為加速人工智慧醫療，日本規定診斷最終責任由醫生承擔

因人口老齡化問題、用醫需求升高等國情所迫，日本國內正在加速推動人工智慧醫療事業的發展。

日本政府日前完善了關於人工智慧（AI）醫療設備的一系列規則，涉及研究開發、臨床試驗、認證審查、製造品控和流通售後各環節，其中還包括明確了 AI 醫療應用的追責範圍，規定「做出最終診斷和決定治療方針的責任由醫生承擔」，AI 醫療設備則定位為輔助診斷手段。

和自動駕駛等未來技術類似，法規不完善是人工智慧醫療應用到市場的主要障礙。在此之前，日本政府對於人工智慧醫療設備的安全性認證標準相對空白，企業也擔心申請無法獲批或等待時間過長等問題。

目前人工智慧醫療技術可以被定義為三個層面，分別是收集用戶、藥物及病理數據等效率工具方向的基礎層；通過語音識別等技術，分析非結構化數據的技術層；以及將人工智慧結合到細分領域，解決具體的醫療業務需求的應用層，如智能診斷、藥物研發、醫療影像等。

日本人工智慧醫療的發展目前處於第三個階段，即在圖像診斷等領域以實用化為目標的開發。

以日本國立癌症研究中心開發的「實時內窺鏡診斷輔助系統」為例，可以在 1 秒鐘處理 30 張圖像，漏診率為 2%，該系統有望在 2019 年啟動臨床試驗。

中國國內也同樣面臨老齡化加劇、醫療資源不平衡、醫務人員培養成本過高等問題，在國務院鼓勵發展智能醫療服務的背景下，資本市場也對人工智慧醫療熱情高漲。

鯨准數據中心統計2013 年至 2017 年上半年，人工智慧醫療各領域共發生融資事件 241 起，投資熱度從 2015 年前的基礎層逐漸轉嚮應用層。

上個月底，在中國國家神經系統疾病臨床醫學研究中心等機構主辦的神經影像 AI 人機大賽上，醫療人工智慧以高出約 20% 的準確率戰勝了人類參賽隊。

通過半年來對北京天壇醫院近十年、數萬相關病例的機器學習，比賽中展示的 「BioMind 天醫智」可以輔助診斷頭部疾病，在腦膜瘤、膠質瘤等常見病領域的磁共振影像診斷準確率相當於一個高級職稱醫師級別水平。

題圖來源：leiphone

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