雷鋒網(wǎng)消息，4月1日，2019國際醫(yī)學(xué)人工智能論壇暨ITU與WHO健康醫(yī)療人工智能焦點(diǎn)組會議在上海舉辦。在醫(yī)學(xué)人工智能新技術(shù)創(chuàng)新環(huán)節(jié)，百度AI創(chuàng)新業(yè)務(wù)部高級總監(jiān)、智慧醫(yī)療總經(jīng)理黃艷發(fā)表了演講。

百度靈醫(yī)是百度旗下的AI醫(yī)療品牌。2018年4月，AI創(chuàng)新業(yè)務(wù)部成立，隸屬于百度AIG事業(yè)群（人工智能事業(yè)群），同年6月開始做醫(yī)療影像。2018年11月1日，百度靈醫(yī)品牌正式發(fā)布，百度CEO李彥宏在百度世界大會介紹了AI眼底篩查一體機(jī)，同時(shí)向貧困縣發(fā)起500臺的公益捐贈計(jì)劃。

作為百度醫(yī)療的負(fù)責(zé)人，黃艷在演講中表示，在線上化、智慧化和云化這三大趨勢的有力支撐下，醫(yī)療生態(tài)將從以醫(yī)院為中心變成以患者為中心，從重視治療轉(zhuǎn)變?yōu)橹匾暯】倒芾?，整個(gè)醫(yī)療生態(tài)也將發(fā)生脫胎換骨式的升級。

黃艷介紹，百度靈醫(yī)已在基層篩查、臨床輔助決策、讓醫(yī)療數(shù)據(jù)“條理化”三大方面實(shí)現(xiàn)廣泛應(yīng)用，并取得階段性成果。

以下為黃艷的現(xiàn)場演講內(nèi)容，雷鋒網(wǎng)作了不改變原意的編輯及整理：

黃艷：各位尊敬的領(lǐng)導(dǎo)、各位嘉賓，大家中午好。我是來自于百度的黃艷，我負(fù)責(zé)百度的智慧醫(yī)療業(yè)務(wù)。今天我想和大家探討的主題，是“AI賦能醫(yī)療新時(shí)代”。

從全球來看，通過三組數(shù)據(jù)來看一看今天全球人類健康面臨的巨大挑戰(zhàn)。老齡化的問題，2017年全球60歲以上的老齡人口已經(jīng)達(dá)到了10億，占比超過了13%，距離“深度老齡化社會”僅一步之遙。老齡化其實(shí)還在不斷的擴(kuò)大，到2030年、我們預(yù)測60歲以上的老齡人口會達(dá)到14億，占比會超過16%。

從人均醫(yī)療資源的角度，美國每萬人擁有的醫(yī)生量是24.5名，而印度的這一數(shù)據(jù)是7.0名，遠(yuǎn)低于美國的數(shù)據(jù)。區(qū)域的醫(yī)療資源差異是非常巨大的，醫(yī)療負(fù)擔(dān)非常重，醫(yī)療支出占美國人均收入支出占比17%，而在印度這個(gè)數(shù)據(jù)是每年75美金，只有美國的不到1%。

如果我們再看看中國的數(shù)據(jù)，到2030年60歲以上的老年人口將占中國人口比例的1/4，將進(jìn)入“超級老齡化時(shí)代”，這必將帶來對于疾病的一些新的挑戰(zhàn)。中國萬人醫(yī)生擁有數(shù)是14.9，遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國家的水平。中國人均醫(yī)療支出占比11%，對于發(fā)展中國家來說醫(yī)療負(fù)擔(dān)是非常重的。

除了人均資源少、人均支出高之外，中國的醫(yī)療還面臨著一個(gè)非常大的問題，就是醫(yī)療資源的結(jié)構(gòu)性失衡的問題。剛剛很多專家也都指出：在中國三甲醫(yī)院人滿為患，但是基層人員卻門可羅雀。我們從數(shù)據(jù)上來看，中國的三級醫(yī)院數(shù)量占醫(yī)院總數(shù)8%，但是卻承擔(dān)了四成診療和住院人次的重任。三級醫(yī)院在超負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)，基層醫(yī)療資源沒有得到充分發(fā)揮、被閑置。

在這樣的情況下，用技術(shù)來解決行業(yè)的問題變得尤為重要，當(dāng)然這背后有很多的原因，從供給方的角度有藥的原因，也有醫(yī)生能力的原因。從需求端的角度，也有患者對于基層醫(yī)院不信任的原因。所有的這些原因交織在一起，形成了一個(gè)非常矛盾的共生體。

雖然我們說“人均資源不夠、人均成本非常高”，但是其實(shí)我們也是看到現(xiàn)在很多的這些因素都在發(fā)生一些積極的變化，都在試圖去改變這樣的一個(gè)問題，試圖去達(dá)到供需平衡。2018年中國政府相繼出臺了互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、電子病歷評級、AI醫(yī)療準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)等諸多政策，也在分級診療上不斷的強(qiáng)化，這都給市場的良性發(fā)展帶來非常好的政策基礎(chǔ)。

醫(yī)院在醫(yī)改的背景下，謀求轉(zhuǎn)型、開放探索，一些大醫(yī)院嘗試“線上問診”模式。我們也看到以“城市”為單位的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院在逐步的出現(xiàn)。從患者的角度來說，患者的人均收入在不斷提高，患者的健康管理意識也在不斷的加強(qiáng)。所以從需求方的角度，這樣的需求也在不斷的得到釋放。

我們來看“技術(shù)”?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)都在不斷的進(jìn)入到醫(yī)療行業(yè)，給醫(yī)療行業(yè)的變化帶來了技術(shù)的支撐。所以這些因素交織在一起，我們認(rèn)為它指向了一個(gè)醫(yī)療的新生態(tài)。我們認(rèn)為相比于現(xiàn)在的醫(yī)療生態(tài)，未來的醫(yī)療生態(tài)將會發(fā)生改變，未來的醫(yī)療生態(tài)會有兩個(gè)非常重要的特征：

第一個(gè)特征，是將會從以醫(yī)院為中心轉(zhuǎn)變?yōu)橐曰颊邽橹行摹５诙€(gè)特點(diǎn)是會從重視治療，轉(zhuǎn)變成為重視健康管理。

而這樣的兩個(gè)重要特征之后，是由三個(gè)重要的趨勢所支撐的——線上化、智慧化、云化。

首先，患者未來將能夠非常便捷的在線上獲得常見病的“線上問診”服務(wù)。當(dāng)他需要檢查的時(shí)候，才需要到線下醫(yī)院。這樣線上線下一體化的就醫(yī)體驗(yàn)，將會得到塑造。

其次，AI將成為醫(yī)生的助手，成為患者的助手，將成為醫(yī)院的助手，它將能夠幫助優(yōu)化醫(yī)療資源的分配，提升醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效率。

第三，患者的全生命健康周期數(shù)據(jù)將會在“云端”進(jìn)行打通，健康管理會變成一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)，變治療為預(yù)防。這樣AI的技術(shù)和大數(shù)據(jù)的技術(shù)，就能夠?yàn)榛颊咛峁┲鲃拥慕】倒芾矸?wù)。相比現(xiàn)在的這種被動服務(wù)，就會提升了一個(gè)層次。

在這樣的未來醫(yī)療新生態(tài)下，患者的需求會被重視，我們相信醫(yī)療行業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)也會實(shí)現(xiàn)脫胎換骨的變化。毋庸置疑，在這樣的變化中，人工智能所承載的智慧化將會承擔(dān)非常重要的作用，它會對醫(yī)療行業(yè)的各個(gè)參與者、各個(gè)環(huán)節(jié)都帶來全面的能力提升。

對于患者而言，我們通過可穿戴設(shè)備等數(shù)據(jù)采集的方式，能夠讓AI精準(zhǔn)的去預(yù)測、去描繪一個(gè)患者的健康畫像，從而成為患者的貼身醫(yī)療助理。

對于醫(yī)生而言，我們可以幫助醫(yī)生進(jìn)行全方面的輔助，包括：診前的智能分導(dǎo)診、智能篩查，手術(shù)中的機(jī)器人等。整個(gè)醫(yī)療行業(yè)的優(yōu)質(zhì)資源缺乏的問題可以得到極大的緩解。

對于政府而言，我們可以從流行病的監(jiān)測、預(yù)測方面，幫助政府去降低疾病防控的成本。

對于醫(yī)院而言，AI可以幫助去提升醫(yī)院的運(yùn)轉(zhuǎn)效率。

對于藥企、對于保險(xiǎn)而言，AI能夠提供的能力提升也是多方位的。

我們堅(jiān)信AI醫(yī)療一定會到來，但是由于醫(yī)療行業(yè)本身具有極高的嚴(yán)謹(jǐn)性和專業(yè)性，所以在這個(gè)過程中一定會對AI的研發(fā)和AI的落地帶來非常大的挑戰(zhàn)。

這里“挑戰(zhàn)”一方面是來自于數(shù)據(jù)，包括：數(shù)據(jù)的體量、數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化，數(shù)據(jù)的安全隱私怎么得到保護(hù)。

另一方面的挑戰(zhàn)，來自于算法。算法怎么樣能夠進(jìn)行醫(yī)療行業(yè)的適配化，算法需要有非常高的準(zhǔn)確性和魯棒性，算法需要可被解釋。這和AI在其它行業(yè)的應(yīng)用中，通過黑盒的算法給出一個(gè)不可解釋的結(jié)果是并不一樣的，因?yàn)檫@并不遵循醫(yī)療行業(yè)循證這樣的一個(gè)理念。

所以我們說AI的研發(fā)和落地，其實(shí)要做到并不是很難，有很多種方法可以去做到，但是如果要做好卻困難重重。所有的這些挑戰(zhàn)和困難，都指向了對于很強(qiáng)大的AI技術(shù)積累的需求。而百度作為全球領(lǐng)先的人工智能技術(shù)公司，我們在人工智能技術(shù)的研發(fā)方面，有著最長時(shí)間的積淀，有著最完整的技術(shù)棧，這也為我們?yōu)锳I醫(yī)療可靠落地提供了堅(jiān)實(shí)的保障。

百度在醫(yī)療行業(yè)的幾個(gè)實(shí)踐：

一、基層篩查：疾病防控從“治療”到“預(yù)防”

國家在疾病的預(yù)防上投入了非常多的資源，比如：糖網(wǎng)的防篩工程。如果我們以眼底篩查為例，研究表明40歲以上的人群是眼底疾病高發(fā)人群。這些人群需要定期的進(jìn)行眼底的拍照和篩查，極早的進(jìn)行防控，致盲率就可以大大降低。

中國有6.6億眼底疾病風(fēng)險(xiǎn)疾病人群，但是只有3.6萬專業(yè)眼科醫(yī)生，這里面能夠識別眼底照片的醫(yī)生數(shù)量更少。如果這個(gè)數(shù)據(jù)放在基層，它會表現(xiàn)的更為嚴(yán)峻。全球數(shù)據(jù)也并不樂觀，全球有26.5億眼疾風(fēng)險(xiǎn)人員，僅有21萬專業(yè)眼科醫(yī)生。

我們打造了“AI眼底篩查一體機(jī)”，用AI方式學(xué)習(xí)權(quán)威眼科專家標(biāo)注的“眼底影像數(shù)據(jù)”。目前我們已經(jīng)可以針對糖尿病視網(wǎng)膜病變、青光眼等多種進(jìn)行篩查功能，將這樣的能力植入到“眼底像機(jī)”設(shè)備，準(zhǔn)確率可以達(dá)到94%。當(dāng)患者進(jìn)行眼底拍照后，我們的系統(tǒng)10秒鐘就能夠輸出一個(gè)篩查報(bào)告，我們通過這個(gè)報(bào)告的形式呈現(xiàn)出來AI是為什么做出這樣的一個(gè)判斷，讓我們的報(bào)告結(jié)果是可解釋的。

百度的CEO李彥宏先生在2018年11月“百度世界大會”上宣布了“500臺AI眼底篩查一體機(jī)”公益捐贈計(jì)劃，希望在中國最偏遠(yuǎn)、貧窮的地方，這些患者也能夠接受到好的醫(yī)療服務(wù)。

二、臨床輔助決策

由于能力和經(jīng)驗(yàn)的限制，中國基層醫(yī)生在實(shí)踐的過程中有誤診和漏診的風(fēng)險(xiǎn)。我們打造這樣一款產(chǎn)品的目的，實(shí)際上也是為了讓基層的醫(yī)生在他們的工作過程中擁有隨時(shí)可以調(diào)用、專業(yè)而且準(zhǔn)確的醫(yī)療助手。在這款產(chǎn)品背后，有著非常強(qiáng)大的技術(shù)框架支持。我們從學(xué)習(xí)權(quán)威的書籍、藥典、三甲醫(yī)院的病例數(shù)據(jù)等，向上層夯實(shí)知識圖譜基礎(chǔ)。在這里處理了上億級別的異構(gòu)數(shù)據(jù)和知識圖譜關(guān)聯(lián)關(guān)系，覆蓋了千萬量級的醫(yī)學(xué)實(shí)體。

再往上一層，通過深度學(xué)習(xí)、多層貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的決策支持基礎(chǔ)，打造決策支持能力，并且通過產(chǎn)品化的方式對外去輸出。現(xiàn)在我們的產(chǎn)品已經(jīng)可以去支持輔助診斷、輔助診療方案、臨床指控、相似病例等多種功能，這些功能還在不斷的被完善，讓它能夠被臨床醫(yī)生更容易、更方便的使用。

（圖-這是醫(yī)療知識圖譜小角落，支氣管哮喘是小領(lǐng)域疾病。我們通過一個(gè)自動化的平臺，來對醫(yī)療的實(shí)體進(jìn)行自動的挖掘、自動的驗(yàn)證和自動的歸一。同時(shí)我們通過條件、概率等關(guān)系屬性的挖掘技術(shù)，讓我們的知識構(gòu)建的方法、知識構(gòu)建的結(jié)果能夠精準(zhǔn)而不冗余。）

目前我們的這個(gè)產(chǎn)品已經(jīng)覆蓋了27個(gè)科室，超過了4000種疾病。在常見疾病方面TOP3疾病推薦準(zhǔn)確率達(dá)到了95%，同時(shí)通過循證算法使得這個(gè)結(jié)果可解釋，讓醫(yī)生在使用的時(shí)候有據(jù)可依。這樣的一個(gè)產(chǎn)品是進(jìn)入到了醫(yī)生平時(shí)工作的流程中，醫(yī)生使用起來非常便捷，可以獲得實(shí)時(shí)的決策輔助。我們打造這樣的產(chǎn)品不是取代醫(yī)生和患者之間的溝通交流，只是讓我們的基層醫(yī)生能夠站在巨人的肩膀上面隨時(shí)的學(xué)習(xí)和掌握優(yōu)秀的診療經(jīng)驗(yàn)，從而來完成基層醫(yī)療的重任。

三、對于醫(yī)療數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，讓醫(yī)療數(shù)據(jù)變得“有條理”

屏幕左方是真實(shí)的病例數(shù)據(jù)，在這樣的病例數(shù)據(jù)、文本里面，很多有效信息散落在病例各個(gè)角落，我們通過技術(shù)手段對于這樣的病例進(jìn)行三層次的自動化梳理、自動化理解、自動化抽取。

首先，時(shí)間的維度。比如：我們這里可以識別出來九個(gè)月之前可以識別出來2019年3月3號這樣的時(shí)間標(biāo)簽，這就代表了疾病的一個(gè)發(fā)展過程。     

其次是醫(yī)學(xué)實(shí)體的識別和歸一。這里的包括：癥狀、體癥檢查等。我們可以識別出來“肺部哮鳴音、哮喘”，并且可以規(guī)劃成標(biāo)準(zhǔn)的名方法——支氣管哮喘。

最后是對醫(yī)學(xué)實(shí)體屬性的處理。在這塊病例里面，我們會看到它描述到病人入院的時(shí)候出現(xiàn)了嚴(yán)重氣短的情況，我們識別出來“氣短”癥狀程度屬性是嚴(yán)重。另一個(gè)例子，在這個(gè)病例里面描述了患者無發(fā)熱、無咯血，我們對這個(gè)識別出來屬性是陰性。這樣梳理，讓病例變得真正可結(jié)構(gòu)化、真正可計(jì)算，而這背后是百度強(qiáng)大的自然語言處理和知識圖譜技術(shù)所支撐的。

醫(yī)療數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化之后，這些醫(yī)療數(shù)據(jù)將能為醫(yī)療行業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域帶來非常重要的作用。對于醫(yī)院臨床來說，它能被臨床輔助決策提供大量的數(shù)據(jù)支持。對于醫(yī)生科研來說，能夠讓醫(yī)生用更大量的數(shù)據(jù)展開科研合作。對于政府而言，能夠幫助政府去進(jìn)行公共衛(wèi)生的一些輔助決策。對于新研種研發(fā)的支撐，可以由大數(shù)據(jù)協(xié)助。藥企藥品研發(fā)各個(gè)環(huán)節(jié)，大數(shù)據(jù)也能夠起到多方位作用，降低藥品研發(fā)成本、加快藥品上市速度。只有這樣我們認(rèn)為醫(yī)療數(shù)據(jù)采能夠真正的去發(fā)揮其燃料價(jià)值，盤活整個(gè)行業(yè)生態(tài)，讓這個(gè)行業(yè)能夠更快速的發(fā)展。

我們相信這一個(gè)個(gè)的實(shí)踐，未來都會成長為參天大樹。但是在傳統(tǒng)的醫(yī)療和新興人工智能結(jié)合的過程中，這是兩個(gè)世界的結(jié)合、這是兩種理念的結(jié)合，這是傳統(tǒng)和創(chuàng)新的結(jié)合。這種結(jié)合過程中，本身就是非常艱難的。醫(yī)療又是一個(gè)關(guān)乎民生的行業(yè)，使得這樣的結(jié)合變得更加困難。比如：AI應(yīng)該如何去定位？AI應(yīng)該如何去進(jìn)入到臨床醫(yī)生的工作環(huán)節(jié)，讓醫(yī)生可以去信賴它，AI的結(jié)果如何做到可解釋，醫(yī)療的數(shù)據(jù)如何可以安全的訪問和存儲。所有的這些困難都需要一一被克服，我們才能夠去創(chuàng)造一個(gè)醫(yī)療和AI相結(jié)合的美好未來。

我們相信閉關(guān)自守絕不是AI時(shí)代的精神。從百度的角度來說，我們希望以非常開放的態(tài)度和行業(yè)的各個(gè)合作伙伴們一起共建AI的基礎(chǔ)，在AI醫(yī)療新生態(tài)，在整體的AI醫(yī)療新生態(tài)來臨過程中，需要所有的行業(yè)參與者一起參與、一起創(chuàng)造?！吧】怠⑷巳似降取?，這是我們一直所追求的。我們希望世界上的每一個(gè)個(gè)體，都能夠有機(jī)會去獲得充足的醫(yī)療保障和醫(yī)療資源。這是技術(shù)可以、也應(yīng)該給這個(gè)世界和這個(gè)行業(yè)帶來的。AI醫(yī)療，讓這個(gè)夢想變得可以暢想。

愛無國界，AI無國界、醫(yī)療無國界。百度希望借助我們的醫(yī)療行業(yè)的一些實(shí)踐，把它帶到世界、帶到全球，為人類健康共同體作出貢獻(xiàn)。謝謝大家！雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

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