浙江在线-健康网7月2日讯（浙江在线记者 赖金鑫）虚拟助理、健康管理、辅助诊疗、疾病风险预测……如今，AI+医疗的应用场景已经越来越多，而医疗影像更是成为了各大高科技企业争相发展的宠儿。
刚刚在北京落下帷幕的全球首场神经影像人工智能“人机大赛”总决赛上，AI选手“BioMind天医智”还以高出20%的正确率，战胜了来自全球神经系统疾病诊断的25名医界“最强大脑”，再度大放异彩。
据统计，2013年到2017年间，医疗智能影像领域的融资占比高达31%。AI医学影像的发展现状如何？在实际运用过程中又存在着哪些问题与挑战？
6月30日～7月1日，由浙江省生物医学工程学会放射学专业委员会主办、浙江大学医学院附属第二医院承办的第五届钱江国际影像论坛在杭州举行，来自国内外知名的专家学者针对人工智能与医学影像等话题展开了深入探讨。
新机遇：医学影像借力人工智能
趁着医疗改革与互联网新技术发展的东风，AI医学影像正面临着前所未有的发展机遇。
大会主席、浙医二院放射科主任张敏鸣教授接触这一领域时间不短。自多年前承担“十二五”规划国家重点建设项目以来，她与AI医学影像打交道至今已经有将近十年的时间。在她看来，当前的医疗领域正面临着疾病谱变化快、医疗资源不足、医疗误诊率高、医生培养周期长等多方面的问题，这为人工智能进入医疗领域提供了广阔的空间。
“如今，我国的医疗影像诊断市场庞大，发展迅猛，规模已经达到了780亿元，有几乎70%的医学人工智能初创公司都集中在这一领域。”但在她看来，这与现实生活中的实际需求相比依旧不够。
一组数据很能说明问题。中国的实际人口有13亿，但中国每百万人拥有的CT机数量是9.4台，而美国则有64台。人均医疗影像支出的情况同样也是如此，中国的人均支出只有10美金，而美国的支出则是这个数字的10倍。
AI医学影像未来仍有很大的发展空间。未来，它不仅将改变医院原来的看诊模式，也让老百姓看病变得更加便利，浙江大学医学院附属第二医院党委副书记王凯对此深有感触。近年来，浙医二院加快医疗改革步伐，先后引进了多款AI影像产品，这些新技术的应用在医院信息化建设方面产生了很好的推动作用。
在他看来，医院的发展速度取决于学科速度。近年来，放射学科在医、教、研方面步伐迈得很大，为医院的发展提供了重要支持，特别是在“最多跑一次”改革，优化就诊流程方面发挥了重要作用。如今发展人工智能影像已经成为一种必然。
“医学影像是现代医学发展的标杆，在帮助医生辅助检查、早期诊断等方面有着不可替代的作用。”浙江大学副校长严建华认为，医学人工智能呈现出了多学科交叉的特点，需要依托多学科才能实现协同发展。只有来自不同学科的专家交流前沿技术、共享科技成果，通过学科交叉与资源整合，才能让影像学发展，这需要临床医生与科研工作者的共同参与。只有这样才能做到真正的医工结合。
大会上，浙江省政协副主席周国辉也表达了他对人工智能的看法。他说，医疗事业发展必须顺应时代发展的潮流与人民群众的实际需求。人工智能可以辅助医学的发展，医学数字化、医学智能化带来的是医疗费用的降低，惠及的是普通老百姓，这是便民利民的好事。
技术的发展很重要，但更重要的是自主创新。他指出，不能一味地从国外引进技术，只有研发出具有自主知识产权的医疗设备才能缩短与国外的差距，而这也是当下AI医学影像在发展中必须要注意的。
新发展：“双脑”联合诊断引领AI医学影像
AI医学影像前景广阔，但如何发展仍是业界需要思考的一个难题。
“目前为止，人工智能还只是医生的助手，但通过深度学习，它有机会越来越接近人。”上海肺科医院影像科主任孙希文教授认为，未来人工智能的进步将超乎医生的想象，但在这一过程中需要研究人员与临床医生的深入互动。
未来的医学影像中心就像飞机驾驶舱一样，可以进行综合的信息处理，而临床医生则扮演着飞行员的角色，他们是数据分析处理的专家。这是中国科学院自动化研究所研究员田捷给出的比喻。他说，人工智能是否会替代影像科医生无法下定论，但是未来的影像科医生一定是影像信息学的专家。
张敏鸣教授同样认为，未来的影像专家必须学会与AI沟通，而人工智能研究如果与临床脱节，必然会带来各种各样的问题。她分析说，现在虽然很多人工智能影像在人机竞赛中对于疾病的检出率很高，但在临床应用中却给医患双方带来了无尽的麻烦，一方面造成的事患者的过度焦虑，另一方面则是医生的过度手术。
她指出，AI是强大的生产力工具，人与AI携手合作、互补配合才能更好地提高医疗质量。但现在AI的检测疾病范围还只有数种，并没有涵盖全部，对每种疾病的检测敏感度也都不一样。在临床上，即使只有0.01%的假阳性也有可能导致医疗事故的发生，所以必须由医学专家们指导其发展方向，提供临床应用场景，并教会AI标注、纠错与逻辑判断。
“AI的成长需要有医生担任‘好老师’，科学家提供‘好脑子’，并在海量的数据中不断做题与锻炼。”张敏鸣教授认为，以后AI的运作模式应当是“双脑”联合诊断。简单来说，就是AI医学影像负责干苦力活，给出初步的建议，而医生则负责综合思考、查漏补缺，并基于AI指标，综合个体情况给出临床建议。这样的“双脑”联合，将达到更高的效率和准确性。
图玛深维医疗科技有限公司CEO钟昕是生物工程方面的专家，也长期从事着人工智能领域的研究。在他看来，虽然人工智能系统取代医生还有很长一段路要走，没有十年二十年很难实现，但现在市场上的产品正在变得越来越完善，这是一个很好的预兆。
以他们的影像布局举例，不久之后公司又将上市可以对14种肺病进行自动筛查的AI产品。此外，乳腺癌、脑卒中以及脑部疾病的自动筛查也已纳入到了研究生产之中，AI影像的诊疗范围已经变得越来越广，早已不仅限于肺结节一个领域。
