7月10日，GE医疗在2020世界人工智能大会健康云峰会上，从智能设备、智能运营和智能临床三方面展示了基于Edison数字医疗智能平台的数字化创新成果，助力打造更高效率的“智慧医院”。同时，GE医疗与其合作伙伴发布了针对新冠肺炎、肺结节、动脉瘤等重大疾病的“AI+医疗”临床应用场景，赋能扫描、诊断、治疗、预后等全路径诊疗流程。

生态系统

切入医疗AI的公司类型有传统医疗器械公司、IT巨头和一众创新公司，均需要兼顾专业和技术。在行业大方向之下，传统医疗器械公司如GPS（通用、飞利浦、西门子）、美敦力等投入AI，优势来自于其大型设备可产生源源不断的数据，且多集中在影像类，加上AI技术和解决方案，可提高设备附加值，获得更大市场。

作为医疗AI在医疗领域应用的“主力”参与者，器械巨头们正在进入下一站：引入更多合作伙伴创造生态圈。

2019年9月21日，GE医疗在首届数字生态论坛上推出Edison Intelligence Platform（爱迪生数字医疗智能平台，以下简称Edison平台）。同时，GE医疗宣布与医准智能等共五家本土软件开发企业签署战略合作备忘录，共同开发基于Edison平台的数字医疗应用。

2020年3月19日，GE医疗宣布推出诺亚计划（Noah Action，N 计划），针对呼吸系统流行病诊治与影像诊断，涵盖灵活移动和升级的一体式放射影像检查技术方案、远程与现场相结合的长期人才培训、影像诊断标准和临床路径探索等内容。

2020年6月15日，GE医疗与强联智创签署战略合作备忘录，共同开发基于Edison平台的数字医疗应用，推动脑血管疾病的精准诊疗。双方系统集成后，GE医疗的成像设备将与强联智创的智能后处理AI系统对接，覆盖筛查、诊断、治疗和随访全流程，提升诊疗效率与治愈率。

对于挑选合作伙伴的逻辑，GE医疗中国副总裁、首席创新官戴鹰表示，“按照不同数字化层面有不一样的合作伙伴，比如说做边缘计算涉及计算机、GPU技术等，就会有一些提供基础设施的厂商，涉及云技术会有云服务提供商，再往上有平台层来做数据安全性保障，再往上应用层需要能够提供最终的软件应用。”

戴鹰认为，“在疫情的倒逼之下数字医疗快速增长，而更精准、智能的医疗，需要深厚的研发积累、技术沉淀和海量高效数据支撑深度学习。GE医疗以Edison数字医疗智能平台为基础，联合更多开发者，发挥临床技术与数据优势，推动AI在重大疾病领域的创新与落地应用，解决医疗资源短缺、不平衡、效率不高的严峻挑战，最终让患者受益。”

对于此次合作，强联智创®创始人兼董事长秦岚表示，“ GE医疗可从影像采集的源头保证数据的高质量，让深度学习更加精准，在AI系统的辅助下，全面赋能从筛查、诊断、治疗决策、手术规划、术中辅助和随访等全诊疗流程。同时，影像设备与AI系统的直连，也为AI解决方案带来了更便捷的使用体验和更快的诊疗速度。尤其是脑卒中的急救上，数据的互联互通，为患者节省了更多的救治时间。”

脑卒中是中国第一大致死病因，其高患病率、高发病率、高死残率威胁着公众生命健康。而神经介入手术困难重重，如未破裂动脉瘤的破裂风险评估、精准计算急性脑梗的核心梗死区体积等问题一直是临床难点。

此次合作中，双方将从神经血管领域的动脉瘤精准诊疗和脑梗的急救取栓起步，整合GE医疗IGS血管造影系统，制定全路径诊疗方案：AI系统可对脑出血的主要诱因——动脉瘤破裂进行准确评估，助力早期预防和治疗；术中，通过影像AI分析智能指导介入路径和介入器械选择，降低手术难度，缩短复杂手术时间；IGS的多模态影像融合技术还可实时三维引导动脉瘤精准化治疗，提高手术成功率，改善患者预后。

据悉，搭载AI的DSA产品将率先落户大型三甲医院和基层二级医院，提高基层对动脉瘤、脑卒中的诊治能力。同时，AI将对神经介入医生的培养起到辅助作用，缩短神经介入医生的学习成长曲线，逐步提高基层对脑血管病疾病的诊治能力。未来，双方计划在更多脑血管病病种的智能诊疗、前沿性算法研究、中国卒中中心的智能化升级改造和基础医疗建设等方面继续深化合作。

应用挑战

据Evaluate的数据，全球医疗技术的销售预测到2024年将达到5950亿美元，复合年增长率为5.6％。其中，预计2024年诊断影像销售额将达到510亿美元，西门子医疗、GE医疗和飞利浦继续主导市场。

“数字化”是近年来医疗器械厂商最喜欢的“概念”之一，其中主要包含人工智能、移动及远程医疗、虚拟现实、大数据及物联网、家用医疗器械、可穿戴设备等应用领域，但目前大多数还处在应用的初级阶段。

据GE医疗中国总裁兼首席执行官张轶昊在此次大会上出示的数据，中国卫生健康事业在发展，持续的医疗需求继续在成长，据《2019年我国卫生健康事业发展统计公报》显示，2019年全国医疗卫生机构总诊疗人次达87.2亿人次。“在国家的持续投入下，健康产业会有很大的发展。这其中不管是医联体还是非公医院，基础医疗的投入和抗疫之后在重大疾病防控的投入中，数字化是重要抓手和工具。”

人工智能主要看三个领域，第一是数字化和人工智能，工业互联网和互联互通；第二是云计算，把边际成本接近零；第三是大数据和人工智能。张轶昊表示，中国医疗行业依旧面临多重挑战，“第一是医疗资源短缺，第二是医疗资源的平衡问题，第三是效率提高的问题。 中国的AI一定会引领全球发展，中国AI行业一定会有弯道超车的机会。”

同时中国在AI方面也面临挑战，张轶昊认为，“第一是数据质量，很多AI软件是在数据后处理的，数据质量有问题的时候会影响到AI软件和辅助诊断的做法。第二，我们和很多中国AI公司合作，没有一家AI公司能够把所有病种、所有临床问题都能覆盖。第三，很多AI更多的是在辅助诊断，而在评估方面做得还不够。”

由于近五年来AI在数据、算法和计算能力等方面条件成熟、屡获突破，已开始真正解决问题，切实创造经济效果。作为数据基础较好的领域，医疗成为应用场景最为成熟的行业之一，对其商业化的期待也最高。

但在AI落地过程中，还面临产品同质化严重，如何提升效率、价值效用评价等问题，一些医院对医疗AI的支付意愿并不高。

“支付意愿从表面上来讲是我做了一个人工智能的应用，但客户不愿意买单、不愿意掏钱。我们把这个总结成客户痛点没找准，换句话说没有真真正正帮助医疗行业解决最棘手的问题。用一句老百姓理解的打比喻，你在做锦上添花的事，而不是雪中送炭的事，现在我们医疗行业里有太多雪中送炭的事需要解决。”戴鹰在接受21世纪经济报道采访时表示，什么是雪中送炭？“比如在重症监护室里的一个重症患者，现在的医生和护士没有人工智能的帮助下，只能通过一两个参数判断患者的障碍，完全要靠经验，资深的医生可能会有这方面的能力，所以在重症ICU里，医生最不希望的是看到患者全身感染，患上败血病。我们现在有AI技术可以把患者相关信息都归总，通过一个逻辑、智能反应，告诉医生和护士这个患者将来的趋势，给一个预警预测，这种情况下AI是雪中送炭的，这是医生和护士非常想要的，直接帮助降低死亡率，减少患者在ICU里的停留时间。这是我们整个生态、各个合作伙伴需要探求的，这个行业里面到底最重要的问题是什么？如果问题找对了，就没有不愿意支付的情况。”

在此次世界人工智能健康云峰会上，中国人工智能产业发展联盟、清华大学、清华大学附属长庚医院和中国信息通信研究院发起成立中国人工智能产业发展联盟医学人工智能委员会暨中国智慧医院联盟。

清华大学长庚医院院长、中国工程院院士董家鸿在会上指出目前医疗人工智能发展仍面临诸多问题和挑战，“比如医疗人工智能产品训练数据集质量控制和标注方式没有统一标准，数据孤岛现象普遍；医疗人工智能产品与临床实际需求存在较大差距；商业模式不清晰；软件安全性评价体系不完善等等。”

此次医学人工智能委员会的成立，将聚合医疗人工智能产业的中坚力量，共同研讨、解决上述难题，推进医学人工智能产业快速、健康发展。下一步，医学人工智能委员会将进一步贯彻国家的决策部署，着力抓好三方面工作。

一是整合产业链资源，搭建医疗人工智能产业合作与促进平台。推进跨领域的合作交流与协同创新，进一步促进医疗人工智能相关科技成果研发与转化，推动我国医疗人工智能高水平和高质量发展，提高我国医疗人工智能产业应用水平。

二是推动医疗人工智能产品标准化工作，建立规范化评测体系。推动医疗人工智能关键技术研发和标准化规范的行程，并推动标准的贯彻实施；开展医疗人工智能新产品、新服务的测试验证工作，规范市场秩序，促进国内医疗人工智能行业良性发展。

三是支撑政府决策，做好部署落实工作。支撑政府主管部门医疗人工智能相关工作，协助开展试点示范和应用推广；综合医学人工智能技术和产业化发展趋势，更好地引导我国医疗人工智能产业健康、有序、快速发展。