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非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成人工智能落地醫(yī)療領(lǐng)域關(guān)鍵?

2017年3月28日     來(lái)源:億歐網(wǎng)      編輯:KangChangKun      繁體
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影像科醫(yī)生不是簡(jiǎn)單地把片上的疑似病灶投影找出來(lái),還要涉及到很多診斷相關(guān)的醫(yī)學(xué)知識(shí),最后才能形成影像診斷報(bào)告。

  互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療出口尚在探索期,人工智能醫(yī)療項(xiàng)目已悄然屢獲資本青睞,第三方創(chuàng)業(yè)關(guān)注度亦持續(xù)升溫,政策紅利開(kāi)始陸續(xù)釋放。

  2017 年 3 月 5 日,國(guó)務(wù)院總理李克強(qiáng)在政府工作報(bào)告中首次提及人工智能(Artificial Intelligence,AI),隨后眾多全國(guó)政協(xié)委員、人大代表紛紛給出關(guān)于人工智能的提案和議案,如復(fù)星集團(tuán)董事長(zhǎng)郭廣昌認(rèn)為 " 醫(yī)療健康行業(yè)天然可以與人工智能技術(shù)相結(jié)合 "。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成人工智能落地醫(yī)療領(lǐng)域關(guān)鍵?

  談及人工智能 + 醫(yī)療的結(jié)合方式及突破口,多位業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為,"AI+ 醫(yī)學(xué)影像 " 最有可能率先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。這一觀點(diǎn)同樣得到創(chuàng)新工場(chǎng)創(chuàng)始人李開(kāi)復(fù)的認(rèn)同。他曾發(fā)表關(guān)于人工智能的演講,提出 " 很多產(chǎn)業(yè)將被人工智能顛覆 ",對(duì)醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域應(yīng)用的判讀便是其中之一。

  不過(guò),各界看好人工智能與醫(yī)學(xué)影像結(jié)合的當(dāng)下,其具體路徑與模式仍未達(dá)成共識(shí)。一邊是出身 IT 和互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)工種人士的信心十足,另一邊卻是醫(yī)生和研究學(xué)者的疑慮頗多。解決之道,莫過(guò)于同桌共議,取知、取智。一場(chǎng)激烈的討論發(fā)生在 3 月 24 日,選點(diǎn)全球智能醫(yī)療創(chuàng)新論壇。

  非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化是關(guān)鍵

  AI+ 醫(yī)學(xué)影像,顧名思義,是將人工智能技術(shù)具體應(yīng)用在醫(yī)學(xué)影像的診斷上。這一實(shí)踐最早出現(xiàn)在國(guó)外,主要分為兩部分:一是圖像識(shí)別,應(yīng)用于感知環(huán)節(jié),其主要目的是將影像這類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,獲取一些有意義的信息;二是深度學(xué)習(xí),應(yīng)用于學(xué)習(xí)和分析環(huán)節(jié),是 AI 應(yīng)用的最核心環(huán)節(jié),通過(guò)大量的影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù),不斷對(duì)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練,促使其掌握 " 診斷 " 的能力。

  很顯然,這兩點(diǎn)恰恰是醫(yī)生們的疑慮所在。在他(她)們看來(lái),不管是什么病,圖像只是其中一個(gè)參數(shù),而治療疾病則需要多個(gè)參數(shù)。此外,雖然中國(guó)的醫(yī)療數(shù)據(jù)量龐大,但 IDC Digital 的一項(xiàng)預(yù)測(cè)卻顯示,80% 的數(shù)據(jù)屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),亦即報(bào)告 + 影像。

  " 影像科醫(yī)生不是簡(jiǎn)單地把片上的疑似病灶投影找出來(lái),還要涉及到很多診斷相關(guān)的醫(yī)學(xué)知識(shí),最后才能形成影像診斷報(bào)告。受制于影像診斷醫(yī)生的個(gè)人習(xí)慣、執(zhí)業(yè)醫(yī)院、教育背景等因素,中國(guó)的影像診斷報(bào)告呈現(xiàn)出因醫(yī)生而異的顯著特點(diǎn),導(dǎo)致不同地區(qū)不同醫(yī)院的影像報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)不同。" 中國(guó)人民解放軍總醫(yī)院放射診斷科主任馬林分析道,"如何將海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)至關(guān)重要 "。

  持同樣觀點(diǎn)的還有浙江工業(yè)大學(xué)副教授吳福理。他認(rèn)為,深度學(xué)習(xí)應(yīng)建立在對(duì)醫(yī)院數(shù)據(jù)的分析上,而醫(yī)學(xué)影像占據(jù)了 90% 以上的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù),但影像不僅僅是圖片,醫(yī)生在判讀的時(shí)候用到更多的是關(guān)聯(lián)的醫(yī)學(xué)知識(shí),這才是醫(yī)療流程。" 只有進(jìn)入醫(yī)療流程,才能占領(lǐng)醫(yī)療 AI 制高點(diǎn) "。但就目前來(lái)看,包括阿里和百度在內(nèi)的幾乎所有的公司都尚在醫(yī)療流程之外徘徊。

  短期內(nèi)僅適合做輔助診斷

  無(wú)獨(dú)有偶,在 2017 年初 " 開(kāi)放醫(yī)療與健康聯(lián)盟(OMAHA)第二屆會(huì)員大會(huì) " 上,中科院力學(xué)研究所教授陶祖萊和中日友好醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科分子遺傳實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人顧衛(wèi)紅同樣對(duì) AI 持謹(jǐn)慎態(tài)度。

  " 疾病的診斷和治療非常復(fù)雜,甚至患者不同語(yǔ)氣的回答,不同表情的回復(fù)都有不同的意思,這決不是 IT 的‘ 01 ’算法就可以解決的。" 陶祖萊給予忠告。

  顧衛(wèi)紅則認(rèn)為," 人工智能所能解決的問(wèn)題,包括下棋、購(gòu)物、打車等,跟醫(yī)療是完全不一樣的。因?yàn)獒t(yī)療涉及人的健康、疾病,對(duì)治療的探索甚至屬于對(duì)自然界未知世界的探索,而這些都不是我們?cè)揪陀猩孀愫蛣?chuàng)造的。何況人在生病時(shí)是非常無(wú)助的,怎么可能用冷冰冰的機(jī)器看病。"包括投資人、創(chuàng)業(yè)者等在內(nèi)的眾多人士同樣認(rèn)為,目前 AI 在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用尚處于弱人工智能階段。盡管 AI 通過(guò)構(gòu)建算法模型和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)能夠完成指定任務(wù),在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域已得到應(yīng)用并表現(xiàn)優(yōu)異,但于影像醫(yī)生們而言,僅有這點(diǎn)是不夠的。因?yàn)檫@種淺層次的應(yīng)用所起的作用更多是輔助診斷,比如減輕醫(yī)生重復(fù)性體力勞動(dòng),提高診斷準(zhǔn)確率等。

  要想真正滲透到醫(yī)療領(lǐng)域,必須是強(qiáng)人工智能,它不僅要完成指定任務(wù),還要有知覺(jué)、有自我意識(shí),能推理、解決問(wèn)題。目前來(lái)看,要實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo),路途遙遠(yuǎn)。

  探索,從未止步

  盡管 AI 應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域尚有諸多困難,但第三方的助推作用功不可沒(méi),各創(chuàng)業(yè)公司在不斷摸索中紛紛找到適合自己的發(fā)力點(diǎn)。

  只做醫(yī)學(xué)影像垂直領(lǐng)域的翼展科技,有了 GE 的硬件支持,在醫(yī)學(xué)影像的遠(yuǎn)程服務(wù)上不斷開(kāi)疆拓土,除了提供影像信息化產(chǎn)品和解決方案,還組建醫(yī)生集團(tuán),擁有第三方獨(dú)立影像中心。但在其合伙人兼 CTO 邊海鋒看來(lái),只有融入人工智能,從提高影像醫(yī)生讀片效率和準(zhǔn)確率等多方面切入輔助診斷,才能真正解決行業(yè)痛點(diǎn)。

  已聚集全國(guó)將近 1/3 影像醫(yī)生的醫(yī)看創(chuàng)始人張鵬經(jīng)過(guò)調(diào)研認(rèn)為,影像云技術(shù)和獨(dú)立第三方影像中心或許可以給影像醫(yī)生帶來(lái)更多的體制外利益。

  萬(wàn)里云副總經(jīng)理寧利朋持同樣觀點(diǎn)。他認(rèn)為,在普及電子技術(shù)的同時(shí),還應(yīng)該考慮醫(yī)生的讀片偏好,用云膠片存儲(chǔ)電子圖像,可以保證新老醫(yī)生的讀片體驗(yàn)??紤]到當(dāng)下的醫(yī)療環(huán)境和就醫(yī)體驗(yàn),出于對(duì)生命和健康的尊重,由家庭醫(yī)生參與的 B+B2D2C(D 指醫(yī)生)醫(yī)療模式或許更值得推薦。

  聯(lián)眾醫(yī)療則定位分級(jí)診療,著力遠(yuǎn)程一級(jí)診斷,利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)搭建遠(yuǎn)程一級(jí)診斷平臺(tái),通過(guò)遠(yuǎn)程會(huì)診解決基層醫(yī)療診斷痛點(diǎn)。平臺(tái)運(yùn)行半年,效果初現(xiàn)。董事長(zhǎng)柴雪挺介紹稱,該平臺(tái)依舊是基于云影像平臺(tái)基礎(chǔ)模式,而平臺(tái)上的數(shù)據(jù)還可以用來(lái)做統(tǒng)計(jì)學(xué)分析,或可預(yù)測(cè)某段時(shí)間內(nèi)某種疾病的走勢(shì)。

  主攻腫瘤大數(shù)據(jù)研究的連心醫(yī)療做了一個(gè)大膽的嘗試,輔助腫瘤放射治療。在 CEO 章樺看來(lái),首先,腫瘤大數(shù)據(jù)可以維護(hù)治療型科室醫(yī)生保持核心能力的的本質(zhì),同時(shí)有助其提高治療效率。

  其次,傳統(tǒng)的 GE、微軟等公司在現(xiàn)有的醫(yī)療商業(yè)模式上已經(jīng)做了很多布局,這對(duì)創(chuàng)業(yè)型公司而言,想要有新的突破比較困難。但圖像不單單是用于診斷,能不能用于新藥的研發(fā)、藥物的代謝分析乃至跟保險(xiǎn)的對(duì)接?這是一個(gè)全新的領(lǐng)域,也恰恰是創(chuàng)業(yè)型公司可能有的機(jī)會(huì)。

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