）的事故（gù）引起（qǐ）死亡的人数（shù）为100多（duō）人（rén）。”因此，张钹称，引进（jìn）了人工智能技术以（yǐ）后，必须面（miàn）对三个问题：可信、安全和（hé）可靠，而很重要的解决办法就是必须要（yào）人（rén）机结合，把机器的优势和人类的智慧结合起来。