“大家知道嗎，以沃森為代表的美國智能醫療已經廣泛應用。這方面，我國還大量依賴進口，并缺乏原始創新與突破。”日前，中國工程院院士、浙江大學附屬第一醫院傳染病學專家李蘭娟在第二屆浙江國際健康產業博覽會上說。

    這款由美國IBM公司在2007年研發的沃森智能系統，能夠聽懂醫生的自然語言，快速地搜索數百萬醫療記錄、期刊文件以及醫學研究成果，分析海量的非結構化數據對患者進行智能診斷醫療研究，得出用戶需要的結果。

    在醫療圖像分析方面，美國Enlitic基于云技術的分析平臺，通過整合、建模、分析以及可視化、醫生可標注圖像功能，把看著不相關的數據集中起來，幫助醫療機構進行疾病判斷。有些病人服藥需要人盯人，但是有了Aicure系統實時成像，智能手機就可以自動觀察病人服藥的行為，提高服藥依從性等。

    這也激勵著中國科技人員在智能醫療研發方面深入研究與創新。中國工程院院士、浙江大學附屬第一醫院肝膽外科專家鄭樹森，制作了一臺利用效率高的機器人，提高了手術的精準性，減少創傷。

    李蘭娟院士領銜研發的黃疸智能診斷系統，把國內大量已經診斷的黃疸數據與病人主述結合起來，診斷符合率達到99%。今后，可以將知名專家、醫生頭腦里的知識、經驗數字化，利用智能診斷系統提高基層醫生的診療水平。

    國家衛計委統計信息中心主任孟群透露，該中心正在牽頭國內14個省份創建重大傳染病信息云。李蘭娟說，浙江省數字醫療衛生技術研究院通過對4000多萬的數據匹配發現，乙肝、結核傳染病發病率明顯下降。

    浙江通過對“人人健康體檢”數據分析發現，由于1992年我國把乙肝疫苗納入計劃免疫管理，并出臺了兒童計劃免疫政策，1992年以后出生的人乙肝感染率不到1.5%；而此前出生者，乙肝感染率高達8%~10%。

    對于國內智能醫療研發方面，現場的院士、專家普遍認為面臨一些挑戰。

    比如，各種醫療設備的集成問題，需要從事設備的研發人員和醫務人員共同研發一些可移動的小型檢驗檢測設備供智能醫療使用；需要通過醫院病人診療和行政管理信息系統（HIS）、影像歸檔和通信系統（PACS）等各種醫療健康大數據的整合，才能更好地進行數據挖掘，降低成本提高效率和準確性等需要共同努力解決。

    對此，在場的院士和專家學者開出“藥方”說，我國應制訂醫療健康領域人工智能中長期規劃與戰略，整合醫療、檢驗、健康行為和醫學文件各類健康數據，進行智能挖掘與分析；突破智能感知認知、知識引擎與知識服務、機器學習的技術理論等。同時，創建疾病的智能預警、預測與干預系統，開發機器人醫生，研發智能可視化平臺。

    李蘭娟院士認為，這些需要法律制度的建設，要有倫理安全的保證、體制機制的保障、政策環境的優化、高等教育的改革等，才能在智能醫療領域培養一批專業技術人員，以及既懂醫療又懂機械，還會數學、計算、分析、建模的復合型人才。