但有一个现实问题：在很多欠发达地区 ， 确实可以通过前期筛查发现可疑病变 ， 可是在确诊阶段 ， 却遇到了瓶颈——基层医生不知道如何用阴道镜在宫颈的正确部位取样 。 “你很难让基层妇产科医生在短时间内达到专家水平 ， 如果取样区域不对 ， 最后还是会误诊 。 ”而AI给了这个“老大难”问题一个切实可行的解决方案 。 只要有网络 ， 基层医生用电子阴道镜对着病人的宫颈部位拍好照片 ， AI就能实时提供在线指导 ， 告诉医生 ， 你应该在哪个部位、几点钟方向取样 ， 提升诊疗准确度 。
产品要应用 ， 还得过“拿证”关
在开发医疗AI时 ， 腾讯觅影也遇到了一些难题 。 比如数据很多 ， 但并非所有数据都能用于医疗AI的训练 。 “我们的信息化系统建设得比欧美晚 ， 需要投入大量人力、物力和财力进行数据的整理和清洗 。 ”另一方面 ， 跨界、跨学科的人才不足 。 钱天翼希望能有更多懂医疗也懂技术的人才加入 ， 将技术和临床应用结合起来 ， 开发更好的、更适合医生的产品 。
还有一个更为棘手的问题——医疗AI的临床注册 。 “我们应该用怎样的评审方式测试AI？我们如何解释这个结果 ， 如何认定它可以在一个新的医院场景下稳定地发挥作用？这些都是行业整体所面临的难题 。 ”钱天翼强调 ， 现在在医疗AI领域公布的一些成果 ， 相当于研发测试结果 。 就像药物实验中有临床一期、二期、三期 。 但是没有走完整个流程之前 ， 谁都无法断言它是否能在更广大群体中也表现良好 。
虽然认为医疗AI前景可期 ， 但乔友林也反复强调 ， 如果要应用临床 ， 它必须得到最严格的科学评估 。 “医学的事情是人命关天的事情 ， 不是下棋、玩游戏 。 ”通过评估的标志 ， 是拿到证件 ， 比如拿到国家食品药品监督管理总局的医疗器械注册证 。 “不管是谁来做医疗AI ， 都必须拿到这个证件 。 这是我们共同奋斗的目标 。 要给老百姓提供服务 ， 那一定是提供质量得到保证的健康服务 ， 不能把老百姓忽悠了 。 ”乔友林表示 。
目前 ， 还没有哪一家公司的AI产品拿到了这一证件 ， 其实 ， 也没有关于AI产品如何拿证的标准 ， 甚至在国际上 ， 都没有什么可以借鉴的经验 。 钱天翼说 ， 研发团队会用一些系统性测试方法来验证假设 ， 用不同大小的样本量来测试模型的准确性 ， 但最终还是需要由国家相关审批部门、专家和医生结合前期探索的结果 ， 总结出一些可执行的标准 ， 让产品的实际效果能够达到预期 。 “我们也非常希望相关标准能早日出台 ， 这样我们的行业产品才能真正进行临床应用 。 ”他表示 。
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