“請您到大廳裡乘坐扶梯或電梯到五層B區北側，科室在五層的詳細方位請看下面的地圖。”

　　這段對話，發生在不久前的解放軍總醫院門診樓大廳，因腹痛前來就醫的北京市民趙先生正在向智能導診機器人“曉醫”詢問治病科室的方位。

　　“沒想到這機器人的回復還挺准。”趙先生循著“曉醫”指的路，很快就找到了就診科室。

　　2017年3月，6台由科大訊飛研發的智能導診機器人在解放軍總醫院上線，其间4台放置在門診樓大廳。每天一早，這些樣貌討喜的機器人就被前來問診的人團團圍住，有人出於猎奇，有人有事相求，對於人們提出的問題，機器人都會耐性回答，遇到和它開打趣的人，它還能跟人逗個悶兒。

　　“現在它們可忙了，每個機器人每天均匀要回答超過900個問題，患者想要找科室、找病房，以及咨詢醫院周邊的日子服務信息，機器人都能供给指引。”解放軍總醫院門診部主任國家喜介紹。

　　“现在的AI就像互聯網一樣，成了一種基礎設施。”騰訊“互聯網+醫療”負責人常佳介紹說，近年來，國內外多家进入AI的企業加快向醫療領域布局，醫療AI正在從概念走進現實，除了智能導診，還出現了能幫醫生看片子、做篩查的智能醫生。

　　在中山大學附屬腫瘤醫院內鏡操作室裡，患者躺在手術台上，醫生操作內窺鏡伸入患者的食管採集相片。這些相片被實時傳輸到電腦，再接入AI系統，摄影結束后十幾秒鐘，電腦上就顯示出一行文字：“疑似癌風險55%。”醫生根據這個結果評估要不要進一步做病理活檢，以防止癌症漏診。

　　這行文字，便是來自騰訊的醫學印象AI系統“騰訊覓影”給出的癌症風險提示。“它用起來十分快捷，就像醫生的第三隻眼睛。”中山大學附屬腫瘤醫院消化內科主任徐國良介紹，“有個醫生給患者查食管內鏡，看著沒問題，就讓患者走了，后來AI提示患者的食管有異常，醫生叫人回來一復查，還真是早癌。”

　　培養一名主治醫師，需求十幾年時間，培養一個熟練的導醫也至少需求一年。AI究竟憑什麼本事，能在這樣一個行業站住腳？

　　“智能導診機器人和幾年前遍及公共場所的電子查詢機纷歧樣，它們具備學習才能。”國家喜說，遇到答不上來的問題，電子查詢機或许一向“卡殼”，但智能機器人通過積累、更新數據，能夠不斷回答人們提出的新問題。

　　解放軍總醫院日門診量約1.8萬人，其间70%為外地患者。許多人來這治病，先就診還是先挂號？治病科室各自在哪？住院、手術在哪棟樓？“每碰見一個‘白大褂’，患者就上前詢問，但指路並非醫生的主業，他們也不是每次都知道答案，所以長期以來，群眾對信息服務的需求得不到很好滿足。”國家喜說。

　　曾经醫院的解決辦法，是树立導醫團隊。2014年，解放軍總醫院在門診樓招了14個專職導醫，又外聘了17個小時工，卻仍然無法滿足巨大的咨詢量。“智能導診機器人上線后，很好補充了信息需求和供給不平衡的問題。”國家喜說，“它們反應快、不厭其煩，連‘川普’‘廣普’等口音濃重的一般話都懂，這正符合實際，能够更好地幫助外地患者。”

　　上海交通大學自動化系副教授閻威武表明，在醫療領域，AI已應用到信息咨詢、醫學印象、電子病歷等方面，其间在醫學印象上進展最快。

　　“我國食管癌高發，但早癌診斷落后於發達國家。”徐國良剖析，我國早癌發現率低的问题大多有兩點，一方面，醫生遍及作业量大，難以保証對患者的精細核对﹔别的，早癌表現難以察覺，比方前期食管癌，從內鏡觀察，症狀往往表現為部分充血、黏膜粗糙或細微糜爛，同一般炎症十分类似，一些經驗缺少的醫生很简单忽視。

　　“當知道AI能學習看內鏡相片的時候，我們很歡迎，因為AI能對醫生主觀的忽略做出彌補。”徐國良說，2016年末，中山大學附屬腫瘤醫院把積累的10多萬張脫敏的食管內鏡相片供给給騰訊覓影用於科研，AI通過深度學習许多相片數據，构成一套檢查標准，能够顯著进步早癌發現率。

　　在浙江省公民醫院，騰訊覓影已用於食管癌、糖尿病視網膜病變、肺結節（用於診斷前期肺癌）的篩查發現作业。實驗環境下，AI系統對前兩種疾病的發現准確率超過90%，對肺結節的發現准確率達85%。

　　浙江省公民醫院院長黃東勝認為，凭借AI來剖析胸片、CT、病理切片等印象資料，进步了看片功率，把醫生從辛苦的重復作业中解放出來。“這有助於醫生投身於霸占既往經驗缺少的罕見病、疑難雜症，這些才是现在機器無法學習的。”

　　常佳告訴記者，騰訊覓影自2017年8月推出，已同全國30多家三甲醫院組建“人工智能醫學聯合實驗室”，“现在，AI對行業的滲透在添加，社會認可度在进步，技術實用性在增強。”

　　“在技術上，醫學印象設備與AI系統的兼容是個問題。不同廠商的摄影設備、數據格局和圖片質量都不同，這給機器學習的准確性帶來干擾。别的，各地醫院的AI數據庫需求精細微調，AI診斷的准確性或许受地域影響，同一疾病在不同地區會呈現细小的數據差別，對此技術人員正在解決。”常佳說。

　　“在用戶習慣上，老百姓對人機交互還停留在觸控办法為主，不習慣與機器人直接說話沟通。還有一些人不信赖機器，隻選擇求助於人，這說明社會要彻底承受新技術還需時間。”國家喜說。

　　在宏觀上，閻威武指出，醫療AI的發展面臨如下幾個障礙：一是行業認可，醫生對AI持觀望態度，這項新技術没有彻底获得醫學界信赖﹔二是數據資源，方针上還沒有彻底開放，對居民健康數據的隱私、權屬等問題有待明確﹔三是法令倫理，AI既不是傳統醫療設備，也不是人類，對它怎么進行技術認証？醫療事端責任怎麼認定？這都值得討論，畢竟AI輔助的准確率没有達到100%。

　　“最重要的，是對醫療AI的解釋問題。”閻威武說，“醫學是一門嚴肅的學問，診斷病症有一套傳統邏輯，但AI正在挑戰這種邏輯。盡管它能達到甚至逾越醫生診斷的准確性，但它基於大數據的診斷原理和醫生運用醫學知識做診斷是纷歧樣的，對這種不同於既往醫學規律的新技術的可解釋性，影響著醫學界對AI的承受度。”

　　“綜合來看，中國在醫療AI上的水平僅次於美國，發展十分快，在许多AI競賽中成績杰出，我們是國際領先的。”閻威武說，工信部此前印發《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018—2020年）》，重點培养的8類智能產品中，就有醫療印象輔助診斷系統。“行動計劃的推出，給定了時間表，給出了發展路徑，具體的要求都提出來了，我認為在這個領域很快會實現產業化。”

　　“有些人對AI的安全性心存憂慮。站在醫院管理者的视点，我覺得面對一項新技術，不能一開始就抵抗它，而要先去了解它，假如驗証是好的，就應該主動去擁抱。”黃東勝說，“通過醫生和技術人員不斷协作，我認為醫療AI會越學越聰明，未來能向人們供给更高水平的服務。”

　　預售訂金（定金）和尾款、直播、全場滿贈和滿送、跨店津貼、購物返券、滿減打折……本年“618”期間，各渠道推出系列優惠活動來招引消費者。但是，此次年中大促，好像越來越多的消費者們已經沒有了當年一遍又一遍算優惠，然后定表開搶的熱情，而是選擇了“躺平式”參與。…

　　公民網北京6月18日電（記者王震）據証監會網站音讯，近来，証監會發布《証券期貨業結算參與機構編碼》《挂牌公司信息揭露发表電子化規范第1部分：公告分類及分類標准结构》《挂牌公司信息揭露发表電子化規范第2部分：定时報告》《挂牌公司信息揭露发表電子化規范第3部分：臨時報告》《証券期貨業大數據渠道功能測試指引》五項金融行業標准，自发布之日起实施。 証監會介紹，《証券期貨業結算參與機構編碼》標准的實施，通過為証券期貨業結算參與機構分配統一的編碼，可大大下降編碼轉換和適配作业本钱，便於機構間以及結算參與機構內部進行數據查詢、統計、剖析、发掘以及數據同享等作业，進一步促進行業數據標准化，支撑行業數據管理作业﹔《挂牌公司信息揭露发表電子化規范》行業系列標准的拟定實施有利於實現証券業內、挂牌公司之間的信息同享，推動挂牌公司信息揭露发表和証券信息服務業規范、有序地發展﹔《証券期貨業大數據渠道功能測試指引》的拟定，從測試流程、測試办法和測試內容等方面規范了大數據渠道功能測試，有用指導各証券期貨業機構開展功能測試作业，进步測試才能，进步測試功率，並基於測試結果客觀評估大數據渠道產品功能。…

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