“要（yào）解决‘病（bìng）有所医’的硬骨头，主要还是要解决在当今社会（huì）主要矛盾转变（biàn）之后（hòu），人民群众对于医疗卫生健康的新需求（qiú）和我（wǒ）们目（mù）前医疗（liáo）服务供给（gěi）的不平（píng）衡、不充分的矛盾的问（wèn）题。”三年前，原国家卫计委（wěi）主任（rèn）李斌提（tí）到，要通过建（jiàn）立远程医（yī）疗（liáo）等形式，推动医疗资源下沉（chén），解决（jué）当面面临的供需（xū）矛（máo）盾。

随（suí）着互联网（wǎng）、移动互（hù）联（lián）网（wǎng）、云（yún）计算、大数据、智（zhì）能终端等现代（dài）技术的发展应用，在医疗健康行（háng）业出现了新（xīn）的名词——智慧（huì）医疗，即通过新型技（jì）术，实现（xiàn）患者、医院、第三方（fāng）机构等医疗（liáo）信息的共享（xiǎng），构建医疗领域（yù）新业态。

12月（yuè）19日，在（zài）中国智慧医院联盟、清华（huá）大学人工智（zhì）能研究院、中关村科技（jì）园区大兴生物医药（yào）产业基地管委会共同举办的“智慧医疗2020大会（huì）”上，中国工程院院（yuàn）士董家鸿（hóng）、中国（guó）科学院院士张钹等人分（fèn）享了对智慧医疗的现状和面临的（de）挑战。

打造“医工（gōng）”复合型人（rén）才（cái），助力智慧医疗发展

“智慧（huì）医疗将（jiāng）有望解决我国医疗供（gòng）需矛盾，提升我国（guó）医疗服务的能力和效率，对解决（jué）医（yī）疗配置地区间不平衡起到重（chóng）要的作用。”董家鸿表（biǎo）示，新型技术赋能健（jiàn）康医疗（liáo）体（tǐ）系（xì），为医院、患者等带来了优势：一是提高医疗服务体系的效能、提升诊断的能力和水平；二是提高医疗服务的效率，让医生更（gèng）快捷地服务患者；三是改善患者的（de）体验，通过（guò）优化医疗模式，例如通过（guò）在网（wǎng）上按时间段约诊，可以避免患者在医（yī）院（yuàn）等候等（děng）。另外，还可以拓展医（yī）疗服务的疆域（yù），通过5G等新技术的应（yīng）用，将优质医疗资（zī）源、服务（wù）输送到资（zī）源匮（kuì）乏的农村、边远地区。

智慧（huì）医疗服（fú）务体系的建设离不开人才的培养，如今，需要的（de）不仅仅是只（zhī）懂（dǒng）医疗或者只懂技术的人，而是需（xū）要既懂（dǒng）临床专业知识又懂信息化技术的复合型人才。董家鸿介绍，复合型人才是智慧医疗（liáo）的关键，为此，清华大（dà）学利（lì）用自身优势，开启了“医（yī）工（gōng）交叉”的研究生培养计（jì）划，通过双导师教学，培养所（suǒ）需人（rén）才，又成立了精准医学研究（jiū）院，依托（tuō）其（qí）生命科学、理工和人（rén）文学科基（jī）础，构（gòu）建了医理工交融（róng）、医研（yán）企联盟的（de）临床转化科学研究（jiū）平台。另外，中国智（zhì）慧（huì）医（yī）院联盟DH400工作组将把智慧医疗（liáo）领域做得相对好的（de）医疗机构、企业、投资人聚集到一起，多方（fāng）实现（xiàn）信息（xī）的互（hù）通（tōng）有无，助力（lì）复合（hé）型人才的培养。

“我们对（duì）智慧医疗的应用（yòng）前景充满期待，但是不能忽视（shì）智慧医疗在发展中所面临的挑战。”董家鸿认为智慧医疗的发展有以下（xià）三方面的挑战：

一是由于人工智能的不可解释（shì）性，使（shǐ）得医生（shēng）和患者在使用和接（jiē）受人（rén）工智能时产生（shēng）疑虑。因（yīn）此（cǐ）我们将医疗AR应用于（yú）医疗实（shí）践的时候，需要公开它的（de）执行细节、训练细节（jiē），以及应（yīng）用目标和边界（jiè）的限定（dìng）。

二是在目前的（de）临床实（shí）践中，由于（yú）受方法学的限制，日常（cháng）的科（kē）学研究依然较多采用还原论方（fāng）法。他强调，研究（jiū）中所形（xíng）成（chéng）的检（jiǎn）测数（shù）据很难反映疾（jí）病的本质。因此临（lín）床科（kē）研需要用人（rén）工智能的新算法，来（lái）进行跨（kuà）维度异构数据的分（fèn）析（xī），从而能够（gòu）解密人（rén）体奥秘，认识疾病本（běn）质（zhì），更好实现精准（zhǔn）医疗。

三是（shì）目前的智慧医疗（liáo）还未进入成（chéng）熟阶段，一定会面临（lín）“框架问题”。“智慧医疗的失误会造（zào）成（chéng）一批患者的（de）健康损害。因此我（wǒ）们（men）呼吁，在规范研究和审批医疗（liáo）AI应用的同时，要把潜在（zài）的危害控制到最低。”

需（xū）求引导——医务人（rén）员是智慧医疗的“智慧”担当

智慧（huì）医疗是赋（fù）能现代医学的技术（shù），促使现代医疗服务获（huò）得（dé）更（gèng）高的效（xiào）能、效率和效益。因此，智慧医疗只（zhī）能依靠（kào）医（yī）生（shēng），赋能于医生（shēng），无法脱离医生。

“我（wǒ）们所说的智慧医疗中的‘智慧（huì）’二字指的是（shì）所有的医生和医务人员。”张钹（bó）院士（shì）强调（diào）医生的重（chóng）要性，他表示（shì），人工智能的目的并不（bú）是让（ràng）机（jī）器代替医生，而是要发挥医（yī）务工作者的聪明才（cái）智，将所有的医疗信息整合在人（rén）工智（zhì）能里。关于（yú）这一（yī）点，董家（jiā）鸿院士表示，不（bú）相信机器人能够（gòu）完全代替医生，他以所从事的肝胆外科手术（shù）为例，对于手术前后的程（chéng）序性（xìng）简单工作（zuò），如（rú）缝皮，机器人能够独立操作，但在复（fù）杂手术方（fāng）面机器人很难代替医生。

“人工智能大多依赖临床医生（shēng）的（de）数据整理（lǐ），它（tā）们会（huì）通过‘深度学习’的（de）方法将大量数（shù）据整合在系统里，进而得到高准确率的（de）结果。比（bǐ）如在做尘肺图像识别时，因为全国每（měi）年有两三千万患者需要体（tǐ）检，最后得到的（de）结（jié）论是机器的识别率（lǜ）超过医生。”张钹强调（diào），大数（shù）据标（biāo）注的（de）数（shù）据是（shì）来（lái）自于医（yī）生，机器（qì）的（de）识别（bié）率超过一般医生是（shì）因为（wéi）所标（biāo）注的数据来自（zì）于资（zī）深医生的数（shù）据（jù），因此并不是机器超过了医生，而是其利用了优秀医生的知识和（hé）智慧，做出（chū）来的系统超过（guò）了一般（bān）医生。

张钹（bó）认为，医疗健康的智能化势在必行，但与此同时也会面临三种挑战：辅助医疗、医（yī）学影像、机器人的应用。

在辅助（zhù）医疗（liáo）方面，张钹认为最重要的是把专家的知识跟大（dà）数据结合（hé）起来建立辅助诊断（duàn）系统。如（rú）把（bǎ）大量的数据自动转化成为计算机容（róng）易处（chù）理的知识（shí），扩展（zhǎn）语料库，进而让（ràng）计（jì）算机利用（yòng）多推（tuī）理的机制来解决不确定性的问题。

在医学影像方面，要解决数据可（kě）信性的问（wèn）题。提高准确（què）率需（xū）要进行技术创（chuàng）新，比（bǐ）如全卷积网络、新（xīn）的（de）调参（cān）方（fāng）法和优化方面都（dōu）要做很多的工作。

在医疗机器人方（fāng）面，手（shǒu）术的机器人的可靠性要求（qiú）需要进一步提高。他以达芬奇手术（shù）机器人（rén）举例：“我们（men）国家有（yǒu）很多医院都用了（达芬奇机器人），即使这样一个用（yòng）得非常普遍（biàn）的手术机器人，它（tā）的（de）事故（gù）也还（hái）是（shì）有的。2019年全（quán）世界用它（tā）进行的手术共（gòng）600万例（lì），但是事故还是不少，因为（wéi）这个设备的事故（gù）引起（qǐ）死亡的人数为100多人（rén）。”因（yīn）此，张钹（bó）称，引进了（le）人工智能技（jì）术以（yǐ）后，必须面对（duì）三个问题（tí）：可（kě）信、安全和可（kě）靠，而很（hěn）重要的解决办法就是必须要（yào）人机结合，把机器的优势和人（rén）类（lèi）的智（zhì）慧（huì）结合起来（lái）。