在肿瘤高发的县级医院，AI提供了另一种选择

图片来源@视觉中国

文｜八点健闻，作者｜郑琪，责编｜季敏华

​省钱还能治病，这对基层患者充满吸引力，但AI辅助诊断在县域医院也有水土不服的情况。

在几家大大小小的医院之间奔走了近1个月后，孙女士决定将患有肺癌的老父亲留在离家最近的邢台市第九医院治疗。

这是一家位于河北省邢台市巨鹿县的县医院。按照计划，孙女士本应将父亲送到诸如河北省人民医院等大三甲去治疗，她提到，“我们很担心县医院没有那么高的技术，会比大医院差很多，担心会耽误病情。”

巨鹿县医院（图片来源：八点健闻记者拍摄）

但“外面的医院太远了，花费也比较高。”

好在，邢台九院的医生向孙女士推荐了Watson肿瘤解决方案。这是一款来自美国 IBM 的人工智能系统，医生在输入患者的个人信息、癌症分期、局部复发、化疗方案、病理分期、癌症转移等多项具体情况后，等待十几秒，Watson就给出了治疗方案建议。

“我们在大医院里，医生也推荐过使用人工智能会诊。”与大医院几乎没有差别的治疗方案，让孙女士放心地选择了这家小县城里的医院。孙女士感慨到，“县医院为患者承担了一部分人工智能会诊的费用，再加上本地看病医保可以报销，医院离家也近，我们能省很大一笔钱。”

在这个县级医院治病，能省钱还能治病的选择对患者充满吸引力。

将患者留在基层，这是分级诊疗的希望达到的目标之一。然而，让患者在县医院看看感冒发烧容易，让他们留下治疗肿瘤却并不简单。

基层医院肿瘤专业人才欠缺导致人才队伍建设滞后，医疗资源配置不足导致技术滞后，制度和利益制约导致多学科协作难落实，缺少完善监管和上级专家指导导致肿瘤不规范治疗难评估，种种原因导致基层患者对肿瘤的认识两极分化严重：要么去大医院“挤破头”，要么直接拒绝治疗。

为了打破这种两极分化的现实，技术赋能让基层患者多了一种选择。随着医疗AI行业的快速发展，医疗AI产品可以成为医生的助手，减轻临床医生的负担，并为医生提供更好的医疗工具。

基层肿瘤高发，推动AI的落地应用

在美国，越来越多的医疗机构开始使用人工智能。根据美国2017 年的一项调查发现，超过半数的医院计划在未来五年内引入人工智能，其中 35％的医院希望在两年内完成该目标。

而在中国，也有越来越多的基层医疗机构，通过AI 技术来提高自身的医疗服务水平和服务治疗。

2018年11月，邢台市第九医院与百洋智能科技合作，正式成立“多学科联合会诊——Watson肿瘤智能会诊”中心。邢台市第九医院原副院长张会钦希望“Watson能够给我们医院带来一些改变，不管是在医生团队能力的建设上，还是在医院层面。”

根据张会钦的介绍，目前通过Watson提供的多种学习和互动平台，邢台市第九医院开展了各科室内部学习、院外专家互动、学术会议交流，来助力医院学科建设，帮助整体提升肿瘤规范化诊疗水平。

如今，巨鹿县县域内就诊率已经超过92%。而在该县诸多的医疗需求上，当地日益高发的肿瘤疾病客观上推动了人工智能在此地的落地应用。

在邢台市第九医院的门诊楼二层中央，一个约40 平米左右的房间被用做Watson肿瘤智能会诊中心，房间门口的展示板上写明了申请肿瘤智能会诊的条件和方式，时不时便会有患者在这里驻足看上几眼。

八点健闻记者拍摄

邢台市第九医院所处的巨鹿县是一个消化系统肿瘤和肺癌的高发地区。《2014 年巨鹿县居民死因检测分析》一文提到，恶性肿瘤是威胁居民健康和生命的主要因素。

据该医院肿瘤一区的胡亚楠医生介绍，巨鹿县肿瘤的发病率在20%左右。一位患者曾与胡亚楠提到，在他所住的胡同里，就有好几户肿瘤患者。“我们医院每天住院的肿瘤患者也有 60-80 人。”

消化系统肿瘤与巨鹿县居民的饮食习惯相关。“这边的人早中晚都喜欢吃烫饭、米汤（粥），熬得稀稀的，在很烫的时候就直接喝掉。”胡亚楠不久前刚刚接诊了一位90 多岁的食管癌患者，“老太太就爱吃烫饭，连吃温热的饭都不习惯。”

作为巨鹿县仅有的一家河北省首批公立医院改革试点医院，全国第一批县级医院能力提升医院，邢台市第九医院拥有瓦里安直线加速器、GE1.5核磁共振等诸多先进的设备。2019年初，这家国家二级甲等综合医院被正式纳入三级医院管理体系。

正因如此，邢台市第九医院承担了县域内肿瘤治疗重担，在治疗肿瘤方面下了一番大力气。据张会钦介绍，目前医院肿瘤内科共住有患者140余人，年患者量2000余人次，治疗涉及肺癌、乳腺癌、食管癌、胃癌、结直肠癌、肝癌、宫颈癌、卵巢癌、肾癌、淋巴瘤、骨髓瘤及其他血液病等常见恶性肿瘤。

Watson对县域医院有助力，也有水土不服

2018年12月，在成立Watson肿瘤智能会诊中心后，邢台市第九医院包括肿瘤内科、妇产科、外科的临床医生都参加了相关使用培训。

“说实话，我们医院能引进Watson这么高大上的东西也挺意外的，”胡亚楠也是参与培训的一员。

医院门诊部副主任郭玉洁则表示，“Watson对我们医院的整体医疗水平和服务质量提升有很大的帮助。”

按照服务流程，医生会为首诊确认为癌症的患者推荐使用人工智能会诊，如果患者同意，医生会将患者的检查数据等输入到Watson系统中，后续根据Watson系统提供的治疗方案，综合患者的实际情况和医院的医疗技术确认最终的治疗方案。

如果本院医生可以治疗，患者就可以留在本院；如果重大手术需要大医院的医生主刀，可以请大医院的医生到本院来做手术；如果这两种方案都不能解决患者的问题，医院也会为患者提供向上转诊的服务。

“刚开始用的时候会觉得有点麻烦，因为要输入很多内容，花费一些时间。但后来习惯之后，用着还挺快的。”胡亚楠说。

而陌生的Watson付费，对患者而言是一个很难的选择。孙女士告诉八点健闻，医生推荐我们使用人工智能，而且人工智能的水平和大医院的大医生相当。在价格适当的情况下，还是愿意使用的。因为这样可以为父亲找到更合适的治疗方案。

根据郭玉洁的介绍，河北省针对Watson肿瘤智能会诊系统制定的物价标准是单学科会诊4500元一例。但是这样的价格，患者很难接受，“就县里目前的消费水平来看，这个收费太高了。”

邢台市第九医院希望提高诊疗能力的愿望是强烈的。为了让更多的患者留下来治疗，医院愿意承担Watson项目的大部分成本，患者只需自费 500 元即可。

据张会钦院长介绍，自2019年1月份以来，Watson共计为96例患者提供就诊服务（包括临床参考及实际科室会诊数量），涉及胃癌、结肠癌、直肠癌、宫颈癌、乳腺癌、肺癌、子宫内膜癌、食管癌、卵巢癌9类癌种。

96 例的会诊量占医院接诊的肿瘤患者总数的比例并不大，一方面是因为医院刚刚引进产品，还需要时间让患者了解、信任产品。另一方面，Watson并非所有的癌种都适用。

不过，医院妇产科徐主任已经切实感受到了人工智能的便利。她认为Watson对化疗方案的帮助很大。“我们可以用自己的方案和Watson的方案作对比，从而完善自己的方案。”

郭玉洁感慨，使用Watson后，很多原本会流向大医院的患者最终留在了县医院，“基本上能留下来的都留下来了。”

“我们也希望这种新的产品可以纳入医保，为患者带来福利。”郭玉洁说，但目前Watson系统还处于初期使用，无法拿出丰富的数据来与医保进行谈判。

水土不服是Watson存在的另一个问题。胡亚楠告诉八点健闻，“ Watson涉及中国指南较少，里面提到的一些治疗药物中国也很少，所以还是得结合实际情况辩证使用。”

张会钦也希望将来Watson能够增加更多国内的专家共识，和一些中外药物的差别，更好的中国化。

当下，国内的一些 AI 企业也在研发类似的 AI 辅助诊疗产品。他们将目光扩展到了除肿瘤外的其他疾病上。

2018年百度AI和平谷区基层医院合作开发了一款辅助诊疗系统。北京市平谷区卫健委主任金大曾在百度AI开发者大会上表示，AI“就像身边站着一个永远不知疲倦的，而且思路非常清楚的一位专家来指导我们去看病。”根据百度AI提供数据，目前平谷基层所有医生都在使用辅助诊疗能力，月均调用次数达到10万次。

科大讯飞也与清华大学联合研发了一款名为“智医助理”的AI 辅助诊疗产品。公开报道显示，截至今年3 月，“智医助理”系统已覆盖基层 1153 个乡镇卫生院和村卫生室，能够完成 95% 基层病种的辅助诊断。

受到技术和数据训练等方面的限制，从使用场景上看，目前的AI 辅助诊疗产品还存在一定的缺陷。比如目前的AI 辅助诊疗产品大多缺乏与医院信息化系统的深度结合，并不能明显缩短临床医生解决问题的路径，只能对临床场景起到补充和解决特殊问题的作用，对提升医疗效率和质量的作用较小。

此外，以肿瘤领域为例，也有业内人士认为，AI产品只是在一定条件下在基层发挥作用，待到肿瘤手术或更深入的治疗阶段，仍需及时判断是否需要向上转诊。

AI在基层的另一个发力点

除了辅助诊疗，辅助筛查也是AI 在基层医疗的另一个重要使用场景。

宫颈癌和乳腺癌一直是女性高发癌症。2019年1月，国家癌症中心发布了最新一期的全国癌症统计数据，恶性肿瘤高发疾病中，女性发病首位为乳腺癌，第6位为宫颈癌。近期发布的健康中国2030 行动目标之一就是：农村适龄妇女宫颈癌和乳腺癌（下称“两癌”）筛查覆盖率到2022年和2030年分别达到80%及以上和90%及以上（覆盖率以县为单位统计）。

在7月25日“健康中国行动”的新闻发布会上，国家卫健委宣传司司长毛群安更是表示，农村地区妇幼健康服务的力量本身较紧张，基层承担着很大压力，支持相关医学人工智能技术的开发，“希望基于过去的检查、大数据，开发出适合我国的人工智能手段，这样就能够减轻基层的工作压力，便于更大规模地开展癌症筛查。”

实际上，AI 辅助筛查一直是 AI 企业布局的重点。

在宫颈癌的筛查方面，近日，华为技术有限公司与金域医学联合宣布，双方合作研发的AI辅助宫颈癌筛查模型在排阴率高于60%的基础上，阴性片判读的正确率高于99%，阳性病变的检出率也超过99.9%。从检验的速度方面来讲，细胞病理医生镜下阅读宫颈细胞涂片，平均每例要花费6分钟，而AI识别仅需36秒。也就是说，通过AI辅助宫颈癌筛查模型判读速度是人工判读的10倍。

在乳腺癌的筛查方面，去年 8 月，“腾讯觅影”乳腺肿瘤筛查人工智能(AI)系统发布，并已在国内十多家三甲医院进入临床预试验。腾讯公司介绍，该系统能自动识别并定位可疑病灶，标注出肿块灶和钙化灶位置，并进一步判别肿瘤的良恶性风险程度。测试统计显示，它对检测乳腺钙化和恶性肿块的敏感度分别达到了99%和90.2%。

此外，AI 在眼底病筛查方面也早有应用。比如，Airdoc 的眼底筛查产品已经在爱康体检、宝岛眼镜落地；上工医信的产品“慧眼糖网”已经在全国28个省份的400多家医院应用；AI医疗创业公司体素科技的“VoxelCloud-Retina眼底全病种筛查解决方案”目前在全国超过130家MMC（国家标准化代谢性疾病管理中心） 落地。

一位行业专家向八点健闻指出，医疗 AI 产品在基层的辅助筛查上还有两点亟待解决。

首先，一些辅助筛查产品对医疗影像的要求较高，需要使用大型的医疗影像设备，如 CT、核磁等，但很多基层医疗机构没有能力购买大型医疗影像设备，因此无法使用AI辅助筛查产品。

其次，目前的 AI 辅助筛查产品大多是单线程作业，只能针对某一种疾病进行筛查，无法满足基层医疗机构和患者复杂的需求。未来发展集成型的AI 整体解决方案势在必行。

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