231个项目入选！工信部、国家药品监管局公布人工智能医疗器械创新任务( 三 ) _健康小知识

海量医院入局， AI数据库建设、
真实世界数据应用加速
尽管临床科研与应用开发已经进入智慧化时代，但国内海量的医学数据并未形成可归纳、可应用的大数据。标准化的医学数据集仍是一种稀缺资源，影响着医疗AI等相关科研与产业的快速发展。
不过，构建一个有效的数据库并不简单，数据收集、数据标注、SOP规则制定、数据安全问题……需要大量优秀的医生耗费大量的时间才有可能完成。所以，要推动医疗人工智能产业的全面发展，不能仅仅依靠企业的力量，医院、学校也应参与数据库的建设之中，为企业的AI研发工作助力。
本次文件一共评选了10个揭榜单位与16个潜力单位，均由医院进行领导。其中，揭榜单位执行的项目包括了心血管病影像人工智能产品开发与测试数据库、人工智能类医疗器械测评用多模态皮肤疾病与病生理数据库、基于人工智能技术应用的肝癌专病数据库、癫痫及精神类疾病脑电数据智能分析数据库，设计人工智能算法研发、测评、审批等多个环节，能在未来有效降低人工智能产品的研发流程。
由于病种的多样性，即便加上潜力单位也少有病种能够实现研发全流程数据库的建立。不过，数据库的建设是一个长期过程，当各医院拥有了建设数据库的意识，加之行之有效的激励机制，医疗AI的数据库建设将逐步完备，帮助AI产品完全全生命周期的更新。
“人工智能医疗器械临床试验平台”与“人工智能医疗器械真实世界数据应用平台”同样受到医院的广泛关注，两个板块总计33个项目入选表单。
“人工智能医疗器械临床试验平台”绝大部分围绕重大病种展开，上文提到的神经系统、消化系统、心脑血管、眼科均有医院涉及。建成之后，医院将获得有力的自行研发人工智能的能力，在临床试验平台初期有望凭借垄断优势在相关领域取得研发与学术双重优势。
人工智能医疗器械真实世界数据应用平台的建设则偏向应用，该项建设同样能够有效吸引AI企业与药企的入驻，有力提升医学的综合水平。
“大航海时代”的医疗人工智能
自医疗人工智能这一概念进入大众视野以来，我们已习惯将从事人工智能软件开发的公司独自归为一类。但若将文件呈现的内容信息结合企业当下的步伐进行分析，过去的AI软件解决方案公司正将硬件制造纳入产线之中，过去各式医疗器械制造商正加码AI技术，以尝试提供智慧化的设备与服务。
各个产业之间的融合给予了AI技术更多的发展空间，亦为其深度融入诊疗流程提供了高效的通路。在这个过程中，无论是IVD、荧光影像，还是可穿戴设备、血压计，都在主动寻求AI的结合，在降低医学的应用门槛提升医疗效率。
不过，驶入大航海时代的医疗AI ，也需厘清自身的价值。
工信部与卫健委给出的文件梳理了医疗人工智能可能变化的各种形态，但并未提及这些产品可能面临的市场压力。
那么，当AI与其他技术进行绑定时，我们是为设备付费，还是为AI付费？商业模式的探索——这仍是新世代下医疗AI可持续发展需解决的核心问题。
【231个项目入选！工信部、国家药品监管局公布人工智能医疗器械创新任务】*附录：人工智能医疗器械创新任务揭榜入围单位

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