省钱还能治病，这对基层患者充满吸引力，但AI医院也有水土不服的情况。
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医院治疗。
这是一家位于河北省医院。按照计划，孙女士本应将父亲送医院等大三甲去治疗，她提到，“医院没有那么高的技术，医院差，担心会耽误病情。”
△医院（图片来源：八点健闻记者拍摄）
但“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。
“医院里，医生也推荐过使用人工智能会诊。”医院几乎没有差别的治疗方案，让孙女士放心地选择医院。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。”
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，医院留下治疗肿瘤却并不简单。
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：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。根据美国年的一项调查发现，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。
年11月，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。医院副院长张会钦希望“Watson医院带来一些改变，不管是在医生团队能力的建设上，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，医院开展了各科室内部学习、院外专家互动、学术会议交流，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
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。《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。
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。“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医院医院，医院医院，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。年初，这家医院医院管理体系。
正因如此，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，医院肿瘤内科共住有患者余人，年患者量余人次，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医院有助力，也有水土不服
年12月，在成立Watson肿瘤智能会诊中心后，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，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；如医院的医生主刀，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。”
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，患者只需自费小部分即可。
据张会钦院长介绍，自年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医院接诊的肿瘤患者总数的比例并不大，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，医院的医院，“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。
年百度AI和平谷区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。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”）筛查覆盖率到年和年分别达到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。
郑琪
撰稿
季敏华
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