BFT機(jī)器人?

03

人工智能醫(yī)療器械關(guān)鍵技術(shù)分析

一、感知技術(shù)

（一）基于醫(yī)療器械采集產(chǎn)生客觀數(shù)據(jù)是最主要的感知方式

醫(yī)療器械使用目的在于能夠?qū)δ承┘膊∑鸬筋A(yù)防、診斷、治療和監(jiān)護(hù)的作用，對(duì)人體樣本進(jìn)行檢測(cè)等，最終輔助醫(yī)生更好地治療病患，直接或間接地作用于人體，采集人體信息，產(chǎn)生具有醫(yī)療用途的客觀數(shù)據(jù)。根據(jù)醫(yī)療器械所采集信息的種類可將其大致分為三類：

一是醫(yī)學(xué)影像設(shè)備，借助放射成像技術(shù)、磁共振成像技術(shù)、超聲成像技術(shù)等，生成與人體內(nèi)部結(jié)構(gòu)有著空間和時(shí)間對(duì)應(yīng)關(guān)系的影像信息，設(shè)備主要包括 CT\MRI、PET、SPECT、內(nèi)窺鏡、超聲、眼底照相機(jī)等；

二是醫(yī)用電子設(shè)備，借助傳感器、導(dǎo)聯(lián)線等對(duì)人體生物物理信號(hào)進(jìn)行長(zhǎng)期或短時(shí)間的監(jiān)測(cè)診斷，并將信號(hào)圖形化或數(shù)值化，設(shè)備主要包括心電監(jiān)測(cè)儀、腦電監(jiān)測(cè)儀、血壓儀、無創(chuàng)血糖儀等；

三是體外診斷設(shè)備，利用光電比色法原理、光學(xué)掃描原理、基因測(cè)序技術(shù)等對(duì)人體樣本（血液、組織等）在人體之外進(jìn)行檢測(cè)，進(jìn)而獲得診斷信息，設(shè)備主要包括生化分析設(shè)備、微生物分析設(shè)備、分子生物學(xué)分析設(shè)備等。

醫(yī)療器械采集具有醫(yī)療用途的客觀數(shù)據(jù)在很大程度上改善了患者護(hù)理效果，提高了診斷準(zhǔn)確性，便于癥狀跟蹤，而人工智能與醫(yī)療器械的結(jié)合，在進(jìn)一步提高醫(yī)療數(shù)據(jù)采集效率與準(zhǔn)確性的同時(shí)，也改善了對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)的分析功能?；诳纱┐髟O(shè)備的數(shù)據(jù)采集技術(shù)是重要的感知手段。

（二）基于可穿戴設(shè)備的數(shù)據(jù)采集技術(shù)是重要的感知手段

可穿戴設(shè)備是在計(jì)算機(jī)及電子產(chǎn)品小型化、便攜化的趨勢(shì)下誕生和發(fā)展起來的，是一種可直接佩戴/穿戴在身上、或貼附在皮膚表面、或整合到衣服或配件的便攜式設(shè)備。其利用硬件設(shè)備采集人體生理數(shù)據(jù)，在軟件支持下感知、記錄、分析、調(diào)控、干預(yù)甚至治療疾病或維護(hù)健康狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)生命體征數(shù)據(jù)化，可通過長(zhǎng)時(shí)間的穿戴實(shí)現(xiàn)用戶體外數(shù)據(jù)或生理參數(shù)的連續(xù)采集。

此外，可穿戴設(shè)備還可借助軟件實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)、采集和傳輸，通過云端將患者和醫(yī)生銜接起來，將患者的健康數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步給醫(yī)生，及時(shí)開展后續(xù)診療或病情干預(yù)，釋放醫(yī)療資源，減少就醫(yī)次數(shù)，降低醫(yī)患雙方治療成本，此外，醫(yī)療機(jī)構(gòu)及地方衛(wèi)生部門可獲取海量用戶健康數(shù)據(jù)，促進(jìn)醫(yī)療政策科學(xué)決策。

可穿戴設(shè)備結(jié)合人工智能技術(shù)，在其可穿戴性、可移動(dòng)性、可持續(xù)性的基礎(chǔ)上，又增加了簡(jiǎn)單操作性、可交互性的特點(diǎn)。穿戴設(shè)備可以按照產(chǎn)品形態(tài)分為四類：

• 1、以手腕支撐為代表，如智能手環(huán)、腕式血壓計(jì)等；

• 2、以腳部支撐為代表，如智能鞋、智能鞋墊等；

• 3、以頭部支撐為代表，如智能眼鏡，無線耳機(jī)等；

• 4、智能服裝、書包、拐杖、配飾等各類非主流產(chǎn)品形態(tài)，如智能體溫貼等。

隨著人工智能技術(shù)及傳感器技術(shù)等不斷發(fā)展，可穿戴設(shè)備正逐步向醫(yī)用級(jí)產(chǎn)品靠攏，在實(shí)現(xiàn)不間斷連續(xù)生理指標(biāo)監(jiān)測(cè)的同時(shí)，數(shù)據(jù)采集準(zhǔn)確性及數(shù)據(jù)的處理分析能力也在不斷加強(qiáng)，在運(yùn)動(dòng)健康、醫(yī)療監(jiān)護(hù)等場(chǎng)景有著廣闊的應(yīng)用前景。

（三）運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)對(duì)人體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)進(jìn)行感知

運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)主要借助運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)對(duì)運(yùn)動(dòng)物體關(guān)鍵點(diǎn)在真實(shí)三維空間中的運(yùn)動(dòng)軌跡或姿態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)測(cè)量和記錄，并通過處理軟件在虛擬三維空間中重建運(yùn)動(dòng)模型，對(duì)動(dòng)作進(jìn)行時(shí)空參數(shù)和運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)分析，探索運(yùn)動(dòng)規(guī)律。

運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)主要包括傳感器、信號(hào)捕捉設(shè)備、數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備及數(shù)據(jù)處理設(shè)備四部分。根據(jù)其工作原理不同，可將其分為光學(xué)式、機(jī)械式、電磁式、聲學(xué)式和基于視頻的捕捉系統(tǒng)。人工智能技術(shù)的發(fā)展，使得運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理更準(zhǔn)確，效率更高，并逐步應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域。

運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)在康復(fù)領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括人體步態(tài)分析、靜態(tài)體姿分析、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)獲取等，其中步態(tài)分析是研究康復(fù)治療過程中患者運(yùn)動(dòng)狀態(tài)最常用的技術(shù)手段之一。在步態(tài)分析中結(jié)合運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)，可以實(shí)時(shí)監(jiān)護(hù)捕捉患者的運(yùn)動(dòng)狀況，提高精準(zhǔn)的空間定位，量化數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析，將結(jié)果傳輸給醫(yī)生，輔助醫(yī)生進(jìn)行評(píng)估及康復(fù)方案制定，彌補(bǔ)了病人康復(fù)過程中沒有準(zhǔn)確性數(shù)據(jù)，醫(yī)生只能通過周期性觀察，憑借經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行康復(fù)評(píng)估的缺陷。

（四）融合 AR\VR 的腦機(jī)接口技術(shù)進(jìn)一步提升感知能力

人工智能和腦科學(xué)融合發(fā)展為機(jī)器智能與人類智能的融合提供了可能，實(shí)現(xiàn)腦機(jī)智能融合的關(guān)鍵技術(shù)就是人腦與機(jī)器之間的信息交互，即腦機(jī)接口。

腦機(jī)接口在大腦與外部環(huán)境之間建立一種全新的不依賴于外周神經(jīng)和肌肉的交流與控制通道，從而實(shí)現(xiàn)大腦與外部設(shè)備的直接交互。該技術(shù)能夠在人腦與外部環(huán)境之間建立溝通以達(dá)到控制設(shè)備的目的，進(jìn)而起到對(duì)人體信息的監(jiān)測(cè)作用。

腦機(jī)接口技術(shù)可根據(jù)腦信號(hào)采集方式不同分為侵入式和非侵入式兩種，非侵入式通過附著在頭皮上的穿戴設(shè)備測(cè)量大腦的電活動(dòng)或代謝活動(dòng)，無需手術(shù)，安全無創(chuàng)，目前應(yīng)用相對(duì)廣泛，但是空間分辨率較低，且受大腦容積導(dǎo)體效應(yīng)的影響，傳遞至頭皮表面時(shí)衰減較大，易被噪聲污染，信噪比低。侵入式腦機(jī)接口需要采用神經(jīng)外科手術(shù)方法將采集電極植入大腦皮層、硬腦膜外或硬腦膜下直接記錄神經(jīng)元電活動(dòng)，信號(hào)衰減小，信噪比和空間分辨率高，但屬有創(chuàng)傷植入，技術(shù)難度大，存在繼發(fā)感染可能性，目前仍有待深入研究，突破相關(guān)技術(shù)瓶頸。

腦機(jī)接口技術(shù)通常與 AR\VR 技術(shù)相結(jié)合，創(chuàng)建腦機(jī)接口同步閉環(huán)感知反饋系統(tǒng)，模擬產(chǎn)生三維空間的虛擬場(chǎng)景，患者可利用大腦皮層信號(hào)完成肢體控制，并在三維空間中完成運(yùn)動(dòng)，同時(shí)通過 VR 向用戶進(jìn)行視覺反饋，從而完成障礙康復(fù)。

二、分析技術(shù)

分析能力是人工智能醫(yī)療器械的核心，其底層基礎(chǔ)算法主要包括知識(shí)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和隱私計(jì)算等：

• 知識(shí)圖譜是以結(jié)構(gòu)化的形式描述客觀世界中概念、實(shí)體及其之間的關(guān)系，可以對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一建模、組織和管理；

• 機(jī)器學(xué)習(xí)利用已有的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行算法選擇，并基于算法和數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，最終對(duì)新的醫(yī)療數(shù)據(jù)做出決定或預(yù)測(cè)；

• 深度學(xué)習(xí)通過學(xué)習(xí)醫(yī)療數(shù)據(jù)樣本的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，并在學(xué)習(xí)過程中獲得對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋的信息，最終使機(jī)器具有識(shí)別能力、分析學(xué)習(xí)能力和決策能力；

• 隱私計(jì)算，即在多個(gè)主體間不直接共享樣本數(shù)據(jù)的情況下，實(shí)現(xiàn)合作處理，醫(yī)療數(shù)據(jù)的處理需要使用和收集大量的用戶信息，隱私計(jì)算則在一定程度上保護(hù)了患者的隱私。

技術(shù)方向可分為計(jì)算機(jī)視覺、語(yǔ)音處理、自然語(yǔ)言處理和數(shù)據(jù)分析等。由于技術(shù)發(fā)展所處的階段不同，不同技術(shù)方向的成熟度也不相同。

• 計(jì)算機(jī)視覺通過對(duì)影像進(jìn)行智能處理以獲得影像中的信息，由于醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化程度相對(duì)較高，且傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)圖像處理也有多年的技術(shù)積累，因此最為成熟。

• 語(yǔ)音處理和自然語(yǔ)言處理以語(yǔ)言為對(duì)象進(jìn)行分析、理解和處理，在日常生活中應(yīng)用較為廣泛，相應(yīng)算法也較為成熟，但是由于此類技術(shù)在醫(yī)療場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)較為薄弱，沒有形成規(guī)模化的知識(shí)庫(kù)與語(yǔ)料庫(kù)，因此成熟度相對(duì)較差。

• 數(shù)據(jù)分析是通過對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析總結(jié)，最大化開發(fā)數(shù)據(jù)功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)作用，更多的被應(yīng)用于前沿領(lǐng)域，逐步趨于成熟。

各個(gè)技術(shù)方向被逐步細(xì)化應(yīng)用于不同的技術(shù)場(chǎng)景。

• 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以對(duì)患者的病理影像進(jìn)行目標(biāo)檢出、判別分類等處理，主要應(yīng)用于病灶識(shí)別、疾病分類等場(chǎng)景，輔助醫(yī)生診斷，提高診療效率和準(zhǔn)確率。

• 語(yǔ)音處理、自然語(yǔ)言處理的技術(shù)可以對(duì)患者的語(yǔ)言進(jìn)行智能處理，主要應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音理解和語(yǔ)義識(shí)別等場(chǎng)景，協(xié)助管理，節(jié)省醫(yī)療資源。

• 數(shù)據(jù)分析則作為一種重要的分析工作被更多地用于靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、病癥篩查等場(chǎng)景，提高疾病篩查效率。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和底層算法的不斷更新，人工智能醫(yī)療器械分析技術(shù)的能力不斷提高，應(yīng)用范圍逐步擴(kuò)大。

  
  

（一）分析模式從機(jī)械替代向思考決策轉(zhuǎn)變

機(jī)械替代是通過對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的預(yù)處理，輸出簡(jiǎn)單的處理結(jié)果，而決策思考則是在機(jī)械替代的基礎(chǔ)上增加了對(duì)處理結(jié)果的判斷和診斷。

分析技術(shù)的應(yīng)用初期主要集中于基本生產(chǎn)環(huán)節(jié)，對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，其中預(yù)處理模塊聚焦于對(duì)批量醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注、目標(biāo)增強(qiáng)、數(shù)據(jù)清洗等；特征提取模塊則聚焦于對(duì)批量醫(yī)療影像的紋理、顏色、信號(hào)幅值等特征進(jìn)行提取，其實(shí)際應(yīng)用有通過對(duì)宮頸組織病理影像進(jìn)行處理標(biāo)注出癌變部位、通過處理大量基因組數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)突變基因。

隨著算法的更新優(yōu)化，分析技術(shù)的應(yīng)用逐步擴(kuò)展到后期診療環(huán)節(jié)，完成機(jī)械替代作用的同時(shí)實(shí)現(xiàn)思考決策，即通過對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)的預(yù)處理或特征提取結(jié)果進(jìn)行良惡判斷、給出分診建議、提供治療方案規(guī)劃、引導(dǎo)手術(shù)定位等。人工智能醫(yī)療器械的分析模式正在從機(jī)械替代向思考決策轉(zhuǎn)變，標(biāo)志著人工智能技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用逐步走深，從基礎(chǔ)邊緣場(chǎng)景向核心關(guān)鍵任務(wù)演進(jìn)。

（二）多模態(tài)融合交互進(jìn)一步提升分析能力

在人工智能醫(yī)療器械中，多模態(tài)融合交互處理則是將多種醫(yī)療信息與數(shù)據(jù)同時(shí)處理并得出一個(gè)更加準(zhǔn)確的結(jié)果。隨著各類醫(yī)療器械的成熟應(yīng)用，可獲取的客觀醫(yī)療數(shù)據(jù)越來越多，同一個(gè)病人可能會(huì)有不同設(shè)備的檢查結(jié)果。但是早期由于算力等限制，利用分析技術(shù)對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)，會(huì)根據(jù)特定的任務(wù)選擇一種數(shù)據(jù)模態(tài)，隨著算法、算力等優(yōu)化，多模態(tài)融合交互被逐步應(yīng)用于對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。多模態(tài)融合交互技術(shù)分為多模態(tài)融合技術(shù)和多模態(tài)交互技術(shù)。多模態(tài)融合技術(shù)是將來自不同模態(tài)的醫(yī)療信息進(jìn)行整合以得到一致、公共的模型輸出，提高輸出結(jié)果的準(zhǔn)確性和全面性，如結(jié)合腦電圖、腦磁圖和腦部的功能磁共振成像圖像三種模態(tài)數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)病人腦部的高時(shí)空分辨率分析，彌補(bǔ)單模態(tài)數(shù)據(jù)可能存在的信息缺損，提高臨床決策水平。多模態(tài)交互技術(shù)則是充分模擬人與人之間的信息交換，利用語(yǔ)音、圖像、文本等多模態(tài)信息進(jìn)行人與計(jì)算機(jī)之間的信息交換，如高分辨的傳感器將會(huì)在手術(shù)中提供更即時(shí)的信息反饋和人機(jī)交互過程，提高設(shè)備自適應(yīng)與智能化水平。

（三）情緒識(shí)別將成為分析技術(shù)的熱點(diǎn)方向

初期的分析技術(shù)主要用于提高診療效率，緩解就診壓力，因此更多的集中于對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行分析判斷，包括醫(yī)學(xué)影像、生理信號(hào)和患者病歷等，隨著人們對(duì)情緒和精神狀態(tài)的關(guān)注程度日益提高，針對(duì)情緒、情感、精神狀態(tài)等方面的分析識(shí)別成為熱點(diǎn)方向。

人的情緒是對(duì)客觀事物的態(tài)度體驗(yàn)和相應(yīng)的行為反應(yīng)，是一種有或無意識(shí)的情況感知觸發(fā)的心理生理過程，具有很強(qiáng)主觀性。情緒的表現(xiàn)與干預(yù)對(duì)于部分疾病的診斷和治療有著重要作用，例如對(duì)于注意力缺陷、自閉癥等認(rèn)知障礙類疾病以及抑郁癥、創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙等精神類疾病而言，精確地分析計(jì)算情緒并進(jìn)行實(shí)時(shí)的回應(yīng)反饋對(duì)于患者日常生活與康復(fù)預(yù)后具有重要意義。

情緒識(shí)別技術(shù)可通過非侵入腦機(jī)接口以及外在行為表現(xiàn)共同感知情緒狀態(tài)，針對(duì)部分患者存在的社交與交流障礙，進(jìn)行基于大腦實(shí)時(shí)信號(hào)的精準(zhǔn)閉環(huán)干預(yù)和評(píng)測(cè)，通過視聽反饋促進(jìn)神經(jīng)可塑性，提高社交腦功能，提升行為訓(xùn)練的效果。目前用于情緒識(shí)別的人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的研究尚且處于起步階段，但隨著人們對(duì)情緒、精神、認(rèn)知等疾病的關(guān)注度逐漸提高，情緒識(shí)別將成為分析技術(shù)的熱點(diǎn)方向。

04

人工智能醫(yī)療器械典型應(yīng)用產(chǎn)品

一、智能輔助診斷產(chǎn)品

智能輔助診斷產(chǎn)品是指從提升醫(yī)務(wù)人員診療效率的角度出發(fā)，通過分析處理CT/MRI/超聲等大型診斷影像數(shù)據(jù)、組織病理圖像數(shù)據(jù)、生理電信號(hào)、DNA測(cè)序數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)輔助醫(yī)務(wù)人員進(jìn)行臨床診斷決策的產(chǎn)品，具體應(yīng)用場(chǎng)景可包括輔助分診、輔助評(píng)估、輔助檢測(cè)等。當(dāng)前智能輔助診斷產(chǎn)品在人工智能醫(yī)療器械中技術(shù)最成熟、應(yīng)用最廣泛，約占我國(guó)目前已獲批產(chǎn)品的80%。

從覆蓋病種來看，智能輔助診斷產(chǎn)品當(dāng)前已覆蓋了眼部、肺部、骨、心血管、乳腺、腦、消化道、宮頸、肝臟等多個(gè)部位的疾病診斷。醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化程度相對(duì)較高，以及傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)圖像處理已經(jīng)有多年技術(shù)積累，因此基于圖像處理的產(chǎn)品最為成熟，并且應(yīng)用能力仍在不斷拓展，從最初二維的 X 光平片拓展到了三維的 CT、MRI 影像，從靜態(tài)的醫(yī)學(xué)影像拓展到了動(dòng)態(tài)的超聲影像與內(nèi)窺鏡視頻影像。

隨著人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用逐步推進(jìn)，智能輔助診斷類產(chǎn)品正在緊密圍繞臨床需求不斷拓寬技術(shù)場(chǎng)景，整體呈現(xiàn)設(shè)計(jì)視角多元、應(yīng)用場(chǎng)景百花齊放的發(fā)展態(tài)勢(shì)。

05

人工智能醫(yī)療器械產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨挑戰(zhàn)

我國(guó)人工智能醫(yī)療器械產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)良好，但整體仍處于發(fā)展初期，在技術(shù)和產(chǎn)業(yè)等方面仍面臨諸多挑戰(zhàn)。

一、技術(shù)瓶頸及核心基礎(chǔ)有待突破

在算法層面，目前多數(shù)人工智能算法缺乏在醫(yī)學(xué)上的可解釋性，由于其具備黑箱屬性，導(dǎo)致患者在就醫(yī)時(shí)無法取得診斷決策背后的依據(jù)，這將在一定程度上影響患者對(duì)醫(yī)生的信任度以及后續(xù)的治療效果，因此人工智能在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用比其他行業(yè)面臨更大的質(zhì)疑與擔(dān)憂。

在基礎(chǔ)設(shè)施層面，產(chǎn)品研發(fā)中所使用操作系統(tǒng)、前端開發(fā)環(huán)境、算法框架均以國(guó)外開源產(chǎn)品為主，我國(guó)話語(yǔ)權(quán)相對(duì)較弱，隨時(shí)存在規(guī)則體系被惡意變更的風(fēng)險(xiǎn)。

在關(guān)鍵零部件層面，我國(guó)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力不足，多數(shù)高端產(chǎn)品的自研路徑仍存在“卡脖子”環(huán)節(jié)，例如我國(guó)智能手術(shù)機(jī)器人的光學(xué)跟蹤定位系統(tǒng)以及機(jī)械臂高度依賴進(jìn)口。

二、產(chǎn)業(yè)的閉環(huán)商業(yè)模式尚未形成

人工智能醫(yī)療器械產(chǎn)業(yè)目前尚未形成完整的商業(yè)閉環(huán)，人工智能醫(yī)療器械產(chǎn)品想要成功實(shí)現(xiàn)規(guī)模商業(yè)化，必須依次完成注冊(cè)準(zhǔn)入、物價(jià)準(zhǔn)入、醫(yī)保準(zhǔn)入。當(dāng)前在注冊(cè)準(zhǔn)入層面已取得突破性進(jìn)展，但物價(jià)準(zhǔn)入和醫(yī)保準(zhǔn)入仍處于初期階段。

在物價(jià)準(zhǔn)入層面，人工智能醫(yī)療器械尚未列入《全國(guó)醫(yī)療服務(wù)價(jià)格項(xiàng)目規(guī)范》，僅有北京、上海、廣東、山東等部分省市的省級(jí)醫(yī)療服務(wù)項(xiàng)目備案清單中包含人工智能技術(shù)描述。

在醫(yī)保準(zhǔn)入層面，目前僅有上海市明確將“人工智能輔助治療技術(shù)”納入基本醫(yī)療保險(xiǎn)支付范圍，并且將其支付范圍限定在了前列腺癌根治術(shù)、腎部分切除術(shù)、子宮全切術(shù)、直腸癌根治術(shù)四類術(shù)式。

三、產(chǎn)業(yè)發(fā)展支撐環(huán)境需完善優(yōu)化一方面缺乏跨領(lǐng)域跨行業(yè)交流合作平臺(tái)。

由于不同疾病診療流程差異較大，醫(yī)生與技術(shù)提供方之間交流與合作不足會(huì)導(dǎo)致研發(fā)的產(chǎn)品與臨床需求之間出現(xiàn)錯(cuò)位。例如研發(fā)者基于超聲影像研發(fā)的 AI產(chǎn)品若不考慮輔助決策的實(shí)時(shí)性問題則完全沒有臨床應(yīng)用價(jià)值。

一方面支撐產(chǎn)品研發(fā)的醫(yī)療數(shù)據(jù)仍較為零散。我國(guó)有較大規(guī)模的醫(yī)療數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢(shì)，但產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)獲取數(shù)據(jù)方式較為受限，目前仍以相對(duì)碎片化的方式存儲(chǔ)保存于醫(yī)療機(jī)構(gòu)內(nèi)部，數(shù)據(jù)要素價(jià)值尚未充分顯現(xiàn)，無法對(duì)人工智能醫(yī)療器械的研發(fā)、生產(chǎn)、評(píng)價(jià)進(jìn)行系統(tǒng)化體系化的支撐。

06

人工智能醫(yī)療器械產(chǎn)業(yè)發(fā)展建議

一、加快突破關(guān)鍵技術(shù)瓶頸

基于當(dāng)前存在的多方面技術(shù)瓶頸，鼓勵(lì)企業(yè)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、科研院所共同組建跨領(lǐng)域的創(chuàng)新聯(lián)合體，集中力量協(xié)同攻關(guān)，優(yōu)化人工智能算法在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的可解釋性、泛化性與魯棒性，突破人工智能醫(yī)療器械關(guān)鍵零部件、元器件、基礎(chǔ)設(shè)施等核心環(huán)節(jié)，加快補(bǔ)齊制約產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸短板。

二、深化產(chǎn)業(yè)商業(yè)應(yīng)用模式

深入研究人工智能醫(yī)療器械的衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)效益與價(jià)值評(píng)估框架，研究建立符合我國(guó)國(guó)情的人工智能醫(yī)療器械產(chǎn)品物價(jià)申請(qǐng)范本、定價(jià)方法、合理定價(jià)區(qū)間，探討針對(duì)確有顯著效益產(chǎn)品的醫(yī)保支付可能性，推進(jìn)人工智能醫(yī)療器械商業(yè)化應(yīng)用試點(diǎn)，形成可復(fù)制的典型標(biāo)桿應(yīng)用。

三、完善產(chǎn)業(yè)發(fā)展支撐環(huán)境

借助區(qū)塊鏈、隱私計(jì)算等新一代信息通信技術(shù)，研究建立起面向產(chǎn)業(yè)開放、價(jià)值共享、安全規(guī)范的數(shù)據(jù)流通共享機(jī)制，結(jié)合醫(yī)療產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)，聯(lián)合推動(dòng)建設(shè)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)服務(wù)平臺(tái)，為行業(yè)提供權(quán)威可靠的醫(yī)療數(shù)據(jù)共享、信息交流平臺(tái)等基礎(chǔ)支撐。

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