AI医疗，当“急先锋”遇上“慢郎中”(3)

伦理问题，不只限制了AI医疗的高度，同时也限制了AI医疗发展的速度。
AI的三大基石，分别是数据、算法、算力。而数据，又被称为AI时代的“石油”，是基石中的基石。
但对于AI医疗来说，医疗数据就是永远的痛点。
医疗数据属于患者隐私，所有权理应属于患者。但在实际中，医疗大数据的权属基本在医院方。也有观点认为，医疗数据的所有权在于患者个人、控制权在于医院、管理权在于政府，第三方机构需借助政府支持和医院配合方能对其进行商业化开发和利用。【5】
目前AI模型训练所需要的医疗数据，大都是通过企业和医院签署研发协议获得的。而在实际操作中，也会有专门的模块进行数据清洗，只保留必要的数据。在数据收集到模型建立过程中，医院和企业会做好物理隔离，通常是数据不出院，模型出院。
根据动脉网的报道，国内的各个大数据交易所，已有不少将“医疗卫生”数据纳入交易品类。但目前仅有贵州大数据交易所上架了一款“儿童构音障碍早筛语音数据”的产品，售价25万元，已交易两笔。【5】

来源：动脉网
AI医疗在医疗数据方面的困境，恰恰体现了医疗行业“慢行业”的特点。
在过去的30年当中，无论是创新药械，还是智能手机、互联网，都没有改变“看病”这个行为的流程——挂号，诊断，治疗。在以ChatGPT为代表的大语言模型出现以后，大家都意识到这将是一个颠覆性的技术。但即使是《颠覆医疗》的作者，也不认为AI能够取代医生，成为诊疗行为的掌控者。
所以，在我们可以预期的未来，医院依然是医疗的核心场景，医生也会是诊疗行为的话事人。从这个角度来看，为医院提供整体解决方案的医疗器械、医疗信息化企业，在医疗数据的获取上依然有着不可取代的优势。

理解数据

医疗数据可以说是AI医疗的第一驱动力。但对于现阶段的AI医疗产品来说，理解医疗数据远比获得数据更重要也更困难。
在《深度医疗》中，埃里克·托普分析IBM的医疗AI沃森的失败时认为，“最基本的失误之一，就是将获取数百万页的医疗信息等同于理解或使用这些信息。”如果不能深刻地理解所服务的行业，再多的数据也只是徒耗电力，这一点都不ESG！