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浙大睿醫(yī)人工智能研究中心吳福理:我眼中醫(yī)療人工智能的現(xiàn)狀

本文作者: 張棟 2017-10-31 00:06
導(dǎo)語:資本大量涌入醫(yī)療人工智能領(lǐng)域,截至2017年8月份,根據(jù)億歐智庫的統(tǒng)計,國內(nèi)醫(yī)療人工智能公司中有104家累積融資額已超過180億人民幣。

浙大睿醫(yī)人工智能研究中心吳福理:我眼中醫(yī)療人工智能的現(xiàn)狀

資本大量涌入醫(yī)療人工智能領(lǐng)域,截至2017年8月份,根據(jù)億歐智庫的統(tǒng)計,國內(nèi)醫(yī)療人工智能公司中有104家累積融資額已超過180億人民幣。

從這幾個數(shù)字中也可看出當(dāng)今醫(yī)療AI的火爆程度。那么在這個領(lǐng)域中到底什么才是最為關(guān)鍵的因素?醫(yī)療廠商、算法亦或是數(shù)據(jù)?

在近日由深圳市福田區(qū)人民政府指導(dǎo),晶泰科技、騰訊主辦,輝瑞制藥、北京大學(xué)深圳研究院、科輝創(chuàng)新承辦的2017人工智能+醫(yī)藥健康創(chuàng)新峰會上,浙江大學(xué)睿醫(yī)人工智能研究中心副主任吳福理談了談他的看法。

在吳福理看來,技術(shù)是提供給醫(yī)生的工具,而非用來取代醫(yī)生的。他認(rèn)為AI最后的智慧會達(dá)到全人類整體的平均水平但不會超過人類,因為醫(yī)療是開放性問題,不像圍棋屬于封閉式問題。

除此之外,他還多次提到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的重要性。

吳福理表示,沒有標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù),AI就無從談起?,F(xiàn)階段所有AI公司都在籠聚一些大型三甲醫(yī)院,形成數(shù)據(jù)聯(lián)盟。未來的醫(yī)療數(shù)據(jù),尤其是臨床數(shù)據(jù),會像今天移動支付領(lǐng)域的數(shù)據(jù)一樣,在大家使用后,國家會成立類似金融“網(wǎng)聯(lián)”一樣的醫(yī)療數(shù)據(jù)連接中心將這些數(shù)據(jù)聚集起來,并統(tǒng)一制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn),病種影像數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。

提及對醫(yī)療AI的展望,吳福理表示,關(guān)于服務(wù)醫(yī)生、醫(yī)院、用戶端,所有的信息技術(shù)都會往云上走,往AI上靠。

如今,所有醫(yī)院的信息系統(tǒng)都在升級,通過傳感器收集更多病人數(shù)據(jù)。人工智能最終是想讓患者了解自己,讓醫(yī)生更了解患者,讓醫(yī)療過程更加精準(zhǔn),讓第三方服務(wù)更科學(xué),醫(yī)療管理更科學(xué)。所有公司都會朝這個方向發(fā)展,不限于APP或PC,不限于移動還是非移動,不限于云端還是終端。

隨后,吳福理也談到了睿醫(yī)人工智能研究中心,他們的愿景是以人工智能為翼助力醫(yī)療服務(wù),從檢測的量化到診斷評估到干預(yù)治療。

以下是吳福理現(xiàn)場演講文稿,雷鋒網(wǎng)做了不改變原意的修改與編輯:

我在浙大睿醫(yī)人工智能研究中心任職,今天給大家分享下這幾方面的經(jīng)驗:

  • 第一是醫(yī)學(xué)人工智能現(xiàn)狀。

  • 第二是醫(yī)學(xué)人工智能展望,有哪些領(lǐng)域容易突破,計算機(jī)技術(shù)能輔助醫(yī)生做些什么?這個領(lǐng)域到底哪些組成比較關(guān)鍵?

  • 第三是談?wù)務(wù)愦箢at(yī)人工智能研究中心的狀況。

醫(yī)學(xué)人工智能現(xiàn)狀

從數(shù)據(jù)角度看,國家在這方面已有不少的布局和規(guī)劃。關(guān)于人工智能的討論,以“自動駕駛出了事故到底是誰負(fù)責(zé)”這一問題為例,國家已頒布了相關(guān)規(guī)范。那么在醫(yī)療人工智能領(lǐng)域,如果機(jī)器出了問題,到底是誰的責(zé)任?

醫(yī)生?機(jī)器?醫(yī)院?

人出錯,人們往往可以能忍受,認(rèn)為情有可原,但機(jī)器出錯,很多人無法容忍。這其實是一個誤解。

目前浙江省、福建、江西,已經(jīng)有一定的標(biāo)準(zhǔn)去建立第三方影像中心?,F(xiàn)在一個商用CT器械,如西門子的雙源CT,拍一個人可以出2000張數(shù)據(jù)。而200張數(shù)據(jù)大概就200MB,如果一個醫(yī)院一年數(shù)據(jù)達(dá)數(shù)十個TB,十個醫(yī)院、一個城市的數(shù)據(jù)就是幾個PB級,這么龐大的數(shù)據(jù)怎么分析?

如果有了足夠的數(shù)據(jù)和明確規(guī)范,成立“國家隊”機(jī)構(gòu)也不無可能。

現(xiàn)在所有的AI公司都會籠聚一些大三甲醫(yī)院,形成數(shù)據(jù)聯(lián)盟。未來的醫(yī)療數(shù)據(jù),尤其是臨床的各種數(shù)據(jù),會像今天移動支付領(lǐng)域的數(shù)據(jù)一樣,在大家使用之后,國家會成立類似金融“網(wǎng)聯(lián)”一樣的醫(yī)療數(shù)據(jù)連接中心將這些數(shù)據(jù)聚集起來,形成數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn),病種影像數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。

我認(rèn)為會朝這個方向發(fā)展。

如今大大小小的公司都在不同領(lǐng)域解決醫(yī)生、醫(yī)院各種各樣的痛點。會看到計算機(jī)領(lǐng)域大量創(chuàng)業(yè)公司利用大量APP搶不同的入口:院內(nèi)、院外或者病人健康數(shù)據(jù)、醫(yī)療健康、診斷、醫(yī)藥,再到平時跟老百姓直接相關(guān)的。這些APP更多服務(wù)于老百姓,服務(wù)于醫(yī)生群體的反而比較少。

現(xiàn)在大家都在講用人工智能、大數(shù)據(jù)解決醫(yī)院的問題。但實際現(xiàn)狀是相關(guān)技術(shù)及設(shè)備只在北上廣深、沿海城市有所應(yīng)用,在西部甚至有的三乙醫(yī)院連信息化都沒有完全做到,數(shù)據(jù)都沒有標(biāo)準(zhǔn)化。

沒有標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù),怎么做大數(shù)據(jù)AI?舉例說,大家聽到最多的就是讓AI閱片。一個病人拍了雙源CT,200張到2000張的數(shù)據(jù),醫(yī)生開始看片子,看到有病灶,開始寫報告并給病人。這個數(shù)據(jù)對AI公司一點作用都沒有,因為并不知道是在哪一張圖片上面有病灶。

這里我們就會發(fā)現(xiàn),現(xiàn)在數(shù)據(jù)非常稀缺,稀缺到AI公司會去大三甲醫(yī)院花費100元買一張帶標(biāo)注的數(shù)據(jù),光買數(shù)據(jù)就要花上千萬。在這形勢下,創(chuàng)業(yè)公司怎么跟BAT競爭。

再者就是數(shù)據(jù)安全問題。醫(yī)療上80%是影像數(shù)據(jù),而影像數(shù)據(jù)一個案例都有幾百兆。大部分人都在講云端處理,我個人更傾向于數(shù)據(jù),計算機(jī)的AI學(xué)習(xí)在云端,而最后的推理一定是在終端。

關(guān)于AI的工具,慢慢偏向于終端發(fā)展。我覺得在醫(yī)療領(lǐng)域,終端比云端更重要,因為云端是學(xué)習(xí)推理能力,未來如果數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,所有AI公司都拿到,標(biāo)準(zhǔn)級數(shù)據(jù)不再那么貴時,你在終端的推理能力可能變得更加重要。當(dāng)然,在中國把這個做框架推導(dǎo)的,還沒有這樣的實力。硅谷已經(jīng)把AI學(xué)習(xí)框架全部公開?,F(xiàn)在相對來說算法是比較平了,尤其是在工程領(lǐng)域。

下面講講幾個巨頭在醫(yī)療人工智能上的進(jìn)展:

  • IBM Watson大家很熟悉,它像一個搜索引擎,更多做文本分析,但并沒有太多的結(jié)合對應(yīng)的各種影像學(xué)數(shù)據(jù)和病理學(xué)數(shù)據(jù)。

  • Google在糖網(wǎng)方向做得比較好,他們有很多數(shù)據(jù)是花錢購入的。醫(yī)療門檻比較高,最近一段時間大部分創(chuàng)業(yè)公司或者BAT開始買醫(yī)療數(shù)據(jù),或者以聯(lián)合建實驗室的方式變相買數(shù)據(jù)。

  • 從國內(nèi)來說,騰訊在醫(yī)療領(lǐng)域布局比較多,全國有三家互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療方面的公司走得比較前面,這三家公司全都得到了騰訊的投資。

與他們合作的醫(yī)院我都會關(guān)心有沒有結(jié)合醫(yī)療流程。對于醫(yī)生或者病人來說,我并不介意是不是AI為我看的病,對醫(yī)生來說更介意的是會不會影響正常的醫(yī)療流程。大部分做影像AI公司都會另做一套系統(tǒng),而醫(yī)生平時每天用的系統(tǒng)在中國是被上百家小廠商(HIS廠商、EMR廠商、PACS/RIS廠商、集成系統(tǒng)廠商等等)控制的,。你可以想象這樣的AI落地有多困難。對醫(yī)生來說,不可能今天在醫(yī)院用那個系統(tǒng),突然跳到另外一個系統(tǒng)用AI再來閱片有沒有毛病,告訴我提示什么,我再反過來用現(xiàn)在的系統(tǒng)。

醫(yī)學(xué)人工智能的展望

關(guān)于服務(wù)醫(yī)生、醫(yī)院、用戶端,所有的信息技術(shù)都往云上走,往AI上靠。所有醫(yī)院的信息系統(tǒng)在升級,通過傳感器收集更多病人的數(shù)據(jù)。人工智能最終是想患者了解自己、醫(yī)生更清楚患者、讓醫(yī)療過程更加精準(zhǔn)、讓第三方服務(wù)更科學(xué)、醫(yī)療管理更科學(xué)。所有的公司都是朝這個方向發(fā)展,不限于用APP或者什么技術(shù),是移動還是非移動,云端還是終端。

想要做好這五點,每一點都要投入大量的工作,當(dāng)你收集足夠多的數(shù)據(jù)后,就會有用戶畫像。一個人一生的數(shù)據(jù)沉淀不是在一個醫(yī)院,而是在一個城市,從你在一個城市出生,婦產(chǎn)科、兒科再到普通科室。這些云如果能以城市級別的信息收集,個人的健康數(shù)據(jù)會更加全,對AI更有作用。

大家談到的醫(yī)藥,新藥實驗,醫(yī)學(xué)知識圖譜,人工智能輔助分析,眼科。把這些管理全部數(shù)據(jù)化,當(dāng)有大量數(shù)據(jù)時就可以做很多工作,比如最典型的醫(yī)保欺詐。如果我知道城市級別整個醫(yī)保數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)挖掘和可視化的手段就可以探測到欺詐,可視化領(lǐng)域不僅僅有這個作用。當(dāng)然,醫(yī)療是其中一個應(yīng)用而已。

做輔助診斷,拿睿醫(yī)來說,因為我們是一個隸屬于浙江大學(xué)的科研機(jī)構(gòu),我們的研究更多偏向于解決問題來醫(yī)生輔助,不追逐市場熱點。所以說,在甲狀腺、前列腺、宮頸癌、肺這方面和醫(yī)院合作會比公司稍微有優(yōu)勢,因為我們和醫(yī)院科研合作方面可以得到更加高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。有數(shù)據(jù)顯示我國醫(yī)療影像診斷錯誤的比例,在某些地區(qū)和某些診斷領(lǐng)域高達(dá)35%,個別基層醫(yī)院的誤診率甚至更高。AI能提升到50%就非常有意義,因為能提升基層醫(yī)療醫(yī)生的醫(yī)療水平。

健康方面的檢測,比如醫(yī)療保險,這都是跟學(xué)術(shù)相關(guān)的,不做詳細(xì)解讀。

睿醫(yī)人工智能研究中心

我們的愿景是人工智能助力醫(yī)療服務(wù)。在幾個領(lǐng)域都已做了一些工作,從檢測的量化到診斷評估到干預(yù)治療。

第一件需要做的事是標(biāo)準(zhǔn)化的工具。我可以提供一個標(biāo)準(zhǔn)化工具讓醫(yī)生標(biāo)注哪兒的數(shù)據(jù)有問題。再過兩個月之后成立一個數(shù)據(jù)聯(lián)盟,聯(lián)合一些大的醫(yī)院,形成一個標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)范化標(biāo)注結(jié)果。雖然你在各種醫(yī)療AI大賽看到一些數(shù)據(jù),但那些影像的數(shù)據(jù)對放射科醫(yī)生來說沒多大作用,因為標(biāo)注太簡單了。比如肺結(jié)節(jié),下面分六種類型,如果計算機(jī)沒有足夠的六種類型的詳細(xì)標(biāo)注數(shù)據(jù),現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)技術(shù)不能精確判斷,那么醫(yī)生還要重新看,AI的實際作用大大打折扣。

可以做AR/VR工具,增強(qiáng)病患溝通。也可以做免費問診,這里做一些問診匹配,已經(jīng)做得相對還可以。在TOP1能達(dá)到30%多。這個結(jié)果對全科醫(yī)生很有用。做精準(zhǔn)匹配,對病人來說口述是什么,搜索相關(guān)醫(yī)生或者科室給他推薦。在一級科室分類準(zhǔn)確率比較低,二級科室TOP5已經(jīng)可以使用。

關(guān)于眼底檢測,做到四方面專利。眼底檢測可以判斷一般患者80%的慢性疾病。如果通過非侵入式的檢查患者的眼底,通云端或終端設(shè)備判斷給出建議,這個比一般的侵入式檢查好很多。

視網(wǎng)膜病變,分辨率是90%,精確度已經(jīng)達(dá)到75%。兩年前我們做這件事的還不多,現(xiàn)在有不少公司在做。我們跟北京同仁醫(yī)院合作了很久。

骨齡領(lǐng)域做了一些工作,骨齡是判斷小孩發(fā)育成長快和慢的。如果這個小孩只有六歲,骨齡關(guān)節(jié)閉合程度達(dá)到7歲,就發(fā)育過快了。醫(yī)生有一個圖譜,收集大量圖,會看兩個圖的對比。這個圖譜是多少年來形成的,會有一定的誤差,醫(yī)生讀片誤差一般在一歲,而計算機(jī)誤差在三個月以下。當(dāng)然,有些科研數(shù)據(jù)已經(jīng)精確到一個月了。有些領(lǐng)域是可以快速的做初篩,減少醫(yī)生大量重復(fù)的勞動,整個提升醫(yī)療的水平。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

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