配资炒股网站专访罗兰贝格合伙人厉盛：AI在临床门诊诊断、影像诊断等方面应用较成熟但在手术中后段应用还不广泛

　　7月16日至18日配资炒股网站，博鳌亚洲论坛全球健康论坛第三届大会在京举行。

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　　大会以“健康无处不在——可持续发展的2030时代”为主题，设置了“健康融入所有政策”“实现全民健康”和“创新促进健康”三大板块议题。

　　今年的《政府工作报告》提出，要深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动。

　　医疗大健康行业因具备数据丰富、对AI技术接受度高等特点，成为人工智能技术落地的关键领域。

　　在“发展新质生产力：人工智能赋能大健康”分论坛上，与会嘉宾围绕人工智能与大健康的融合发展展开探讨。罗兰贝格合伙人、生物医药与健康服务行业负责人厉盛表示，中国的AI应用在专利、融资节奏、企业数量以及企业所涵盖的阶段等方面，都已经比较广泛。AI如何更好地与医疗流程和医疗体系衔接，解决较为迫切的医疗问题，还有很大的进步空间。

　　分论坛期间，厉盛接受了《每日经济新闻》（以下简称NBD）记者的专访。

圆桌论坛现场每经记者张蕊摄

　　AI在临床门诊诊断支持等方面应用较成熟

　　NBD：目前在医疗健康领域中，人工智能在哪些细分领域应用更为成熟？

　　厉盛：AI在零售、金融、教育等领域其实已经应用比较广泛了，但在医疗领域的应用相对不是特别领先。由于医疗行业的特殊性，AI的使用比较谨慎，但也在逐步推进。

　　目前，应用比较成熟的主要有三方面：一是临床门诊诊断支持，主要是指临床决策支持系统（CDSS）；二是影像诊断方面，以影像数据为基础的临床判断，通常称为AI助手；三是临床试验方面，在药物研发的早期阶段，AI技术能帮助研发人员更好地识别靶点，整合临床试验各个阶段的流程或数据，推动研发进程。这些应用在频率、参与企业和市场融资规模方面都表现出较高的活跃度。

　　如果从诊前诊中诊后或者术前术中术后来讲，“中”和“后”段的应用目前还不是特别成熟和广泛，仍在探索阶段。手术本身的复杂性、诊疗路径尤其是疗法的多样性，以及病人全生命周期的复杂性和长期性，都使得数据的存储、使用和管理存在挑战，业内也在进一步探索。

　　人工智能对医疗服务效率提升有很大帮助

　　NBD：您如何看待人工智能、大数据等技术在提升医疗服务效率、促进健康公平方面的潜力？

　　厉盛：这方面我们要看不同的医疗服务场景，不能一以概之。首先，临床环境就包括门诊、病房、ICU手术室等；其次，院外服务包括药房、O2O（在线医疗服务）、疾控和公共卫生场景；再次，生物样本库也属于生命科学和医疗健康这个大的范畴。

　　从效率上来讲，数据的集成和路径的优化，肯定能够帮助我们集成更多的数据，形成更好的决策和判断。比如在临床环境中，临床医生每天面对大量病例，他们的学习曲线和决策曲线在一定程度上会受到影响，这时人工智能就能有效地帮助医生。另外，自动化药房通过数智化手段可以提升配药效率，减少人工差错。在这些场景中，人工智能对医疗服务效率的提升是有很大帮助的，也很有前景。

　　在促进健康公平方面，我认为在基层会体现得更加明显。中国一直在推动分级诊疗，希望基层医疗机构能够承担更多的医疗职责。通过AI的学习，把很多成熟的模型或规范落实到基层医生那里，这将有助于他们迅速提升专业能力，更有效地与患者进行交互。