今年政府工作報告提出，推動優質醫療資源向市縣延伸，提升基層防病治病能力；提高心腦血管疾病防治能力，堅持預防為主，深入推進健康中國行動；培育壯大人工智能等數字產業。

對此，全國人大代表、中國科學院上海營養與健康研究所所長李林建議，以人工智能賦能健康管理，開啟“互聯網+醫療護理”新模式，從“治已病”過渡到“治未病”。全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰也建議，加快推廣人工智能技術在慢病管理領域的應用，能夠為居民提供精細化、個性化服務，緩解縣域醫療機構醫保基金的運行壓力。

借政策“東風”人工智能醫療市場快速發展

隨著人口日益老齡化，以及慢性病發病率快速上升，“慢病防控”已成為實現“健康中國”戰略目標的重中之重。然而，由于醫療資源短缺、檢測體系不完善，如果逐一對一些潛在的人群進行甄別和檢查，無疑是一個巨大的工程，而人工智能技術如果能廣泛應用在疾病早篩和防治上，將成為“慢病防控”的一大助力。

報道顯示，2018年以來，鷹瞳科技的視網膜人工智能評估技術已經為愛康旗下體檢中心200多萬人次提供了檢查服務，發現重大陽性4970余例。其中，2020年，通過眼底拍照服務發現了兩位視乳頭水腫，最終確診為腦瘤的患者。

“用人工智能的先進技術幫助醫生更好地服務患者，是一個非常有社會價值的事情。”北京智源人工智能研究院理事長張宏江認為，視網膜影像分析是醫學影像分析中最有挑戰的類型之一，因為它的病變并發、病灶多樣、特征混淆、數據噪聲等問題都比較復雜。

業內人士表示，與傳統醫學影像相比，人工智能醫學影像能夠提供無創、準確、快速、有效且可擴展的解決方案，以檢測、診斷疾病和評估風險，滿足全人群用戶不同的醫療健康需求。

與此同時，隨著人工智能與醫療健康產業的融合發展，加之政策的支持，醫療人工智能產業在近幾年的投資熱潮中也已站上風口。弗若斯特沙利文數據顯示，我國人工智能醫學影像行業預計將由2020年的3億元增至2030年的923億元。

一眼看“穿”疾病 “治未病”有了科技助力

“額頭貼緊，別眨眼……”只聽咔嚓一聲，孫女士感覺像是開著閃光燈照了一張照片。1分鐘后，一張詳細的“體檢”表就發到她的手機上。“血壓偏高、血脂偏高，建議就醫治療……”。

鷹瞳科技首席技術官和超博士告訴記者，視網膜是人體唯一可以直接觀察血管和神經的地方，是觀測全身健康的窗口。通過視網膜可以看到很多慢性病，比如糖尿病、高血壓、腦卒中、冠心病、帕金森、老年癡呆。但是，從視網膜來診斷慢性病是一個很有挑戰的工作，我國眼科醫生大概有 4 萬多名，其中有這樣資質的眼科醫生大概只有 1000 多名。人工智能技術可以學到醫生對視網膜圖片進行判讀的規律、方法和經驗。基于這樣技術的人工智能疾病輔助診斷產品可以自動對視網膜圖片進行判讀，進而幫助醫生服務更多用戶。

怎么觀察視網膜呢？和超說：“我們可以通過眼底相機拍攝出視網膜的照片，全身發生慢性病之后，會在視網膜照片上顯示各種變化以及并發癥，醫生通過觀察這些并發癥，來判斷慢性病的風險。比如，為孫女士拍攝視網膜的就是鷹瞳科技利用人工智能技術研發的智能全自助便攜眼底相機。這款相機和傳統的眼底相機相比，就像手機跟 PC 的區別，不需要醫生也能操作，而且成本大幅降低。”

中國工程院院士、上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院院長寧光表示，糖網是糖尿病重要的并發癥以及國人視力減退的最主要原因之一，因此如何能夠預防糖網的發生已經成為一個重要的社會及臨床問題。早期發現是關鍵的預防糖網的手段，而各種人工智能技術的使用已經使這種可能成為現實。

人工智能醫療加速實現分級診療

今年政府工作報告提出，推動分級診療、提升基層防治能力，推動優質醫療資源向市縣延伸，使群眾就近得到更好醫療服務等。

近年來，在推進分診醫療落地和實施的過程中，很多地方雖然加強了對基層醫療機構的硬件投入，但基層醫療機構對患者的吸引力仍然不足，原因在于基層醫療機構缺乏，醫療資源特別是優秀醫生分配不均，基層醫療機構診療能力較弱。可喜的是，在基層醫療和公共衛生服務領域，人工智能技術正發揮日益顯著的賦能作用，成為加快推動分級診療的突破口。

鷹瞳科技首席醫學官陳羽中博士表示，將來基于視網膜影像的人工智能篩查及健康風險評估系統或能像查血驗尿一樣，成為一項覆蓋全生命周期的基礎檢查。未來，每個基層醫療機構都可以配備一臺搭載人工智能視網膜篩查軟件的眼底相機。為廣大基層醫療機構提供實時輔助分析，推動優質醫療服務能力持續下沉，幫助百姓實現“大病不出縣”，惠及更多醫生和患者。

不過，值得一提的是目前人工智能醫療診斷技術檢測尚未進入醫保收費目錄，這也意味若患者使用相關人工智能檢測則面臨著費用不能報銷的問題，亟待找到解決辦法，讓高質量、便捷的醫療健康服務觸手可及。（中國經濟網記者 楊秀峰）