\" 面对突如其来的疫情 , 我们采取一个重要的手段就是隔离。隔离正是机器人在无人作业方面的重要特点。比如配送机器人这次就发挥了很大的作用。\" 在 \" 高瓴 HCare 全球健康产业峰会 & Mayo Clinic 中国医疗峰会 \" 的分论坛《医疗大数据与人工智能》上 , 苏州大学机电工程学院院长孙立宁如是说。

\" 高瓴 HCare 全球健康产业峰会 & Mayo Clinic 中国医疗峰会 \" 由高瓴、Mayo Clinic、惠每医疗集团联合举办 , 于 2020 年 8 月 6 日 ~8 月 10 日召开。《医疗大数据与人工智能》于 2020 年 8 月 7 日召开 , 参与演讲和讨论的嘉宾包括 Mayo Clinic 中国委员会总监、泌尿外科副教授、主任医师 Raymond W. Pak,Mayo Clinic 转化信息部总监 Mark K. Foley, 中国医学科学院阜外医院放射影像科主任、主任医师、博士研究生导师吕滨 , 苏州大学机电工程学院院长孙立宁。中国医学装备协会医院建筑与装备分会副会长李宝山是本次分论坛的现场主持人。

此次论坛的讨论主题是 \" 站在未来看现在 , 医疗人工智能发展路径 \"。在讨论中 , 主持人李宝山提出了非常具有现实意义的问题 : 在抗击新冠疫情的过程中 , 使用了很多创新性的机器人 , 比如说物流配送机器人 , 采集机器人等等 , 大幅度的减少了人跟人的接触。那么疫情结束后还会大规模的使用吗 ? 医用机器人发展的难题和问题在哪里 ? 未来哪些场景中会用到这些创新性的机器人 ?

孙立宁表示 ,\" 以 AGV 移动为代表的机器人发展非常迅速 ,2020 年全国医用移动机器人预计新增超过 5000 台。\" 根据新战略机器人产业研究所统计 ,2020 上半年 , 国内共有 15 笔关于移动机器人的融资事项 , 其中不少有抗疫移动机器人的企业获得了过亿元的融资。此外 ,AGV/AMR 行业工业转商用的步伐很大。目前已有超过 20 家 AGV/AMR 企业涉足医用移动机器人领域。

据介绍 , 抗新冠促进医用机器人与生命科学设备发展 , 大体上分为三大类 : 测温类移动机器人、医药配送类移动机器人和清洁消毒类移动机器人 , 常见的包括户外公共场所消毒机器人、内消杀机器人、移动测温巡检机器人、配送机器人、导诊机器人、咽拭子自主采集机器人等等。

孙立宁提出 , 机器人也不是一劳永逸。比如咽拭子自主采集机器人 , 就要解决三大问题 , 如何准确识别定位咽拭子采集部位 , 如何实现安全有效的接触力控制以以及如何做好机器人消毒防护以避免交叉感染。

除了创新型机器人 , 手术机器人的未来会如何 ? 在未来可能外科很多手术都由手术机器人来完成手术 , 那么外科手术机器人大量的做手术的同时 , 外科医生的角色会发生什么样的变化 ? 他们之间将会形成什么样的新的协作关系 ?

资料显示 , 全球每年超过 100 万台机器人辅助手术 , 全球安装了超过 6000 个机器人系统。产业规模上 ,2014 年为 33 亿美元 ,2020 年有望达到 64 亿美元。

Raymond Pak 笑称 ,\" 作为一个外科手术医生 , 我觉得我的职业还是有保障的。\" 他表示 , 机器人未来肯定会在手术中起到很大的作用 , 但是机器人要成为主导的日子还很长。首要的问题就是安全。机器人做手术要达到一个非常安全的程度 , 要有足够的数据量的积累 , 可以用 AI 可以用大数据。 ( 外科手术机器人的发展 ) 需要数据的支持以及图像的知识 , 还有新的的机器人平台。但至少未来的十年都不会实现完全大规模的运用。\" 我们要不断的提升自己的医疗技术 , 不断的去优化手术的流程 , 让它更加的安全。我相信在未来机器人肯定会有很大的效果 , 我们仍然要对机器人技术保持乐观。 \"

在此次论坛上 , 吕滨介绍了 CT-FFR-CHINA 临床试验。CT-FFR, 在冠状静脉造影和介入治疗中扮演了很重要的守门人的角色 , 目前国内临床应用的情况怎样 ? 未来发展前景怎么样 ?CT-FFR-CHINA 临床试验 , 这是国内首个前瞻性、多中心的大规模 CT-FFR 临床试验 , 以有创 FFR 为金标准 , 对比了 CTA 和 CT-FFR 的诊断敏感性、特异性以及准确性。据介绍 , 中国每年做 CT 的患者大概 500 多万 , 再加上冠脉造影的 500 多万 , 总共大约有 1000 万人。潜在的患者需要做冠脉狭窄的评估和缺血的评估。目前临床应用是用导管的办法 , 这个疗法有创 , 价格较高——要 1 万多块钱 , 且不能报销 , 操作需要半个小时以上。而 CT-FFR 的目标 , 就是锁定真正缺血的病变 , 有的放矢的干预 , 临床应用前景非常广阔。

此外 , 与会嘉宾就 \" 医疗 AI 目前的难点是什么 ? 和医疗 AI 的未来 \" 等问题展开了讨论。Mark K.Foley 表示 , 主要是数据采集、数据清理、数据迁移等 , 以及相对高昂的成本。他提出 , 医疗 AI 在改善患者照护以及工作满意度方面有着巨大的潜力。随着医疗的数字化程度越来越高 ,AI 在医疗领域的应用会变得无处不在。但 AI 是一种工具 , 不是解决方案 , 需将其整合到更宏大的解决方案中。同时 , 也要注意隐私保护。Raymond Pak 建议 , 要用开放的心态 , 跟医疗技术公司进行合作 , 如苹果 , 腾讯 , 阿里巴巴等等。

文章来源：《心电图杂志(电子版)》 网址: http://www.xdtzzzz.cn/zonghexinwen/2020/0818/430.html