医疗资源正缺口AI将如何赋能医学影像发展？

  近年来，随技术在医学影像诊断领域的渗透，以及医疗创新有关政策的鼓励，致力于提升医疗机构服务水平的医学影像新业态开始崭露头角，尤其是以AI医学影像产品为代表的诊断服务，以及为影像科、放疗科等做整体赋能的科室运营服务，成为当前医学影像发展热点。那么，AI是如何赋能医学影像发展的？

  人工智能（AI）是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。AI产业包括数据资源、计算引擎、算法、技术、基于AI算法的技术进行研发及拓展应用的企业和应用领域。AI产业生态如图1所示。经过60多年的演进，尤其是在移动网络、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论、新技术和经济社会持续健康发展强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。

  全球来看，欧美等发达地区AI产业布局较早，尤其美国在算法、芯片和数据等核心领域，积累了强大的技术创新优势，各层级企业数量全球领先。

  据国际数据公司（IDC）估算，2020年全球AI市场规模约1565亿美元，同比增长12．3％；在《全球AI支出指南》中，IDC预测全球AI相关支出将在未来四年翻一番，到2024年达到1100亿美元。我们国家的人工智能行业核心产业市场规模2020年超过1500亿元，预计在2025年将超过4000亿元，其中以图像识别及语音识别为核心的模式识别市场规模最大。

  目前，基础层的核心技术大部分掌握在国外企业手中，为我国企业自主开展研发带来了不利的壁垒封锁，限制了产业整体发展。近期，国内以北上杭深等为代表的地区相继加大对传感器、底层芯片及算法等基础层的研发力度，取得了一定的技术积累，但别的地方切入基础层仍存在较高壁垒。相比国外应用技术发展，国内AI企业的应用技术主要集中于计算机视觉（含模式识别技术）、自然语言处理，基础硬件占比偏小。行业应用层，国外以AI＋、大数据及数据服务为主，国内则集中于AI＋、大数据及数据服务，以及智能机器人、无人机等智能终端。

  未来，美国仍然是全球AI产业发展的主导者，凭借着数量众多、实力雄厚的科技企业、高校、科研机构，美国从人工智能的底层技术到应用市场都拥有巨大优势。我国已经是人工智能应用大国，AI产业发展已上升至国家战略层面，全国各地相关政策进入全面爆发期，影响力稳步提升。

  未来，我国人工智能产业高质量发展有以下几大趋势：第一，人工智能产业仍将保持爆发式增长。得益于人工智能技术的不断升级以及商业模式的推陈出新，我国人工智能产业需求将进一步放量；产业规模整体爆发式增长的背景下，基础层、技术层和应用层的各细分领域也将保持同步增长态势，尤其应用层各产业领域的增长表现最为抢眼。

  第二，初创型公司优势逐渐体现。科技巨头公司凭借强大的技术和资本垄断能力，在目前代表着全球人工智能产业发展的最前沿，强势保持人工智能科技创新与产业发展的优势地位。然而，全球近几年兴起有千余家人工智能初创企业，半数以上已经获得投资机构青睐，数量以美国和中国居多。初创公司聚焦于行业某细分领域并深入探索，与科技巨头在某些领域相比存在一定的比较优势。

  第三，智能化应用场景从单一向多元发展。目前，AI应用领域多处于专用阶段，例如人脸识别、视频监控、语音识别等都主要用于完成具体任务，覆盖范围有限、产业化程度有待提高。随着智能家居、智慧物流等产品的推出，人工智能的应用终将进入面向复杂场景，处理复杂问题，提高社会生产效率和生活质量的新阶段。通过海量优质的多维数据结合大规模计算力的投入，以应用场景为接口，AI产业将构建起覆盖全产业链生态的商业模式，满足用户复杂多变的实际需求。

  第四，模式识别是当前人工智能领域发展的热点。随着计算机视觉技术和自然语言处理技术的成熟，图像识别、语音识别、文本识别等模式识别技术应用场景范围越来越广，市场潜力巨大。随着模式识别技术的成熟，智能医学影像以AI深度学习技术为依托，将成为AI落地最快的领域之一。

  自2012年深度学习技术被引入图像识别数据集之后，其识别率近年来屡创新高。2015年百度在ImageNet比赛中识别错误率仅为4．58％，高于人类水平。在各类医学图像识别比赛或活动当中，学校和商业研究团队分别在不同病种上取得了显著成果。表1：科研、商业团队针对不一样病种开发的AI产品识别准确率

  智能图像诊断数据结构化程度高、处理难度小。医疗大数据有80％来自于医疗影像数据。影像数据具备结构化程度高，数据处理难度小的优势，很适合机器学习。 表2：智能图像诊断和辅助诊断比较

  医生资源短缺将促进AI智能影像识别的应用落地。目前我国医学影像数据的年增长率约为30％，而放射科医师数量的年增长率为4．1％，其间的差距是25．9％，放射科医师的数量增长远不及影像数据的增长。以病理切片为例，据国家卫健委统计，我国病理注册医生在1万人左右，按照每百张床配备1－2名病理医生的标准计算，全国病理科医生缺口可能达3万－4万人，目前，全国有近40％的手术未进行病理切片分析。所以，通过AI的方式辅助影像科医师进行诊断将满足市场刚需。

  AI读片相对于人工读片具备比较优势。人工读片具备主观性高、重复性低、定量及信息利用度不足、耗时及劳动强度和知识经验的传承困难等问题；而AI读片的优势体现在高效率低成本。随着产品的成熟带动识别率的提升，人工智能读片的精准度也将形成比较优势。表3：人工智能读片与人工读片的比较

  我国医学影像数据量正以30％的年增长率逐年增长，然而影像科医生数量的上涨的速度慢且工作效率不足，给医学影影像成果判断造成一定的压力。此外，目前医学影像数据大部分仍然需要人工分析，最明显的缺陷就是不精准，依靠经验所做的判断易引起误诊。人工智能依靠强大的图像识别和深度学习技术，可很好地解决医学影像大数据人工处理中存在的两大问题，大幅度的提升数据分析的效率和准确性，减轻医生的压力，同时提高诊疗的效率和准确率。