欄目語：

科技創(chuàng)新是高質量發(fā)展的強大驅動力。

黨的二十大報告指出，要完善科技創(chuàng)新體系，加快實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略。

在健康中國的進程中，健康科技創(chuàng)新起著至關重要的作用。

每一時，醫(yī)學科技創(chuàng)新體系的構建都在進行；每一刻，醫(yī)學科技的進步都在書寫。

在這場變革中，身處其中的人往往最先感知。

科研基地、資源平臺、創(chuàng)新中心……這些體系的構建需要一個個具體的人的推動，

他們思考、諫言、行動。

腦科學研究、智慧醫(yī)療、創(chuàng)新藥物開發(fā)、健康產業(yè)發(fā)展……這些醫(yī)學科技行業(yè)突

破也需要一個個具體的人的努力，他們察覺、研究、突破。

自2023年8月1日起，國家衛(wèi)生健康委百姓健康電視頻道（CHTV）和醫(yī)學論壇

網共同開設“科創(chuàng)向未來”欄目，對話醫(yī)療科技創(chuàng)新領域的思考者、引領者與創(chuàng)

新者。讓我們跟隨他們的腳步，在醫(yī)療健康科技創(chuàng)新之路上不斷前行。

本期為該系列的第19期。讓我們在清華長庚醫(yī)院李棟教授的見解中，探尋AI賦能醫(yī)療的機遇與挑戰(zhàn)。

在科技創(chuàng)新的浪潮中，人工智能（AI）正以其迅猛的發(fā)展勢頭，重塑著醫(yī)療行業(yè)的未來。隨著技術的不斷進步，AI在醫(yī)學領域的應用日益廣泛，輔助診斷、影像分析、藥物研發(fā)……它正成為推動健康科技創(chuàng)新的重要力量。

然而，這一變革并非沒有挑戰(zhàn)。如何完善數(shù)據(jù)這一基石？如何讓如雨后春筍般的AI產品真正服務于臨床實際，造福患者？近日，由北京市科學技術協(xié)會指導，國家衛(wèi)生健康委醫(yī)院管理研究所和中關村人才協(xié)會主辦的第二屆醫(yī)工智融創(chuàng)新發(fā)展論壇暨AI時代醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全能力提升會議在北京舉行。在此次大會上，國家衛(wèi)生健康委員會百姓健康電視頻道（CHTV）聯(lián)合醫(yī)學論壇網（CMT）對話清華大學附屬北京清華長庚醫(yī)院醫(yī)學數(shù)據(jù)科學中心主任、清華大學生物工程特聘教授李棟。

李棟教授

問題一：我國醫(yī)工智融創(chuàng)新發(fā)展目前有哪些痛點？

李棟：歸國后，我最大的感觸是人工智能方面，特別是在數(shù)據(jù)方面存在一些問題，有很大的提升空間。中國作為全球疾病譜系最全的國家，每天產生的數(shù)據(jù)量遠超其他國家，但數(shù)據(jù)質量并不像發(fā)達國家那樣整齊，有很大的上升空間。目前醫(yī)院的主要職責還是醫(yī)療，醫(yī)生每天的工作負擔已經很重，很難再分出時間去完善收集到的數(shù)據(jù)。這直接影響了算法的準確性，甚至可能誤導算法。國內在這方面與國外有一定的差距，但國內有后發(fā)優(yōu)勢，可以避免重復國外的錯誤。國內醫(yī)療健康領域對AI這些新技術的擁抱態(tài)度非常積極，相信在正確的方向和政策資源的支持下，國內的數(shù)據(jù)質量會很快提升。

問題二：如何解決前述問題？有相對統(tǒng)一的解決路徑嗎？

李棟： 我認為很難用統(tǒng)一的解決方式。中國醫(yī)療資源高度不平衡，不同檢測設備和方法產生的原數(shù)據(jù)格式也不同。國家可以從政策層面制定一些標準，在這些標準的框架下，不同基層的醫(yī)院可以根據(jù)自己的情況靈活實施。在政策層面的規(guī)范下，國內的數(shù)據(jù)質量將會逐漸提升。

問題三：AI在助力藥物研發(fā)方面進展如何？

李棟： AI與醫(yī)療有很多對接的地方，但在藥物研發(fā)方面尤其面臨挑戰(zhàn)。藥物研發(fā)需要全新的靶點和分子。雖然AI在藥物研發(fā)方面取得了一些成熟的案例，但未來仍然存在長周期高投入的情況，只能提高效率，這決定了AI無法完全取代傳統(tǒng)的藥物研發(fā)全周期流程。

問題四：AI+藥物，目前有無成功的方向？

李棟： 有成功的案例，比如歐盟新批準的一款治療肥胖的藥物，通過數(shù)字膠囊控制食欲和監(jiān)測身體狀況。但藥物推出后，也暴露出了安全性和數(shù)據(jù)傳輸過程的一些問題?！癆I+藥物”方面的探索，未來可能會出現(xiàn)我們完全沒有預料到的挑戰(zhàn)，解決這些挑戰(zhàn)的時間不一定比傳統(tǒng)藥物研發(fā)要少。

問題五：如何看待“AI+醫(yī)療”的“國內熱”和“國外冷”？

李棟： 國內對AI的擁抱程度遠比國外熱烈。這主要是因為算法的成熟和醫(yī)療大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)，催生了AI與醫(yī)療的融合。國內在醫(yī)療領域有很多國外沒有遇到的情況，比如患者基數(shù)大，產生的醫(yī)療數(shù)據(jù)也大，這為AI提供了天然的應用場景。國外由于審批過程嚴謹，但效率相對低下。國內可以借鑒國外的經驗，利用后發(fā)優(yōu)勢，快速縮小與國外的差距，實現(xiàn)“彎道超車”。

問題六：現(xiàn)在很多AI+醫(yī)療的企業(yè)“火”了以后會走下坡路，您怎么看待這個問題？

李棟： 我認為如果AI找不到真正適合它的應用場景，發(fā)展就會受阻?；颊卟粫闆]有實際效果的產品買單。要解決這個問題，首先需要從底層培養(yǎng)醫(yī)工交叉人才，讓醫(yī)生跨界學習工程類和AI知識。其次，應該呼吁工科背景的工程師深入醫(yī)療第一線，了解醫(yī)療痛點，實現(xiàn)真正的醫(yī)工融合。目前很多信息領域和工程領域的專家與醫(yī)療領域的對接場景非常少，導致產品雖然好，但醫(yī)生覺得不好用。如果能夠落實這兩點，我相信未來會有很多接地氣的產品，真正得到患者的認可。

我們清華長庚已經在這方面做了一些探索，比如與北航等工科院校合作，完成了43個醫(yī)工融合項目。例如，我們董家鴻院長做的影像和病理的多模態(tài)融合技術，爭取患者的影像報告出來，不必等到后續(xù)的病理結果，就可判斷腫瘤性質和分期，我覺得這其實就是一個很好的落地應用

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網址: AI入醫(yī)療“水土不服”？清華長庚李棟：要找到真正的應用場景 http://m.gysdgmq.cn/newsview810270.html