“要解决‘病有（yǒu）所医’的硬骨头，主要（yào）还是要（yào）解决在当今社会主（zhǔ）要矛（máo）盾转变之后，人（rén）民群（qún）众对于（yú）医疗卫（wèi）生健康的新需求和我们目前医疗服务供给的不平（píng）衡、不充（chōng）分的矛盾的问题。”三年前，原国（guó）家卫计委主任李斌提到（dào），要通过建立（lì）远程医（yī）疗等（děng）形式，推（tuī）动医疗资源下沉，解决当（dāng）面（miàn）面临的供（gòng）需矛盾。

随着互联网、移（yí）动互联网、云计（jì）算、大数据（jù）、智能终端等现代技术的发展应用，在医疗健康行业（yè）出现了新（xīn）的名词（cí）——智慧（huì）医疗，即通过新型技术，实现患者、医（yī）院、第三（sān）方机构等医疗信息的共享，构建医疗领域新业态（tài）。

12月（yuè）19日，在中国智慧医院联盟、清华大学人工智（zhì）能研（yán）究院、中关村科技园区大（dà）兴生物医药产业基（jī）地（dì）管委会共同举办的“智慧医疗2020大会”上，中国工程院院士董家鸿、中国科学（xué）院院士张钹等人分（fèn）享（xiǎng）了对智慧（huì）医疗的现状（zhuàng）和面临的挑战。

打造“医工”复合型人才，助力智慧医（yī）疗发展

“智慧（huì）医疗将有望解决我国医疗供需矛盾，提升我（wǒ）国医（yī）疗服务的能（néng）力和效率，对解决医疗（liáo）配（pèi）置地区间不平（píng）衡起到重要的作用。”董家鸿表示（shì），新型（xíng）技术赋（fù）能健康医（yī）疗体（tǐ）系，为医院、患者等（děng）带来（lái）了优势：一是提高医（yī）疗服（fú）务体系（xì）的效能、提升诊（zhěn）断的能（néng）力和（hé）水平（píng）；二（èr）是提（tí）高医疗服务的效率，让（ràng）医生更快捷地服务（wù）患者；三是改善患者的（de）体验（yàn），通过优化医疗模式，例（lì）如通（tōng）过（guò）在网上（shàng）按时（shí）间段约诊，可以避（bì）免患者在医（yī）院等候等。另外，还可以拓展医疗服（fú）务的疆（jiāng）域，通（tōng）过5G等新技术（shù）的应用（yòng），将优质医疗资源、服务输（shū）送到资源匮乏的农（nóng）村（cūn）、边远地区（qū）。

智慧（huì）医疗服务体系的建设离不开人才（cái）的培养（yǎng），如今，需要（yào）的不仅（jǐn）仅是只懂（dǒng）医疗（liáo）或者只（zhī）懂技术的人，而是需要既懂临（lín）床专业知识又（yòu）懂信息（xī）化技术的复合型人才。董（dǒng）家鸿介绍（shào），复合型人才（cái）是（shì）智（zhì）慧（huì）医疗的关（guān）键，为此，清华大学利用自身优势（shì），开启了“医工交（jiāo）叉”的研（yán）究生培养计划，通过双导（dǎo）师教学，培养所需人才（cái），又成（chéng）立了（le）精准医学研究（jiū）院，依托其生命科学、理工和人文学科基础，构建了医理（lǐ）工交融、医研企联（lián）盟的临床（chuáng）转化科学研究平台。另外，中国（guó）智慧医院联盟DH400工作组将把智慧医疗领域做（zuò）得相（xiàng）对好的医疗机构、企业、投资人（rén）聚（jù）集到一起，多方实现信息的互通有（yǒu）无，助力（lì）复合（hé）型（xíng）人才的培养。

“我们对智（zhì）慧医（yī）疗的应用（yòng）前（qián）景充满期（qī）待，但是不（bú）能忽视智慧医（yī）疗在发展（zhǎn）中所面临的挑战。”董家（jiā）鸿认为智（zhì）慧医疗的（de）发展（zhǎn）有以下三方面的挑战：

一是由于人工智（zhì）能的不可解释性，使得医生和（hé）患者在使用和接（jiē）受人工智能时产生（shēng）疑虑（lǜ）。因此我（wǒ）们将医疗AR应用于医疗实践的时候，需要公开它的执行细节、训练（liàn）细节，以（yǐ）及应用目标和边界的限定。

二是在（zài）目前的临床（chuáng）实践中，由于受方法（fǎ）学的限制，日常的（de）科学（xué）研究依然较多采用还原论方（fāng）法。他强调，研究中所形成（chéng）的检测数据很难反映（yìng）疾病的本质。因此（cǐ）临床科研（yán）需要用人工智能的新算法，来进行跨维度异构数据（jù）的分析，从而能（néng）够解密人体奥秘，认（rèn）识疾病（bìng）本质，更好实现精准医（yī）疗。

三是目前的智慧医（yī）疗还未进入成熟（shú）阶段，一定（dìng）会面临“框架问题”。“智慧医疗的失误会造成一批患者的健康损害。因此我（wǒ）们呼（hū）吁，在规范研究和审批医疗AI应（yīng）用的同时，要把潜在的危害控制到最低。”

需求引（yǐn）导——医务人员是智慧医（yī）疗的“智慧”担当

智慧医疗是（shì）赋能（néng）现（xiàn）代医（yī）学的技术，促使现代（dài）医疗服务（wù）获得更高的效能、效率和效益。因此（cǐ），智（zhì）慧医（yī）疗只能依靠医生，赋能于医生，无法脱离医生。

“我们所说（shuō）的智慧医疗中的‘智慧（huì）’二（èr）字（zì）指的是所有的医（yī）生和医务人员。”张钹院士强（qiáng）调医生的（de）重要性，他（tā）表示，人（rén）工智能（néng）的目的并不是让机器代替（tì）医生，而是（shì）要发挥医务工（gōng）作（zuò）者的聪明才智，将所有的医疗信息整合在人（rén）工智能里。关于这一点，董（dǒng）家鸿院士表示，不相信机器人能够完全代（dài）替医生（shēng），他以所从事的肝胆外科（kē）手术为（wéi）例，对于手（shǒu）术（shù）前（qián）后的程（chéng）序性简单工作，如（rú）缝皮，机器人（rén）能（néng）够（gòu）独（dú）立操作，但在复杂手术（shù）方面机器人很（hěn）难代替（tì）医生。

“人工智能大多依赖临（lín）床医生（shēng）的数据（jù）整理，它们会通过（guò）‘深度学习’的（de）方法将大量数据整合在（zài）系统里，进而得到（dào）高准确率的结果。比（bǐ）如在（zài）做尘肺图像识别时（shí），因为（wéi）全国每年有两三千万患者需要体（tǐ）检，最后得到的结论是机器的识别率（lǜ）超过医生（shēng）。”张钹强调，大（dà）数据标注的数据是来自于医生，机器的识（shí）别率超（chāo）过一般医（yī）生是因为所标注（zhù）的数据来自于资深医生的数（shù）据，因此并不是机（jī）器超过了医生（shēng），而是其利（lì）用了优（yōu）秀医生的知识（shí）和智慧，做出来的系（xì）统超（chāo）过了一般（bān）医生。

张钹认为（wéi），医（yī）疗健康的智（zhì）能化（huà）势在必行，但与此同时（shí）也会面临（lín）三（sān）种挑战：辅助医疗、医（yī）学影（yǐng）像、机器人（rén）的应用。

在辅助医疗方面（miàn），张（zhāng）钹认为最重要（yào）的是把专家（jiā）的（de）知识跟大数据结合起（qǐ）来建（jiàn）立辅（fǔ）助诊断（duàn）系统。如（rú）把大（dà）量的数据自（zì）动转（zhuǎn）化成（chéng）为计算机（jī）容易处理的（de）知（zhī）识（shí），扩展语料库，进而让计（jì）算机利用多推理的机制来解（jiě）决不确定性的问（wèn）题。

在医学影像（xiàng）方面，要解（jiě）决数（shù）据可信性的（de）问题（tí）。提高（gāo）准确率需要进行技术创新，比如全卷（juàn）积网络、新的调参方（fāng）法和优（yōu）化方面都要做很多（duō）的工作。

在医疗机器人（rén）方面，手术的机器人的可靠性要求需要（yào）进（jìn）一步（bù）提高。他以（yǐ）达芬奇手术机器（qì）人举例：“我们国家有很多医院都（dōu）用（yòng）了（达（dá）芬奇机器人（rén）），即使（shǐ）这样（yàng）一个（gè）用得（dé）非常普遍的手术（shù）机器人，它的事故也还是有的（de）。2019年全世界用它进（jìn）行的手（shǒu）术共600万例，但是事故（gù）还是（shì）不少，因为这个设备的事故引起死亡的（de）人数为100多人。”因此（cǐ），张钹称，引进了人工（gōng）智能技术以后，必须面（miàn）对三个（gè）问题（tí）：可（kě）信、安全和可靠，而很重要的解（jiě）决办法就是必（bì）须要人机结合，把机器的优势和人类的（de）智慧（huì）结合起来。