這臺設備，學名為PET-CT“探索者”。作為世界首臺全景動態掃描醫療影像設備，該設備一個床位就能完成全身的動態掃描，且靈敏度比傳統設備提升30-40倍。

之所以被稱為人體“哈勃望遠鏡”，是因為PET-CT“探索者”首次讓人類實現，用肉眼可清晰觀測藥物在人體內流動、擴散、最終被組織器官攝取并代謝的過程。這為精準診療、新藥研發以及腦科學研究等打開了無限想象空間。

醫療AI在“硬”數據應用方面優勢盡顯

利用圖像識別技術，輔助醫學診斷和治療，是人體“哈勃望遠鏡”的主要工作機理，也是目前我國以及全球醫療人工智能（醫療AI）的重要應用范圍。比如骨科手術機器人的應用，也是如此。

常有醫生描述，傳統的骨科手術就像“木工現場”——穿著厚重鉛衣的醫生，在無影燈下接過助手們遞過來的一件件手術器械敲敲打打，給骨頭打孔、擰釘……現在，這樣的手術場景正在慢慢被人工智能技術顛覆。

“作為醫療AI應用最為成熟且最有前景的領域之一，骨科手術機器人在臨床上已經魅力盡顯。以我國目前領先世界的‘天璣’骨科手術機器人為例，該機器人由光學跟蹤系統、機械臂主機、主控臺車構成，在手術過程中，其光學跟蹤系統可以透視骨骼深處，并實時監控每一個手術細節；其機械手臂可以靈活、穩定地將手術誤差控制在毫米甚至亞毫米級別；其‘大腦’也即電腦系統，可以智能傳達醫生的想法給機械臂主機和光學跟蹤系統，從而指導機器人完成手術中的精細化操作。”全國政協副秘書長、農工黨中央專職副主席曲鳳宏告訴記者，骨科手術機器人能夠智能完成精準化的手術操作，主要也是基于計算機系統對圖像的識別和應用。

需要特別說明的是，手術機器人在器官靜態影像場景下應用優勢突出，骨科手術就屬于此類。且跟傳統骨科手術相比，骨科機器人手術擁有手術過程軟組織損傷小、切口小、出血量少、安全性高等特點，患者在術后的恢復也較傳統手術更快。但要應用于動態器官比如蠕動的胃腸等，因難以實現精準定位，機器人開展手術的難度就特別大。

“另外，在需要與患者進行深入溝通的領域，醫療AI的應用還需要繼續完善。比如對于腫瘤患者的診斷和治療，雖然通過圖像識別技術可以明確患者的腫瘤部位、大小、形態等，但患者因為腫瘤導致的疼痛等主觀癥狀，則還需要醫生的親自問診。但不可否認的是，僅僅在不需要溝通的‘硬’數據（如病理圖像）應用方面，醫療AI就已經成為世界各國的行業競爭熱點。”曲鳳宏強調。

“智能+”時代，醫療AI被眾多國家上升為發展戰略

我國也在努力并已占領醫療AI的部分領域高地。

實際上，對醫療AI的重視，既是滿足患者就醫需要、緩解民生痛點的重要舉措，也是我國的重要戰略。

“在今年的政府工作報告中，‘智能+’被首次寫入其中，這也是人工智能連續三年被寫入政府工作報告。梳理近三年的政府工作不難發現，每一次有關人工智能的規劃和部署，醫療和醫藥都被列入了其研發應用的重要領域。”曲鳳宏認為，連續三年作為國家重點規劃出現，一方面說明人工智能在醫療領域的應用已經成為共識；另一方面則說明，與之相關的產業，可能成為新的經濟發展引擎。

應用共識體現在很多方面。僅從最兩年醫療領域開展得如火如荼的人機大戰，就可見一斑。

比如，2018年10月28日，在中國醫師協會超聲醫師分會主辦的“全國超聲醫學多模態人工智能人機大賽”中，代表人類的場內場外共9萬多名醫師和專業人員，與無錫祥生醫療科技股份有限公司研發的SonoAI同臺競技，通過實時在線方式展開了乳腺腫塊、頸動脈斑塊穩定性兩場對壘。最終，SonoAI取得優異成績——在乳腺良惡性比賽中，SonoAI準確率為90%、用時30秒，現場選手中的最高準確率為75%、為高級職稱選手、用時4分鐘；在頸動脈斑塊穩定性比賽中，SonoAI準確率為80%、用時3分鐘，現場選手的最高準確率為75%、用時7分鐘。此外，在肺結節、乳腺癌、皮膚癌、眼底病等領域，人工智能的應用也取得了諸多成果。

“在產業發展支撐方面，正如政府工作報告所表述，要拓展‘智能+’，要深化大數據、人工智能等研發應用，培育新一代高端裝備、生物醫藥等新興產業集群，壯大數字經濟一樣，醫療人工智能已經成為我國經濟發展的重要布局。而在一些發達國家，醫療AI還已被上升為國家重大發展戰略。”曲鳳宏向記者介紹，今年全國兩會期間，多位醫藥衛生領域的全國人大代表和政協委員，就醫療人工智能的發展和應用建言獻策。他本人，也是建言者之一。

要鼓勵醫療AI龍頭企業先行先試

曲鳳宏的主要建言內容，是順應醫療AI的發展需要，改進和完善相關的管理體制和機制。

曲鳳宏說，雖然我國在人工智能醫療產品的市場監管和準入方面，也進行了積極探索，但相關政策和標準仍相對滯后，針對人工智能醫療器械產品的注冊指導規范目前尚未出臺，這就在很大程度上制約了醫療AI的臨床應用和推廣。

“比如對于醫療AI產品預期風險的評定，根據我國新版《醫療器械分類目錄》，目前大多數人工智能醫療器械產品均屬于第三類醫療器械，相較于FDA的相關規定，中國的風險等級設定更高，審批程序更加嚴格。而實際上，其中一些風險相對較低的輔助診斷類軟件，可以有條件地適當優化審批流程，參照二類醫療器械管理，這樣就能夠讓不少醫療AI產品盡早惠及百姓。”曲鳳宏告訴記者，管理政策和標準落后于產業發展需要，是我國諸多新興技術產業面臨的共同困境。這困境的產生雖然在情理上不難理解，但不可否認的是，其可能導致我國在新一輪科技革命和產業變革中，錯失重要且難得的發展機會。

“所以，對于已經具備科學基礎且滿足市場急需的醫療AI產品，應該加強創新主體和管理部門的聯動，比如加強產學研醫檢等各方的聯動，共同推進檢測標準和檢測數據庫的建立。與此同時，應允許并鼓勵國內人工智能醫療器械龍頭企業，以企業標準進行先行先試，進而推動相關產品注冊審評國家標準規范的建立，以助力更多的同類產品盡早應用于臨床。”采訪最后，曲鳳宏建議。