記者 | 林北辰

所有人都會關心的一個問題是，未來我們要怎么樣看病？

大眾醫學它相對來說比健康必讀來說更知名，因為醫學，都是和我們生活息息相關的，我們每個人都有可能生大病小病的，然后跟我們相關的東西，我們肯定會更熟知一些

2019世界人工智能大會上，AI+醫療的展示給出了更多可能性：醫生利用AI輔診軟件在胸部CT影像上進行病灶檢出，原來需要20分鐘的診斷過程縮短至十分之一；智能檢測儀幫你測出血壓、血糖和簡單的疾病篩查，不用在醫院排隊體檢；老人腿腳不舒服，髖關節智能診斷一鍵檢測，幫你看看是否出現問題。

中國的AI醫療市場迎來高需求。根據衛計委發展研究中心的數據，大眾醫學屬于什么期刊，國家已經投入1000億資金用于“強基層”的醫療建設，但每年依然新增惡性腫瘤病例380萬，年新增肺結核病例300多萬，慢性、高發疾病需要更多檢測、更多預防才能在源頭降低發病率。

年過40的康女士是一位心理咨詢師，也是人工智能大會上一位普通觀眾。

對普通民眾來說，無人駕駛、AI天眼、AI安防、AI醫療診斷等概念雖然是新聞報道的常客，卻鮮少有機會在身邊的場景中觸摸到。康女士接觸到“人工智能”的契機也頗為偶然：她常聽的電臺最近播報了2019年APEC女性大會中關于人工智能的演講，用AI篩查宮頸癌、用AI在家中體檢已經變成了現實中發生的事情。

1、文稿 應具有科學性、實用性，論點明確，資料可靠，文字精煉，層次清楚，數據準確，書寫工整、規范，必要時進行統計學處理。論著、綜述不超過5000字，一般欄目稿件勿超過4000字。 　2、文題 力求簡明、醒目，反映出文章的主。

進場之后，康女士直奔主題。即使工作與“就醫”相關，但輔助性的醫療技師依然難以觸達最先進的高科技器械；與此相對的，是她的病人們對“檢查治療”這件事情的抗拒，在最近的一個案例中，她甚至接觸到一個因為抗拒服用高血壓藥物、間接造成焦慮癥的病人。

《大眾醫學》雜志創刊于1948年，是國內具有較高影響力和知名度的醫學科普期刊。創刊68年來，《大眾醫學》雜志始終秉承創刊人裘法祖院士提出的“讓醫學歸于大眾”的辦刊宗旨，為廣大中國民眾提供科學、豐富、實用的健康保健知識和。

醫療是一個門檻頗高的行業，新型技術即使在具象化的展示中也不容易理解。一位老人指著杏脈科技的胃CT檢測系統問：“我現在能在這里用嗎？”，更多的是群眾對新儀器的好奇與疑問，“這個多少錢？我在哪里可以買到？”

“我想在家里、在辦公室就能簡單地完成體檢，”康女士說，“不管是我們家近100歲的奶奶，還是我的病人，我看到他們常問的問題是：你最近身體狀況怎么樣？各項指標都正常嗎？現在的醫療體系，回答這些問題需要花費的精力太多了。”

這些疑問讓康女士走向了“未來診室”的展區。本次人工智能大會上，許多企業都呈現了醫療技術相關的AI項目，杏脈科技是其中唯一一個以醫療為主題的展臺，智能問診分診系統、多功能便攜式慢病管理儀器以及便攜式心電檢測儀等新型咨詢診斷儀器是這個展臺的重點。

吸引康女士的是一款髖關節智能診斷產品。康女士家里的老人在今年完成了髖關節和膝關節替換的手術，前后共花費了近20萬元，根據醫生的介紹，55歲以上的人群中關節炎發病率為80%，對年長者來說，這似乎是一種無法避免的“老年病”。

《家庭醫生》.更適合沒有專業知識的人看，《大眾醫學》更適合專業知識一般的人群。如果你不是醫生，建議看《家庭醫生》更好。

但事實上，這并不是一個無法攻破的難題。早期診斷困難，患者容易喪失保守治療的機會，那么如果有一款可以替代三甲骨科專家診斷的產品，是否能夠提高早期診斷的效率呢？

上海六院張長青參與了這款“髖關節DR智能診斷”產品的設計，在AI算法的加成下，系統記錄了大部分股骨頭壞死、髖關節炎的癥狀，通過骨科常見徑線與角度的自動測量，儀器學會了診斷早期的癥狀，官方稱，這款產品的疾病檢出率和分期準確率都達到了96%。

比髖關節炎癥更容易用“AI+醫療”檢測出的問題是亞健康慢性病。

康女士在現場參觀后表示愿意買下一款售價1500元的AI醫療檢測儀。這是一款針對鄉村醫生研發的便攜式檢測設備，也適用于家庭場景，能快速測血壓、血糖、心率、心電圖等超過15項慢性病相關生理指標的工具，外形形似充電寶，系統操作不需要專業人員幫助，只要放進血糖紙就可以自主檢測生理指標。

根據現場工作人員介紹，這是“基本公衛”的相關產品，大眾的慢性病無法得到治療常常是因為基層醫生少、經驗不足，而基本公衛中的產品是為了在保持價格低廉的情況下，幫助鄉村醫生、家庭醫生或者患者進行簡單的自主診斷。

一款產品背后是需要的是完整的人工智能慢病篩查系統。檢測儀依托常見的四種慢病風險評估細則設計，用人工智能模型計算得出結論，提供血性心血管風險評估、骨質疏松癥風險評估、結直腸癌風險評估及高危人群判斷、高血壓高危人群評估等高發慢病的智能分析。目前系統中存有6億份電子病歷，可咨詢2000余種常見疾病。

比檢測更難的是病理數據的打通。檢測出的身體問題、病歷和推薦解決方案，在下一次看病的時候怎么繼續使用？云數據可以幫忙，但要每日多次對居民實現健康指數跟蹤，需要的是健康檔案和完整的慢病視圖，數據、算法和模型缺一不可，全鏈路的打通還未完成，這是目前所有AI醫療公司努力的方向。

口老齡化催生慢病管理需求。康女士這樣的觀眾表達出對器材的需求和技術進步的看好，她說，“我不知道什么是’卷積神經網絡’，也不明白AI怎么實現，但我覺得這樣的產品很好，讓醫生更輕松，讓我們家的老人更有安全感。”

杏脈不是唯一看到需求和商機的公司。

在2019人工智能大會的展區內，騰訊、平安集團等巨頭分別展示了基于深度學習的AI醫療檢測——騰訊優圖的機器能AI一鍵測出青光眼、高血壓眼底病和糖尿病視網膜病變；平安醫療科技的全球首款智能OCT眼底疾病篩查系統能夠識別絕大多數的常見眼底病灶，這款系統在圖像質量評價、病灶檢測、急迫性判斷3項輔助醫療任務中的樣本準確率均超過了96%。

企業們共同試行的模式是，在AI醫療投入研發資源的背景下，通過人工智能對相對基礎卻又無法完全普及的應用進行推廣，用更簡單、更自助性的產品在基層幫助醫生和民眾進行輔助診斷。

從本次大會的展示來看，人工智能對基層醫療的改變僅僅是AI應用的一小部分，卻有機會走出醫療普惠的一大步，這也是AI賦能概念的具體表現之一。