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人工智能（AI）的概念已經出現了六十多年，但近十年才真正得到全社會層面的重視，甚至上升到國家戰略層面。當前，越來越多的國家出臺人工智能國家戰略，率先布局，搶占制高點。

前不久，美國總統特朗普簽署了一份名為“美國人工智能領導力”的行政令，試圖從國家戰略層面調動更多聯邦資金和資源用于人工智能研發，以應對來自其他國家的挑戰，確保美國在人工智能領域的領先地位。有行業人士預言，中美AI頂層之戰或將打響，尤其是在醫療領域早已劍拔弩張……

與傳統醫療設備發展滯后不同，中國在醫療AI領域的成就居于世界前列，涌現了如推想科技、依圖科技、匯醫慧影、深睿醫療、圖瑪深維、零氪科技、蘭丁高科等醫學影像AI公司。這些企業在各自專注的領域已經出現了一批解決臨床痛點的AI產品。

本次，器械之家有幸采訪到推想科技臨床科研合作首席科學家沈云博士，探討中國醫療AI的最新進展，以及中美醫療AI之間的差異。

從GE到推想

沈云博士是影像圈的頂級專家，曾任GE醫療中國CT影像研究中心 (CTRC) 主任和首席科學家，是東京女子醫科大學客座講師。2018年，沈云博士加盟推想科技，出任“推想科技全球臨床科研合作學院” （iCR-inferVISION Global Clinical Collaboration Research Institute）院長及臨床科研合作首席科學家，助力推想科技啟動全球科研戰略，發力醫療影像AI臨床科研賽道。

早期曾作為中國政府公費本科留學生選派日本，進入名古屋大學工學部電気電子學科攻讀本科，碩士和博士，主攻等離子物理，主要研究方向為用CT技術進行可控核聚變的診斷。1990年4月，沈云博士加盟GE(日本)，從事CT研發和CT科研合作超過28年，2005年回國組建GE CTRC。自2006年起，他帶領CTRC科學家團隊幫助GE CT用戶在RSNA上共發表論文682篇，平均每年50篇以上。2011年以來，支持GE用戶在著名國外雜志上發表SCI文章超過250篇。

對于為何會離開傳統醫療（GE），加盟全新領域醫療AI（推想科技），沈云博士表示，AI已經成為中國政府的一個重要國策，展望目前的AI醫療，做醫療的人了解AI不夠，做AI的人不懂醫療的現象還是比較普遍。在開展組學和人工智能（AI）方面的研究的過程中，沈云博士對AI的研究產生了濃烈的興趣，也深感到作為設備公司的科學家幫助用戶進行人工智能（AI）研究的局限性。興趣，以及與推想科技創始人兼CEO陳寬先生的機緣巧合，讓雙方產生了強烈的共鳴，最終促成了沈云博士職業生涯中的唯一一次跳槽，從GE提前引退加盟了推想科技。

加盟推想科技后，沈云博士迅速組建了iCR，并在短短幾個月的時間匯聚了一批來自海外的博士后，以及國內頂尖醫院的設備專家、AI算法專家。他希望iCR能夠堅持AI科研創新和臨床落地，推動AI學科建設與成果轉化，與用戶開展廣泛而深入的臨床研究合作項目，使更多的中國用戶在國內外的知名學術期刊和專業學術會議上發表更多的論文，不斷提升中國用戶在國內外的學術知名度。同時也希望通過推想的人工智能學者科研平臺（InferScholar），幫助影像學者開展更廣泛和更深入的課題研究。

先天環境，各有千秋

中美是AI領域的兩大強國，兩方各有優勢。美國在基礎研究、創新發明、研究深度和成果累積領先，美國的各大高校是較早研究人工智能的，其TOP100的大學大都有5-10年的人工智能課程的開設。

毋庸置疑的是，美國的AI技術非常扎實，并且擁有全世界最多的AI公司，因而產品更多，所覆蓋的使用場景也更多。這些AI產品不僅覆蓋身體各個器官，也覆蓋各種醫療成像原理。

中國的優勢體現在應用落地方面要好一些，比如中國很多醫院已經在臨床環境中使用推想科技肺結節的產品，而美國的AI還停留在小范圍試用，嘗新鮮的狀態。

此外，中國政府對于人工智能戰略的高度重視，在2017年AlphaGo打敗柯潔后不到兩個月，國務院就發表了新一代人工智能發展規劃，要讓中國在2020年步入人工智能強國的行列，2025年完成某些重大突破，2030年成為世界主要的人工智能創新中心。

中國近期也有眾多大學開設了與人工智能相關的本科專業，比如中科院，西安電子科技大學，上海交大，哈工大，天津大學等等。

沈云博士認為，隨著深度算法的逐漸成熟，原創性的、顛覆性的突破短期內很難再次發生，更大的資源將會被用于深度學習算法的改進和微調，來提升深度學習的應用價值。要獲得更好的算法精度，最重要的就是數據。

中國擁有世界上最多的人口基數，以及最多的醫療設備裝機量（CT，MR等等），因此中國擁有最多的醫療數據。同時，美國由于異常重視隱私，病人數據缺乏以及專家高昂費用，美國的標記數據獲取異常艱難，這嚴重影響到AI產品的性能。

以一家國內AI公司為例，他們半年內從美國醫院獲取的數據僅為100例，而在國內同樣的時間可以獲取5000例。在剛剛結束的RSNA 2018年會上，國外的專家都對于推想的產品以及達到的效果非常驚奇，所以在這方面，中國的企業是領先的。

審批制度上，美國率先破局

AI技術雖然在國內非?；鸨?，但眾多的AI醫療企業，還沒有一家拿到NMPA三類醫療器械注冊證，由于輔助診斷治療和醫療影像AI產品對醫生的診斷和治療決策有導向作用，所以NMPA對其審批十分嚴格。

按照新版《醫療器械分類目錄》中對AI診斷分類的規定：若診斷軟件僅提供診斷建議，不直接給診斷結論，則申報二類醫療器械；若對病變部分進行自動識別，給出明確診斷提示，則申報三類醫械管理。兩類產品區別在于：三類醫械需要臨床試驗，二類則有臨床豁免目錄。

這便意味著，對于大多數都需申報三類醫械管理的醫療AI產品來說，在現有環境下想盡快獲得注冊證，拿到上市資格難度很大。這也是截止目前還沒有1家企業的產品獲得審批上市資格的主要原因。

對比美國，FDA在2018年4月初就批準通過了首個應用于一線醫療的自主式人工智能診斷設備，打破傳統醫械審批政策對醫療AI產品的限制。實施“數字健康創新行動計劃”，發布新指導貫徹立法、重構數字健康產品監督體系，同時，單獨組建成立AI與數字醫療審評部，通過降低醫療AI產品門檻來加快審批速度，比如將一些三類醫療AI產品降為二類產品進行審批。

美國FDA更加關注于醫療產品本身的風險，輔助篩查的產品在美國以前是二類產品，AI技術雖然新，但是用AI來做輔助篩查的產品也是二類產品。中國NMPA更加注重對于AI技術本身的監管，所以要求三類。

沈云博士認為，中美雖然一個三類一個二類，但是具體的要求相差不遠，都需要臨床實驗證明產品的有效性和低風險。美國FDA在審批上路徑比較明確，中國NMPA也有了自己的審批流程，接下來中美都會有很多AI產品過審。對于企業來說，中美的注冊審批殊途同歸，最終都是要證明產品的有效性和低風險。

中國醫療AI，初展頭角

當前，國內醫學影像領域存在不少痛點亟需解決，其中一些痛點是人工智能可以著力發展的方向，譬如通過人工智能降低漏診、誤診率，提高診斷速度，進而緩解影像專業人才短缺的難題等。

目前，推想科技在醫學影像AI領域成就顯著，產品主要包括早期肺癌解決方案，胸部DR智能輔助診斷，腦卒中智能診療解決方案，骨疾病相關診療解決方案，還有最頂尖的醫學人工智能科研平臺等等。在RSNA 2018年會上，推想便提出多模態臨床場景解決方案，希望在不久的將來實現疾病從發現到早診早治的全流程管理。

沈云博士表示，醫學AI未來的研發和臨床科研方向主要還是聚焦于對社會人群的常見病，多發病，致死率特別高，對社會家庭造成巨大負擔的疾病，例如腫瘤，心血管，神經系統疾病的輔助診斷和智能診療方案，同時，也會進到醫院的信息科，管理科，特別是醫院的各臨床科室。

而對于未來AI的展望，沈云博士表示現在的人工智能還處在較為初級的階段，仍然需要產業聯合，共同推動人工智能技術的繼續完善。未來，人工智能將在醫療領域發揮重要作用，將改變醫療手段甚至醫療模式，并將推動醫學發展，重塑醫療產業，改善醫生的傳統工作方式。最終，人工智能將釋放更多醫生的價值與產能，讓醫生的工作價值最大化，共同助力醫療服務。相信人工智能將給未來醫療技術帶來深刻的變化，是未來醫學創新和改革的強大動力。