從本世紀初開始，人類社會已逐漸進入了數(shù)字技術的時代，數(shù)據(jù)成為了新的生產(chǎn)要素。在此背景下，醫(yī)學工程的發(fā)展面臨著機遇與挑戰(zhàn)。
本文從數(shù)字化轉(zhuǎn)型變革、數(shù)字醫(yī)療新技術、醫(yī)學工程新挑戰(zhàn)三方面介紹數(shù)字化轉(zhuǎn)型時代下醫(yī)學工程面臨的新挑戰(zhàn)。
一、數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來新機遇
首先，目前人類社會的方方面面都經(jīng)歷著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的變革。人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、5G等新興技術的日趨成熟，使社會及經(jīng)濟形態(tài)被重塑。
當下智能終端和網(wǎng)絡技術驅(qū)動著移動互聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)發(fā)展，不斷促進用戶體驗和交互效率的提升。5G技術更使我們進入了物聯(lián)網(wǎng)的時代，讓智慧城市、智慧醫(yī)療成為可能。
而新冠疫情的出現(xiàn)也加速了全球數(shù)字化進程，使整體進程提前約7年。在此背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型為我們帶來了許多機遇。
在經(jīng)濟方面，數(shù)字化已成為經(jīng)濟增長的引擎，許多國家數(shù)字經(jīng)濟的增速已達到GDP增速的兩倍以上。同時，數(shù)字技術也撬動了全行業(yè)的節(jié)能減排。這不僅為個人、家庭，也為企業(yè)、行業(yè)、城市和國家?guī)砹巳轿坏淖兓?/p>
以企業(yè)為例，企業(yè)的商業(yè)模式、價值鏈、工作流程等都經(jīng)歷著變革。而從行業(yè)的角度，數(shù)字化首先影響信息密集型行業(yè)，如信息通訊和金融行業(yè)，其滲透率已經(jīng)達到較高水平，接下來的第二波數(shù)字化轉(zhuǎn)型已影響到醫(yī)療行業(yè)。
醫(yī)療的典型數(shù)字化方向包括優(yōu)化客戶體驗、提升員工效率和高效的資產(chǎn)利用等。
二、數(shù)字醫(yī)療新技術
在當前新冠疫情的背景下，醫(yī)療領域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型也得到了加速。
疫情的出現(xiàn)促進了醫(yī)患診療行為的變化。同時，全球出現(xiàn)了許多數(shù)字化的解決方案，以改善醫(yī)療資源與服務的供需不平衡，如決策支持和標準化的工作流程、患者的參與和自我管理、更主動和有針對性的護理、醫(yī)療專業(yè)人員能力的提升等。
在技術方面，線上網(wǎng)頁、ERP系統(tǒng)已經(jīng)逐漸沒落，數(shù)據(jù)分析和移動技術已經(jīng)趨于成熟，而目前的技術主戰(zhàn)場則包括機器人技術、人工智能、機器人流程自動化、數(shù)字營銷、云技術等等。
未來的戰(zhàn)略科技包括了物聯(lián)網(wǎng)、AR/VR、市場平臺、納米科技、3D打印等具有重要戰(zhàn)略意義的技術。目前區(qū)塊鏈技術正在發(fā)展中，數(shù)字孿生尚處于新生狀態(tài)。這些技術都將推動醫(yī)療數(shù)字化的不斷發(fā)展。
從醫(yī)療行業(yè)的角度來看，前沿技術與醫(yī)療技術的結合是相對緩慢的，這主要是由于醫(yī)療健康行業(yè)對安全性的要求很高，所以其緩慢不是來自技術的不成熟，而是技術與醫(yī)療健康應用場景的磨合，包括臨床與健康的價值驗證、安全性驗證以及低成本建設等。
有研究指出，未來1-3年內(nèi)市場應用期望度較高的技術有AI、物聯(lián)網(wǎng)、5G、互聯(lián)網(wǎng)技術、云計算等。而目前，大數(shù)據(jù)技術的應用已經(jīng)滲透到了醫(yī)療服務價值鏈的不同環(huán)節(jié)之中，如預防環(huán)節(jié)中的姿態(tài)識別、虛擬助手、健康行為規(guī)劃，診斷環(huán)節(jié)中的病灶識別、病歷語音錄入、輔助診斷系統(tǒng)，治療環(huán)節(jié)中的靶區(qū)勾畫、用藥建議、手術導航規(guī)劃，康復環(huán)節(jié)中的語音助手、慢病管理，還有費用管理上的醫(yī)?？刭M等。
在醫(yī)療裝備進入智能化時代后，醫(yī)學工程會面臨許多挑戰(zhàn)：
包括醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的正確識別和采集困難、接入網(wǎng)絡的醫(yī)療設備被攻擊等安全風險、智能裝備人工智能決策過程的黑匣子問題、手術機器人等智能治療設備安全質(zhì)控難度加大、數(shù)字診療設備更新迭代周期縮短、智能醫(yī)療器械技術創(chuàng)新監(jiān)管標準相對滯后等。
挑戰(zhàn)一
醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的正確識別和采集
現(xiàn)在越來越多的智能化診療裝備配備了連續(xù)測量和報告模塊，多種類、多廠家、多規(guī)格的醫(yī)療設備實現(xiàn)互聯(lián)，如呼吸機、掃描儀、X射線機等。
對醫(yī)療保健組織而言，為物聯(lián)網(wǎng)確定合適的應用可能變得很復雜。同時，缺乏高端醫(yī)療設備的開發(fā)能力與自主知識產(chǎn)權，使得人工智能技術難以實現(xiàn)在國產(chǎn)高端醫(yī)療設備上的關聯(lián)與部署，構建信息采集、分析處理與整合存儲一體化、信息化醫(yī)療系統(tǒng)的難度進一步加大。
挑戰(zhàn)二
接入網(wǎng)絡的醫(yī)療設備被攻擊等安全風險增大
心臟起搏器和胰島素泵已被證明可被黑客攻破。有安全專家稱，未來一定數(shù)量的患者可能會因為設備漏洞而受害。
許多醫(yī)療設備的安全協(xié)議設置的非常薄弱，中心化的HER系統(tǒng)容易受到黑客的侵襲，導致數(shù)以百萬記的病患記錄被盜取和泄露。因此醫(yī)療機構需要注重醫(yī)學裝備的安全性以及其可能給患者帶來的危害。
挑戰(zhàn)三
智能裝備人工智能決策過程的黑匣子問題
AI系統(tǒng)的這一問題對于醫(yī)療行業(yè)帶來了不小的挑戰(zhàn)，盲目地相信AI解決方案可能會使患者的生命處于危險中。
如何以及何時對其進行驗證，以及驗證方法是否產(chǎn)生風險，都是需要進一步解決的問題。
挑戰(zhàn)四
手術機器人等智能治療設備安全質(zhì)控難度加大
目前越來越多的手術機器人、智能手術刀、自動機械臂、導航系統(tǒng)等治療設備進入醫(yī)院，其活動范圍和應用領域越來越廣，存在的誤操作、故障概率和危害性風險也越來越高。
對智能醫(yī)學裝備的質(zhì)控不僅是硬件的質(zhì)控，還要對其軟件以及數(shù)據(jù)進行質(zhì)控，需要形成動態(tài)的管理并且建立有針對性的模型。
挑戰(zhàn)五
數(shù)字診療裝備技術創(chuàng)新快，迭代周期縮短
現(xiàn)在醫(yī)療器械制造商更加關注患者與數(shù)字解決方案，不斷縮短創(chuàng)新周期，每兩到三年進行一次迭代，對于醫(yī)療行業(yè)來說，將產(chǎn)品上市和升級與周期同步是一種文化上的轉(zhuǎn)變。
挑戰(zhàn)六
智能醫(yī)療器械技術創(chuàng)新監(jiān)管標準相對滯后
越來越復雜的醫(yī)療設備和軟件正給監(jiān)管部門帶來越來越大的審查挑戰(zhàn)。這要求相關部門不僅要了解技術，還要了解設備應用的疾病，達到并保持必要的知識深度以規(guī)范日益復雜的技術產(chǎn)品。
相較于技術的高歌猛進，人工智能在醫(yī)療領域的監(jiān)管立法、質(zhì)量標準制定、準入和評估體系建設等方面總體相對落后，或?qū)⒆璧K醫(yī)療人工智能的應用和發(fā)展。
結 語
最后，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時代下，醫(yī)工的職能需要重新定位，一些原有的職能可能會被替代，而大數(shù)據(jù)分析能力、現(xiàn)場采集與現(xiàn)場處置的能力需要進一步提升。
未來，醫(yī)工人員不僅要做質(zhì)量守護者和運行策劃者，還要做創(chuàng)新參與者和技術集成者，更要成為數(shù)據(jù)分析者。
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