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上海交通大学：
2019
中国人工智能医疗白皮书
中国人工智能医疗白皮书！
AI
读片快准稳，微缩机器人“助手”深入人体直捣病灶——人工智能与医
疗领域的结合，
会不会将更多疾病预防在前，或者让普通人看病更容易？
1
9
日，
上海交通大学人工智能研究院联合上海市卫生和健康 发展研究中
心、上海交通大学医学院发布了《人工智能医疗白皮书》
。该 白皮书包含人工智
能医疗发展历史、政策分析、行业现状、面临的挑战及趋势分析四大部
分，全面
分析了世界主要国家人工智能医疗研究的热门领域、
面临的主要 挑战和未来发展
趋势，为我国人工智能医疗行业的政策制定、学术发展、投资策略、产品
应用等
提供了智力支持和政策依据。
“最新最全指南”助力我国人工智能医疗
近年
来，在国家政策的支持与驱动下，在互联网、大数据、人工智能等前沿
技术的支撑下，<
/p>
我国智慧医疗进入飞速发展时期。
国家新一代人工智能、
脑科学
与类脑研究重大专项逐步启动实施，
智慧医疗科技研究与产业发展步入新的阶 段。
2018
年
1
月， 上海交通大学人工智能研究院揭牌成立，医疗健康是其优先
发展方向之一。上海交通大学
人工智能研究院常务副院长杨小康表示，
“上海交
大具有十多年医工交叉
合作基础，医学院和
13
家附属医院对人工智能技术应用
的普遍需求、
转化医学国家重大科技基础设施的建设应用等，
为智慧医疗的建设< /p>
发展奠定了坚实的基础。
”
据介
绍，
这是上海交通大学人工智能研究院发布的首份人工智能医疗白皮书，
也是目前行业内该领域最新最全的白皮书报告。
该白皮书全面分析了人
工智能在医学影像、
辅助诊断、
药物研发、
健康管理、
< p>疾病预测这五大医疗主要应用领域的痛点、发展优势、应用场景、行业现状、商
业模式，
并对目前我国人工智能医疗领域面临的挑战进行了分析，
对行业未来 发
展趋势进行分析，提出了发展建议。
人工智
能上升至国家战略，全国
19
个省市已发布人工智能规划
《人工智能医疗白皮书》
项目负责人、
上海交大人工智能研究院 教授金耀辉
表示，
随着大数据、
互联网和信息科技在智慧 医疗领域的应用，
人工智能医疗发
展迅猛。研究发现，以
AlphaGo
战胜李世石事件为时间节点，自
2016
年下半年
以来，
人工智能引起世界各国和社会各层的重视。
世界主 要国家纷纷开始对人工
智能进行国家战略层面的布局，并且非常重视人工智能在医疗领域
的发展。
白皮书显示，
美国对人工智能的反应尤为迅速 ，
连续出台多个国家人工智能
政策，
利用人工智能对并发 症进行预测及预防、
发展电子化病历、
对医疗大数据
进行
分析挖掘等，并利用
AI
系统自动执行决策和医疗诊断。中国于
2 017
年
7
月发布《新一代人工智能发展规划》
，提出发展智能治疗模式、智能医疗体系、
智能医疗机器人、
智能 可穿戴设备、
智能诊断、
智能多学科会诊、
智能基因识别、
智能医药监管、智能疾病预测等。日本基于本国严重的“人口老龄化”现象，将
医疗健康和护理作为人工智能的突破口。
英国则强调辅助诊断、
早期预防 控制流
行病并追踪其发病率、
图像诊断方向，
并进一步提 出了要保证公众数据的安全性
和隐私性。印度则将癌症筛查和治疗作为人工智能大规模靶
向治疗的领域方向。
中国从国家战略层面的宏观规划，
再到各省、
市级的具体蓝图，
齐心协力引
领人工智能行业
发展。
在国家层面的人工智能医疗政策方面，
除了将医疗列入相
< br>关人工智能战略重要应用领域外，
国家一直在推动人工智能医疗领域的发展，
尤
其在近三年相继发布关于健康医疗大数据、
全国人口健康信息化、< /p>
互联网医疗等
的政策，为人工智能在医疗领域的发展奠定了良好的基础。在
省级层面，截至
2018
年
12
月底，< /p>
全国
31
省市中已有
19
个省市发布 了人工智能规划，
其中有
16
个制定了具体的产业规模发
展目标，
并且
16
个省市
2020
年的核心产业规模目标
达到近
4000
亿，远远超过国家层面制定的目标
1500
亿。
AI
医学影像成中国人工智能医疗最成熟领域
“国外以
AI
药物研发为主，而中国则借助医疗影像大数据及图像 识别技术
的发展优势，以
AI
医学影像为主。
< p>”杨小康表示，目前AI
医学影像成为中国人
工智能
与医疗行业应用结合最成熟的领域，
市场规模大、
收入和融资情况表现亮
眼。
通过对
2018
年营收突出的
AI
医学影像公司的应用场景和数据资源进行分析，
报告发现大部分公司
都与医院展开广泛合作，并且在肺结节、眼底、乳腺癌、宫
颈癌方面已有较为成熟的产品
。
中国
AI
医疗应聚焦五大趋势
项目组分析了中国
AI
医疗领域目前应该聚焦的五大趋势：
政府出台政策，为保护和发展
AI
人才提供保 障。由于工资高薪和研究环境
的原因，
国内人工智能人才存在一定流失。
为了应对这种情况，
建议政府和产业
借鉴美国波士顿等国
际先进
AI
发展地区的政策，在人工智能人才的出入境及落
户、住房、继续教育、医疗等方面进行配套补助，应对人才缺口。
健
康医疗数据归属、
安全、
开放等多项问题持续严峻。
目前中国健康 医疗数
据具有数据归属不明确、
数据安全要求高、
数据开 放程度有限、
健康医疗数据不
统一、
数据伦理问题待解决 、
数据成本压力大等特点，
这些问题虽然已得到全社
会层
面的关注与重视，但依旧形势严峻。
AI
医疗器械审批 标准逐步建立，有待进一步实现。目前国内为中检院负责
AI
医疗器械的 审批工作。
AI
医疗器械是医疗器械的一个新生种类，其审批的流
程、方法、专家组都与常规的医疗器械不同，且随着
AI
技术的快速发展 ，
AI
器
械的技术和服务范畴也在逐渐扩大，因此审批标
准从建立到完善需要一个过程，
需要相关部门和学者持续的跟进和关注。
人工智能理论
“黑盒”
依旧存在未知风险。
尽管人工智能的应用范围十分广
泛，但多数结论经由经验而来、缺乏理论支撑和解释，
面临着“黑盒子”问题，
有可能会导致严重的问题。
< br>AI
医疗产业落地越来越成熟，商业模式愈发清晰。需要注意到的是，尽管
AI
在一定程度上能够减轻医生的工作量，还能提高医生的诊断准确率，但对于
医疗机构来说，
这并不是刚需，
具体的付费主体、
应用场景等问题仍需多方探索。
为中国
AI
医疗出谋划策
“因此，我们提出了医疗人工智能发展的政策建议。
”上海市卫生和健康发
< p>展研究中心健康科技创新发展部主任何达表示，
必须加强行业指导和监管，
政府
部门应尽快出台
AI
相关法律法规，明确
AI
在医疗领域内的定位，医生不会被
AI
所 取代，
AI
是帮助医生进行临床诊疗，及方便患者获得高质量的医疗服务，
医生对诊断的结果负主要责任。
弥补交叉人才短板。
人工智能医疗领域是人工智能和医疗健康这两个专业性
极强领域的结合，
人才是第一生产力要素。加强核心技术人才培养与医务人员
AI
使用技能 培训，保证
AI
产品能更好地服务于临床实践。
“同时，要破解医疗数据难题。
”她表示，要打破医疗机构、政府部门的数
据壁垒，建立数据共享流通机制，促进不同机构间，地区间的数据联网，形成真
正的大数据。
建设以患者为中心的多病种临床数据中心，
探索患者隐私保护和数
据安全技术。
专家认为，部分中西部地区
AI
基础尚有欠缺，而这些地区对远程医疗、人
工诊疗助手等
AI
需求非常强烈，建议国家有侧重地对中西部地区互联网建设给
予倾斜政策。
同时，
加强基层医疗机构互联网应用，
引导 优质的医疗资源下沉至
基层，实现资源共享，提高医疗服务水平。
上海市卫生和健康发展研究中心主任金春林表示，
“希望通过以上措施，助< /p>
力实现
AI
在医疗健康领域的深度发展，实现从辅助诊疗、 辅助手术机器人，到
独立
AI
智能医院乃至机器人医生的 美好愿景。
”
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