医疗AI竞赛纪灿雄袁微雨在世界医疗人工智能领域，中国仍扮演这追赶者的角色10分钟能做什么？对于IBM的医疗AI系统Waston而言，足够完成对患者罕见癌症的诊断并开具适当的治疗处方。在以往，这是无法想象的。近年来。伴随着深度学习、图片识别、语音识别和算法能力等人工智能关键技术的成熟，以及众多企业对医疗AI行业的环伺和资本投入，AI正在成为全世界医疗领域技术发展和商业运营的热点。市场研究机构麦肯锡的报告显示：2016年，企业在人工智能上的投资为260亿～390亿美元，预计到2025年，人工智能应用市场总值将达到1270亿美元，其中医疗行业将占到五分之一的市场规模。因此，全球各国都在加紧布局医疗AI的发展，中国也不例外。虽然近几年来中国在这一领域表现不俗。但整体发展水平与发达国家相比，仍存不小差距。源起英美对于医疗人工智能的探索，最早可追溯到上世纪70年代。1972年，英国利兹大学研发出了AAPHelp，这是目前已知最早的医疗AI系统，比中国最早的医学系统还早6年。这个系统主要针对腹部疾病进行辅助诊疗和相关手术操作，但不成熟。1974年，匹兹堡大学研发出用于内科疾病辅助诊疗的INTERNISTI；1976年，由斯坦福大学研发的MYCIN问世，主要用于辅助诊断感染性疾病。当时，引发关注的还有罗格斯大学研发的CASNET/Glaucoma，麻省理工学院研发的PIP、ABEL等。到了上世纪八九十年代，医疗AI商业化应用雏形开始出现。当时，美国麻省总医院发起名为DxPlan的医疗AI项目，涵盖了内科多种疾病类型，并能够依据临床表征提供辅助诊断方案。1990年，美国加利福尼亚州大学圣迭戈分校的威廉巴克斯特医生在其公开发表文章中第一次提出了“电脑可能比医生做得更好”的论点。1997年，美国IntuitiveSurgical公司成功研发出达芬奇机器人手术系统，并在2000年获得了美国食品药品监督管理局（以下简称FDA）批准，开始应用于临床。该外科手术系统经过不断完善，时至今日，已成为世界上应用最广泛、最先进的机器人外科手术系统。步入21世纪，图像识别、语音识别等人工智能技术的进步引人关注。2006年，加拿大多伦多大学的教授杰弗里·辛顿首次提出“深度学习”概念，掀起了一阵关于神经网络研究和应用的热潮。2013年，“深度学习”开始从学术课题研究变为备受医疗巨头青睐的技术核心，并渐趋成为现实的应用场景。此后，医疗AI技术和应用场景开始在其他发达国家开枝散叶。如2015年日本SoftBank公司研发出了情感机器人Pepper，2016年德国研发出了能感知疼痛的人工神经系统。医疗AI界的“老大哥”不可否认，中国的医疗AI近几年发展迅速，但相比之下，发达国家的医疗AI依旧处于领先地位。目前，中国在这一领域还是追赶者。比如在应用场景方面，发达国家的医疗AI产品均衡且广泛地布局在医疗影像、医疗器械、健康管理、营养学、人脸和情绪识别、药物挖掘等领域。全球领先的医疗科技公司Medtronic，其医疗器械已能够优化患者治疗效果，为慢性病患者提供终身的治疗方案；德国的Nuritas生物科技公司通过将人工智能与基因学结合，对人体的健康要素进行监测和记录，通过分析得出更加准确和有效的健康管理计划。美国的IBM公司更是早已在医疗领域开展“大胆豪赌”。2007年，IBM的医疗AI产品Watson问世，开展深度学习医学专业知识、识别医学影像、临床诊疗和个性化治疗等多项工作。2015年，Watson仅用10分钟就为一名女性诊断出罕见白血病，并提供了适当的治疗方案。目前，Watson已经成为IBM最成熟的AI应用案例。而在具体准入管理方面，2016年，FDA颁布三条法律：包括规范低风险大众健康产品、支持医疗器械监管决策和医疗设备准入临床实验的适应性设计。这三条法律如今成为了医疗AI创新发展的建设性框架。2017年，FDA正式授权巴库拉·帕特尔专员组建了一个针对数字化医疗和人工智能技术审批的新部门，以便更规范地审核不断涌入FDA大门的各种医疗人工智能产品。FDA掌门人斯科特·戈特利布在2018HealthDatapalooza大会上说.“我们正在通过新的预先认证项目，在上市之前拓展医疗设备等数字健康工具的安全审查新模式，这是一种新审查途径。”相较之下，中国的医疗AI则分布不均衡，目前基本集中于医疗影像领域。...