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此外，在疾病风险预测、临床辅助诊疗、智能健康管理、医院智能管理等应用层面，人工智能技术也正在加速融入。 多方合作，提升医疗服务水平 在医疗健康行业，人工智能的应用场景越来越丰富，人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展、提升医疗服务水平的重要因素。蓬勃发展的背后，人工智能在医疗领域的应用和推广也面临着诸多问题和挑战。 首先是数据问题。人工智能应用要落地，就需要的数据土壤。“虽然中国的医疗数据整体量很大，但是具体到某一类医疗问题时还存在数据量不够大的问题。”尚鞅表示，同时数据的质量也不够高，就拿医疗影像举例，必须要有临床经验丰富的医生对数据进行标注后才能拿给机器学习，这种高质量的、标注过的数据资源相对有限。目前，三甲医院拥有绝大多数影像数据和经验丰富的医生，有能力帮助人工智能企业做出好的模型。 其次，医疗信息标准的缺失也是难题。“比如对于医疗图像的病灶标注，即使是同一个科室的医生也可能有不同的标注方式，还有就是病历，患者的电子病历数据很难保证完全准确同步，不同的医生对于各个病种的名称叫法都会存在地域差异。”方骢介绍，人工智能又是强数理、强逻辑的工具，对于内容的度和标准化要求很高。 还有人才问题。“医疗本身是一个非常的领域，人工智能技术在医疗应用上的突破离不开医学界的深度参与。”尚鞅分析，人工智能医疗领域缺乏的其实是复合型人才，既要懂医学，又要懂人工智能技术。医学人才的参与能够让人工智能团队少走弯路，许多医学问题也可能在人工智能辅助下有所突破。 所有的问题终都指向合作。张敏鸣呼吁：“要在国家层面有意识地整合资源，梳理出临床医学人工智能的发展规律和路径，鼓励医学界、科研单位、企业等多方深度合作，进一步推动医疗人工智能发展。”148321902