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2 從實驗室到醫院到底還有多遠？

看來，在AI讀片成為“普世”服務前，如何讓AI真正從實驗室走向醫院，從科研走向臨床，或許才是眼下更務實、也是更緊迫的思考。

首當其沖的，是AI的合法“身份”問題。

“我國對醫療器械有著嚴格的分類和監管，醫療產品需要有國家許可才能用于患者。在醫療產品用到AI前，需要先把AI注冊成為三類醫療器械，門檻還是很高的。更何況，目前有關AI產品的審查機制尚不明確，因此還沒有任何一款國內的AI產品可以直接用于臨床” ，楊光教授解釋道。

其次不得不提的，是誰來為AI埋單的問題。

在上述論壇上就有嘉賓提出，醫院要實現AI看片，必然會涉及成本投入。那么，額外的成本投入是否會轉嫁給患者？患者又是否愿意為AI埋單呢？如果不解決誰出錢的問題，AI都將很難在醫院和患者層面得到大規模應用。

對此楊光教授認為，在醫療資源中，醫生是最昂貴的資源之一。如果AI確實能在某些方面替代醫生工作，就會使整個醫療體系中的醫生數量占比下降。從這一意義來看，AI反而是節省了成本。

他同時指出，AI能否在醫院臨床中發揮實質性作用，另一個關鍵點在于是否可能進入醫保。他相信，有朝一日當AI的可靠性、認知度達到一定程度，讓醫院和患者都能真正受益于AI，那么AI進入醫保也將沒有障礙。

另外，圖像識別類AI無法跳脫的，還有數據問題。

影像類AI是典型的基于大數據的AI，自然會面臨數據來源的問題。以上海市磁共振重點實驗室為例，作為華東師范大學的一個實驗室，并不掌握病患的影像數據，最初的AI模型訓練也只能使用公開數據，數量有限。

但楊光教授的視野則更為廣闊。他說，如果把數據比作金礦，那么現在的礦主就是醫院。“我們既做科研也做工程，就相當于做礦山機械。我們的目標是面對同樣的金礦，我們可以挖出更多金子，與醫院分享這些多挖出來的金子，所以醫院也愿意和我們合作。”

他坦言，確實有一些醫院非常看重和保護自己手中的數據金礦，有這樣的想法也很自然。礦主確實應該把金礦看管好，但如果不去挖掘的話，金礦是沒有價值的，何況數據金礦是可以重復挖掘的。從這層意義來說，挖掘能力的價值和金礦的價值是同等重要的。

楊光教授強調，基于大數據的AI并不會受制于數據隱私保護意識和措施的提升，關鍵在于以更合理的方式實現數據共享。據他介紹，在美國，醫療數據可以通過一些中立的組織匯總在一起，再開放給全社會，這樣就帶動了整個行業的發展，而我國在這方面還相對欠缺。

他建議，政府應該推動數據共享工作，這并不意味著政府應該把所有數據匯總在一起。楊教授對算力智庫表示，非常看好分布式的數據共享方式，通過隱私計算確保各方數據不出本地就能實現共享。

在政策方面，白皮書提出了3點建議。第一，出臺引導政策，將AI醫療影像輔助診斷產品盡早納入“醫療行業優先使用國產設備政策”。第二，加強基層診療，搭建AI影像中心和實驗室建設。第三，將AI影像輔助診斷新技術使用明確納入醫院評分內容。