日前，第79届中国国际医疗器械（春季）博览会（CMEF）在上海举行。作为亚太地区最大的医疗行业展会，CMEF集中体现了行业最新前沿趋势与脉搏。
本届CMEF展会主题为“医疗数字化时代”， GE医疗、西门子、联影、飞利浦、海信医疗等大公司纷纷推出众多医疗数字化产品及解决方案。以GE医疗为例，这家老牌厂商一共展出了16款数字医疗成果，其中不少集成了时下最为火热的人工智能技术，令人眼前一亮。
作为行业领导者，4月12日GE医疗还举办了一场主题为“当智慧遇上医疗”的数字医疗峰会，邀请来自政府、行业协会、医疗机构的代表和放射学、医学信息化、医疗设备管理以及卫生经济政策的专家们齐聚一堂，围绕数字技术赋能医疗服务所面临的机遇与挑战等话题展开探讨，试图给行业以启迪和思考。
中放候任主委、上海长征医院影像医学与核医学科主任刘士远教授作为大会嘉宾参与讨论并在会后接受了雷锋网采访，分享了自己对于医疗数字化的独到和深刻见解。
刘士远教授指出，医疗数字化是一个非常宽泛的概念，涉及医疗流程的各个环节，面临的挑战非常之多。
说到数字化，数据是一个绕不开的话题。在医疗领域更是如此，因为其特殊性和敏感性，医疗厂商通常不愿过多提及，却又不得不面对。
刘士远教授认为，今天医疗数字化面临的很多困局都与数据有关，其中可以分为几个层面：
一是数据的归属权、管理权和使用权尚不清晰，需要进一步明确。
作为医疗数据的实际管理者，医院手握着大量数据，不少AI初创公司通过不同的合作方式从医院获取数据，进行产品研发。事实上，医疗数据的归属权至今没有定论，有人认为归国家所有，也有人认为应归患者所有，说法莫衷一是。
企业从医院获取数据的途径是否合法，数据的使用是否在合法范围内，这些都还是灰色地带。刘士远教授指出，大家今天都是在“摸着石头过河”。
针对这一问题，另一位大会嘉宾——原国家卫生计生委统计信息中心副主任王才有也分享了自己的精彩见解。
王主任介绍，回顾历史，医疗数据的归属权随着社会发展几经更迭；放眼世界，各国对这个问题的看法也不尽相同。计划经济时代，病历曾是国家的宝贵财产；后来发展市场经济，又成了医院和患者共同所有。毋庸置疑，患者对自己的数据享有所有权，但另一方面，医院作为存储和管理方需要投入巨大的财力和精力，也应该分享一定的权利。
另外，从数据的属性来看，有主观数据和客观数据之分。客观数据包括患者的个人信息和机器生成的检查数值等，主观数据是医生分析判断后形成的，后者拥有知识产权。
王才有主任指出，从现实情况来看，现阶段医疗数据掌握在医疗机构手中，我们不应该限制其价值发挥，但必须建立相关标准和规范。站在患者的角度，患者应用享有知情权，知道自己的数据被用在了哪些地方。
二是数据缺乏统一标准，质量参差不齐。
由于不同地域的医疗水平存在差距，医生采集数据的手法各异，其质量往往参差不齐。以肺部CT为例，即便在上海这样的一线城市，不同医院做肺结节CT扫描的手法也不尽相同，更别说边远地区了。这就导致有些数据不可用。如果仅仅采用某些地区或某些医院的高质量数据，显然不具备广泛性，在产品应用落地时会出现很多问题。
GE全球高级副总裁、GE中国总裁兼首席执行官段小缨也表示，数据质量问题是AI技术在医疗领域落地的一大瓶颈。作为行业领导者，GE医疗未来会进行更加多元化的尝试，推动数据采集标准化和数据互联互通。在工业物联网领域，GE建立了自己的大数据平台，未来这一经验也可以移植到医疗领域。
三是数据的标注非常复杂。
刘士远教授指出，中国从来不缺数据，但数据本身是没有价值的，只有经过加工后才可能变成资源。医疗数据的种类非常繁杂而且混乱，对它们进行清理、分类和标记是一项非常繁杂的工作。
腾讯觅影的技术负责人曾向雷锋网介绍，现有的医学标准具有一定的弹性，不同专家对于同一病例的看法并不一致。为了避免医生个人经验和看法导致的“偏见”，腾讯觅影在进行数据标注时会同时设置几个组，每个组邀请几位医生进行数据标注，然后交叉比对，寻找“最大公约数”。这种做法取得了很好的效果，但也十分费时费力，是否值得推崇呢？
如何找到一套标准和方法，让数据标注更加准确和具有客观性，是行业接下来需要着重思考的问题。
四是数据的安全问题。
前两天Facebook的数据安全问题闹得沸沸扬扬，扎克伯格甚至因此在国会接受质询。在医疗领域，数据安全同样是一个重要命题。理想情况下，我们总是希望“安全先行”，但事实上很难做到。
刘士远教授指出，数据早已有之，但过去人们没有意识到数据的价值，也就没人关心它的安全问题。今天所有人都在抢数据，我们才想到要怎么去扎安全的篱笆。
王才有主任也提到，过去数据交易在地下市场一直存在，而且明码标价，只是规模不像今天这样庞大。随着数据量不断增长，安全问题带来的危害愈发严重，这才被重视起来。这是一个必然的过程。
王主任指出，假如将大数据看作一个整体，将它敲碎后人手一份，理论上是最安全的，但与此同时它也失去了价值。所以还是要让数据先被用起来，造福人类社会，中间会暴露出一些问题，我们再利用集体智慧设计制度，对其加以规范。
解决上面提到的这些问题，有赖于政府、行业协会、医疗机构等多方面的努力协作。
首先，政府需要自上而下地制定一系列政策和规范，厘清数据的归属权、标准化和安全问题。
比如建设一个具有广泛性的，大家都能认可的标准数据库，对企业的医疗AI产品进行验证。这样一个数据库中的数据必须是来源于全国各地的，而且包含各种性质的疾病，按照一定比例分布。最为关键的是，需要从全国招募接触过AI的医生，并按照一套设计好的标准方案培训后进行数据标记，以确保标记结果没有任何一家公司的痕迹，保证其公平性。
另外，协会和医疗机构层面也可以成立一些组织，制定相应的行业标准。
就在GE数字医疗峰会召开当天，“中国医学影像AI产学研用创新联盟”宣布成立，由刘士远教授担任联盟理事长。
刘士远教授表示，自己从2016年下半年开始接触人工智能，中间接触过很多人。他发现，很多人工智能公司想要做医疗产品，但不知道怎么做，该找谁合作。科研院所和研究人员有很好的研究成果，但不知道能用它做些什么，怎么将它转化成产品。医生也在积极了解和拥抱人工智能，却不知道从哪里入手。
成立“中国医学影像AI产学研用创新联盟”的初衷，就在于更加高效地整合行业产、学、研、用各方资源优势，建立产业上下游、产学研信息、知识产权等资源共享机制，建立人才培养、国际合作的平台，推动诊疗指南、操作规范体系的建立，有效促进中国医学影像AI事业及相关产业技术创新发展与协作共赢。
对于AI初创公司而言，除了整个行业共同面临的数据问题，缺少盈利模式也是横亘在他们面前的一座大山。
刘士远教授指出，当前绝大多数医疗AI公司都缺少清晰的盈利模式，还在不断探索。中间如果能够获得比较多的风投，就能一直坚持下去，如果运气不好拿不到风投，说不定哪天就死掉了。
相比之下，GE医疗这样的行业巨头拥有得天独厚的优势。本次CMEF大会上，GE医疗推出了多款集成了人工智能技术的创新产品，比如资产云管家、云心电解决方案和智慧ICU+等。GE医疗拥有庞大的传统业务，这些业务可以获得很好的利润为上述创新产品输血。
另外，其传统产品线也为AI技术与临床医疗提供了丰富的结合点，使得其创新能够与原有产品和医院实际场景紧密结合在一起的，给患者和医生带来实实在在帮助的。
段小缨女士表示，医疗领域的数字化进程可以分为两个维度，一是横向的纯技术维度，二是纵向的技术落地。其中最大的挑战不在技术本身，而在于数字化升级会带来商业模式的变革和传统业务流程的再造。应对这两大挑战需要有非常深厚的纵向专业知识，这是AI初创公司所不具备的。
虽然医疗AI的发展面临着许多挑战，但刘士远教授相信，假以时日医疗AI一定可以成为医生的好助手。他表示，对于AI技术的发展，影像科医生不必感到恐慌。未来AI会帮助影像科医生处理大量繁杂和重复性的工作。医生只需要对结果进行监测和处理，给病人做一些解释工作即可。雷锋网
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乔燕薇