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雷鋒網消息，近日，第一屆AI機器人與智慧醫療產業發展高峰論壇在深圳舉辦。本次論壇由工信部和深圳市政府支持深圳市人工智能產業協會、中關村智友天使研究院主辦。此次論壇上，近十位AI機器人與智慧醫療領域的資深行業人士，圍繞醫療機器人、類生命技術等話題展開了深度的探討。
首先，北京航空航天大學機器人所名譽所長、中關村智友天使研究院院長王田苗教授首先帶來演講，題目是《醫療機器人產業化挑戰性問題》。
王田苗教授指出，現有值得關注的精準醫療五大核心技術，即：人工智能與影像、手術規劃技術；微創器械與智能機器人技術；生物基因、干細胞與抗衰老技術；生物材料與3D打印技術；醫療大數據與云服務。
其中，醫療機器人被認為能夠大幅提高微創環境下外科手術的精準性、安全性與便利性。
他認為，醫療機器人被分為手術、康復、輔助和服務四類；在臨床上應用需要三個條件：高頻、標準化、成本可行——這也是為什么醫療機器人率先應用在骨科、腹腔。接下來，這項技術也會在神經外科、口腔、眼科等領域實現突破。
在王田苗看來，醫療機器人的創新顛覆度，可以用這樣一個公式衡量：創新顛覆度=（患者的治療獲益+技術痛點解決+醫生的自我價值）×政策支持÷（臨床應用成本+支付方凈支出）。
與此同時，醫療機器人也存在多個前沿挑戰性問題，例如在新型結構上如何實現多自由度、多位姿復雜結構，智能材料能否感應心電、腦電信號，以及人機交互。
王田苗進一步指出，醫工交叉創新創業還有一些難點與挑戰。例如，醫學與工科學科相互脫節；醫藥與器械比例嚴重失衡；高端醫療器械大量進口；國家長期投資不夠等。特別是醫工交叉在技術上，存在多學科交叉，需要緊密醫學，技術與實驗的長期合作交流；研發與臨床試驗周期長，臨床實用安全問題也是產品上的難點。
他強調，科學家與醫院能否達成深度合作，企業家和醫生怎樣建立長期互信關系，技術對病人、手術的實際效果如何，成本是否為醫院接受，是否符合國家政策，都是難點所在。
接下來，廣州呼吸健康研究院院長何建行帶來了《AI在新冠防控及呼吸健康中的應用與發展》的演講。
何建行表示，AI“抗疫”措施大致包括以下幾種：
疫情趨勢研判：通過AI進行預測，納入人口遷移、公共干預等因素，預測爆發和轉歸。臨床特征研究：需要把抗疫一線的真實病例數據，重新按電子病歷梳理一遍，通過大數據對全國上千例患者的臨床特征進行研究。
預后診斷模型：可以用深度學習加以預測，將多個預測因素納入推算過程，協助對輕癥和危重癥進行區分，優化準確性；自主研發人工智能診斷工具，提高CT診斷準確度，例如CT圖像聯合電子病歷數據，模擬人類診斷思維流程進行分類。
疫情數據共享：疫情期間排除交流障礙，解決多中心數據共享難題。
呼吸健康方面，在術前環節，可以用人工智能3D重建和打印完成定位；術中則采用智能裸眼3D顯示系統、AI自動識別解剖等方案；術后的病理診斷也能以手機拍照替代傳統病理切片，建立相關模型；取材活檢、穿刺定位也考慮以機器人方法實現。
此外，國家呼吸研究中心也已上線肺結節診斷平臺，除了專家在線診斷，AI也會輔助減少漏診、錯診。
第三位演講嘉賓是北京理工大學機電學院智能機器人研究所副所長、科技部十三五智能機器人重點專項專家組專家段星光。
他以《醫療機器人創新應用與產業機遇》為題，介紹了智能機器人的重點研發計劃，并針對醫療機器人的機遇和挑戰分享了自己的觀點
段星光指出，從前沿技術來看，醫療機器人要具備手術執行力，比如需要剛柔耦合的機械控制代替手；要延伸醫生的雙眼，眼球運動的視角集成到視覺引導力；在受到水、氣、液影響的狹小環境里工作；同時也應完成AI對病變表面的有效識別。
機器人從醫療環境搬到工業環境下，最大的不同是什么？患者+醫生+其他醫療器械的環境里，加進一個機器人，如何保證安全是首要的；要做到零空間的規劃，避免對患者造成危險、干擾醫生操作；人機交互的流動性；主動或是被動的安全技術介入，比如碰到人手臂就能夠自動停止操作的保護措施。
最后，段星光也分享了他在產業方面的看法：
手術技能的發展路徑上，手術機器人大致分為被動、主動和協助型三種形式，主動型例如神經外科的高精度定位，這種現在推廣最快；被動則是全靠人來控制；整形、開顱等則是協助型，人機結合交互。
手術性技術研究，在很長一段時間里，會在新型機構、智能感知、安全架構這三個方面不斷提升。
醫生、患者、機器人并存的復雜人機環境里，怎樣交互、共享信息、有效協同？這一定是手術機器人的一個重要特征，其中也涉及交互監控、視覺圖像儲備、安全共享控制等前沿技術。
核心部件國產化，是未來醫療機器人可持續發展的重要特征之一，是構建手術機器人生態必須解決的一個痛點。
國產機器人的發展機遇在于差異化，在不同細分領域的情況不同，應有的態度和行動也不同，以順應整體市場。
第四位演講嘉賓是北京市醫療機器人產業創新中心董事總經理王彬彬，她以美國、以色列、德國等國為例，對國內外醫療機器人的產業鏈條進行了對比。
王彬彬表示，達芬奇的成長路徑是領域內的經典案例，過去國內也一直以其為目標。但如今的競爭格局也與十幾年前大有不同，中國對醫療機器人整體的創新和創業影響頗多。不過，國內的醫工交叉受人才培養、醫療資源等因素的影響，轉化率相對于國外略顯遜色。
王彬彬認為，技術、臨床和商業三方面價值之間的轉換，以及再造的路徑如何，是醫工交叉中的重要問題，一是怎么進行轉化，做怎樣的業務穩定增強機制；二是產品或成果所處階段的判定，能否市場化，要跨越認知的障礙。
深圳市智能機器人研究院研究員陳江城，從類生命機器人出發，詳細分享了該技術在康復醫療中的應用。
隨著機器人技術的發展，基于醫工結合，康復機器人面世：患者可以通過穿戴的輔助設備獲得更好的運動能力，或者是運動的再學習；截肢患者可以裝配功能性假肢，以完成簡單任務。
陳江城指出，康復機器人與傳統機器人開發相比，主要特點之一就是直接的、物理性的交互，是人機協作的過程，包括自身感知、控制和驅動。
他也進一步分享了該項技術的優勢：
結構柔性變剛度、輕量化、兼容性好，背后是物理交互本質，要做到安全舒適
驅動平行/雙向、響應快、效率高，靈活布置，動力學匹配、精準輔助/康復
自然交互、同源直觀控制，運動依從、人機平穩協調
生物智能與機器智能融合，自學習、自適應能力強，個性化康復
但陳江城也分析稱，目前康復機器人系統存在一定挑戰，例如對人體的依從性，能否與人體本身的運動意圖協調；與復雜環境的交互；患者個體的生理特性、機械特性差異；智能化與人體之間的差距，以及自身的自適應能力、依存度。
目前類生命技術的研究課題眾多，包括生物體骨骼和非生命材料混合驅動；非生命基礎材料的強度等標準；材料組合后如何通過外界刺激產生驅動；設計過程中依賴的檢測技術、生物3D打印技術；神經系統與機器人的控制器交互。
西安增材制造國家研究員云平臺運營中心總經理陸賢，則以《3D打印醫療云平臺的技術架構及產品分析》為題進行分享。
陸賢介紹稱，該平臺是瀏覽器/服務器模式，用戶可以利用終端對云平臺進行訪問并調用其中的各項云服務，例如醫療設計服務、3D打印材料的推薦、醫療云物流服務等。
在平臺能力的加持下，3D打印醫療材料的設計與制造流程也會更加透明，可以隨時追蹤所需內容，有效提升交付速度。
圓桌會議邀請到福寧集團公司副總裁肖永、北京市醫療機器人產業創新中心董事總經理王彬彬、真健康醫療董事長張昊任、未磁科技CEO蔡賓、深圳市人工智能產業協會執行會長范叢明、北京英特美迪董事長方陜淵、深圳市聯得自動化裝備股份有限公司副總經理范杰、廣東木林森公共空間安全科技有限公司總經理黃建彬等七位嘉賓，針對智慧醫療、大健康與機器人、人工智能等技術的結合進行了深度討論。
嘉賓們認為，醫療機器人，AI+大健康或健康管理，尤其是健康的家庭化、場景化管理，被認為是未來數年會較為火熱的醫療細分賽道。
多份行業報告也顯示，醫療機器人和智慧醫療市場潛力巨大：BCG波士頓咨詢測算，到2020年全球醫療機器人市場估值將達114億美元；《2017-2023年中國手術機器人產業現狀及未來發展趨勢報告》顯示，未來我國手術機器人的行業規模將在2021年達到200億。
如何在政策利好和科技進步的雙輪驅動下，在上述領域做到技術、臨床和商業三者之間的價值體現和協同發展，加快發展精準醫療的腳步，加速產業落地，將是未來AI醫療的關鍵課題。
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