河北灤州市人民醫院的醫生在“醫共體”影像診療中心通過互聯網與灤州市中醫醫院的大夫一起為患者會診。 新華社記者 楊世堯攝　　看病難、看病貴，一直是深受關注的民生問題。人工智能（AI）能解決這個難題嗎？在中國人工智能學會近日發起主辦的2019中國人工智能產業年會中，多位專家在智能醫療論壇上介紹了AI醫生的最新研究成果AI醫生醫術是否精妙？還有多久能普及？經濟日報記者帶您一探究竟。　　在北京的三甲醫院看病有多難？　　清華大學教授、國際核能院院士、中國人工智能學會會士張勤今年7月親身體驗了一把。那天，他帶93歲的父親去北京人民醫院看病，醫院人滿為患，沒有床位，老人只能坐在急診觀察病室的椅子上輸液9小時，一直熬到凌晨1：30。　　而張勤堅信，如果自己團隊研發的DUCG系統能盡快完善並應用于臨床，將大大改善中國的看病難問題。而這個目標，距離實現已不太遙遠。　　AI診斷：向頂尖大夫看齊　　對于看病難的“痛點”，張勤表示，2018年，全國有醫療機構99.7萬個，其中三甲醫院僅1442個，94.6%都是基層醫療機構；而就診總人次83.1億，其中基層就診人次44.1億，僅佔53%。基層醫療機構佔絕大多數，卻只承擔了一半的就診量，這就難怪三甲醫院人滿為患了。　　看病難、看病貴，很大程度上是由于沒有實現真正的分級診療。　　“我國分級診療要求實現‘90%大病不出縣’，為什麼做不到？主要問題是‘基層首診’正確率低，基層醫生水平不高。”張勤認為，解決方案在“智慧醫療”上，“我們要做一種全科疾病診斷智能系統，它在任何場景都能正確診斷，且有可解釋性，還能動態生成個體優化臨床檢查路徑，實現精準診斷。”　　張勤以前做核電站的安全運維系統，核電站的故障診斷和醫療診斷有何相似之處？都是給一個復雜系統看病，都要求“幾乎100%的診斷正確率”。理論是相通的，不同的是知識庫。張勤團隊將原本用于核電站故障診斷的原創系統DUCG拿來做醫療臨床診斷，首先要與專家級醫生合作構建知識庫。　　“我們以患者為中心，圍繞患者的主訴症狀構建知識庫，包含所有相關科室，免除掛錯號的煩惱。比如病人的主要症狀是腹痛，就可以問診我們的‘腹痛’知識庫。”張勤介紹，團隊正與北京協和醫院、北京朝陽醫院等多家國內著名三甲醫院約30位臨床專家深度合作構建知識庫。“知識庫由各科臨床經驗豐富的大夫參與構建，我們追求的是，讓AI達到這些專家的水平。”　　這個目標一旦實現，基層醫療機構的醫生使用DUCG系統的“AI醫生”做輔助，就能得到與北京三甲醫院資深大夫同樣的診斷結果，這將大大提高基層診療水平，緩解三甲醫院就診壓力。　　理想很豐滿，現實進度如何？DUCG知識庫目前開發到什麼程度了？　　目前，DUCG知識庫已完成第三方病歷測試的有關節痛、呼吸困難等13個知識庫；基本完成開發和內部測試的有胸痛、水腫等17個知識庫；正在開發的有不明原因發熱、婦科等8個知識庫。已經接近覆蓋所有臨床主訴。　　AI診斷的便捷度如何？　　“我們正在開展青島膠州市和重慶忠縣的臨床應用試點。不管是鎮醫院的大夫，

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還是村衛生室的村醫，有電腦或iPAD就可以通過雲上DUCG系統開展診斷，並可一鍵生成符合規範的電子病歷。”張勤說。　　AI診斷的正確率如何？　　重慶6家三甲醫院對DUCG系統的關節痛、腹痛、咳嗽咳痰、發熱伴皮疹、呼吸困難、鼻出血6個主訴知識庫的第三方測試結果顯示：除了22個罕見病沒有找到病歷外，其餘疾病的AI診斷正確率達100%，即AI診斷結果與三甲醫院醫生診斷結果一致。“我們的測試方法特別強調對罕見病診斷的正確率，因為基層診斷錯誤主要發生在罕見病。”張勤說。　　AI醫生何時能進化成全科醫生並投入基層醫院？　　“所有主訴知識庫構建完成後，即可實現全科診斷。我們計劃再用一年覆蓋基層醫院除普通外科外，可能遇到的所有主訴的臨床診斷。”張勤表示。　　AI讀片：要比人眼更銳利　　“去拍個片吧。”這是患者在醫院經常聽到的話。現在，超聲、核磁、CT……各種醫學成像已經成為醫學診斷的必備參考數據，AI讀片也隨著人工智能技術的普及開始走向臨床應用。AI讀片準不準？這種技術正在給“看病難”問題帶來哪些改變？　　AI讀片可以提高疾病的早期發現率。　　有些致盲、致畸、致死疾病在發病早期已經出現輕微症狀，很難被肉眼發現，但卻有可能被AI敏銳識別。這些疾病越早被發現，越早幹預治療，預後就越好。　　“任正非曾表示，

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華為P30的代表是數學，拍照時圖像不是照出來的，而是數學算出來的。我期待AI讀片也能做到這樣。”浙江大學數學科學學院、浙大一院雙聘教授孔德興說，《新英格蘭醫學雜志》發表的一篇論文顯示，癌症病人從發病到死亡約為25年：其中，基因發展異常是前5年；基因表達到組織表達出現問題大約是從第5年到第20年，此階段病灶很小；而等到出現醫生可以直接診斷的5毫米以上的腫瘤病灶，往往病人所剩時間僅有1至3年了。　　“醫生很難直接判讀小于5毫米的病灶，但數學方法可以輔助，算出超分辨率的醫學圖像。我們希望把前沿數學理論與現代物理規律和醫學尤其是臨床醫學深層次交叉，所以提出了數理醫學這一新概念，並取得一系列具有臨床應用價值的研究成果。”孔德興介紹，他的團隊利用自主研發的基于超聲影像的創新性分析技術，開發出國際上首款超聲輔助智能診斷系統，可以對甲狀腺結節、乳腺結節、肝腫塊等開展準確識別對乳腺的識別準確率為：良性92%，惡性93%；分割準確率93%；超聲乳腺鉬靶的鈣化準確率達到97%。　　從今年7月至今，

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這套智能超聲診斷系統被部署到杭州市西湖區的基層衛生院，已為3萬多人做了體檢，發現32例甲狀腺癌、20多例乳腺癌患者。這些患者到三甲醫院做穿刺，手術病理都是惡性的，說明AI讀片結果很準確。“社區衛生院週邊居民都跑過去體檢，

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既便宜又方便，準確率還挺高。”孔德興說。　　AI讀片也可以提高醫生的服務能力。　　在廣州的中山眼科中心，“AI眼科醫生”已經試行2年多了，診療決策準確率超過90%，診斷技能已達“專家級眼科醫師”水平。中山大學中山眼科中心人工智能學科帶頭人林浩添介紹，在國家重點研發項目支持下，目前中心正推出眼科AI三級診療模式：在家裡，大家可以通過智能手機軟件，用個人自拍實現初步篩查；在社區和基層醫院，通過基本檢查設備和雲平台初步疾病診斷；在三級綜合及專科醫院，通過人工智能輔助的專業檢查設備，輔助專家診治，提高效率。　　“通過眼科AI三級診療體系，每名眼科醫生的效率可以提高10倍以上，從一年服務4000人，提高到一年服務4萬人甚至更多。”林浩添說。　　AI落地：巨大臨床需求推動　　AI醫療的落地情況如何？　　不少專家認為，巨大臨床需求正在推動AI醫療的落地。　　“臨床醫生遠遠不能滿足眼底檢查的潛在需求。目前，眼科醫生緊缺，2級、3級醫院的眼科醫生總計只有3.6萬名。與此同時，我國需要開展眼底篩查的人數量龐大，糖尿病患者就有1.14億，高血壓患者還有3.3億，他們至少要一年查一次眼底。”上海市靜安區市北醫院眼科主任陳吉利認為，人工智能是解決基層眼底檢查能力短板的利器。　　陳吉利介紹，該醫院是人工智能醫學影像識別公司Airdoc在上海的首個應用示範基地，也是國家科信中心眼科大數據實驗室上海靜安影像閱片中心，還是平安好醫生人工智能問診系統滬上眼科首家應用示範基地，已建設成為集AI、大數據、雲平台和遠程會診于一體的醫共體眼科雲平台，啟動了基于人工智能的社區糖網篩查項目。　　該項工作建立了“篩查發現轉診隨訪健康管理”的模式，推動了分級診療的落實。在上海市靜安區市北醫院的一站式糖網篩查系統中，4家基層社區醫院在一年多時間內，就協助篩查了5590例患者。　　“以往社區篩查後，將片子上傳至區域醫療中心，要完成遠程讀片，再把結果給到社區，通知患者向上轉診，這個過程大概需要1個多月。這是由于上級醫院醫生時間短缺，來不及閱片。有了人工智能後，可以即刻告訴患者篩查結果和轉診時間，大大提升了診療效率。”陳吉利說。　　AI醫療領域目前有很多創業公司，什麼樣的公司更有商業前景？　　據統計，目前全國人工智能+醫療領域約有150多家企業，大部分從單領域突破醫學影像上的輔助診斷、在線智能化問診等是目前比較集中的方向。對于醫療類企業來說，技術真正落地離不開真實應用場景，算法模型、可持續的優質醫療數據、變現渠道缺一不可。　　復星集團投資總監陳宏表示，

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考核一個公司是否值得投資，除了考核算法有沒有先進性，還要看數據量及其維度和質量，大致為以下4點：商業模式，是否能夠真正實現產業化落地；創始人對其細分醫療AI領域有什麼程度的理解，是否有營銷人才、互聯網的思維；硬件是否能夠在整個產業鏈上有很好的結合；對場景的選擇是否正確，能否找到更新的場景去匹配更新的數據、更新的硬件，或是在已有場景中做好產業鏈的延伸。他表示，目前比較看好慢病管理、藥物研發、院外健康管理、基層預防篩選這幾個細分領域的人工智能機構。　　AI醫療服務能解決“看病難”頑症嗎？讓我們拭目以待。（記者 佘惠敏）　　“一個人，一個站，一座城。”土生土長的四川九寨溝京東配送員徐勇，這樣介紹自己的工作內容。靠一輛面包車，徐勇每天配送上百單，及時把商品送到顧客手裡。　　在消費者享受方便快捷的電商服務背後，是千千萬萬個像徐勇這樣的物流人在不停奔波。　　物流網絡全覆蓋 城鄉購物都方便　　在新疆塔什庫爾幹縣，人們再也不用為買不到新款家電發愁了。去年，京東物流在這裡建了一個配送站，由于物流配送渠道通暢，最新上市的電視機、電飯煲，點個鼠標就能送到家。現在，當地女性也開始在京東上購買化妝品、面膜和圖書，下單後很快就能收到貨。　　“小生產、大市場”導致流通效率低、成本高，成為制約傳統零售體系發展的瓶頸。一件東南沿海生產出來的商品要進入農村市場，要先運往大區分銷商倉庫，然後到省級、地級市經銷商倉庫，再到鄉鎮經銷商門店。多次“搬、倒、騰、挪”，不但增加物流成本，也影響到貨質量和消費者體驗。　　電商也在為配送苦惱，一些偏遠地區物流基礎設施欠缺，配送成本高甚至根本無法配送，造成當地消費者“能瀏覽不能下單”。　　從2007年開始自建物流體系到2017年成立物流集團，京東用十多年時間，在全國運營約600個倉庫，運營23個大型智能化物流中心，物流基礎設施面積超過1500萬平方米。　　目前，京東物流大件和中小件網絡已實現內地行政區縣100%覆蓋，自營配送服務覆蓋了全國99%的人口，90%以上的訂單24小時送達，將商品流通成本降低了70%，物流運營效率提升兩倍以上。　　憑借中小件、大件、冷鏈、B2B、跨境和眾包六大物流網絡，應用大數據、雲計算、智能設備，京東正在打造一個從產品銷量分析預測到入庫出庫、運輸配送各環節的智能供應鏈服務系統。通過這一系統，各種產品能夠以更精準的計劃生產出來，並以更快的速度、更低的成本到達消費者手中。　　供應鏈助力 消費者受益　　今年京東“618全球年中購物節”促銷期間，人工智能客服受到用戶喜愛，它不僅可準確分辨用戶的情緒變化，還能獨立解決用戶90%以上的問題。　　走進北京五環附近的曲美家居店，商品琳琅滿目，其中很多都是通過京東大數據對消費者需求分析後精準引入的商品，再通過京東的供應鏈提供給實體店。選購之餘，人們可以在休息區點一杯現磨咖啡，從書架裡抽一本書，在沙發上消遣時光。這家由京東和曲美家居聯合打造的門店，讓購物更休閒、更溫馨。　　京東認為，隨著線上線下深度融合，零售已不能僅滿足于賣出商品，而要更加精準地了解並滿足消費者的需求，實現多元化、個性化的消費。在這個過程中，智能供應鏈的價值得到凸顯。　　過去十幾年，京東從打造自營電商、建立自有物流體系起步，積累了覆蓋各大品類的海量消費數據。他們挖掘出數據中顯示的消費新趨勢，及時分享給上遊的生產者，幫助他們改進產品，設計新品。如今，

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京東正在將智能供應鏈能力向更多合作伙伴開放，幫助生產企業降本增效。　　借助于京東智能供應鏈，去年促銷活動期間，蘇泊爾、鬆下、飛利浦等家電品牌現貨率達到99%；通過京東平台智能補貨系統，重點品類預測準確率達93%。　　除了技術進步，消費者還能從服務升級中受益。過去退換貨，消費者先得把貨寄回，

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等待電商平台或者商家審核，之後才能換貨或者退款。京東2010年推出“上門換新”服務，並在去年5月升級為“以換代修”。當顧客提出換貨需求，只要符合退換貨條件，京東配送員會攜帶全新的商品上門，直接換走問題產品，大幅減少退換貨等待時間。　　綠色農產品 賣出好價錢　　在四川廣元市青川縣，蜜蜂養殖已有幾百年歷史。在青川放養的土蜂，可以採集森林中百餘種野花，包含五倍子、黨參、天麻等多種中藥材，蜂蜜色澤好、口感佳、業內公認。然而，受制于流通網絡和銷售渠道，好產品很難賣出好價格。　　去年，青川養蜂人楊鳴的土蜂蜜等來了“伯樂”。成都等蜂來蜂業有限公司吸收楊鳴成為合伙養蜂人。經過標準化採集和生產後，一款名為“老巢崖蜜”的產品在京東平台迅速走紅。　　“老巢崖蜜”品牌推廣過程中，在線上，京東體系的商城、京東眾籌、京東到家等渠道給予大力支持；在線下，等蜂來與京東的線下體系展開合作，不僅銷售常規包裝蜂蜜，還推出適合各種超市、便利店體系的便攜式產品。　　工業品下了鄉，農產品進了城。現在，京東又在研究，

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如何在農產品和城市消費者之間建立快速通道。他們實施“互聯網+農村”戰略，建立冷鏈、倉儲、配送一體化網絡，提升流通效率。此外，京東還發揮平台優勢，幫助優質產品創立品牌。　　優質農副產品的產地，

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不少是貧困地區。京東在電商扶貧中，注重以品牌化為重點，促進扶貧產業變成高附加值產業，增強產品和產業的抗風險能力，幫助扶貧產業走向市場。　　京東推廣“扶貧跑步雞”項目，從養殖、營銷、推廣、技術追溯等各個環節加以規範，促進綠色農產品規模化、標準化生產，在更多地區推廣復制。這一項目既吸引了貧困戶積極參與，又為消費者提供了優質產品，實現了利益共享、多方共贏。（記者 王 珂），