CSCO副理事长、CSCO智慧医疗专家委员会主任委员梁军教授谈

人工智能与临床决策支持

“目前，智能医疗还存在服务不落地、识别不够准确的缺点，但相信在各位同道的不断努力下，在不远的将来，其对整个医疗行业的颠覆性作用必然呈指数级别增长，而肿瘤领域的医疗模式也必将在人工智能（AI）的不断发展下产生翻天覆地的变革。”

医学人工智能的发展是大势所趋

近年来，人工智能逐渐渗透到社会的各行各业。从AlphaGo赢得世界围棋冠军，到携带心电图（ECG）功能的iWatch 4发布上市，无一不体现着AI及信息化产业的巨大优势。在中国，人口老龄化、慢病高速增长、医疗资源供需严重失衡以及地域分配不均等问题，造就了对医疗人工智能的巨大需求；同时，人口基数大、产业组合丰富、人才储备充分等特点，又给AI的发展提供了很好的基础。医学人工智能是解决医疗生产力的根本之道，也是最为业界所看好的领域之一。

党和国家政府亦充分意识到这一点，国家各部委紧锣密鼓地出台了一系列AI相关发展政策。早在2015年5月，国务院即发布《中国制造2025》的通知；2016年5月，国家发展和改革委员会又提出《“互联网＋”人工智能三年行动实施方案》；2017年11月，国家科技部在北京召开“新一代人工智能发展规划暨重大科技项目”启动会……这些都标志着新一代AI发展规划和重大科技项目进入到全面启动实施阶段。2017年12月，国家工业和信息化部发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，明确提出对医疗影像辅助诊断系统的具体要求。AI时代已经到来，其发展关系到国家现代化建设的重大任务，也影响着民众的切身利益。

AI在临床决策支持中的应用

谈到AI在肿瘤领域的应用，就不能不提临床决策支持系统（CDSS），其概念是运用相关的、系统的临床知识和患者基本信息及病情信息，加强医疗相关的决策和行动，提高医疗质量和医疗服务水平的计算机应用系统。与数据库的理念不同，CDSS提供的不是简单的临床知识，而是根据患者的具体信息，提供切实的治疗决策。在计算机强大的算力、算法的支持下，CDSS的运行成为可能。

CDSS需要完备的知识和清晰的逻辑从而可以快速输出结果，比较适合循证条理清晰、影响因素明确、决策简明扼要、混杂因素较少的临床领域，而肿瘤内科恰巧可以完美地满足这些要求。首先，只要有明确的病理学及影像学支持，不牵涉过多的鉴别诊断内容，大部分常见肿瘤的诊断就不是难点，而重点在于治疗。其次，肿瘤学是目前最能践行循证医学理念的领域，不断更新的循证证据虽然数量巨大，但数据的结构化整理比较方便。最后，人机交互方面，不断完善的病历系统和非结构化数据识别能力的进步使得系统自动收集病历资料、自主推理产生结果成为可能。

IBM Waston正是在肿瘤领域独树一帜的CDSS，依靠其独特的自然语言识别技术和不断优化的深度学习能力，可对海量的非结构化文献数据及指南进行快速学习利用。同时，最新一代推理机原理、复杂但高效的专家系统及完备的知识图谱又让它在结果输出时游刃有余，每条决策背后的证据文献也同时给出，临床工作人员可以随时参考，查漏补缺。但是，类似Watson这样的CDSS系统须更好地“本土化”，目前绝大多数医院的HIS系统还无法实现CDSS的人机交互，须录入复杂的临床信息才能得到诊疗决策，也需要融入更多国内指南意见、需要更多亚裔人群的数据资料去不断学习和完善，而这又有赖于医疗机构、大数据公司的鼎力支持。

我们必须冷静地认识到，AI类产品具有新奇性，各类批判和褒扬都会被舆论无限放大，可穿戴设备在各个领域不断涌现，而智能系统也在持续地迭代升级，既往的缺点将在更新版本中得到优化。

（北京大学国际医院  徐蔚然  供稿）