IBM谢国彤：人工智能是解决医疗资源不足的关键

IBM 中国研究院认知研究总监谢国彤有感于“搞技术的人不知道医疗里重要又可解的问题是什么，搞医疗的人不知道技术究竟能帮到什么程度”，谢博士特别撰写了这部述评医疗 应用场景、应用案例、关键技术和未来技术前景的“连续剧”。今天为大家带来第一集。

我做了八年医疗 AI，深切地体会到用人工智能技术解决行业问题最大的挑战是选对应用场景。搞人工智能技术的人不知道医疗里重要又可解的问题是什么，搞医疗的人不知道技术究竟能帮到什么程度，两拨人很容易迷失在喧嚣热闹的学界／企业／资本的各种热点里。我打算写个“连续剧”，分享一下我看到的医疗AI的靠谱的应用场景，应用案例，关键技术和未来的技术前景。

IBM 中国研究院认知医疗研究总监谢国彤

人工智能（AI，Artificial Intelligence）正成为一股“颠覆”各个行业的力量汽车可以自动驾驶了，刷脸可以买东西了，家里的音箱可以跟你聊天了，甚至都参加高考了。作为人命关天的重大领域，医疗，也成为了人工智能技术应用的热点领域。用 AI 技术解决行业问题最重要的是应用场景。在医疗领域的应用场景很杂，医院、药厂、医疗设备厂家、医疗保险公司、体检机构、健康管理机构和药店或药品流通企业等都有不同的需求，需要不同的解决方案。这篇就从医院的视角，看看人工智能可以有哪些应用场景吧。其中某些场景对其他医疗服务提供商，比如健康管理机构，可能也是适用的。

AI 在医疗服务的核心应用场景是解决优质医疗资源不足的问题

“看病难”是普罗大众对医院服务诟病最厉害的地方，其实核心的问题是优质医疗资源不足，供需不匹配。大医院如协和、301医院的医生资源有限，现在每天每个医生门诊看上百个病人是稀松平常的事儿，很多医生（比如儿科医院）晚上还要出诊，周末也要出诊。即使这样，病人还是看不完。更别说大医院的医生还承担很多教学和科研任务。这些医生的”人肉“生产效率已经被最大程度的“压榨“了，所以 AI 在大医院的应用场景就是如何借助机器（人工智能）的力量，帮助大医院的医生进一步提高生产效率。

为了缓解大医院资源不足的问题，国家一直在力推”分级诊疗“，希望广大的基层医院能分流就诊人群。但现状是基层医疗机构，尤其是广大农村或边远地区的优质医生资源很有限，老百姓对基层医疗机构的医疗质量不信任，不愿意去。基层医生们无论是上学期间的培训还是从业后的在职培训相对大医院的医生来说都很不足，他／她们面对的是几十种疾病的全科诊疗（不像大医院的医生们都按科室提供专科服务），会面对有各种常见病（高血压、糖尿病、高血脂、冠心病等）的患者。所以 AI 在基层医疗的核心应用场景就是如何借助机器（人工智能）力量，帮助基层医生达到中等程度的诊疗服务水平，让老百姓愿意走进基层医院，真正实现“分级诊疗”。