省錢還能治病，這對基層患者充滿吸引力，但AI輔助診斷在縣域醫院也有水土不服的情況。
在幾家大大小小的醫院之間奔走了近1個月後，孫女士決定將患有肺癌的老父親留在離家最近的邢台市第九醫院治療。
這是一家位於河北省邢台市巨鹿縣的縣醫院。按照計劃，孫女士本應將父親送到諸如河北省人民醫院等大三甲去治療，她提到，「我們很擔心縣醫院沒有那麼高的技術，會比大醫院差，擔心會耽誤病情。」
△巨鹿縣醫院（圖片來源：八點健聞記者拍攝）
但「外面的醫院太遠了，花費也比較高。」
好在，邢台九院的醫生向孫女士推薦了Watson腫瘤解決方案。這是一款來自美國 IBM 的人工智慧系統，醫生在輸入患者的個人信息、癌症分期、局部複發、化療方案、病理分期、癌症轉移等多項具體情況後，等待十幾秒，Watson就給出了治療方案建議。
「我們在大醫院裡，醫生也推薦過使用人工智慧會診。」與大醫院幾乎沒有差別的治療方案，讓孫女士放心地選擇了這家小縣城裡的醫院。孫女士感慨到，「縣醫院為患者承擔了一部分人工智慧會診的費用，再加上本地看病醫保可以報銷，醫院離家也近，我們能省很大一筆錢。」
在這個縣級醫院治病，能省錢還能治病的選擇對患者充滿吸引力。
將患者留在基層，這是分級診療的希望達到的目標之一。然而，讓患者在縣醫院留下治療腫瘤卻並不簡單。
基層醫院腫瘤專業人才欠缺導致人才隊伍建設滯後，醫療資源配置不足導致技術滯後，制度和利益製約導致多學科協作難落實，缺少完善監管和上級專家指導導致腫瘤不規範治療難評估，種種原因導致基層患者對腫瘤的認識兩極分化嚴重：要麼去大醫院「擠破頭」，要麼直接拒絕治療。
為了打破這種兩極分化的現實，技術賦能讓基層患者多了一種選擇。隨著醫療AI行業的快速發展，醫療AI產品可以成為醫生的助手，減輕臨床醫生的負擔，並為醫生提供更好的醫療工具。
基層腫瘤高發，推動AI的落地應用
在美國，越來越多的醫療機構開始使用人工智慧。根據美國2017 年的一項調查發現，超過半數的醫院計劃在未來五年內引入人工智慧，其中 35％的醫院希望在兩年內完成該目標。
而在中國，也有越來越多的基層醫療機構，通過AI 技術來提高自身的醫療服務水準和服務治療。
2018年11月，邢台市第九醫院與百洋智能科技合作，正式成立「多學科聯合會診——Watson腫瘤智能會診」中心。邢台市第九醫院副院長張會欽希望「Watson能夠給我們醫院帶來一些改變，不管是在醫生團隊能力的建設上，還是在醫院層面。」
根據張會欽的介紹，目前通過Watson提供的多種學習和互動平台，邢台市第九醫院開展了各科室內部學習、院外專家互動、學術會議交流，來助力醫院學科建設，幫助整體提升腫瘤規範化診療水準。
如今，巨鹿縣縣域內就診率已經超過92%。而在該縣諸多的醫療需求上，當地日益高發的腫瘤疾病客觀上推動了人工智慧在此地的落地應用。
在邢台市第九醫院的門診樓二層中央，一個約40 平米左右的房間被用做Watson腫瘤智能會診中心，房間門口的展示板上寫明了申請腫瘤智能會診的條件和方式，時不時便會有患者在這裡駐足看上幾眼。
△八點健聞記者拍攝
邢台市第九醫院所處的巨鹿縣是一個消化系統腫瘤和肺癌的高發地區。《2014 年巨鹿縣居民死因檢測分析》一文提到，惡性腫瘤是威脅居民健康和生命的主要因素。
據該醫院腫瘤一區的胡亞楠醫生介紹，巨鹿縣腫瘤的發病率在20%左右。一位患者曾與胡亞楠提到，在他所住的衚衕裡，就有好幾戶腫瘤患者。「我們醫院每天住院的腫瘤患者也有 60-80 人。」
消化系統腫瘤與巨鹿縣居民的飲食習慣相關。「這邊的人早中晚都喜歡吃燙飯、米湯（粥），熬得稀稀的，在很燙的時候就直接喝掉。」胡亞楠不久前剛剛接診了一位90 多歲的食管癌患者，「老太太就愛吃燙飯，連吃溫熱的飯都不習慣。」
作為巨鹿縣僅有的一家河北省首批公立醫院改革試點醫院，全國第一批縣級醫院能力提升醫院，邢台市第九醫院擁有瓦裡安直線加速器、GE1.5核磁共振等諸多先進的設備。2019年初，這家國家二級甲等綜合醫院被正式納入三級醫院管理體系。
正因如此，邢台市第九醫院承擔了縣域內腫瘤治療重擔，在治療腫瘤方面下了一番大力氣。據張會欽介紹，目前醫院腫瘤內科共住有患者140餘人，年患者量2000餘人次，治療涉及肺癌、乳腺癌、食管癌、胃癌、結直腸癌、肝癌、宮頸癌、卵巢癌、腎癌、淋巴瘤、骨髓瘤及其他血液病等常見惡性腫瘤。
Watson對縣域醫院有助力，也有水土不服
2018年12月，在成立Watson腫瘤智能會診中心後，邢台市第九醫院包括腫瘤內科、婦產科、外科的臨床醫生都參加了相關使用培訓。
「說實話，我們醫院能引進Watson這麼高大上的東西也挺意外的，」胡亞楠也是參與培訓的一員。
醫院門診部副主任郭玉潔則表示，「Watson對我們醫院的整體醫療水準和服務質量提升有很大的幫助。」
按照服務流程，醫生會為首診確認為癌症的患者推薦使用人工智慧會診，如果患者同意，醫生會將患者的檢查數據等輸入到Watson系統中，後續根據Watson系統提供的治療方案，綜合患者的實際情況和醫院的醫療技術確認最終的治療方案。如果本院醫生可以治療，患者就可以留在本院；如果重大手術需要大醫院的醫生主刀，可以請大醫院的醫生到本院來做手術；如果這兩種方案都不能解決患者的問題，醫院也會為患者提供向上轉診的服務。
「剛開始用的時候會覺得有點麻煩，因為要輸入很多內容，花費一些時間。但後來習慣之後，用著還挺快的。」胡亞楠說。
而陌生的Watson付費，對患者而言是一個很難的選擇。孫女士告訴八點健聞，醫生推薦我們使用人工智慧，而且人工智慧的水準和大醫院的大醫生相當。在價格適當的情況下，還是願意使用的。因為這樣可以為父親找到更合適的治療方案。
根據郭玉潔的介紹，河北省針對Watson腫瘤智能會診系統制定的物價標準是單學科會診4500元一例。但是這樣的價格，患者很難接受，「就縣裡目前的消費水準來看，這個收費太高了。」
邢台市第九醫院希望提高診療能力的願望是強烈的。為了讓更多的患者留下來治療，醫院願意承擔Watson項目的大部分成本，患者只需自費 小部分 即可。
據張會欽院長介紹，自2019年1月份以來，Watson共計為96例患者提供就診服務（包括臨床參考及實際科室會診數量），涉及胃癌、結腸癌、直腸癌、宮頸癌、乳腺癌、肺癌、子宮內膜癌、食管癌、卵巢癌9類癌種。
96 例的會診量佔醫院接診的腫瘤患者總數的比例並不大，一方面是因為醫院剛剛引進產品，還需要時間讓患者了解、信任產品。另一方面，Watson並非所有的癌種都適用。
不過，醫院婦產科徐主任已經切實感受到了人工智慧的便利。她認為Watson對化療方案的幫助很大。「我們可以用自己的方案和Watson的方案作對比，從而完善自己的方案。」
郭玉潔感慨，使用Watson後，很多原本會流向大醫院的患者最終留在了縣醫院，「基本上能留下來的都留下來了。」
「我們也希望這種新的產品可以納入醫保，為患者帶來福利。」郭玉潔說，但目前Watson系統還處於初期使用，無法拿出豐富的數據來與醫保進行談判。
水土不服是Watson存在的另一個問題。胡亞楠告訴八點健聞，「 Watson涉及中國指南較少，裡面提到的一些治療藥物中國也很少，所以還是得結合實際情況辯證使用。」
張會欽也希望將來Watson能夠增加更多國內的專家共識，和一些中外藥物的差別，更好的中國化。
當下，國內的一些 AI 企業也在研發類似的 AI 輔助診療產品。他們將目光擴展到了除腫瘤外的其他疾病上。
2018年百度AI和平谷區基層醫院合作開發了一款輔助診療系統。北京市平谷區衛健委主任金大曾在百度AI開發者大會上表示，AI「就像身邊站著一個永遠不知疲倦的，而且思路非常清楚的一位專家來指導我們去看病。」根據百度AI提供數據，目前平谷基層所有醫生都在使用輔助診療能力，月均調用次數達到10萬次。
科大訊飛也與清華大學聯合研發了一款名為「智醫助理」的AI 輔助診療產品。公開報導顯示，截至今年3 月，「智醫助理」系統已覆蓋基層 1153 個鄉鎮衛生院和村衛生室，能夠完成 95% 基層病種的輔助診斷。
受到技術和數據訓練等方面的限制，從使用場景上看，目前的AI 輔助診療產品還存在一定的缺陷。比如目前的AI 輔助診療產品大多缺乏與醫院信息化系統的深度結合，並不能明顯縮短臨床醫生解決問題的路徑，只能對臨床場景起到補充和解決特殊問題的作用，對提升醫療效率和質量的作用較小。
此外，以腫瘤領域為例，也有業內人士認為，AI產品只是在一定條件下在基層發揮作用，待到腫瘤手術或更深入的治療階段，仍需及時判斷是否需要向上轉診。
AI在基層的另一個發力點
除了輔助診療，輔助篩查也是AI 在基層醫療的另一個重要使用場景。
宮頸癌和乳腺癌一直是女性高發癌症。2019年1月，國家癌症中心發布了最新一期的全國癌症統計數據，惡性腫瘤高發疾病中，女性發病首位為乳腺癌，第6位為宮頸癌。近期發布的健康中國2030 行動目標之一就是：農村適齡婦女宮頸癌和乳腺癌（下稱「兩癌」）篩查覆蓋率到2022年和2030年分別達到80%及以上和90%及以上（覆蓋率以縣為部門統計）。
在7月25日「健康中國行動」的新聞發布會上，國家衛健委宣傳司司長毛群安更是表示，農村地區婦幼健康服務的力量本身較緊張，基層承擔著很大壓力，支持相關醫學人工智慧技術的開發，「希望基於過去的檢查、大數據，開發出適合我國的人工智慧手段，這樣就能夠減輕基層的工作壓力，便於更大規模地開展癌症篩查。」
實際上，AI 輔助篩查一直是 AI 企業布局的重點。
在宮頸癌的篩查方面，近日，華為技術有限公司與金域醫學聯合宣布，雙方合作研發的AI輔助宮頸癌篩查模型在排陰率高於60%的基礎上，陰性片判讀的正確率高於99%，陽性病變的檢出率也超過99.9%。從檢驗的速度方面來講，細胞病理醫生鏡下閱讀宮頸細胞塗片，平均每例要花費6分鐘，而AI識別僅需36秒。也就是說，通過AI輔助宮頸癌篩查模型判讀速度是人工判讀的10倍。
在乳腺癌的篩查方面，去年 8 月，「騰訊覓影」乳腺腫瘤篩查人工智慧(AI)系統發布，並已在國內十多家三甲醫院進入臨床預試驗。騰訊公司介紹，該系統能自動識別並定位可疑病灶，標註出腫塊灶和鈣化灶位置，並進一步判別腫瘤的良惡性風險程度。測試統計顯示，它對檢測乳腺鈣化和惡性腫塊的敏感度分別達到了99%和90.2%。
此外，AI 在眼底病篩查方面也早有應用。比如，Airdoc 的眼底篩查產品已經在愛康體檢、寶島眼鏡落地；上工醫信的產品「慧眼糖網」已經在全國28個省份的400多家醫院應用；AI醫療創業公司體素科技的「VoxelCloud-Retina眼底全病種篩查解決方案」目前在全國超過130家MMC（國家標準化代謝性疾病管理中心） 落地。
一位行業專家向八點健聞指出，醫療 AI 產品在基層的輔助篩查上還有兩點亟待解決。
首先，一些輔助篩查產品對醫療影像的要求較高，需要使用大型的醫療影像設備，如 CT、核磁等，但很多基層醫療機構沒有能力購買大型醫療影像設備，因此無法使用AI輔助篩查產品。
其次，目前的 AI 輔助篩查產品大多是單線程作業，只能針對某一種疾病進行篩查，無法滿足基層醫療機構和患者複雜的需求。未來發展集成型的AI 整體解決方案勢在必行。
鄭琪|撰稿
季敏華|責編
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