不只是概念！AI+医疗“神器”ALMDA亮相J.P.Morgan健康大会引发关注

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

无论是MORE Health的跨境会诊平台，还是此次推出的“AI+医疗”产品ALMDA，都是在严格遵循HIPAA法案的前提下开发诞生的。Dr. Robert Warren表示，“在将患者的全部病例资料收集完成后，我们的技术平台会在第一时间运用自然语言技术对病例进行‘消毒’。所谓消毒，就是将有关患者隐私的内容全部抹去，包括姓名、地理位置、身份证号、邮箱等18个信息点。而且当用户关掉浏览器或退出登录时，其电脑缓存中都将不会存留任何的相关信息，数据的安全性将得以进一步保护。”

多角度、全方位为医疗赋能

Dr.Robert Warren介绍，人工智能与医疗结合的研究和应用在中国并不鲜见，例如运用在影像诊断、健康管理等领域。但在重症诊疗方面，尚无前例。另外，从数据化病例应用现状来讲，目前医疗领域已存在的数据化病例应用场景仍停留在较为简单的阶段，大多只能为病人和医生提供简单的查询功能，像ALMDA这样能帮助医生从海量数据中获取成千上万个碎片化信息并对其进行权重计算的，在当前的医疗产业内仍属罕见。因此，More Health爱医传递的这款新产品具有开创性的意义，在一定程度上填补了业界空白，是人工智能对医疗行为的又一次深度助力，从底层技术的驱动延伸至上层应用的丰富。

之于医生，具有高相似度的历史病例是诊疗过程中极富价值的参考资料。它为医生在其各自细分领域内的医疗行为提供了可借鉴的经验，是总结规律、梳理经验、提高技术的有效途径。

众所周知，中国医生所面对的病人数量与压力都是相对巨大的。最新官方数据显示，我国卫生技术人员总数超过898.8万，其中医生的人数远低于这个数字。但统计期间，一年内中国的总诊疗人次达到了令人震惊的81.8亿。可以说，中国医生和病人的数量相较是悬殊的。

在这样的前提下，让医生抽出时间，帮助每位病人在历史病例里面“大海捞针”并不现实。而医生如果因此错过接触相似病例并获得启发与参考的机会的话，又是着实令人遗憾的损失。人工智能技术的介入，有效解决了这一矛盾，提升了诊疗效率，拓宽医生的诊疗思路。

之于患者，ALMDA可被视作一个权威的信息获取平台。Dr.Robert Warren表示，“中国重症患者有一个普遍的诊疗习惯，就是认为一家医院、一个医生给出的诊疗方案缺乏说服力，因此会前往多个医疗机构，寻求多方意见。在这个过程中，不可避免地会投入大量的时间、精力和物力，还有可能因为偏听偏信走了弯路。”而ALMDA的落地，使医生通过一台电脑，便可从成千上万的病例资料中找到与目标患者情况最相近的精准案例，从而帮助患者对此后可能发生的治疗过程与效果有所洞悉，并由此省去“四处打听”所带来的资源浪费。而另一方面，这一新产品为医生的诊疗提供了更多的参考价值，有助于提升诊断和治疗的精准性，改善副作用管理、疾病后期康复、治疗效果及患者的预后，患者自然将成为最直接的受益者。

此外，这款新产品还为中美医学界学术交流、技术探讨、信息共享搭建起了便捷的平台。基于这一平台，中美双方医疗专家可实现虚拟的思想碰撞、经验交流、技术切磋。

ALMDA只是MORE Health爱医传递在“人工智能+医疗”领域探索和实践的第一步。“在实现大量优质数据的累积与深度结构化后，我们将会积极探索和尝试更多的可能性，未来我们将引入更多的合作机制，与药物研发、医疗保险等领域开展深入合作，让人工智能更广泛更深入地为医疗赋能”，Dr.Robert Warren表示。

谈及人工智能在医疗领域的应用前景和未来，Dr.Robert Warren说，“人工智能逐渐在越来越广、越来越深的医学范畴中显现出优于人类的能力，为医生和患者带来切切实实的帮助，当然这并不意味着人工智能会完全取代传统医疗，但这有什么关系，与其纠结人工智能和人类到底孰强孰弱，不如多做点实际性的努力，推动人工智能和医疗和谐发展，让人工智能更好地为医疗所用。”