今年7月20日，国务院印发新一轮人工智能发展规划的通知，以全球视野谋划我国人工智能战略，强调把握重大发展机遇，赢得先发优势。该规划几乎涵盖了现阶段医疗+AI的所有智能应用：设备机器、辅助诊断、精准医疗、药物研发、影像识别等各大门类。
虽然医疗人工智能是不可逆转的发展潮流，但我们也要清醒地看到，中国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在不小差距，在前沿基础理论、关键性技术、产业基础平台、人才队伍和监管体系等方面都亟待创立和完善。
也正因为国内水平落后，政府遂提出引进国外先进技术的设想。在6月底刚落幕的2017世界智能大会上，全国政协副主席、科技部部长万钢表示要加强国际领域的交流与合作，加快人工智能国际研究基地、研发中心和人才培训等项目进展，鼓励国外企业在华建立研究开发中心。
然而，众多历史经验已表明，任何海外先进技术、体系或经验并非Copy to China就完事大吉，在本土化进程中一定要因地制宜的改进调整，以符合中国当下国情、满足社会及民众所需。
在海外医疗AI舶来品涌入国门的征途上，先行一步地当属IBM Waston，它是率先进入大众视野，为国人所熟知的医疗级AI应用产品。从Waston在华的真实“行医经历”中，也许能管窥医疗AI完成本土化还将面临哪些现实关卡。
据悉，先打入国内市场的Watson 肿瘤迄今已采集近 1500 万页医学资料，包括200余种医学教科书和 300 多份医学期刊。在美国等全球11个国家，Watson 已应用于临床实践，目前面向七种癌症（乳腺癌、肺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌、宫颈癌、卵巢癌）提供辅助诊断，预计2017年底扩展到8~12个癌种，已经覆盖1.2万名患者，被世界顶级 25 家生命科学公司采用，是全球唯一一个医疗级AI应用。
即便如此，IBM市场人员却坦诚表示，Watson肿瘤解决方案，就像一位年轻医生需要不断成长并走向成熟，而IBM的AI技术在中国的医疗服务等企业级应用中还是刚刚起步。
那么国外大红大紫的Waston在中国能否适应水土？
长久以来，医院已建立了规范的业务流程，如果将人工智能作为处方加入现有诊疗环节，势必会打破原有规则，产生新数据的同时也带来新问题。医院将调整或重塑诊疗流程，这个过程可能牵扯多单位间协作，不难理解，这对医疗机构的智能化与信息化水平将提出更高要求。
同时，AI的研究基石——大数据本身也构成巨大挑战。北京康维金桥科技有限公司CEO李敬东认为，数据拥有者不共享、不互通数据，或者贡献数据后恐不能获得公平回报，都是目前亟待探讨的现实难题，虽不关乎技术，但直抵产业核心。
令人堪忧的还有数据质量。不同医疗机构间的数据差异性巨大，为人工智能处理徒增困难。尽管国内第三方电子病历企业手握大量数据，但因数据质量不高、数据分散而很难挖掘有价值的信息。“大量数据不代表大数据，院内数据分门别类地存储到不同临床业务系统，并没有打通。不论医院有多少服务器、多少硬盘，都因为数据隔阂而无法使用。” 李敬东说道。
再看美国大数据，其发源有深厚的技术积累，并非朝夕之间就建立起恢宏的数据大厦。美国联邦制定了各式各样的数据标准，即数据交换格式、数据模型表达方法，所以美国的数据积累，是有大量的底层、标准、数据规范、标准代码等作基础支撑。
而国际上的医学代码、医学编码系统，最早见于上世纪五六十年代，距今也有70余年历史，也构成人工智能发展的磐石奠基，这恰恰是中国的薄弱环节，所以倘若没有上述积累，很难做到深入的大数据分析。
IBM全球咨询服务部医药行业合伙人周德标坦言，由于Watson健康是基于大数据的分析技术，没有采用中国本地医疗数据和病例进行分析，所以得出的结果并不能完全体现中国医疗的生态环境等特点。
的确，Watson以西方临床实证经验为主导，也是标准化体系下的产物，缺乏本地化方案。国内医生必须根据Waston诊断再综合自有经验，给患者一套经调和的治疗方案。但肿瘤治疗情况复杂，最好的治疗方案患者却不一定能接受，还需要医生充当协调者，根据实际状况说服和安抚患者，这也是Waston无法做到的。
青岛市立医院袁胜利主任在切身使用Waston后深有感触。他告诉贝壳社，Waston的医疗程序在设定时，拥有丰富而全面的选项。需要医生输入的除了性别、年龄等常规信息，还有其他如心肺功能的评价、合并症等等检查信息，但实际操作中，医生往往不会全面做相应检查，这也影响Waston下准确判断。反过来，不少临床细节选项Waston有时也会缺失，同样造成国内医生产生困惑。
“有些医生仅视它为一个软件，使用态度比较随意。没有认真、客观地去填写这些选项，实际上会影响软件作出正确判断，” 袁胜利的经验是严肃认真地利用软件，尽量填满、补充Waston所有选项。假使医院没有该项目，应该让医院设法建立配套体系，规范化临床诊断和检查，使之与国际接轨，也能发挥Waston真正优势。“Watson医生说得算，我们说得不算”的片面想法也不可取，医生应抱着学习的态度，而不是惟命是从的错误态度，他如此建议。
实际上不仅Waston，引进梅奥系统的惠每医疗集团也陷入类似问题。惠每医疗CEO罗如澍曾表示，完整的梅奥规则库在国内实践应用中，发现25%的药和检查在国内是没有的。为此，惠每医疗专门请北医顶级专家教授作指导，和国内临床指南相契合，以便落地应用。
其实决定Waston生杀大权的还属各医疗机构院长。作为管理层，他们更关心医院效率、控费和医疗质量等目标。判断Waston等临床决策支持系统是否有价值，主要依据医生和系统间的互动、使用频率，及医生多大程度上会忽视或采纳系统的建议。所以医院的费效比、医疗质量、死亡率、并发症等基础数据应该和临床决策系统挂钩， Waston该体系的完善与否将左右各大院长的决策判断。
想占据中国市场，实现完整商业闭环，就必须解决医院实实在在的需求。目前国内临床差异化现象普遍，医生彼此间也不能统一诊断结论。而人工智能却只提供某疾病的可能性，而非确切的结论，这对医生而言稍显鸡肋，毕竟医生需要一个确定的答案，这又是挑战之一。
就市场而言，要实现清晰的商业模式，还有赖于国家的支付体系。人工智能诊疗费用能否纳入医保也是关键环节。以百洋的合作医院为例，目前Waston的出诊费为5000元单次，该价格能否被市场广泛接受，还有待观察。
不论怎样，目前三甲医院对医疗AI积极性并不高，持观望态度者居多。医院院长倾向认为真实医生比AI更有用，反而基层医院成为更好的推广标的。但相信随着今后医生资源的自由流动，医院将会引进Waston等辅助诊断系统。
“大数据技术、人工智能技术不是一家企业能解决的问题，是要整个产业链和生态圈协同发展才能做好的事情，而现在才刚刚开始。”周德标告诉贝壳社。
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