來(lái)吧IT人，迎接數(shù)字醫(yī)療“黃金十年”

又一IT巨頭要趟數(shù)字醫(yī)療這條河。2021年底，甲骨文公司(Oracle)宣布以283億美元價(jià)格收購(gòu)電子醫(yī)療記錄公司塞納(Cerner Corp.)，創(chuàng)下甲骨文公司收購(gòu)史上最高金額。有消息稱(chēng)，甲骨文此樁并購(gòu)案的潛在競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手還包括微軟、谷歌等。

醫(yī)療與生命科技數(shù)字化正在打開(kāi)新的想象力，吸引眾IT巨頭爭(zhēng)相布局。2019年11月，谷歌以21億美元收購(gòu)可穿戴設(shè)備公司Fitbit，該公司擁有大量用戶(hù)健康數(shù)據(jù)。2021年4月，微軟以197億美元現(xiàn)金收購(gòu)智能語(yǔ)音識(shí)別廠商N(yùn)uance公司，Nuance的AI解決方案被全球 90％的醫(yī)院所采用。

醫(yī)療健康充滿(mǎn)魔力吸引眾IT巨頭前赴后繼，也讓很多IT廠商遭遇滑鐵盧。2021年年初，有媒體傳出IBM正在考慮出售其健康業(yè)務(wù)（WatsonHealth）。2021年8月，谷歌宣布解散健康部門(mén)（GoogleHealth）。種種信息昭示，未來(lái)將是生命科技數(shù)字化的黃金十年，但生命科學(xué)領(lǐng)域門(mén)檻很高坑很多，對(duì)于IT企業(yè)來(lái)說(shuō)，不是要不要做，而是應(yīng)該如何做的問(wèn)題。

數(shù)字醫(yī)療公司“洛陽(yáng)紙貴”

甲骨文花283億美元買(mǎi)下塞納，讓這家總部位于美國(guó)密蘇里州堪薩斯城的軟件公司一夜成名。塞納是美國(guó)最大的電子病歷系統(tǒng)供應(yīng)商，創(chuàng)立于1979年，目前占據(jù)全球電子病歷系統(tǒng)超過(guò)20%的市場(chǎng)份額。

其實(shí)將病人病歷數(shù)字化并不是什么新鮮系統(tǒng),美國(guó)醫(yī)療機(jī)構(gòu)自20世紀(jì)初開(kāi)始將病人病歷數(shù)字化，目前美國(guó)幾乎所有的醫(yī)療機(jī)構(gòu)均已部署了電子病歷系統(tǒng)，市場(chǎng)趨于飽和。甲骨文之所以搶購(gòu)塞納，杭州醫(yī)策科技有限公司CEO王曉梅認(rèn)為：“甲骨文意在獲得塞納的健康數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。”

在電子病歷系統(tǒng)業(yè)務(wù)成長(zhǎng)緩慢之后，塞納一直在尋找新的增長(zhǎng)。2021年4月，塞納以3.75億美元收購(gòu)了Kantar Group健康事業(yè)部，并將自身的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)和后者的生命科學(xué)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)進(jìn)行了整合，全力聚焦真實(shí)世界的數(shù)據(jù)解決方案和研究服務(wù)，面向生命科學(xué)機(jī)構(gòu)提供臨床試驗(yàn)服務(wù)。

對(duì)于塞納的價(jià)值，北京石油化工學(xué)院人工智能研究院教授、中華預(yù)防醫(yī)學(xué)會(huì)健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與控制專(zhuān)業(yè)委員會(huì)委員趙邑新表達(dá)了與王曉梅相同的觀點(diǎn)：病人病歷數(shù)字化IT企業(yè)已經(jīng)耕耘了幾十年，并不是什么新業(yè)務(wù)，塞納希望轉(zhuǎn)型盤(pán)活這些健康數(shù)據(jù)資產(chǎn)，向健康數(shù)據(jù)服務(wù)推進(jìn)，但目前只是公布了目標(biāo)，并沒(méi)有透露出其要達(dá)成這些目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)路徑。

業(yè)內(nèi)資深人士坦言，在國(guó)外，電子病歷是醫(yī)療數(shù)據(jù)的核心，基于電子病歷系統(tǒng)全部醫(yī)療機(jī)構(gòu)采用標(biāo)準(zhǔn)化的臨床術(shù)語(yǔ)，利于數(shù)據(jù)采集的結(jié)構(gòu)化，為醫(yī)療人工智能的開(kāi)發(fā)提供基石。塞納被關(guān)注，意味著人工智能的價(jià)值在精準(zhǔn)醫(yī)療和健康管理的價(jià)值與潛力，獲得了更大、更明確的認(rèn)可。

目前塞納市值約為230億美元，交易額為283億美元，或許會(huì)有人會(huì)覺(jué)得甲骨文買(mǎi)貴了，“但根據(jù)典型的收購(gòu)溢價(jià)計(jì)算，交易價(jià)為283億美元是合理價(jià)格。”業(yè)內(nèi)資深人士認(rèn)為。

醫(yī)療數(shù)字化是未來(lái)的朝陽(yáng)大產(chǎn)業(yè)，而這一輪醫(yī)療數(shù)字化的焦點(diǎn)之一是數(shù)字化助力新藥研發(fā)。沙利文聯(lián)合頭豹研究院發(fā)布的一份報(bào)告統(tǒng)計(jì)顯示，全球藥物研發(fā)市場(chǎng)持續(xù)增長(zhǎng)，2020年規(guī)模為1915億美元（約合人民幣1.24萬(wàn)億元），預(yù)計(jì)2023年達(dá)2168億美元，這是一個(gè)巨大的市場(chǎng)?；谶@樣的共識(shí)，這幾年數(shù)字醫(yī)療領(lǐng)域的并購(gòu)金額呈現(xiàn)“水漲船高”的態(tài)勢(shì)。

根據(jù)公開(kāi)資料整理

5年前，看好醫(yī)療健康數(shù)字化的IBM一年之內(nèi)收購(gòu)了四家數(shù)字醫(yī)療的公司，包括醫(yī)療成像數(shù)據(jù)公司Merge Healthcare，醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析公司Explorys，人口健康技術(shù)銷(xiāo)售商Phytel，療數(shù)據(jù)與分析服務(wù)提供商Truven Health Analytics。其中最貴的一家Truven價(jià)格也僅為26億美元。到2021年，數(shù)字醫(yī)療機(jī)構(gòu)的并購(gòu)案成交價(jià)便屢創(chuàng)新高了。2021年年初，微軟對(duì)Nuance公司的收購(gòu)金額為197億美元，是微軟收購(gòu)歷史上金額排名第二的收購(gòu)；甲骨文283億美元收購(gòu)塞納，創(chuàng)下甲骨文收購(gòu)歷史上的最高金額。事實(shí)上，不僅僅是塞納，塞納競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的價(jià)格也居高不下，2021年11月22日，塞納的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手Athenahealth以170億美元的價(jià)格將公司售賣(mài)給了兩家私募基金公司。這進(jìn)一步佐證了資本和市場(chǎng)對(duì)于具有云計(jì)算能力的健康醫(yī)療公司的狂熱追捧。

資本嗅覺(jué)靈敏，一旦某一領(lǐng)域“洛陽(yáng)紙貴”，這意味著該領(lǐng)域要“起風(fēng)”。路透社援引一份數(shù)據(jù)報(bào)告稱(chēng)，以科技和醫(yī)療保健行業(yè)為首的并購(gòu)規(guī)模在2021年首次超過(guò)5萬(wàn)億美元。紅衫資本全球執(zhí)行合伙人沈南鵬認(rèn)為，未來(lái)10年健康醫(yī)療將演變成為細(xì)胞、基因和生物工程技術(shù)驅(qū)動(dòng)的領(lǐng)域，目前中美醫(yī)療健康創(chuàng)新正處于爆發(fā)前夜。當(dāng)21世紀(jì)又一個(gè)十年勾勒產(chǎn)業(yè)未來(lái)藍(lán)圖的時(shí)候，科技巨頭希望從醫(yī)療健康、生命科學(xué)層面找到新的發(fā)展著力點(diǎn)。

業(yè)界不看好甲骨文消化塞納

甲骨文買(mǎi)塞納很好理解：作為數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)的老大，雖然甲骨文地位一直無(wú)人能撼動(dòng)，但最近幾年甲骨文云轉(zhuǎn)型的速度明顯慢了，需要更強(qiáng)勁的增長(zhǎng)引擎。

收下塞納，能給甲骨文帶來(lái)“一石三鳥(niǎo)“效應(yīng)：一是帶來(lái)新?tīng)I(yíng)收和新利潤(rùn)。塞納是全美排名第一的電子病歷系統(tǒng)供應(yīng)商，全球90%的醫(yī)療機(jī)構(gòu)都采用其系統(tǒng)。二是能給甲骨文帶來(lái)大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)。一直以來(lái)塞納使用自己的數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)醫(yī)療保健數(shù)據(jù)，2019年，塞納與亞馬遜AWS合作，通過(guò)云計(jì)算的方式為醫(yī)療公司提供醫(yī)療數(shù)據(jù)服務(wù)，甲骨文收購(gòu)成功后，可從塞納獲取大量健康醫(yī)療數(shù)據(jù)。三是將甲骨文帶到醫(yī)療健康和生命科技數(shù)字化這個(gè)大市場(chǎng)。

對(duì)于收購(gòu)塞納帶來(lái)的多方收益，甲骨文首席執(zhí)行官薩弗拉·卡茨（Safra Catz）在官宣新聞稿中“供認(rèn)不諱”:“我們預(yù)計(jì)，在交易結(jié)束后的第一個(gè)完整財(cái)政年度，此次收購(gòu)將在非公認(rèn)會(huì)計(jì)原則的基礎(chǔ)上立即增加甲骨文的收益，并在第二個(gè)財(cái)政年度及其后對(duì)收益做出更大貢獻(xiàn)。而且醫(yī)療保健是世界上最大、最重要的垂直市場(chǎng)，去年僅在美國(guó)就有3.8萬(wàn)億美元。隨著我們將業(yè)務(wù)擴(kuò)展到世界上更多的國(guó)家,Cerner將成為未來(lái)數(shù)年巨大的額外收入增長(zhǎng)引擎。”

看起多贏的收購(gòu)，業(yè)界和資本界卻沒(méi)有給予甲骨文“買(mǎi)漲”的評(píng)級(jí)。在甲骨文宣布收購(gòu)塞納之后，美國(guó)三大評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)均表示，如果甲骨文提高收購(gòu)交易的杠桿率，他們可能會(huì)下調(diào)甲骨文的信用評(píng)級(jí)。負(fù)債率的提升是下調(diào)信用評(píng)級(jí)的一個(gè)原因，另一個(gè)原因是來(lái)自對(duì)戰(zhàn)略層面偏離的擔(dān)憂(yōu)。有分析師表示，該收購(gòu)可能會(huì)使甲骨文公司失去重心，它并不像企業(yè)SaaS、數(shù)據(jù)庫(kù)和云計(jì)算那樣具有戰(zhàn)略意義。

再一個(gè)方面的擔(dān)心則是甲骨文無(wú)法“消化”塞納，數(shù)字醫(yī)療的這條河并不好“趟”。盡管甲骨文是收購(gòu)公司的老手，買(mǎi)下了包括Sun、People soft等巨頭，而且此前甲骨文已經(jīng)在數(shù)字醫(yī)療領(lǐng)域進(jìn)行了幾樁收購(gòu)，但業(yè)界并不認(rèn)為甲骨文進(jìn)入數(shù)字醫(yī)療領(lǐng)域能夠比別的IT巨頭更幸運(yùn)。

數(shù)字醫(yī)療門(mén)檻高水很深

每一個(gè)進(jìn)軍醫(yī)療健康數(shù)字化的IT巨頭，哪一個(gè)不是滿(mǎn)懷期待、信心滿(mǎn)滿(mǎn)，為什么雄心勃勃的谷歌醫(yī)療健康事業(yè)部會(huì)在去年關(guān)閉，為什么IBM寄予厚望的Watson健康部門(mén)屢屢被傳要賣(mài)。在中國(guó)，不少AI創(chuàng)業(yè)公司都曾對(duì)AI賦能醫(yī)療健康信心滿(mǎn)滿(mǎn)，但也都在最近或是關(guān)停了相關(guān)業(yè)務(wù)或是縮小了預(yù)期。醫(yī)療健康的數(shù)字化、智能化這條河，水很深。

難點(diǎn)到底在哪里？

其一，醫(yī)療是高門(mén)檻、高監(jiān)管行業(yè)，對(duì)安全要求嚴(yán)苛，非醫(yī)療行業(yè)的人很難了解。趙邑新說(shuō)：“很多醫(yī)療數(shù)字化的創(chuàng)業(yè)公司之所以失敗，就是因?yàn)閷?duì)醫(yī)療行業(yè)缺乏基本的認(rèn)知，也缺少對(duì)行業(yè)基本的敬畏。”

王曉梅創(chuàng)業(yè)之前曾在IBM全球工作20多年，親歷過(guò)IBM的多次收購(gòu)，她對(duì)于醫(yī)療領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)以及并購(gòu)有深刻感受，并對(duì)IT公司通過(guò)收購(gòu)來(lái)提升業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力保持審慎的態(tài)度。“醫(yī)療健康智能化，是‘醫(yī)工融合’，但一定是醫(yī)學(xué)排在第一位，‘工程學(xué)’和‘人工智能’排在其后，必須真正由懂醫(yī)的人主導(dǎo)才有可能把這個(gè)事情做成。甲骨文收下塞納之后應(yīng)該讓其獨(dú)立運(yùn)營(yíng)，讓專(zhuān)業(yè)的人做專(zhuān)業(yè)的事。”王曉梅說(shuō)。

IBM是IT公司中最先大舉進(jìn)軍醫(yī)療領(lǐng)域的先鋒，王曉梅認(rèn)為IBM對(duì)于醫(yī)療數(shù)據(jù)公司的并購(gòu)與甲骨文收購(gòu)塞納不同，前者相當(dāng)于IBM想開(kāi)面包店，現(xiàn)在有了面包師，但沒(méi)有面粉，去市場(chǎng)上買(mǎi)面粉，IBM購(gòu)買(mǎi)的醫(yī)療數(shù)據(jù)公司，就是面粉。而甲骨文則是想開(kāi)面包店，既沒(méi)有面包師也沒(méi)有面粉，需要直接把面包師、面粉統(tǒng)統(tǒng)買(mǎi)過(guò)來(lái)。

其二，醫(yī)療行業(yè)是一個(gè)長(zhǎng)周期、長(zhǎng)鏈條的復(fù)雜系統(tǒng)，需要長(zhǎng)期投入和耐心。醫(yī)療領(lǐng)域規(guī)則特殊，如果涉及診斷治療，則必須需要滿(mǎn)足相應(yīng)的監(jiān)管要求，獲得相應(yīng)的認(rèn)證，這個(gè)過(guò)程并無(wú)捷徑，且時(shí)間和投入都相當(dāng)巨大。據(jù)業(yè)內(nèi)人士介紹，從注冊(cè)檢驗(yàn)到最終的注冊(cè)審評(píng)最快也需要1年多時(shí)間，如果不幸卡在臨床試驗(yàn)環(huán)節(jié)，獲批所需時(shí)間可能會(huì)被拉長(zhǎng)到3年左右，甚至還會(huì)面臨項(xiàng)目流產(chǎn)、打水漂。

最近，Paige公司的數(shù)字病理AI產(chǎn)品獲美國(guó)食品和藥物管理局（FDA）批準(zhǔn)，這是第一個(gè)獲FDA批準(zhǔn)的臨床級(jí)的用于前列腺癌檢測(cè)的人工智能解決方案，它能夠獲得FDA批準(zhǔn)在AI醫(yī)療業(yè)界引起很大反響。Paige聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家Thomas J. Fuchs坦言，這個(gè)成果是他們十多年工作的結(jié)晶，進(jìn)一步證實(shí)了開(kāi)發(fā)一個(gè)臨床級(jí)AI產(chǎn)品的時(shí)間代價(jià)。

IBM 大中華區(qū)Watson醫(yī)療總經(jīng)理李少春表示，醫(yī)療系統(tǒng)非常復(fù)雜，鏈條長(zhǎng)且參與方眾多，涉及制藥、醫(yī)生、醫(yī)院、患者、保險(xiǎn)等很多層面，很多新參與者往往對(duì)于這個(gè)行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)之大、周期之長(zhǎng)缺乏足夠的判斷，其結(jié)果是欣然而來(lái)失望而歸。所以選擇從哪一環(huán)節(jié)切入，又如何參與到醫(yī)療健康的大產(chǎn)業(yè)鏈條中，需要足夠的產(chǎn)業(yè)智慧也需要足夠的耐心。

就連谷歌這樣的IT巨頭，都會(huì)因?yàn)榇笈e投入、短期內(nèi)營(yíng)收不及預(yù)期而不得不“關(guān)停并轉(zhuǎn)”。醫(yī)療行業(yè)的特殊性、長(zhǎng)周期、復(fù)雜性，對(duì)于強(qiáng)調(diào)快速迭代，要求高投入高回收的IT公司來(lái)說(shuō)，或許需要重新評(píng)估投入產(chǎn)出比和商業(yè)模型。

其三，業(yè)界高估了人工智能的賦能能力與融入速度。

目前AI在醫(yī)療領(lǐng)域中落地的應(yīng)用場(chǎng)景主要包括醫(yī)學(xué)影像、智能診療、智能導(dǎo)診、智能語(yǔ)音、健康管理、病例分析、醫(yī)院管理、新藥研發(fā)和醫(yī)療機(jī)器人等，其中在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用最為廣泛，是人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域最熱門(mén)的方向，但在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中仍存在一定挑戰(zhàn)，比如，數(shù)據(jù)獲取及數(shù)據(jù)標(biāo)注問(wèn)題，以及缺乏行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、注冊(cè)審批缺乏指導(dǎo)原則、技術(shù)創(chuàng)新難等問(wèn)題。

AI賦能能力和進(jìn)入速度低于預(yù)期的原因很多，其中數(shù)據(jù)缺乏是影響AI能力提升的一個(gè)關(guān)鍵。AI醫(yī)療資深人士認(rèn)為，加速推進(jìn)醫(yī)療健康的數(shù)字化，目前的焦點(diǎn)不應(yīng)該是AI，而是數(shù)據(jù)。為什么現(xiàn)在大量的IT公司要購(gòu)買(mǎi)有醫(yī)療數(shù)據(jù)的公司，“是因?yàn)楝F(xiàn)在很多從臨床拿出來(lái)的數(shù)據(jù)并不能用，需要將大量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化”。

另一個(gè)原因是醫(yī)生排斥。思勤醫(yī)療創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官茅矛是美國(guó)FDA批準(zhǔn)的乳腺癌診斷試劑盒MammaPrint（世界上第一個(gè)多變量檢測(cè)方法）的發(fā)明人之一，他認(rèn)為這一代醫(yī)生成長(zhǎng)的培訓(xùn)和帶教體系和習(xí)慣，會(huì)天然排斥AI，可能一次診斷有誤就直接否定AI，間接影響了AI醫(yī)療產(chǎn)品的發(fā)展，或許到在數(shù)字世界里成長(zhǎng)起來(lái)的下一代醫(yī)生群體時(shí)，對(duì)AI的接受度會(huì)提高，用得多就會(huì)提升AI的能力。

武漢協(xié)和醫(yī)院智能醫(yī)學(xué)研究室主任葉哲偉認(rèn)為，新一代信息技術(shù)橫向融入醫(yī)學(xué)領(lǐng)域形成了智能醫(yī)學(xué)，醫(yī)工交叉融合讓醫(yī)學(xué)獲得巨大提升，但我國(guó)醫(yī)學(xué)學(xué)生的教育模式缺乏對(duì)理工科方面交叉學(xué)科知識(shí)體系的培養(yǎng)。醫(yī)學(xué)學(xué)生往往缺乏跨平臺(tái)、跨專(zhuān)業(yè)的接受能力和解決問(wèn)題的能力。新型醫(yī)工交叉的智能醫(yī)學(xué)要成為醫(yī)院中常規(guī)場(chǎng)景，還有一段相對(duì)漫長(zhǎng)的道路，首先面臨的挑戰(zhàn)是臨床醫(yī)師的認(rèn)可度和使用能力。臨床醫(yī)師作為一線醫(yī)療的實(shí)施者，對(duì)這些新型應(yīng)用模式的認(rèn)可度和使用能力決定了臨床應(yīng)用的規(guī)模。同時(shí)，智能醫(yī)學(xué)類(lèi)產(chǎn)品的安全性、合法性以及權(quán)責(zé)認(rèn)定歸屬等問(wèn)題同樣是嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

人工智能與生命科學(xué)需要“破壁“

生命科學(xué)與智能技術(shù)的融合將開(kāi)啟一個(gè)新的時(shí)代，但每一個(gè)新時(shí)代的開(kāi)啟從來(lái)不是一帆風(fēng)順，要想看見(jiàn)隧道盡頭的曙光，需要更多的信息技術(shù)智慧，需要更多的努力、堅(jiān)持和探索，也需要商業(yè)變現(xiàn)的鼓勵(lì)。

AI助力新藥研發(fā)被視為最快釋放巨大潛能的賽道。葉哲偉表示，傳統(tǒng)醫(yī)藥研發(fā)、疫苗研發(fā)往往需要經(jīng)過(guò)數(shù)十年的基礎(chǔ)研發(fā)、動(dòng)物實(shí)驗(yàn)、臨床實(shí)驗(yàn)方能投入使用，耗時(shí)久并且成本巨大。借助AI、網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)技術(shù)，可以對(duì)人類(lèi)疾病潛在治療靶點(diǎn)、藥物結(jié)合位點(diǎn)、新藥物合成時(shí)的成分構(gòu)成、老藥物的潛在作用療效做出快速預(yù)測(cè)，從而快速為醫(yī)藥研發(fā)提供方向，極大縮短了基礎(chǔ)研發(fā)的周期。AI可以使醫(yī)藥研發(fā)跳過(guò)“試錯(cuò)”階段，有針對(duì)性、有目標(biāo)性地進(jìn)行推進(jìn)，節(jié)省時(shí)間也節(jié)約經(jīng)濟(jì)成本。目前AI介入后研發(fā)出新藥的療效和穩(wěn)定性仍然不足，但相信未來(lái)會(huì)成為領(lǐng)域內(nèi)主要熱點(diǎn)方向之一。李少春認(rèn)為創(chuàng)新藥的研發(fā)將在未來(lái)帶來(lái)巨大變革。為此他特別提及了IBM不久前推出的云端新化學(xué)實(shí)驗(yàn)室“RoboRXN”，這個(gè)將人工智能模型、云端計(jì)算平臺(tái)和機(jī)器人結(jié)合的實(shí)驗(yàn)室，能夠幫助科學(xué)家在家就能設(shè)計(jì)并合成新分子、新化合物。據(jù)統(tǒng)計(jì)，“RoboRNX” 的正確率達(dá)90%，目前已經(jīng)為1.5萬(wàn)名使用者提供超過(guò)76萬(wàn)份機(jī)器學(xué)習(xí)的化學(xué)反應(yīng)預(yù)測(cè)。傳統(tǒng)模式下，新藥和新材料發(fā)現(xiàn)及最終進(jìn)入市場(chǎng)，平均需要10年，“RoboRNX”對(duì)縮短新藥研發(fā)的時(shí)間成本和門(mén)檻，是一個(gè)較有效率的范本。

關(guān)于未來(lái)，王曉梅看好“病理人工智能”賽道，其中病理診斷是一項(xiàng)大量依賴(lài)經(jīng)驗(yàn)學(xué)的復(fù)雜工作，更是醫(yī)學(xué)的金標(biāo)準(zhǔn)，往往需要醫(yī)生具有非常豐富的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，而且即使具有專(zhuān)業(yè)經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生，也容易忽略不易察覺(jué)的細(xì)節(jié)從而導(dǎo)致診斷的偏差。而將人工智能引入病理的研究，通過(guò)學(xué)習(xí)細(xì)胞病理、組織病理、免疫組化病理，或者分子病理的特征，不斷完善病理診斷的智能體系是解決讀片效率以及診斷準(zhǔn)確值的很好辦法，也是解決全世界病理醫(yī)生嚴(yán)重短缺的最行之有效的一種科技手段。

在更多更大范圍“破壁”人工智能與生命科學(xué)的通道，正在成為越來(lái)越多IT人的共識(shí)。中國(guó)工程院外籍院士張亞勤近期表示：“做計(jì)算機(jī)的人、做人工智能的人和做生物生命科學(xué)的人是兩個(gè)完全不同的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域，這兩個(gè)領(lǐng)域一直是沒(méi)有共同語(yǔ)言的，人也好，使用的體系也好，方式也好，都是不一樣的，我們希望可以把這兩個(gè)領(lǐng)域打通，我們把這叫做破壁計(jì)劃。”

作者丨李佳師（本報(bào)特約撰稿人）

編輯丨連曉東

美編丨馬利亞