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| 本文作者： 老王 | 2020-09-23 12:53 | 專題：第二屆中國(guó)醫(yī)學(xué)影像AI大會(huì) |
近日，由中國(guó)醫(yī)學(xué)影像AI產(chǎn)學(xué)研用創(chuàng)新聯(lián)盟（CAIERA）主辦的「第二屆中國(guó)醫(yī)學(xué)影像AI大會(huì)」，在上海落幕。
雷鋒網(wǎng)作為本次大會(huì)的戰(zhàn)略合作媒體，進(jìn)行了全方位報(bào)道。
大會(huì)首日現(xiàn)場(chǎng)，上海長(zhǎng)征醫(yī)院影像科副主任蕭毅發(fā)表了主題演講《有生命力的醫(yī)學(xué)影像AI產(chǎn)品之我見(jiàn)》。
報(bào)告內(nèi)容高屋建瓴、鞭辟入里，贏得全場(chǎng)醫(yī)生和企業(yè)家們經(jīng)久不息的掌聲。
蕭毅教授從“產(chǎn)品初心、AI邊界、企業(yè)戰(zhàn)略路徑選擇、優(yōu)秀AI產(chǎn)品特征、不同角色的AI需求”等行業(yè)尤為關(guān)注的重要議題，講述了她對(duì)醫(yī)學(xué)影像AI多年來(lái)的思考與感悟。
以下是蕭毅教授的報(bào)告全文，雷鋒網(wǎng)做了不改變?cè)獾木庉嬇c整理：
什么樣的醫(yī)學(xué)影像AI產(chǎn)品，是具有生命力的？
再通俗一些來(lái)講，什么樣的影像產(chǎn)品能夠活下來(lái)？
今天的分享，是我在接觸很多人工智能公司，并且與他們進(jìn)行充分交流后，我的所思所想。
AI在“闖入”醫(yī)學(xué)界的進(jìn)程中，其實(shí)經(jīng)歷了從一個(gè)狂妄到極度失落，再到信心逐漸回升的過(guò)程。
早在2016年，不僅媒體在報(bào)道AI即將取代影像科醫(yī)生，甚至包括我們熟知的圖靈獎(jiǎng)得住Hinton教授也在公共場(chǎng)合談到可以停止培養(yǎng)影像科醫(yī)生。AI取代我們的聲音，甚囂塵上。
大家這樣說(shuō)的原因，其實(shí)也很簡(jiǎn)單：人們認(rèn)為，AI在很多任務(wù)上，的確可以減小誤差、提高效率，而且它可以不斷學(xué)習(xí)、不知疲倦。難道這樣下去還強(qiáng)不過(guò)醫(yī)生嗎？而且醫(yī)生不也是靠不斷探索、不斷學(xué)習(xí)，然后循序漸進(jìn)，不斷地發(fā)現(xiàn)和診斷病變的嗎？人和機(jī)器雖然有別，但運(yùn)行流程的本質(zhì)是相似的。
沒(méi)錯(cuò)，當(dāng)時(shí)很多企業(yè)是這么想的。
所以根據(jù)這個(gè)假想的邏輯，人們充分利用機(jī)器的優(yōu)勢(shì)，去“創(chuàng)造”需求、研發(fā)產(chǎn)品、大肆宣傳，把人工智能包裝得無(wú)所不能。
這種研發(fā)產(chǎn)品的思維以及宣傳方式，也引發(fā)不少影像科醫(yī)生出來(lái)批駁。
醫(yī)工之間，各執(zhí)一詞，時(shí)不時(shí)在網(wǎng)上甚至在朋友圈交火。
人工智能闖入醫(yī)療領(lǐng)域，大家都預(yù)測(cè)它有可能率先在醫(yī)學(xué)影像上大規(guī)模落地的。因?yàn)锳I目前最成熟的應(yīng)用就是圖像識(shí)別。醫(yī)學(xué)影像，不過(guò)是一種圖像形式而已。機(jī)器把所有圖片都看會(huì)了，自然可以把影像醫(yī)生淘汰掉。
我們上海長(zhǎng)征醫(yī)院影像科最初在接觸AI的時(shí)候，我在電梯里碰到一位同事，他跟我開玩笑說(shuō)，影像醫(yī)生自己搞AI，豈不是成了影像醫(yī)生的“掘墓人”嗎？就不怕將來(lái)有一天遭同事憤恨嗎？
雖然是句玩笑話，但這個(gè)問(wèn)題讓我真的想了很久。
確定要做自己的掘墓人嗎？
帶著這個(gè)問(wèn)題，我來(lái)到了AI的現(xiàn)實(shí)世界。
探索過(guò)程中，我發(fā)現(xiàn)AI 落地難度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)我們的想象。
不像人臉識(shí)別，拿一堆數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的模型，用在其他人臉上，大部分都是Work的。但醫(yī)療則完全不同，比如我在A醫(yī)院訓(xùn)練出的模型，在B醫(yī)院上應(yīng)用，識(shí)別結(jié)果可能就完全變樣了。
2018年，中國(guó)醫(yī)學(xué)影像AI產(chǎn)學(xué)研用創(chuàng)新聯(lián)盟剛剛成立的時(shí)候，雨后春筍般的AI企業(yè)，帶著夢(mèng)想，站在風(fēng)口之上。
在我記憶中，全國(guó)大概有100多家企業(yè)在做醫(yī)學(xué)影像AI。隨著聯(lián)盟成立一段時(shí)間，我們陸續(xù)組織政、產(chǎn)、學(xué)、研、用，聚在一起多次探討，結(jié)果我們才發(fā)現(xiàn)，原來(lái)要想做好醫(yī)學(xué)影像AI，需要那么多以前完全沒(méi)想到的必備條件。
而以往，這些條件，可能更多是一部分人根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)和視野空想而來(lái)的，局限性很強(qiáng)。
企業(yè)有企業(yè)的認(rèn)知短板，醫(yī)生也有醫(yī)生的認(rèn)知局限。
在醫(yī)學(xué)影像AI這個(gè)領(lǐng)域，沒(méi)有哪個(gè)人說(shuō)的話完全是真理或者無(wú)懈可擊。
真理都是一群看似互不相干，但實(shí)際聯(lián)系緊密的人，用“思維的聯(lián)合建?！惫餐龀鰜?lái)的。
所以反觀現(xiàn)在，2020年還有多少人工智能企業(yè)在做醫(yī)學(xué)影像AI？明顯少了許多。
那些繼續(xù)做醫(yī)學(xué)影像AI的公司，大多也轉(zhuǎn)變了自己的商業(yè)模式和產(chǎn)品路徑。
那么究竟什么樣的產(chǎn)品有用？什么樣的人工智能公司才能活下來(lái)？
在這里，我先發(fā)出一個(gè)疑問(wèn)：研發(fā)這個(gè)產(chǎn)品，你的初心到底是什么？
初心包含了一系列的“靈魂拷問(wèn)”：
你研發(fā)產(chǎn)品是想解決影像科基本的痛點(diǎn)問(wèn)題嗎？比如醫(yī)生不愿意寫簡(jiǎn)單的報(bào)告、不愿意去測(cè)量數(shù)據(jù)，你是為了解決臨床影像科醫(yī)生這些低級(jí)的工作需求嗎？
還是說(shuō)，是為了和影像科搞好關(guān)系，拿到大量數(shù)據(jù)，盡可能地去滿足影像醫(yī)生的科研需求？
很多公司在初期是把大量的資金和人力，投入到滿足影像科醫(yī)生的需求上。
那么回歸本源，影像科醫(yī)生的需求是什么？
他們的需求，可以匹配企業(yè)活下去的需求嗎？未必。
還有一種初心，是解決臨床醫(yī)生讀片的需要。
現(xiàn)在的AI，誰(shuí)最喜歡？臨床醫(yī)生喜歡。
因?yàn)檫@樣他們?cè)俨挥们笾跋窨漆t(yī)生說(shuō)，幫我看看哪里有肺結(jié)節(jié)，所以他們特別渴望，能夠有這樣一個(gè)予取予求的功能出現(xiàn)。
再比如胸外科，結(jié)節(jié)是惡性是良性，臨床醫(yī)生根本不用去看影像，只要有技術(shù)員掃描完把圖傳給他們，AI就已經(jīng)告訴了他們病灶在什么地方，不需要影像科醫(yī)生幫忙讀片。
尤其像外科醫(yī)生，他們內(nèi)心的獨(dú)白可能是：我也不管它是良惡性，我只要知道它好不好切，它有多大就行了。
如果從這個(gè)視角看，臨床醫(yī)生對(duì)AI的需要，在初期其實(shí)是大過(guò)影像科醫(yī)生的。
回到產(chǎn)品本質(zhì)，企業(yè)在研發(fā)產(chǎn)品的時(shí)候，應(yīng)該去想什么呢？
它的最終落腳點(diǎn)，應(yīng)該是為患者服務(wù)，為解決臨床問(wèn)題，為解決臨床決策需要的。
有多少家公司初期在做產(chǎn)品時(shí)，初心如此？
同樣，你做的產(chǎn)品，你認(rèn)為需要嗎？
中國(guó)肺結(jié)節(jié)篩查公司這么多，初始他們可能在想，國(guó)外有那么多公開的肺部數(shù)據(jù)集，靠這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，說(shuō)不定馬上就可以產(chǎn)品化、變現(xiàn)、上市。
所以大家都一股腦投入進(jìn)去了，然后沒(méi)多久又一拍腦袋，心想如果做另外一套軟件，說(shuō)不定更適合，更能好做創(chuàng)收。
這可能是醫(yī)學(xué)影像AI企業(yè)經(jīng)營(yíng)常見(jiàn)的情況。
但你有深入考慮過(guò)醫(yī)院、患者、國(guó)家，需要什么樣的人工智能產(chǎn)品嗎？
醫(yī)療和普通的產(chǎn)品不同，它涉及到的面更廣、更系統(tǒng)，更加需要企業(yè)家具備全局思維。
有句老生常談的話“思路決定出路，態(tài)度決定高度，格局決定結(jié)局”，這句話無(wú)論用在我們的研究上，還是用在人生中，都是相通的。
所以這些年經(jīng)歷過(guò)一系列挫折，趟過(guò)無(wú)數(shù)坑后，還健康成長(zhǎng)的人工智能公司，我想，這就是他們的思路、態(tài)度和格局賦予他們的生命力。
今天，我也為大家展示部分公司、也是我們聯(lián)盟企業(yè)的代表工作：
首先來(lái)看下聯(lián)影智能的產(chǎn)品矩陣。
只要你能想到的、臨床有需求的產(chǎn)品，幾乎都已經(jīng)在他們產(chǎn)品列表中，而且效果很不錯(cuò)。
西門子醫(yī)療雖然不是一家人工智能公司，但作為一家大型設(shè)備廠商，它的后處理軟件也具備AI的能力。
從圖片中我們也可以看到，產(chǎn)品覆蓋廣度，從脊柱，到肺部的各種分割，以及主動(dòng)脈檢查和靶區(qū)勾畫，都做出不少優(yōu)秀的成果。
當(dāng)然了，傳統(tǒng)設(shè)備廠商在人工智能領(lǐng)域的布局，并不需要消耗過(guò)多資源親力親為，選擇與優(yōu)秀AI創(chuàng)業(yè)公司合作，無(wú)論從效率、成本還是效果層面來(lái)講，都是一個(gè)性價(jià)比頗高的選擇。
接下來(lái)是推想科技和依圖醫(yī)療。
推想一直和我們感情很深，我們做影像AI的起步期，就主動(dòng)去找過(guò)他們，包括夏黎明主任（本論壇主持人）團(tuán)隊(duì)和推想的合作也是這樣展開的。
這期間，推想就在北京、上海和武漢來(lái)回穿梭，不斷去測(cè)試肺結(jié)節(jié)產(chǎn)品。
一系列的合作中，也讓我們深刻體會(huì)到，做好人工智能產(chǎn)品其實(shí)是非常難的，完全不是我們最初想象的那樣：隨便在公開域下載一些數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出一個(gè)在統(tǒng)計(jì)意義上高精度的模型，但實(shí)際上一旦在臨床環(huán)境下遇到迥異的數(shù)據(jù)，魯棒性便非常不穩(wěn)定，檢測(cè)和識(shí)別的結(jié)果自然是花樣百出。
因此在實(shí)際交流和探索當(dāng)中，你會(huì)真正看到AI的能與不能。
當(dāng)前的醫(yī)學(xué)影像AI系統(tǒng)，發(fā)展到從質(zhì)控，到組學(xué)，再到臨床科研的智能方案，這些都表示他們的思路在轉(zhuǎn)變。
再到數(shù)坤科技，我最喜歡的是他們研發(fā)的冠狀動(dòng)脈CTA重建方案，解決了臨床的很多負(fù)擔(dān)。
還有杏脈，同樣抓住了臨床的痛點(diǎn)。
深睿醫(yī)療也有智能多模態(tài)專屬專利數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)，這是他們一直在打造和推廣的產(chǎn)品。
回到問(wèn)題根本，這么多優(yōu)秀產(chǎn)品，它取代了我們影像醫(yī)生的地位嗎？
答復(fù)是否定的。
任何一家AI公司，如果是奔著取代的目的，我可以明確的告訴他們：一定會(huì)失敗。
為什么不能取代醫(yī)生？
首先，單一病種有它的復(fù)雜性，不是專門研發(fā)一套肺癌篩查系統(tǒng)，就能夠贏得影像科醫(yī)生的青睞。
影像醫(yī)生做診斷靠什么？
靠的是影像特征、病史、歷史對(duì)比和多種檢查。
而AI目前能夠做到的，更多是檢測(cè)一個(gè)影像特征和歷史特征進(jìn)行比對(duì)。
當(dāng)然了，企業(yè)也正在努力參考病史和多種檢查的綜合數(shù)據(jù)，出發(fā)點(diǎn)很好，但這對(duì)人工智能的要求非常高，而且現(xiàn)階段AI還不能夠飛快地像我們?nèi)四X一樣建立起突觸。
第二點(diǎn)，是同一部位的多樣性問(wèn)題。
影像醫(yī)生看一張片子，不光看肺結(jié)節(jié)，還要看縱隔、肺氣腫、纖維化；AI可以嗎？
好像很難，這需要做出多個(gè)單病種模型或者多任務(wù)模型。而且也無(wú)法寫出一份完整的診斷報(bào)告。
第三點(diǎn)，是診療過(guò)程中的多變性。
同一種疾病，可能有不同的治療方案，而且會(huì)有不同的反應(yīng)。
最后一點(diǎn)，醫(yī)生看的只是片子嗎？看的只是病嗎？不是，我們看的是病人。
以人為本的醫(yī)學(xué)人文關(guān)懷，永遠(yuǎn)無(wú)法取代。
而人工智能看的是什么？可能只是看個(gè)圖片，看個(gè)特征。
從這四個(gè)角度來(lái)看，取代二字，基本不成立。
AI的本質(zhì)到底是什么？
很多人賦予了它無(wú)限的力量感、神秘感、顛覆感。
我認(rèn)為，它只是一個(gè)用先進(jìn)技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題的工具。
而一個(gè)工具，是如何演變成泡沫的？
投機(jī)的思想+單一的產(chǎn)品模式+浮躁的心，再加動(dòng)輒就把一套軟件賣到百萬(wàn)的欲望，這些都是醫(yī)學(xué)影像AI泡沫的最大組成。
我覺(jué)得，既然AI是一種先進(jìn)的技術(shù)，是一套工具。
我們就應(yīng)以工具思維，讓它做該做的事。
就像行業(yè)常常提到的先造錘子和先找釘子的比喻，一個(gè)成熟的AI落地模式，必定是先找釘子，也就是洞察好場(chǎng)景，然后再造錘子，根據(jù)場(chǎng)景進(jìn)行方案落地。
現(xiàn)在的產(chǎn)品，分為三類：
第一類是多數(shù)公司選擇的落地模式，以疾病為發(fā)力點(diǎn)，單個(gè)病種各個(gè)擊破，整體效果可圈可點(diǎn)。
也有一類公司是以流程應(yīng)用為發(fā)力點(diǎn)，這一方向的選擇，我認(rèn)為比較聰明，而且做得輕松一些。
比如它可以輔助優(yōu)化放射科流程，進(jìn)行一站式掃描、自動(dòng)定位、劑量控制，經(jīng)過(guò)圖像采集提速、質(zhì)量?jī)?yōu)化，也可以進(jìn)行圖文結(jié)構(gòu)化報(bào)告、AI排版、影像控制等。
第二類以流程優(yōu)化為發(fā)力點(diǎn)的這些公司，往往活得不錯(cuò)，因?yàn)樗袮I現(xiàn)有的能力發(fā)揮得淋漓盡致。這些由于門檻低，也不需要申請(qǐng)產(chǎn)品注冊(cè)監(jiān)管。
第三類公司，以決策輔助為發(fā)力點(diǎn)，如自動(dòng)靶區(qū)勾畫和受累器官，大家對(duì)這一應(yīng)用的質(zhì)疑聲非常少。
另外，像術(shù)中病理診斷和冠脈介入手術(shù)規(guī)劃、腫瘤分級(jí)、AI篩查、臨床輔助決策系統(tǒng)、患者預(yù)后管理、AI科研平臺(tái)，都是非常好的模式。
企業(yè)類別分析完后，我們?cè)賮?lái)總結(jié)下，活下來(lái)的這些人工智能企業(yè)，都有什么樣的特征？
我想，它不外乎7項(xiàng)。
第一，它解決了疾病篩查問(wèn)題。
篩查肺結(jié)節(jié)沒(méi)用嗎？當(dāng)然有用。但最好不要試圖到三甲醫(yī)院去推銷肺結(jié)節(jié)篩查軟件，三甲醫(yī)院面臨的肺部問(wèn)題比較復(fù)雜，單一疾病無(wú)法適用。而體檢中心是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。
其次，它分別解決了臨床決策、診斷規(guī)范、臨床科研、圖像質(zhì)量、工作流程、健康管理這6大問(wèn)題。
只要你的產(chǎn)品解決了這些問(wèn)題，無(wú)論是產(chǎn)品，還是企業(yè)本身，一定是富有生命力的。而且很多資本也會(huì)愿意介入，更多平臺(tái)愿意與你合作。
醫(yī)學(xué)影像AI的從0到1，需要同時(shí)滿足四類人/組織的需求 ：企業(yè)自身、醫(yī)生、患者、醫(yī)院。
有一句話說(shuō)得很有道理，每個(gè)人、每個(gè)企業(yè)，要給別人創(chuàng)造出“被需要感”，“被需要感”是做產(chǎn)品的最重要的條件。
企業(yè)要?jiǎng)?chuàng)造出，讓“醫(yī)生非常需要你”的產(chǎn)品。
而企業(yè)也需要被認(rèn)同的價(jià)值感，而認(rèn)同帶來(lái)的，便是商業(yè)化變現(xiàn)，這都是自然而然的過(guò)程。
醫(yī)生需要什么？
最直接的就是減負(fù)，讓工作輕松一些。再者，一起探索前沿科研方向，幫助我實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)科研成果，在頂會(huì)和頂刊上發(fā)表論文。
再進(jìn)階一步，醫(yī)生通過(guò)借助人工智能輔助決策，成為一個(gè)名醫(yī)。未來(lái)懂AI的醫(yī)生，一定是優(yōu)秀的醫(yī)生。
這些都是醫(yī)生比較常見(jiàn)的想法。
但你把過(guò)多的注意力，集中在醫(yī)生身上時(shí)，我想這也是“你該吃藥的時(shí)候”。只滿足醫(yī)生的需要，你的投入可能會(huì)大于你的獲得。
你在一味去迎合醫(yī)生個(gè)體愿望的同時(shí)，更應(yīng)該思考患者們需要什么？
他可能在想，不管用什么方法、用什么技術(shù)，只要看好病、少花錢就可以。
這帶來(lái)一個(gè)問(wèn)題，我們做出來(lái)的人工智能軟件，是想讓患者省錢，還是想讓患者多花錢？
產(chǎn)品落地后，如何定價(jià)？
講個(gè)我親歷過(guò)的故事，有家企業(yè)用AI給患者做輔助診斷，單次費(fèi)用開口要價(jià)5000，聽(tīng)到這個(gè)數(shù)字后，我當(dāng)時(shí)愣住了，我反問(wèn)他知道醫(yī)生給病人做這樣的分析需要多少錢嗎？50塊。
當(dāng)然，個(gè)別患者可能需要這樣的服務(wù)，但對(duì)于絕大多數(shù)人，這顯然不符合市場(chǎng)規(guī)則，有價(jià)無(wú)市。
另外從醫(yī)院層面的需求出發(fā)，醫(yī)院買單有一個(gè)重要原因是，讓病人知道我們?cè)河袀€(gè)“技術(shù)絕活”，有了人工智能軟件，可以讓醫(yī)院變得更加有科技感，能看得了別的地方看不了的病，隨之也增加了醫(yī)院的效益。
所以，企業(yè)研發(fā)產(chǎn)品應(yīng)該去滿足醫(yī)生，還是滿足病人，或是醫(yī)院的需求？
從目前AI的性能來(lái)看，最理想的狀態(tài)是“以患者為核心”，同時(shí)要融合多模態(tài)數(shù)據(jù)與AI技術(shù)，覆蓋全流程決策環(huán)節(jié)。
在早期診斷、精準(zhǔn)診斷、醫(yī)療決策與評(píng)估，以及預(yù)后管理這4大板塊，發(fā)揮應(yīng)有的作用。
早篩早診非常有必要，精準(zhǔn)診斷可以讓我們成為更好的醫(yī)生，治療決策可以讓患者得到更精準(zhǔn)的治療，而愈后管理，則是健康管理最終追求。
講到這里，有生命力的產(chǎn)品應(yīng)該是什么樣的？我想大家心中已經(jīng)形成了一套初步的評(píng)估體系：
1. 兼顧臨床需求、應(yīng)用落地等因素，具有獨(dú)特競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)品。
2. 面向基層醫(yī)院、第三方影像中心、體檢機(jī)構(gòu)、保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)、非公醫(yī)療機(jī)構(gòu)等不同主體需求，設(shè)計(jì)產(chǎn)品
3. 攜手設(shè)備廠商、大型藥企、PACS廠商等，做輕量級(jí)產(chǎn)品。
4. 理清科研、臨床、政府、患者的不同需求，精準(zhǔn)研發(fā)。
最后，作為一名影像科醫(yī)生，我也相信AI定能照亮醫(yī)學(xué)影像的未來(lái)，謝謝大家。 雷鋒網(wǎng)
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