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健康界|产学研下的医健AI，还需要扫清哪些障碍？


近日 ， 在由中国医学影像AI产学研用创新联盟主办的第二届中国医学影像AI大会上 ， 长征医院影像医学科副主任萧毅关于医疗AI的部分观引起了行业的高度关注 。
她在演讲中表示 ， 在探索AI落地的过程中发现不少问题 ， 实际难度远远超过自己的想象 。 联盟曾组织政、产、学、研、用多方开会 ， 探讨如何做好医学影像AI ， 萧毅在研讨中发现了很多以前完全没想到的必要条件 。 她得出的结论是: 企业有企业的认知短板 ， 医生也有医生的认知局限 。 “在医学影像AI领域 ， 真理是由一群看似不相干 ， 但实际联系紧密的人 ， 用‘思维的联合建模’共同做出来的 。 ”
由于行业的特殊性和高门槛 ， 医健与AI的融合 ， 正如萧毅所言 ， 并不是凭借单个医生、某家医院、技术团队、研发或者投资公司就能实现的 ， 往往需要产学研的多方克服各自的短板 ， 协作开发 。
那么 ， 在产学研模式下 ， 各方扮演了什么样的角色 ， 又在发挥什么样的作用？进一步推进医健AI的落地 ， 需要扫清哪些障碍？带着这些问题 ， 健康界采访了医健行业产学研各方的从业者 。

健康界|产学研下的医健AI，还需要扫清哪些障碍？
本文插图

图片来源：图虫创意
产学研各方扮演何种角色
医生眼中的理想合作模式
“我们原来是医教研模式 ， 现在更多是依靠产学研 ， 希望以产业带动学术和科研发展 。 ”北京协和医院皮肤科副主任刘洁告诉健康界 。
在8月末举行的“首届协和青年创新项目大赛”决赛上 ， 刘洁展示了团队研发的“协和皮肤图像人工智能辅助诊断系统” 。
据她介绍 ， 他们的团队分为临床医师、算法开发和数据协作处理团队 。 医师主要以刘洁为带头人 ， 以北京协和医院皮肤科、超声科医师为主要成员；在产品核心AI算法上 ， 以北京航空航天大学谢风英教授团队、清华大学赵黎教授团队为主要力量开发；在数据协作处理上 ， 主要与深睿医疗、咏柳科技合作 。
为引导医学青年积极投身科学研究和创新 ， 发掘优秀医学创新项目 ， 搭建起创新项目转化的平台和机制 ， 北京协和医院于今年6月正式启动“首届协和青年创新项目大赛” 。
“协和今年在这方面投入很大 。 以前创新项目主要依靠医生或各科室推动 ， 现在医院希望借助大赛将转化医学和创新的路径理顺 。 ”刘洁告诉健康界 ， 未来医生只需做好本职工作 ， 项目后续的产品注册、落地、包括法规等都交由专业人士来处理 ， 这是她们期待的一种模式 。
医院主导的创新项目 ， 主要工作内容是在产业化前 ， 进行产业化落地时 ， 无疑需要企业合作伙伴的支持 。
企业也需要医学团队做支撑
“一般来说 ， 医疗AI公司基本是一款AI产品的发起方和实践方 ， 在产学研模式中扮演重要角色 ， 主要承担项目的落地工作 。 ”朗通医疗CEO徐哲表示 。
徐哲认为 ， 医疗AI领域离不开医学专家和应用场景实践 ， 需要和医院进行深度合作 ， 不仅局限在医学数据层面 ， 还有医学专家、临床医技人员等的密切合作 。 即使是由企业主导的项目 ， 背后依然需要有一个医学团队做支撑 ， 通过医学团队的桥梁作用 ， 促成在产学研的合作过程中 ， “让计算机人员了解医生的临床思维和诊疗过程 ， 同时也让医生了解计算机是如何发挥辅助作用的 。 ”
据介绍 ， 朗通医疗自2015年与浙江大学医学院附属邵逸夫医院达成产学研合作关系 。 双方首先明确研究方向和应用场景 ， 由医院提供千万级脱敏病历数据 ， 企业结合医生临床需求 ， 对医疗数据进行清洗、建模、构建医学知识图谱 ， 开发面向应用场景的产品 。
从项目立项、研发 ， 到后期的推广和落地 ， 每个阶段都需要一定的资金支持 ， 往往需要资本介入 。 但在产学研合作过程中 ， 资本的作用不仅仅是提供资金支持这么简单 。


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