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231個項目入選！工信部、國家藥品監管局公布人工智能醫療器械創新任務( 三 )

健康知識養生常識


海量醫院入局 ， AI數據庫建設、
真實世界數據應用加速
盡管臨床科研與應用開發已經進入智慧化時代 ， 但國內海量的醫學數據并未形成可歸納、可應用的大數據 。 標準化的醫學數據集仍是一種稀缺資源 ， 影響著醫療AI等相關科研與產業的快速發展 。
不過 ， 構建一個有效的數據庫并不簡單 ， 數據收集、數據標注、SOP規則制定、數據安全問題……需要大量優秀的醫生耗費大量的時間才有可能完成 。 所以 ， 要推動醫療人工智能產業的全面發展 ， 不能僅僅依靠企業的力量 ， 醫院、學校也應參與數據庫的建設之中 ， 為企業的AI研發工作助力 。
本次文件一共評選了10個揭榜單位與16個潛力單位 ， 均由醫院進行領導 。 其中 ， 揭榜單位執行的項目包括了心血管病影像人工智能產品開發與測試數據庫、人工智能類醫療器械測評用多模態皮膚疾病與病生理數據庫、基于人工智能技術應用的肝癌專病數據庫、癲癇及精神類疾病腦電數據智能分析數據庫 ， 設計人工智能算法研發、測評、審批等多個環節 ， 能在未來有效降低人工智能產品的研發流程 。
由于病種的多樣性 ， 即便加上潛力單位也少有病種能夠實現研發全流程數據庫的建立 。 不過 ， 數據庫的建設是一個長期過程 ， 當各醫院擁有了建設數據庫的意識 ， 加之行之有效的激勵機制 ， 醫療AI的數據庫建設將逐步完備 ， 幫助AI產品完全全生命周期的更新 。
“人工智能醫療器械臨床試驗平臺”與“人工智能醫療器械真實世界數據應用平臺”同樣受到醫院的廣泛關注 ， 兩個板塊總計33個項目入選表單 。
“人工智能醫療器械臨床試驗平臺”絕大部分圍繞重大病種展開 ， 上文提到的神經系統、消化系統、心腦血管、眼科均有醫院涉及 。 建成之后 ， 醫院將獲得有力的自行研發人工智能的能力 ， 在臨床試驗平臺初期有望憑借壟斷優勢在相關領域取得研發與學術雙重優勢 。
人工智能醫療器械真實世界數據應用平臺的建設則偏向應用 ， 該項建設同樣能夠有效吸引AI企業與藥企的入駐 ， 有力提升醫學的綜合水平 。
“大航海時代”的醫療人工智能
自醫療人工智能這一概念進入大眾視野以來 ， 我們已習慣將從事人工智能軟件開發的公司獨自歸為一類 。 但若將文件呈現的內容信息結合企業當下的步伐進行分析 ， 過去的AI軟件解決方案公司正將硬件制造納入產線之中 ， 過去各式醫療器械制造商正加碼AI技術 ， 以嘗試提供智慧化的設備與服務 。
各個產業之間的融合給予了AI技術更多的發展空間 ， 亦為其深度融入診療流程提供了高效的通路 。 在這個過程中 ， 無論是IVD、熒光影像 ， 還是可穿戴設備、血壓計 ， 都在主動尋求AI的結合 ， 在降低醫學的應用門檻提升醫療效率 。
不過 ， 駛入大航海時代的醫療AI ， 也需厘清自身的價值 。
工信部與衛健委給出的文件梳理了醫療人工智能可能變化的各種形態 ， 但并未提及這些產品可能面臨的市場壓力 。
那么 ， 當AI與其他技術進行綁定時 ， 我們是為設備付費 ， 還是為AI付費？商業模式的探索——這仍是新世代下醫療AI可持續發展需解決的核心問題 。
【231個項目入選！工信部、國家藥品監管局公布人工智能醫療器械創新任務】*附錄：人工智能醫療器械創新任務揭榜入圍單位
231個項目入選！工信部、國家藥品監管局公布人工智能醫療器械創新任務
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