當我們把目光聚焦向人工智能醫(yī)療健康領域，不難發(fā)現(xiàn)人工智能已經(jīng)應用到醫(yī)學影像識別、疾病輔助診斷、外科手術、基因測序以及醫(yī)療大數(shù)據(jù)等許多方面。未來五年，醫(yī)療健康將會是人工智能最重要的應用領域之一。
報道 | 微胖
智能與醫(yī)療，正成為人工智能時代重頭戲。
2017 年被認為是「人工智能應用元年」，亦是人工智能發(fā)展的拐點。7 月 9 日，全球人工智能高峰論壇暨中國（杭州）人工智能小鎮(zhèn)啟動儀式在杭州召開。在本次論壇的「人工智能醫(yī)療健康分論壇」上，專家、學者以及業(yè)內人士就人工智能在醫(yī)學領域應用展開了交流。
據(jù)近期普華永道報告分析，2030 年之前，中國和美國將成為從技術浪潮中收獲最多的國家。未來的 13 年內，人工智能將增加中國 7 億萬美元的 GDP，經(jīng)濟增長達 26%。其中，醫(yī)療成為人工智能最富變革力領域之一。醫(yī)療領域是典型數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，在智能化時代，數(shù)據(jù)生成速度的提升也帶來了醫(yī)療數(shù)據(jù)積累量的大幅增加。尤其是在基因和醫(yī)學影像領域，人工智能技術極大加快挖掘提取深層次信息的效率，由此也釋放出大量創(chuàng)業(yè)和商業(yè)機會。
過去十幾年，中國醫(yī)療行業(yè)的信息化也積累了大量歷史數(shù)據(jù)；人工智能技術也取得了巨大進展。場景、數(shù)據(jù)、技術的具備為行業(yè)變革奠定了基礎。中國醫(yī)療行業(yè)也面臨不少問題，比如，中國醫(yī)療資源總量不足、分布不合理、優(yōu)質資源匱乏。看病難、看病貴的問題的核心表現(xiàn)為供需矛盾，資源嚴重不足。另外，醫(yī)療失誤造成大量生命和財產(chǎn)損失，數(shù)字同樣讓人驚心。全球每年有 4300 萬人受到醫(yī)療失誤的波及，其中大部分發(fā)生在中低收入國家。
數(shù)據(jù)顯示，2017 年第一季度有 30 多家人工智能企業(yè)獲得融資，醫(yī)療健康領域的人工智能創(chuàng)業(yè)公司表現(xiàn)尤為突出，關注度和融資量最高?！府斘覀儼涯抗饩劢瓜蛉斯ぶ悄茚t(yī)療健康領域，不難發(fā)現(xiàn)人工智能已經(jīng)應用到醫(yī)學影像識別、疾病輔助診斷、外科手術、基因測序以及醫(yī)療大數(shù)據(jù)等許多方面。未來五年，醫(yī)療健康將會是人工智能最重要的應用領域之一?！?/p>
在本次論壇的「人工智能醫(yī)療健康分論壇」上，「人工智能+醫(yī)療」領域的首個產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟——健康產(chǎn)業(yè)人工智能技術創(chuàng)新聯(lián)盟在本次論壇上正式成立。健康產(chǎn)業(yè)人工智能技術創(chuàng)新聯(lián)盟由科大訊飛、復星醫(yī)藥、德勤咨詢、思創(chuàng)醫(yī)惠、榮之聯(lián)、Boston AI、浙江知識產(chǎn)權交易中心、杉杉醫(yī)療、貝殼社等單位聯(lián)合發(fā)起，旨在打造醫(yī)療人工智能應用聚集地，搭建醫(yī)療人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈示范平臺和中國醫(yī)療人工智能核心技術平臺。
一、專家把脈，醫(yī)療行業(yè)的人工智能應用存在四大痛點
在醫(yī)療領域，人工智能技術應用存在四大痛點，麻省理終身教授、波士頓人工智能實驗室主任曹漁在題為《端智能在醫(yī)學領域的應用》的發(fā)言中談到。針對這四大痛點，他認為端智能在中國醫(yī)療領域當中會大有可為。
曹漁談到，所謂端智能，是指把人工智能的算法、架構部署在終端，在終端領域，運行我們的計算。在這種情況下，我們可以保證我們的計算不依賴于網(wǎng)絡，同時我們可以實現(xiàn)實時的數(shù)據(jù)處理。更重要的是，我們可以保護用戶的隱私，而且實現(xiàn)個性化的定制。在這基礎上，有可能產(chǎn)生很多新的商業(yè)模式。我們認為，端智能是推動垂直領域人工智能化最重要的技術之一。
2016 年美國的主流 ID 廠商逐步布局邊緣計算和端智能。在過去的一兩年之內，大概有近 20 家與端智能相關的企業(yè)獲得超過 5 億美元的融資。在 2017 年到來的時候，邊緣計算已經(jīng)迅速發(fā)展成為 10 億美元的技術市場。近期，微軟公司宣布進行重大轉型，專注云計算和端智能也是未來的方向之一。
那么，人工智能的醫(yī)學應用存在什么痛點呢？
首先，異構數(shù)據(jù)普遍存在。在醫(yī)療領域有醫(yī)療圖像、視頻數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)、結構化數(shù)據(jù)、非結構化數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)。每一種數(shù)據(jù)的處理方式、存儲格式、傳輸方法、算法都不盡相同。不可否認，一旦理順了多格式，多源頭，呈爆炸性成長的大數(shù)據(jù)的整合和分析，醫(yī)療大數(shù)據(jù)將對提高醫(yī)療質量，強化患者安全，降低風險，降低醫(yī)療成本等方面發(fā)揮無與倫比的巨大作用。但是，怎么樣能夠開發(fā)一個有效的人工智能的系統(tǒng)，能夠把這些多模態(tài)的數(shù)據(jù)利用起來，作出更好的診斷和治療，這是非常有挑戰(zhàn)性的任務。
其次，有效數(shù)據(jù)的缺失。其實，很多應用里面其實沒有大數(shù)據(jù)，只有小數(shù)據(jù)。如何解決？當我們只有小數(shù)據(jù)的時候，仍然希望能夠訓練一個很好的模型。在這種情況下，用遷移學習的方法就可以做到用一個領域的大量的數(shù)據(jù)，通過遷移學習的方法，到新的領域進行學習，達到類似的效果，解決小數(shù)據(jù)訓練問題。
第三，缺乏個性化模型。其實這和精準醫(yī)療密切相關。精準醫(yī)療的目的是實現(xiàn)千人千面，但離我們的目標還有一定的距離?？梢杂迷隽繉W習的方法，來解決個性化模型定制問題。所謂「增量學習」，是指最開始的時候，用數(shù)據(jù)學到一個通用的模型，這個通用模型會教給用戶和病人。在跟病人進一步交互過程中，我們用增量學習的方法更新模型。在這種情況下，我們就可以定制一個模型。比如說一種治療的方法、一種診斷，在某一個病人的手中，經(jīng)過一段時間的交互，經(jīng)過一段時間的數(shù)據(jù)積累，它的模型會發(fā)生變化，實現(xiàn)理想中的千人千面。
第四，技術架構和系統(tǒng)功效。在傳統(tǒng)的云計算里面，在云端有很強的計算能力，不用考慮功耗。但是，在終端必須考慮功耗，我們手機一天要充電，在這種情況下我們必須考慮到如何重新開發(fā)技術架構，使系統(tǒng)更高效。特別是在傳統(tǒng)云計算里面，數(shù)據(jù)要傳到網(wǎng)上，傳到云端。但是，很多醫(yī)院不允許把數(shù)據(jù)傳到云端，即使傳到云端，也存在很大的隱私泄露的領域。所以在醫(yī)療領域，我們希望把數(shù)據(jù)留在本地。問題就出現(xiàn)了，怎么樣才能使本地計算更有效、高效地技術？這是我們認為具有挑戰(zhàn)的方向。
端智能如何解決醫(yī)療中的技術挑戰(zhàn)？簡單來說，將人工智能算法部署在醫(yī)療的終端，實現(xiàn)本地計算和個性化模型的定制，從而確保病人的隱私和數(shù)據(jù)安全，從高層次角度解決醫(yī)療技術的挑戰(zhàn)。
二、科大訊飛布局人工智能在醫(yī)學影像中的應用
貝殼社創(chuàng)始人姜慧霞在《共建醫(yī)健人工智能產(chǎn)業(yè)加速生態(tài)系統(tǒng)》的發(fā)言中指出，從統(tǒng)計出來的過去融資的輪次來看，很多都是很小的公司，或處在初創(chuàng)早期，可能也就是十幾個人，或者更小。大部分處于 A 輪、B 輪，很多都是天使輪。但是，越來越多的大公司關注人工智能，更多跟人工智能項目或者團隊進行一些合作。另外，市場增長，到 2018 年市場規(guī)模達到 200 億，增長率達到 40%，「未來 4-5 年，會有一批偉大的人工智能公司創(chuàng)立。所以人工智能特別是在醫(yī)療領域的創(chuàng)業(yè)，它其實剛剛開始?！?/p>
普華永道報告分析指出，人工智能覆蓋領域中，最具潛力的三個醫(yī)療領域之一就是影像診斷（圖像診斷，病理診斷）。人工智能在醫(yī)學影像中的應用，也是我們最為熟悉的。比如，最近吳恩達領導的斯坦福大學機器學習組開發(fā)了一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡，從心電圖中識別 14 類心律不齊；年初，斯坦福大學一個聯(lián)合研究團隊開發(fā)出了一個皮膚癌診斷準確率媲美人類醫(yī)生的人工智能，相關成果刊發(fā)為了 1 月底《自然》雜志的封面論文；FDA 首次批準了一款心臟核磁共振影像 AI 分析軟件，等。
科大訊飛鹿曉亮介紹說，除了將訊飛最擅長的語音技術用到醫(yī)療，幫醫(yī)生寫電子病例和醫(yī)療文書，醫(yī)療影像的服務診斷系統(tǒng)也是科大訊飛的布局重點。
訊飛一直有關注計算機視覺領域，也一直有計算機視覺團隊，有不少同事在從事這方面的工作。公司實際上擁有比較強的包括人臉識別、OCR 等在內的技術。訊飛系統(tǒng)不僅要能夠處理這個人的胸片或 CT 影像，還要同步處理他的其他非結構數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)融合在一起，最后幫助醫(yī)生做一個整體的判斷跟方案的建議，這個是訊飛與其他公司的最大不同。科大訊飛希望把這樣的技術應用到醫(yī)療領域，幫助以后找肺部 CT 結節(jié)，幫醫(yī)生看骨科的片子。在這些領域，機器可以做得比人類更好。
目前，人工智能在醫(yī)學影像中的應用主要就是輔助醫(yī)生做診斷，讓醫(yī)生做診斷的時候做到有理有據(jù)，從而減少誤診、漏診率。從影像方面的誤診人數(shù)來看，美國每年的誤診人數(shù)達到了 1200 萬，中國因為人口基數(shù)龐大，達到了驚人的 5700 萬/年，這些誤診主要發(fā)生在基層醫(yī)療機構。電子膠片的廣泛使用使得醫(yī)學影像數(shù)據(jù)大幅度增長，美國的數(shù)據(jù)年增長率達到了 63.1%，在中國也達到了 30%。放射科醫(yī)生的年增長率美國和中國僅只有 2.2% 和 4.1%，遠遠低于影像數(shù)據(jù)的增長，形成巨大缺口。這意味著醫(yī)師工作量大增，判斷準確性下降，借助人工智能對影像進行判斷可以有效彌補該缺口。
科大訊飛在醫(yī)療上的布局，其實除了這些，還立志做好醫(yī)生的助理。據(jù)普華永道分析預測，這屬于高潛力的用例。也就是說以數(shù)據(jù)為驅動，通過將患者的病史作為基準，調查偏差數(shù)據(jù)或標識，這樣的診斷方式在初始階段將是人類醫(yī)生的助手，并不能替代人類醫(yī)生。但是，能提高醫(yī)生的診斷效率和準確度，AI 在此過程中也能不斷學習、改進，人類醫(yī)生和 AI 診斷的結合，將提高系統(tǒng)的準確性，隨著時間的推移，人類將有足夠的信心，將診斷任務完全委托給 AI 系統(tǒng)，讓 AI 自主操作。
據(jù)鹿曉亮介紹，現(xiàn)在他們在一步步地扎實工作。比如，他現(xiàn)在給研究院設定一個小目標，就是到今年 8 月底，人工智能系統(tǒng)要能夠通過中國職業(yè)醫(yī)師職業(yè)考試筆試。就是 600 道選擇題，現(xiàn)在醫(yī)學院學生或者社會上的人只要 360 分能通過考試，希望科大訊飛的人工智能系統(tǒng) 8 月底能考到 400 分。
三、基因數(shù)據(jù)規(guī)模激增，創(chuàng)業(yè)公司瞄準數(shù)據(jù)分析瓶頸
隨著基因檢測的價格不斷降低和日益普及，基因領域數(shù)據(jù)規(guī)模激增，如何這存儲、分析以及解讀成為行業(yè)必須要突破的瓶頸和壁壘。目前在中國只有少數(shù)的頂端的三甲醫(yī)院，甚至一些頂端的醫(yī)學團隊才能夠分析這個技術。創(chuàng)業(yè)公司希望借助人工智能讓這些技術惠及大眾。
與會的北京基云惠康的郝向穩(wěn)介紹說，公司云分析服務專注于個人全基因組數(shù)據(jù)分析?；苹菘祵儆?SaaS 服務，以阿里云為基礎，針對全基因組數(shù)據(jù)，提供更快，更低成本的優(yōu)化服務，主要服務 B 端用戶?！溉蚪M數(shù)據(jù)分析和解讀，涉及 90 個 GB 的數(shù)據(jù)，有 2 萬多個基因。我們要對這些基因做一個全面的解讀，里面涉及到非常多維度的數(shù)據(jù)，不光是 DNA 序列，還有人的表情數(shù)據(jù)。針對那么多維度的數(shù)據(jù)進行分析，不是我們原來說的做一個簡單的統(tǒng)計分析，就可以把這個事情完全做完。」
上海易瑞生物科技有限公司呂暉介紹說，易瑞也是以基因檢測為基礎，用數(shù)據(jù)分析和人工智能做個性化的健康和醫(yī)療服務工作?！富驍?shù)據(jù)有非常豐富的數(shù)據(jù)，但解讀出來的部分其實很少。而且這個解讀，也是全世界分子生物學家用幾十年時間解讀出來。所以現(xiàn)在到了這個時間點，我們覺得到了人工智能開始介入部分了。我們一方面的技術是做基因組，還有是其他多組學的整合，這是數(shù)據(jù)方面的發(fā)展?！?/p>
聚道科技的業(yè)務更加底層，為基因領域搭建云環(huán)境。2014 年，一批阿里出身的技術團隊成立了基因大數(shù)據(jù)計算服務平臺聚道科技。李廈戎介紹說，聚道科技在基因領域幫助企業(yè)解決精準數(shù)據(jù)及大規(guī)模的數(shù)據(jù)計算，包括更多表情數(shù)據(jù)整理、整合的需求。背后的數(shù)據(jù)包括數(shù)據(jù)的傳輸、分布式存儲和計算的技術，還包括數(shù)據(jù)的管理以及怎么樣提供一些協(xié)作化、標準化的數(shù)據(jù)標準和計算的標準。另外，公司也可以再跟一些臨床機構合作，做一些基于人工智能的，對遺傳性疾病和罕見性疾病的基因推斷。
目前，大多數(shù)企業(yè)都還是 A 輪或者 A 輪以前的初創(chuàng)公司，市場還屬于醞釀階段，大部分仍聚焦數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)，云服務是一趨勢。
四、展望未來，職業(yè)替代還太早，數(shù)據(jù)難題不可忽視
在分會場的圓桌論壇上，大家討論了人工智能對醫(yī)療領域醫(yī)生職業(yè)的影響以及對行業(yè)未來的展望。
人工智能技術會對醫(yī)生職業(yè)產(chǎn)生怎樣的影響？
德勤中國創(chuàng)新領導合伙人馮曄談到了德勤的經(jīng)驗。他說，德勤很早就已經(jīng)引入了科技，我們自己在做一些機器學習，審計或者稅務甚至律師大型的文獻，或者說文檔都是用機器讀的。最近，大家可能在網(wǎng)絡上看到很多財務機器人，也是我們創(chuàng)新中心一起研發(fā)了。我們現(xiàn)在有一個很好聽的名字，我們叫機器為「小勤人」，當然我們也希望走出財務和稅務機器人的范疇，向醫(yī)療健康領域發(fā)展。
人工智能的出現(xiàn)，很多人職業(yè)會消失？首當其沖的就是財務、會計、稅務或者一些重復勞動的工作。我們自己也在分析自己公司一些工作的性質，比如說像審計。審計最痛苦的是在什么時候？就是在最后的出報表的時候，大家大量的時間用于加班，大量的時間用于對賬、對數(shù)據(jù)，包括前期大量的時間在抽樣板。其實，我們已經(jīng)采取了很多的方式，比如數(shù)字分析、數(shù)字挖掘的方式，包括我們自己也開發(fā)了報告系統(tǒng)，一鍵生成的報告系統(tǒng)，只要有三張財務系統(tǒng)，至少可以把整個審計報告的數(shù)字部分全部放進去，而且前后沒有偏差。大家也知道審計報告前后有多級關系，如果讓系統(tǒng)去做這個事情，未來可能人工智能來做事情，這個時間就不需要了。
有那么多時間被節(jié)省下來，那人員的成本應該下來了？目前來看，不是那么明顯。事實上，你可以把重復勞動時間轉化為為目標客戶提供更多價值的時間，更多地了解他的業(yè)務，更多和他分析他的業(yè)務，以及去探索他的商業(yè)模式，找出他目前碰到的一些問題。我覺得從這一點來講，招募一些相對來說低級別的人員，每年數(shù)量已經(jīng)下降。我們的業(yè)務（客戶群）其實在增長，其實從這方面來講，相對來講，我們的人數(shù)在這方面已經(jīng)降低了，其實我們只是把一些重復勞動的事情轉化到了更有價值的能跟客戶交互的事情上來，這是我們想做的事情。使用高科技，來為客戶提供高價值的服務，這是我們的目的，正在這個過程當中。未來的趨勢都是這樣的。
德勤也在跟醫(yī)院直接合作，我的感覺是，人工智能是導致社會現(xiàn)有職業(yè)的消失，我不認為這個職業(yè)會完全消失，但是，這些人的工作性質會發(fā)生變化。比如說影像讀片的人，還包括做基因分析也是一樣，他中間有很大一部分是重復工作。一個是他需要很強的記憶，又需要不知疲倦地做，這一類工作會被機器很快地代替。如果這個職位，當年是因為這個技術比較好，不幸的是你要學新的技術了。
另外，我感覺在最近的將來，這些職業(yè)不會完全被代替，因為它還要跟人打交道，這其實就像交通的「最后一公里」，這最后一公里很難做，還是需要人做的。就像遺傳咨詢師，以前為什么他難培訓？因為他掌握基因知識需要很長時間。在人學起來非常困難的一部分，機器很容易代替，我們現(xiàn)在開發(fā)的系統(tǒng)也是這樣，就是基于基因型的表情輔助診斷，醫(yī)生就會很快明白。以后醫(yī)生咨詢師的時候就會集中在怎么從現(xiàn)有的知識和病人的溝通上，而不是花在查詢文獻和知識庫上，然后判斷這個知識到底是對還是錯。所以，我認為這方面，他不會完全消失，但是他的工作會有改變。
聚道科技的李廈戎認為，從基因領域來講，其實基因領域有大量的未知，這些未知是需要人去利用，而不完全靠機器理解。所以，從某種程度上來講，這個領域還存在著大量的機會，需要更多人去加進來，而不是減少職業(yè)，需要更多的職業(yè)會出現(xiàn)。其實像常規(guī)的遺傳咨詢，它會自動化做一些分析。但其實還會存在大量的罕見性和疑難的病例，這些病例可能就需要很多背景更加強的遺傳專家，甚至一些研究人員進一步研究背后生物學的機理。這時候，需要大量人去參與。
科大訊飛的鹿曉亮表示，人工智能也只是一項技術而已，它跟其他的產(chǎn)業(yè)革命相比，沒有什么過人之處?，F(xiàn)在的人工智能要真正讓我們的機器有意識、有感情，這還離得遠。包括剛才說的人工智能有可能會代替放射醫(yī)生，幫助醫(yī)生閱片。這些知識在非常垂直的領域，對醫(yī)生來說是一個非常繁重、非常繁雜的工作上，我們的機器有可能會代替人類。整體而言，現(xiàn)在人工智能是處在弱人工智能的階段，它沒有通用性，不像人類大腦一樣有通用性。我們語言識別系統(tǒng)，識別中文可能識別得很好，讓它識別法語，就會識別得亂七八糟。所以，這是目前人工智能發(fā)展的階段，我們把它定義為弱人工智能階段?，F(xiàn)在很多人工智能威脅什么，這些東西現(xiàn)在為之過早。但不可否認的是，我們現(xiàn)在的人工智能即使只能做某一個垂直領域的工作，它也是可以在這個領域里面做得比人類好，可以在某一個具體點上幫助人類，甚至替代人類。
未來五年甚至二十年，人工智能技術會對醫(yī)療領域產(chǎn)生什么影響？
首先，數(shù)據(jù)孤島和數(shù)據(jù)重復性問題。醫(yī)療行為過程將醫(yī)療大數(shù)據(jù)分為診療數(shù)據(jù)、研發(fā)數(shù)據(jù)、科研數(shù)據(jù)和支付數(shù)據(jù)四種，而不同的數(shù)據(jù)類型又在智慧醫(yī)療中有不同的價值。比如，診療數(shù)據(jù)可以為公共機構和醫(yī)院提升醫(yī)療服務質量提供數(shù)據(jù)依據(jù)，以實現(xiàn)有效的疾病管理和公共衛(wèi)生建設；同時，診療數(shù)據(jù)也可以幫助個人進行疾病預防，進行慢病管理。當這些數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)充分得以運用就會帶來巨大的經(jīng)濟價值。
雖然智慧醫(yī)療前景廣闊，但是，數(shù)據(jù)孤島是現(xiàn)階段限制醫(yī)療大數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)的首要因素，行業(yè)割據(jù)又加劇了數(shù)據(jù)孤島的惡化。由于缺乏統(tǒng)一的醫(yī)療信息平臺，不同的醫(yī)療機構之間、不同的區(qū)域醫(yī)療信息化平臺之間都存在數(shù)據(jù)割裂，甚至個人健康數(shù)據(jù)也會因為不同的可穿戴設備而儲存在不同的 APP 上形成數(shù)據(jù)割裂。數(shù)據(jù)孤島和行業(yè)割據(jù)問題，不僅影響了大數(shù)據(jù)在智慧醫(yī)療中的作用，更對提高利用醫(yī)療資源效率，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)產(chǎn)生阻礙。
德勤的馮曄表示，在基因測序領域，現(xiàn)在影像識別都用了很多大數(shù)據(jù)、云計算等等一系列的高科技手段。目前，因為數(shù)據(jù)孤島的情況是存在的，未來的情況下，這個精準度，尤其是在診療方面，找出一些疑難雜癥，通過人工智能能得到更好的精準度的提高，能解決一些疑難病癥，使用人工智能會更好。
易瑞科技創(chuàng)始人兼首席科學家呂暉表示，從技術來講，確實現(xiàn)階段三五年之內，咱們要解決重復性的問題。因為我們也是著重于收集病人和健康人群的數(shù)據(jù)，因為有這個數(shù)據(jù)才能做更好的服務。所以技術上來講，現(xiàn)在需要把這些數(shù)據(jù)規(guī)范化，規(guī)范化才能學。但是，在醫(yī)療上，目前這個階段，它面對的醫(yī)學問題不是一個完全封閉的系統(tǒng)，我覺得在二三十年之后，其實現(xiàn)在人工智能的理論需要有一個飛躍，我認為，不一定是突破，因為算法其實已經(jīng)在那兒。
人工智能在未來十年、二十年，完全想替代人類和醫(yī)生是不可能的事情。但是我希望未來的十年、二十年，每一個醫(yī)生都有一個人工智能的助手，科大訊飛的鹿曉亮表示。從基因應用來說，希望每個人擁有自己的健康管理顧問。
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