老齡化大潮洶涌 AI+腦專(zhuān)科醫(yī)療服務(wù)破局老年醫(yī)學(xué)管理

11月24日，“宣武老年醫(yī)學(xué)國(guó)際論壇（2018年度）”在北京國(guó)家會(huì)議中心召開(kāi)，國(guó)家科技部、衛(wèi)計(jì)委、北京市科委等機(jī)構(gòu)的領(lǐng)導(dǎo)、國(guó)際老年醫(yī)學(xué)學(xué)會(huì)專(zhuān)家及國(guó)內(nèi)院士、著名專(zhuān)家、學(xué)者出席，一同探討我國(guó)老年醫(yī)學(xué)臨床科研管理等領(lǐng)域一系列問(wèn)題。

在去年11月舉辦的宣武老年醫(yī)學(xué)國(guó)際論壇上，國(guó)家老年疾病臨床醫(yī)學(xué)研究中心曾成立了包括中國(guó)帕金森聯(lián)盟等在內(nèi)的12個(gè)臨床與科研協(xié)作聯(lián)盟。

中國(guó)老年病管理仍存缺口

由于生理機(jī)能減退，冠心病、癡呆、帕金森病、腦血管病、老年綜合征等等常見(jiàn)老年病是老年人群體“家中?？汀?。截至2017年底，我國(guó)60歲及以上老年人口已達(dá)2．41億人，占總?cè)丝诘?7．3％。

“人口老齡化是我國(guó)現(xiàn)階段及未來(lái)相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)中國(guó)新的基本國(guó)情?！眹?guó)家老年疾病臨床醫(yī)學(xué)研究中心主任、中國(guó)帕金森聯(lián)盟理事長(zhǎng)陳彪教授說(shuō)。在此背景下，老年醫(yī)學(xué)成為醫(yī)學(xué)界備受關(guān)注的焦點(diǎn)。

資料顯示，現(xiàn)代老年醫(yī)學(xué)最初發(fā)端于英國(guó)，而美國(guó)的老年病學(xué)科是從整體上關(guān)注老年人的技能狀況、獨(dú)立能力和生活質(zhì)量而非單個(gè)疾病。特點(diǎn)包括多層次發(fā)展、康復(fù)貫穿整個(gè)醫(yī)療服務(wù)體系、重視對(duì)老年神經(jīng)精神疾病的診斷和治療。相比國(guó)外，我國(guó)仍然缺乏完整的、分層次的長(zhǎng)期護(hù)理系統(tǒng)，多以家庭養(yǎng)老模式為主，在慢病管理、康復(fù)和精神關(guān)懷等方面仍然存在缺口。

“腦科學(xué)”自古在醫(yī)生乃至醫(yī)學(xué)界是一種“神秘”的存在，診斷難度和復(fù)雜度都極高。追溯上述諸多老年病，其介入管理都需要從“腦專(zhuān)科”來(lái)入手。

破局老年醫(yī)學(xué)管理：眾人拾柴火焰高

陳彪教授稱(chēng)，當(dāng)前國(guó)內(nèi)腦疾病診斷大多是依據(jù)專(zhuān)科醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)。未來(lái)，必須充分發(fā)揮全國(guó)性臨床協(xié)作聯(lián)盟的作用，從國(guó)家到區(qū)域、再到省級(jí)分中心發(fā)揮層級(jí)作用，實(shí)現(xiàn)對(duì)老年常見(jiàn)慢病的管理。他表示，上述科研協(xié)作聯(lián)盟就是通過(guò)大數(shù)據(jù)共享實(shí)現(xiàn)全國(guó)范圍內(nèi)的科研閉環(huán)和服務(wù)閉環(huán)。

科研閉環(huán)承擔(dān)著臨床數(shù)據(jù)的采集、管理、資源共享、協(xié)同研究、診療試驗(yàn)和技術(shù)培訓(xùn)等一系列“任務(wù)”；而服務(wù)閉環(huán)中，基層醫(yī)生是連接患者和知名專(zhuān)家的角色，一頭負(fù)責(zé)患者的慢病管理，另一頭連接專(zhuān)家的會(huì)診和轉(zhuǎn)診。

陳彪教授尤其看好遠(yuǎn)程會(huì)診模式?！芭两鹕∪说墓芾響?yīng)該是無(wú)界的、可突破時(shí)間限制的。通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院醫(yī)院等載體、遠(yuǎn)程會(huì)診等方式提升診療效率，是未來(lái)帕金森病人管理較為有效的方式。”他說(shuō)。

除了國(guó)家層面的推動(dòng)，近年來(lái)，一波以結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、大數(shù)據(jù)分析等新興技術(shù)為基礎(chǔ)的“AI＋醫(yī)療”企業(yè)涌入行業(yè)中，其中以基于醫(yī)療影像的輔助決策系統(tǒng)居多。在腦科領(lǐng)域，亦有例如邁格、NeuroQuant、NeuroReader等角色出現(xiàn)。

這一類(lèi)企業(yè)的業(yè)務(wù)大多以“輔助診斷系統(tǒng)＋分析云平臺(tái)”的形式切入醫(yī)院的臨床和科研部分，提供數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)應(yīng)用等一系列全流程服務(wù)。落地方式包括與政府、學(xué)院和醫(yī)院合作，率先獲取海量圖像或病理數(shù)據(jù)，以訓(xùn)練算法從而推出更為精準(zhǔn)、具有競(jìng)爭(zhēng)力的AI產(chǎn)品。

“AI＋腦專(zhuān)科”醫(yī)療服務(wù)的能量引爆點(diǎn)

值得注意的是，高新技術(shù)企業(yè)邁格所研發(fā)的一站式神經(jīng)影像分析云平臺(tái)Brain Label即是國(guó)家老年疾病臨床醫(yī)學(xué)研究中心的獨(dú)家支持平臺(tái)，作為該中心在腦科學(xué)醫(yī)療的大數(shù)據(jù)承載平臺(tái)，另一方面還負(fù)責(zé)人工智能腦專(zhuān)科研究的技術(shù)轉(zhuǎn)化。

邁格創(chuàng)始人馬婷坦言，作為“AI＋腦專(zhuān)科”醫(yī)療產(chǎn)品的技術(shù)提供方，其產(chǎn)品最大的挑戰(zhàn)并不在于技術(shù)本身，而在于技術(shù)轉(zhuǎn)化，即技術(shù)真正能帶給中國(guó)醫(yī)生哪些價(jià)值。約翰霍普金斯大學(xué)醫(yī)學(xué)院放射學(xué)及腫瘤學(xué)教授、國(guó)際磁共振協(xié)會(huì)院士、邁格首席科學(xué)家Susumu Mori告訴億歐大健康，一項(xiàng)科學(xué)技術(shù)應(yīng)用在醫(yī)學(xué)臨床的技術(shù)轉(zhuǎn)化成功率不足1％。當(dāng)下，AI輔助診斷應(yīng)用落地仍然還處于人類(lèi)醫(yī)生同等水平或更低水平的產(chǎn)品，在未來(lái)，這類(lèi)應(yīng)用應(yīng)該瞄準(zhǔn)的是更高難度的、人類(lèi)醫(yī)生都很難判別的疾病。

新技術(shù)在腦專(zhuān)科醫(yī)療服務(wù)在醫(yī)學(xué)范圍內(nèi)想象力巨大，但現(xiàn)在來(lái)看，不管是技術(shù)發(fā)展程度還是商業(yè)落地層面，我國(guó)的AI＋腦專(zhuān)科醫(yī)療服務(wù)都還處于較初期階段。那么未來(lái)的機(jī)會(huì)會(huì)在哪？

在國(guó)家層面，通過(guò)例如“PPP”等合作模式，集中化數(shù)據(jù)收集、處理和管理，以便于使用標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。陳彪教授表示，通過(guò)Brain Label平臺(tái)，國(guó)家老年疾病臨床醫(yī)學(xué)研究中心未來(lái)將有機(jī)會(huì)給予臨床和科研更加準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)指導(dǎo)。

企業(yè)層面，馬婷的觀(guān)點(diǎn)是企業(yè)不能止步于產(chǎn)品和技術(shù)提供方，而應(yīng)該作為平臺(tái)角色服務(wù)實(shí)體醫(yī)療。未來(lái)實(shí)現(xiàn)貫穿縱向和橫向的服務(wù)——開(kāi)放平臺(tái)數(shù)據(jù)接口，集結(jié)行業(yè)多學(xué)科力量，拓展病種。對(duì)此，邁格也正朝此方向進(jìn)軍：Brain Label目前已拓展手術(shù)規(guī)劃導(dǎo)航和藥物跟蹤研發(fā)能力，公司正打造“科技產(chǎn)品＋專(zhuān)病平臺(tái)”的角色。

最后在科研方面，Susumu Mori對(duì)億歐大健康表示，介于“AI＋腦專(zhuān)科”醫(yī)療服務(wù)需要海量信息的參與，其中包括血液、基因、心電圖等多類(lèi)別影像信息，“腦圖譜”是機(jī)器學(xué)習(xí)的有力助手，其把非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，對(duì)于醫(yī)生的科研和臨床輔助診斷均有重要意義。

老齡化大潮正洶涌，AI＋腦專(zhuān)科究竟能發(fā)展到什么地步？還需要多長(zhǎng)時(shí)間才能走向成熟？隨著ABCD（AI、Blockchain、Cloud、Big Data）技術(shù)在各行業(yè)、各領(lǐng)域的應(yīng)用不斷深入，或許我們需要給行業(yè)多一點(diǎn)時(shí)間，等萬(wàn)物互聯(lián)、等技術(shù)回歸應(yīng)用、等下一個(gè)閉環(huán)生態(tài)的誕生。