新基建如何推动医疗AI行业再进化？业内大咖为你详解幕后逻辑

从90年的规划算起，中国的大规模基础设施建设路径已经走了30年。当时间进入21世纪第二个十年，“铁公桥”带来的GDP增长已略显疲态，重复建设与基建边际成本上扬不仅阻碍了资源的有效流动，甚至有可能催发泡沫，恶化经济下行时期的产业风险。基于此，中央抛出“新基建”一词，试图引导陈旧的制造业向高端转变。

但产业的变革终归缓慢，很难有城市愿意率先跨出第一个大步，直到COVID-19疫情事件这一催化剂的出现。这时，寓意着高端科技发展与新经济增长点的“新基建”成了改变现状的一根稻草。

背后的原因可归纳为两个，其一为自动化等创新技术的缺失导致的低生产效率，必须加速进行工业变革；其二则是全球范围内，肉眼可见的经济下行。

那么，为什么“新基建”可以解决上述两个问题？

追其究竟，我们现已可以预见下个时代的技术发展逻辑，发展 5G 、AI、IoT等技术是加速筑造智慧城市、智慧工业、智慧医疗的必经之路，用美国工业机器学习初创企业Instrumental创始人的一句话可以描述第一个逻辑：“疫情让我们意识到自动化的必要性，在电子制作方面，市场推动我们在未来的18个月内完成五年的创新。”

其次是政策推动，2020年5月7日，上海市政府发布《上海市推进新型基础设施建设行动方案（2020-2022年）》，文件梳理排摸了新基建下未来三年实施的第一批48个重大项目和工程包，总投资预计高达2700亿元。届时，上海已成为全球首个出台新基建具体规划的城市。

浪潮之下，医疗无疑是这波建设之中关注的重点领域，建设变革中提到的 5G 、大数据中心、 人工智能 均是近年来科技医疗发展重点。其中， 人工智能 技术正与 5G 、大数据不断结合，协同远程医疗拓宽基层医疗诊断能力、辅助大 数据挖掘 寻找隐藏的奥秘……

如今政策、战略准备已就绪，医疗 人工智能 企业站在了发展的三叉路口前。

运用 人工智能 帮助医生进行辅助诊断如今已不是新鲜事，诸如依图医疗等医疗AI企业早已将相关应用置于上百家三甲医院之中，或是基层医疗之上。但这并非新基建的常态。

用依图医疗副总裁方骢博士的话来讲，新基建新在跨技术边界的技术融合与点状应用的闭环连接。

以影像学AI为例，如果仅是单单制造一个影像识别的独立应用，它只能活在实验室里。而为了打破空间上的限制，AI可以同 5G 联合，将诊断功能下放到有通讯条件的基层地区；为了打破流程上的限制，AI可以与大数据联合，开发单器官全病种的应用。跨边界以涌现新能力。

点状应用闭环连接则是一种超越现阶段 人工智能 布局的状态，横向来看，这需要将就诊全流程结合，将患者病史、临床症状、体征以及其他相关辅助检查相结合；纵向来看，单一疾病可能在多个器官中表现出征象，需要系统性地看待患者病情。

虽未有成品，但两个方向的研究均在进行。

以依图医疗开发的脑卒中急诊及康复智能管理系统为例，该系统结合了 5G 的优势和依图医疗的全栈式产品矩阵——将 5G 通讯应用在120云平台实现AI云智能问诊，以确定脑卒中可能。

覆盖患者就诊全流程，首先合理配置120急诊的卒中专用出诊车接诊，接诊后结合卒中地图筛选合适收治医院，可在救护车上实现院前诊断及院前CT检查并将数据同步至目标医院卒中中心；卒中中心可以利用AI秒级判读CT影像以确定后续临床处理方案，救护车通过 5G 智能规划交通路径并快速送往目标医院，实现远程会诊，并在救护车上开始必要的病人家属宣教；出院后基于人体关键点识别技术，可实现院外康复降低病人负担。 

与 5G 技术的融合也被依图应用于在癌症早筛领域。由于阅片医师匮乏等多方面因素、基层医院在阅片效率、精度、一致性与城市地区均有差距，但受限于网络传输能力，基层医疗机构产生的放射影像无法及时传输至区域阅片中心或第三方阅片中心，远程阅片应用一直受到较大限制。而 5G 通讯技术具备高带宽、低延时、高可靠等诸多特点，依据海量、低延时的信息传输能力，以往局限于院内分享的影像信息将有望实现实时传输，并实现实时诊断，并具备实时远程诊疗的潜力。 

“不过，这些应用对于基层建设仍存在高要求，”方骢表示，“如今AI技术的实际应用仍然在解决点状需求，只有加快速度把基础层搭好，才能构建出更有效的高层应用。” 

脱离概念，“新基建”仍要回到“基”字上。在大健康领域，重疾、慢病、儿科、重大公共卫生事件响应体系便是人民之基，医疗新基建便要落足在这里。 

“长期以来，重疾不断地为医保带来支付压力，为患者带来生活压力。以恶性肿瘤为例，即便技术的进步提高了肿瘤后期患者的生存率，但处理这一病种的最佳方式仍是将其尽早扼杀，这个时候，基层早筛便至关重要。”方骢表示，“这类早筛一定需要落到基层，以我国的人口数量，二级及其以上医院不可能肩负如此大量的早筛。” 

要实现这样的愿景，最大的问题来源于医疗资源的匮乏，这也是依图医疗为基层医疗体系开发AI辅助诊断系统的原因。而在新基建时，依图医疗需要将这种筛查方式标准化，并与公共卫生防御体系相结合。 

“以我们的AI防癌地图举例，重疾早筛通常按照年龄对人群进行划分，例如，55岁以上的男性，50岁以上的女性，国家希望这部分人群每年进行一次筛查。我们将要做的便是在提供AI辅助诊断系统的同时，帮助公卫体系建立一个筛查 数据库 ，通过数年的积累，计算出该市区的各类肿瘤患病率。在这一背景，我们对比不同年份的数据，就能了解不同癌种的患病变化情况。一方面，如果出现了某一癌种患病人群的激增，我们能够尽快开始调查；另一方面，这将帮助政府制定医疗策略，帮助合理配置医疗资源，让更多患者在需要时能找到相应的医生。” 

同样的原理也可应用于重大公共卫生事件的预防之上，只要 数据库 收集到了高传染病形式的数据结构，系统就自动提出警报，这将极大提高公卫预警能力，毕竟，数据不会说谎。

疫情期间，依图医疗正式发布“区域传染病智能防控解决方案”，基于依图医疗自主研发的公卫大数据平台，融汇自然文本处理、 语音识别 、 计算机视觉 、 知识图谱 等AI及 大数据技术 ，通过对于区域人口多维度全周期健康数据进行智能化采集、治理与分析，智能发现、上报、态势预测、智能决策支持等多种智能，完善传染性疾病的三级预防体系。

此外，通过类似的方式，依图医疗还建立了慢病管理平台，为儿童量身打骨龄AI判读系统。总的来说，依图正努力通过 人工智能 与大数据建立应用闭环，提升医疗整体能力。 

抛开“新基建”三个字，依图医疗的“防癌地图”计划早在一年前便奔着类似的前景向前推进。2019年一年时间，“AI防癌地图”已点亮广东、福建、河南、浙江、重庆、湖北、辽宁等多个省市，累计服务数十万人次，实施肺癌智能早筛5000余次，筛出疑似高危患者50余人。 

接下来依图医疗紧跟“新基建”思路，将这些单点式的AI赋能成果平台化、标准化，将AI辅助诊断技术与云影像平台、区域疾控中心等中枢，为基层区域形成系统化的 人工智能 方案，将过去的“广”度转化为“深”度。

依托于依图医疗布局各大三甲医院的资源优势，以及 依图科技 在芯片与数据安全上优势，依图医疗在新基建的 人工智能 赛道上拥有足够的先发优势。全新动力之下，依图医疗的表现值得期待。