7 月 9 日，由中國(guó)計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)（CCF）主辦，雷鋒網(wǎng)、香港中文大學(xué)（深圳）承辦的第二屆 CCF-GAIR 全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì)進(jìn)入第三日。在醫(yī)療人工智能專場(chǎng)，天琴醫(yī)療 AI 實(shí)驗(yàn)室主任馮源，帶來(lái)了主題為《改變醫(yī)療行業(yè)的人工智能》的報(bào)告。

馮源博士從事醫(yī)療影像、大數(shù)據(jù)挖掘以及人工智能模型和算法領(lǐng)域的研究。

馮源：大家好。我今天想跟大家分享一下《改變醫(yī)療行業(yè)的人工智能》。這個(gè)題目可能跟剛才陶博士的題目有點(diǎn)像，但我們分享的內(nèi)容有些差異。我主要談一下AI應(yīng)用在醫(yī)療行業(yè)會(huì)用到哪些技術(shù)。醫(yī)療行業(yè)存在什么詬病，如何用人工智能來(lái)改變這個(gè)行業(yè)，如何做到醫(yī)療資源的公平分配，做到不放棄任何一個(gè)人？這是我們今天會(huì)跟大家討論的問(wèn)題。

現(xiàn)在醫(yī)療系統(tǒng)有很多問(wèn)題，醫(yī)療資源分布不均，醫(yī)生水平參差不齊，病人看病貴、看病難。舉一個(gè)例子，這張圖中的數(shù)據(jù)來(lái)源于 2016 年中國(guó)衛(wèi)計(jì)委統(tǒng)計(jì)年鑒，反映了 2003-2015 年年間中國(guó)平均 1000 個(gè)人可以分配到的醫(yī)療工作者的數(shù)量。上面兩條線表示的是城市地區(qū)，可以分配到的醫(yī)生的數(shù)量和護(hù)士的數(shù)量，下面兩條線表示的是農(nóng)村地區(qū)可以分配到的醫(yī)生和護(hù)士數(shù)量。四條線的增長(zhǎng)趨勢(shì)都是向上的，醫(yī)療行業(yè)也在不斷進(jìn)步、發(fā)展。但明顯，城市地區(qū)的醫(yī)療資源增長(zhǎng)趨勢(shì)要遠(yuǎn)大于農(nóng)村，這在一定程度上反映了我國(guó)醫(yī)療資源分布不均的現(xiàn)象。

解決方案

我們?cè)趺锤淖冞@個(gè)現(xiàn)狀呢？可以用到什么方法呢？

一個(gè)很簡(jiǎn)單的想法，沒(méi)有醫(yī)生，那培養(yǎng)更多的醫(yī)生；沒(méi)有醫(yī)院，建造更多的醫(yī)院。但是可行性有多高？

我們來(lái)看一下培養(yǎng)一個(gè)醫(yī)生的人力成本。一個(gè)醫(yī)生如果選擇臨床專業(yè)，本科需要五年，現(xiàn)在一個(gè)本科生很難進(jìn)入三甲醫(yī)院。因此本科學(xué)習(xí)之后還需要讀碩士、博士。畢業(yè)以后還要考取醫(yī)生資格證，并經(jīng)過(guò)實(shí)習(xí)階段才能進(jìn)入醫(yī)院。因此，培養(yǎng)一個(gè)醫(yī)生的時(shí)間成本是非常高的。建立更多的醫(yī)院呢？我們只要看看醫(yī)院里動(dòng)輒上百萬(wàn)的醫(yī)療設(shè)備就知道這是非常難的事情。如果沒(méi)有國(guó)家的投入，建一個(gè)民營(yíng)醫(yī)院需要高額的成本。因此這兩條路都非常困難。還有什么方法可以改變現(xiàn)在醫(yī)療資源分布不均的現(xiàn)狀呢？

天琴的 Slogan 是“科技使人更健康”。作為一個(gè)科技工作者，這也是我的信仰。我堅(jiān)信只有使用科技才能更好更有效的改變醫(yī)療體系現(xiàn)狀，才能解決醫(yī)療資源分布不均的問(wèn)題。我們可以使用哪些技術(shù)來(lái)改變這個(gè)現(xiàn)狀呢？這些技術(shù)會(huì)為人類的進(jìn)步帶來(lái)哪些變革？我們會(huì)跨越哪幾個(gè)階段？下面我們一起來(lái)審視一下現(xiàn)在，展望一下未來(lái)。

智能醫(yī)療的四大發(fā)展階段

• 第一階段：10% 的人類醫(yī)生被替代率

現(xiàn)在我們就處在這個(gè)階段，可以用技術(shù)來(lái)代替 10% 的人類醫(yī)生，把他們從部分繁重重復(fù)性的工作中解放出來(lái)?，F(xiàn)在很多醫(yī)院都有了醫(yī)院管理信息系統(tǒng)、臨床信息系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)影像信息系統(tǒng)等。有了這些系統(tǒng)，對(duì)提高醫(yī)院運(yùn)營(yíng)效率以及打通各部門間合作與運(yùn)營(yíng)的壁壘是非常有用的。這也意味著我們已經(jīng)邁出了數(shù)字化和流程化的第一步。但是也要看到這個(gè)階段的一些問(wèn)題?，F(xiàn)在很多醫(yī)院不太喜歡將數(shù)據(jù)放在云平臺(tái)上，因?yàn)樗麄冋J(rèn)為這樣病人的數(shù)據(jù)、隱私得不到保證。但是將數(shù)據(jù)放在云平臺(tái)上，是下一步進(jìn)行遠(yuǎn)程醫(yī)療和輔助診斷的基礎(chǔ)。

我們?cè)趺唇鉀Q這個(gè)問(wèn)題？可以用到什么技術(shù)？

大家可以考慮一下區(qū)塊鏈的技術(shù)。區(qū)塊鏈?zhǔn)潜忍貛诺牡讓蛹夹g(shù)。從比特幣出現(xiàn)七年多來(lái)，全世界有很多黑客試圖攻擊這個(gè)系統(tǒng)，但直到今天也沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)一次交易錯(cuò)誤。區(qū)塊鏈技術(shù)有很多特點(diǎn)，比如它的鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)可以保證我們追溯到上游源頭。另外一個(gè)特點(diǎn)，不可篡改性保證數(shù)據(jù)隱私。它還具有去中心化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，當(dāng)應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)生活中，可以省去大量的中介成本。區(qū)塊鏈技術(shù)在金融行業(yè)已經(jīng)得到應(yīng)用。最近谷歌也正在規(guī)劃將區(qū)塊鏈技術(shù)，應(yīng)用到醫(yī)療領(lǐng)域。這是一個(gè)未來(lái)的發(fā)展方向。

• 第二階段：替代率 30%

據(jù)調(diào)查顯示，國(guó)內(nèi)有 60% 的影像醫(yī)生每天工作時(shí)間在 8 小時(shí)以上，25%的醫(yī)生每天平均工作時(shí)間超過(guò) 10 個(gè)小時(shí)。而且?guī)缀踉诿總€(gè)醫(yī)院影像科都是 24 小時(shí)輪班制，忙的時(shí)候，從早到晚都無(wú)法休息片刻。除此之外，影像醫(yī)生還要長(zhǎng)期在封閉的環(huán)境中遭受輻射或者潛在的傷害。一般一個(gè)中等城市的三甲醫(yī)院，一天會(huì)有 200 個(gè)核磁，500 到 600 個(gè)ct，800 個(gè)拍片。一個(gè)影像科醫(yī)生一天要看 200 個(gè)病人，就按每個(gè)病人 200 張片子來(lái)算，他要看 4 萬(wàn)張圖片。有時(shí)候一次還不夠，還要再看一次，這就變成了 8 萬(wàn)張。這是一個(gè)非常辛苦、枯燥，而且不能出錯(cuò)的工作，因此對(duì)醫(yī)生的要求非常高。

如果有了輔助診斷機(jī)器，至少能有 30% 的醫(yī)生從繁重的重復(fù)性勞動(dòng)中解放出來(lái)，去做一些更有創(chuàng)造性的事情。有了這個(gè)工具，我們就能在很大程度上促進(jìn)醫(yī)療資源的公平化發(fā)展，使偏遠(yuǎn)地區(qū)的人們也能享受到現(xiàn)代化的醫(yī)療技術(shù)。那么有什么科技能夠推動(dòng)輔助診斷的發(fā)展呢？

深度學(xué)習(xí)！

大家可能都知道，在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，強(qiáng)監(jiān)督算法是相對(duì)成熟的方法，但高質(zhì)量標(biāo)定的數(shù)據(jù)是有限和昂貴的。因此弱監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督技術(shù)，必然是將來(lái)的發(fā)展方向。第二個(gè)前沿，今天上午田教授提出現(xiàn)在很多方法都是立不住腳的。這個(gè)立不住腳，在我看來(lái)就是沒(méi)有理論依據(jù)的方法，只有深度學(xué)習(xí)方法的診療系統(tǒng)，是不足以應(yīng)用到醫(yī)療行業(yè)的。所以必須要使用傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法相結(jié)合，來(lái)提升我們的輔助診療水平。下一個(gè)前沿，現(xiàn)在很多醫(yī)院的電腦是比較落后的，可能沒(méi)有很強(qiáng)大的 GPU 硬件支持，因此我們需要考慮降低網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜度、減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，使它更好的應(yīng)用到現(xiàn)有的醫(yī)院系統(tǒng)中去。最后，深度學(xué)習(xí)的理論研究，這是深度學(xué)習(xí)非常薄弱的地方，一個(gè)缺乏理論支持的優(yōu)化方法，是會(huì)讓人非常擔(dān)憂的，因?yàn)樗赡茈S時(shí)會(huì)在某些問(wèn)題上失效。

用到AI技術(shù)的輔助診療，還有哪些問(wèn)題？

第一個(gè)困難是如何獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，這也是使用人工智能尤其是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的公司共同面臨的困難。機(jī)器學(xué)習(xí)本身的特性決定了公司在前期積累中，必須使用高質(zhì)量的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行算法優(yōu)化。但是，醫(yī)療數(shù)據(jù)的特殊性，例如缺乏標(biāo)準(zhǔn)化體系等問(wèn)題導(dǎo)致了高質(zhì)量數(shù)據(jù)難以獲得。第二個(gè)困難是相關(guān)法律的缺失，這涉及到兩個(gè)問(wèn)題，其一是如何保護(hù)病人隱私，其二是法律對(duì)于人工智能做診斷的相關(guān)界定。截止目前，國(guó)內(nèi)外都沒(méi)有相應(yīng)的AI診療法規(guī)出臺(tái)，因此對(duì)責(zé)任主體的界定以及就診流程的定義，都沒(méi)有一個(gè)明確的規(guī)范。剛才的圓桌會(huì)議上各位老師也提出，國(guó)家馬上會(huì)出臺(tái)相關(guān)的政策，希望不遠(yuǎn)的未來(lái)輔助醫(yī)療可以得到相應(yīng)的發(fā)展。

第三個(gè)困難是AI技術(shù)的成熟度，目前人工智能輔助診療主要應(yīng)用了深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，這個(gè)技術(shù)目前有了比較大的突破，這使得輔助診療的水平大大提高。但需要多少數(shù)據(jù)、如何最大程度上利用數(shù)據(jù)、怎樣針對(duì)具體問(wèn)題修改相應(yīng)算法，如何使算法得到最優(yōu)解，如何證明算法得到了最優(yōu)解，這不僅是工業(yè)界，更是學(xué)術(shù)界叩待解決的問(wèn)題。

• 第三階段：替代率 60%

上兩個(gè)階段我們有一只腳已經(jīng)踏進(jìn)去了，但這個(gè)階段可能只是剛剛打開(kāi)了大門。但有一點(diǎn)可以確信的是，當(dāng)?shù)谝浑A段和第二階段發(fā)展的比較成熟時(shí)，我們就可以把這扇大門開(kāi)的再大一點(diǎn)。

現(xiàn)在有幾個(gè)方向，我覺(jué)得以及跟這個(gè)階段沾邊了。第一，之前大會(huì)上提到過(guò)的基于人工智能的制藥技術(shù)。美國(guó)有公司已經(jīng)提出了使用人工智能技術(shù)可以使傳統(tǒng)制藥技術(shù)的時(shí)間和投入縮小四分之三。以前研制一個(gè)新藥可能要十年，現(xiàn)在一兩年就可以完成。第二，基因技術(shù)，這對(duì)未來(lái)會(huì)有很大的改變。第三，今天上午非常火熱的手術(shù)機(jī)器人環(huán)節(jié)。手術(shù)機(jī)器人和影像技術(shù)如何結(jié)合，也是未來(lái)的發(fā)展方向。

• 第四階段：替代率 90%

有沒(méi)有可能達(dá)到下一個(gè)階段，90% 的人類醫(yī)生能夠被代替，或者我們能代替醫(yī)生 90% 的繁瑣工作？

我認(rèn)為這是可能的。我們可以考慮一下現(xiàn)在的黑科技，量子計(jì)算，這在大家看來(lái)可能是一個(gè)比較遙遠(yuǎn)的未來(lái)，但科技的發(fā)展日新月異，也許明天它就成為我們必須要利用的技術(shù)。量子計(jì)算與人工智能的結(jié)合是未來(lái)的必然發(fā)展方向，因?yàn)槿斯ぶ悄苊媾R了一個(gè)挑戰(zhàn)，如何提高計(jì)算能力。一般來(lái)講，通過(guò)硬件的不斷升級(jí)，計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力能夠得到一定程度的提高。那么這種方式會(huì)不會(huì)有走到盡頭的一天？本質(zhì)上，會(huì)的。雖然隨著科技的進(jìn)步，在 20 年前，一個(gè)機(jī)器人用 32 個(gè) CPU 能達(dá)到 120MHz 的速度，到現(xiàn)在 AlphaGo 使用了 2000 個(gè) CPU 和 300 個(gè) GPU 來(lái)提升計(jì)算能力，但計(jì)算能力是不能無(wú)限提升的。很多人都認(rèn)為摩爾定律最多還能適用 10 年，那么 10 年后呢？

到那個(gè)時(shí)候我們可能要用到量子計(jì)算。量子計(jì)算的發(fā)展還比較原始，還處于研究階段，目前還沒(méi)有造出有實(shí)用價(jià)值的通用量子計(jì)算機(jī)。但量子計(jì)算太吸引人了，它沒(méi)有熱耗散，可以在里面自循環(huán)。而經(jīng)典計(jì)算機(jī)器件，熱耗散不可避免，這是原理上決定的。譬如早期計(jì)算機(jī)有一個(gè)風(fēng)扇散熱，你做的集成度越高，熱耗越嚴(yán)重。但量子計(jì)算原理上保持可逆計(jì)算，沒(méi)有熱耗散，這也是遵從量子力學(xué)規(guī)律的。二是具有無(wú)法比擬的超級(jí)計(jì)算能力，在人工智能領(lǐng)域，以前需要一千臺(tái)或者一萬(wàn)臺(tái)機(jī)器，用量子計(jì)算機(jī)的話可能4臺(tái)就夠用了。這是屬于不遠(yuǎn)的未來(lái)的黑科技，也許我們很快就能在醫(yī)療領(lǐng)域用到這些技術(shù)。

在這里我要提一點(diǎn)，我們定義了四個(gè)階段，但這四個(gè)階段并不是互相替代的關(guān)系，不是階段二的開(kāi)始就是階段一的結(jié)束。這些階段是相輔相成的，前面的階段都是后面階段的基礎(chǔ)。

天琴醫(yī)療的計(jì)劃

下面講一下天琴醫(yī)療在這四個(gè)階段有什么計(jì)劃。

第一階段天琴醫(yī)療會(huì)推出我們的云平臺(tái)，這個(gè)云平臺(tái)有兩個(gè)主要特點(diǎn)。第一，基于區(qū)塊鏈技術(shù)，能做到完全保護(hù)病人的隱私。第二，天琴有一個(gè)非常強(qiáng)大的合作伙伴，會(huì)幫助我們搭建這個(gè)硬件平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)三秒內(nèi)處理一張片子。我們的目標(biāo)是一秒內(nèi)處理一萬(wàn)張片子。這是完全有可能做到的。

第二階段，天琴會(huì)推出輔助診療系統(tǒng)。我們的輔助診療有兩個(gè)特點(diǎn)。第一，這個(gè)階段會(huì)推出基于心胸的輔助診療系統(tǒng)；第二，我們不止使用深度學(xué)習(xí)的方法，也使用傳統(tǒng)方法，傳統(tǒng)方法與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合。為什么這樣做？我們剛才也提到了，現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)方法是沒(méi)有理論支撐的，所以必須要使用有嚴(yán)格理論保證的傳統(tǒng)方法。這是我們的第二個(gè)特點(diǎn)。

第三階段，天琴在這個(gè)階段會(huì)推出“家庭醫(yī)生”。

我們的家庭醫(yī)生不僅包括病理、檢驗(yàn)檢測(cè)、影像系統(tǒng)，還會(huì)關(guān)注人們的健康管理以及生命周期延長(zhǎng)。這是天琴醫(yī)療AI平臺(tái)，我們將在第三階段推出這個(gè)系統(tǒng)。

回到主題，如何實(shí)現(xiàn)醫(yī)療資源的公平性，如何做到面對(duì)疾病，人人平等，這是我們天琴想為大家解決的問(wèn)題。為了構(gòu)建我們美好的明天。希望有興趣的合作伙伴可以一起加入我們，為我們未來(lái)的事業(yè)而奮斗。我們會(huì)在公眾平臺(tái)上推出第一手資訊和產(chǎn)品相關(guān)的信息，請(qǐng)感興趣的朋友可以關(guān)注一下，謝謝大家！

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