2016年，智能影像領(lǐng)域公司還以創(chuàng)業(yè)公司為主，到了2017年，智能就變成了各大醫(yī)院、醫(yī)療器械商口中的高頻詞。

“現(xiàn)在好像不提智能，大家都沒法說話了?！比f里云首席研究員顏?zhàn)右剐Φ?，于是我們談起了AI。

作為在醫(yī)療影像行業(yè)做了很久的人工智能博士，談起AI來云談風(fēng)輕，不像在聊“即將崛起的智能時(shí)代”，“AI對于我們來說僅是一個(gè)工具而已，工具沒必要每天拿來說。我們提供的是醫(yī)療影像整體解決方案，包括云端存儲、診斷、質(zhì)控、培訓(xùn)等?！?/p>

“我們是真正要走萬里長征的，口頭上的革命和真正槍桿子的革命是有區(qū)別的?！鳖?zhàn)右垢嬖V雷鋒網(wǎng)。

押寶AI，以提高遠(yuǎn)程診斷效率

萬里云是萬東醫(yī)療旗下子公司，阿里健康持股25%，09年時(shí)，從為萬東醫(yī)療產(chǎn)品鏈做配套軟件開發(fā)起家，14年轉(zhuǎn)型互聯(lián)網(wǎng)方向，布局遠(yuǎn)程影像診斷。目前，其業(yè)務(wù)以2B 為主，提供面向患者、醫(yī)院、醫(yī)生的全方位影像服務(wù)，稱之為萬里云CBD，通過SaaS服務(wù)模式為醫(yī)療機(jī)構(gòu)及患者提供醫(yī)學(xué)診斷相關(guān)服務(wù)，包括影像云端存儲、診斷、分享、質(zhì)控、培訓(xùn)和大數(shù)據(jù)服務(wù)等，二級及以下的醫(yī)療機(jī)構(gòu)是主要客戶群?！拔覀冊谟跋褓|(zhì)控方面是非常完備的，而且絕對是硬門檻?！彼f道。

2017年4月，萬東醫(yī)療發(fā)布了2016年年報(bào)，盡管作為“全球最大影像產(chǎn)品制造基地之一”，盡管2016年毛利率和凈利率有所提升，但與國際頂尖醫(yī)療器械生產(chǎn)企業(yè)相比仍然偏低，在表述了加大銷售力度和嚴(yán)格控制成本的決心后，重點(diǎn)提到了萬里云和人工智能，做遠(yuǎn)程診斷的萬里云被賦予重望，希冀通過人工智能技術(shù)的引進(jìn)，通過開展機(jī)器智能診斷學(xué)習(xí)，大幅提高遠(yuǎn)程診斷的效率和準(zhǔn)確率，從而降低對專家人數(shù)和工作時(shí)間的要求，以解決限制其遠(yuǎn)程影像診斷增長的長期限制因素——影像專家數(shù)量。顏?zhàn)右狗Q，“萬東也是在向智能和服務(wù)在轉(zhuǎn)型，萬里云是一個(gè)落地點(diǎn)?！?/p>

5月15日，萬里云與阿里健康合力打造的人工智能精準(zhǔn)醫(yī)療平臺——“i影像”發(fā)布，據(jù)稱，平臺內(nèi)已上線肺部DR篩查和CT檢測功能，通過對實(shí)際診斷數(shù)據(jù)的對比，智能診斷功能可顯著降低醫(yī)生的漏診率，特別在一些細(xì)小的肺結(jié)節(jié)上避免50%以上的遺漏，檢測的準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上，同時(shí)最多可以提升醫(yī)生效率3倍以上。顏?zhàn)右狗Q，“目前業(yè)內(nèi)的情況是，去掉前置條件，在通用條件下，智能影像診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確率能達(dá)到80%多，接近90%就已經(jīng)很不錯(cuò)了。”

基于自身資源，選擇不同的產(chǎn)品路線

一般來說，影像智能分析市場公司可分為兩類：一類是通過大量電子病歷的積累，實(shí)現(xiàn)對醫(yī)學(xué)影像的診斷分析，主要以幫助醫(yī)生提升影像診斷效率為目的；另一類是通過對醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)本身的解讀，主要以幫助醫(yī)生提高影像診斷的精準(zhǔn)度為目的。目前，這兩類發(fā)展方向均有市場。對此，顏?zhàn)右狗Q，前者對醫(yī)學(xué)知識要求更多一些，后者對智能尤其是圖像技術(shù)要求更多一些。

雷鋒網(wǎng)：AI在萬里云戰(zhàn)略中占有什么地位？

顏?zhàn)右?/strong>：我們把云服務(wù)稱為智慧云。智能這件事情，我們是腳踏實(shí)地往前走，而且走得靠前。萬東風(fēng)格就是踏實(shí)、低調(diào)，我們的智能診斷去年年底就上線了，但并不像其他公司那樣大肆宣傳這件事。我自己是國內(nèi)做智能診斷比較早的博士，大概在2000年我就開始做了，所以這里面有多少水分還是很容易估量的。我們現(xiàn)在做的對病歷文本的分析、影像病灶分析都已經(jīng)上線了，我們網(wǎng)站的醫(yī)生已經(jīng)開始用了，這都是我們踏踏實(shí)實(shí)做的一個(gè)個(gè)具體功能。我認(rèn)為智能技術(shù)只是一個(gè)工具，是輔助醫(yī)生診斷、多快好省進(jìn)行醫(yī)療處理的工具。就商業(yè)意義上說，并不是說我有這個(gè)工具就要天天說，關(guān)鍵是具體能做什么，我們把智能技術(shù)定位為一個(gè)工具。

目前，我們云平臺上的智能工具有數(shù)據(jù)處理、病歷知識圖譜的文本處理、影像篩查和影像病灶檢測，這都是工具性的，最終目標(biāo)是輔助醫(yī)生做一些事情，并不會(huì)拿來炒作。就像開飯店一樣，人家并不關(guān)心你有什么樣的炒鍋、爐子啥的，人家要過來吃飯，最終還是要能夠真正做出菜來，真正解決饑餓需求。

未來，“i影像”平臺將持續(xù)在知識圖譜，自然語言處理等技術(shù)上進(jìn)行深入研究，實(shí)現(xiàn)對病例文本、影像癥象等診斷判據(jù)的自動(dòng)識別和提取，結(jié)合豐富的專家知識庫，利用知識推理系統(tǒng)達(dá)到輔助醫(yī)生診斷的目的。

雷鋒網(wǎng)：結(jié)合病例和影像等信息，做整體處理，具體過程是怎樣的？

顏?zhàn)右?/strong>：病例中包含很多信息，有很多關(guān)鍵詞或代表實(shí)際意義的實(shí)體，我們把它們以及它們之間的關(guān)系抽取出來，結(jié)合影像中的信息，通過評估這些關(guān)鍵信息，進(jìn)而判斷疾病。就像做數(shù)學(xué)題一樣，我們要把所有的信息、數(shù)據(jù)判據(jù)抽取出來，無論是影像還是文本信息。

我們是綜合影像、文本等多種信息來源，進(jìn)行整體處理，我們的目標(biāo)是提供影像整體解決方案，通過云服務(wù)的輸出，我們并不是口頭上的革命，是真正要走萬里長征的。

雷鋒網(wǎng)：您認(rèn)為人工智能與遠(yuǎn)程影像診斷的關(guān)系是什么？AI是否是后者的救命稻草？

顏?zhàn)右?/strong>：人工智能和遠(yuǎn)程影像診斷，是對影像服務(wù)新模式下兩個(gè)不同側(cè)面的問題，智能診斷是一個(gè)技術(shù)性的問題，遠(yuǎn)程影像是個(gè)業(yè)務(wù)模式的問題，AI和遠(yuǎn)程影像服務(wù)相結(jié)合是兩個(gè)新模式的有機(jī)組合。智能診斷尤其是現(xiàn)在流行的基于深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的方法，在訓(xùn)練過程中需要大量計(jì)算資源和數(shù)據(jù)樣本，在應(yīng)用過程中的也需要一定硬件支持才行，同時(shí)機(jī)器的學(xué)習(xí)過程是不斷迭代更新的，需要形成一個(gè)數(shù)據(jù)閉環(huán)的，因此智能診斷是非常適合以云服務(wù)的模式來實(shí)現(xiàn)，也很適合融入到遠(yuǎn)程影像平臺中。另一方面，遠(yuǎn)程影像診斷我按照計(jì)算機(jī)科學(xué)的思維來說，就是將原來具體化的醫(yī)生診斷抽象化為一種服務(wù)能力，并且通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將這種能力遠(yuǎn)程化、虛擬化，所以這種抽象化的服務(wù)除了利用醫(yī)生人工服務(wù)之外，加入智能處理技術(shù)，或者以后更多的新科技，都是為了更好的為影像服務(wù)提供更強(qiáng)的能力。兩者最終目標(biāo)是為醫(yī)患提供更高效、更準(zhǔn)確的影像服務(wù)。

與準(zhǔn)確率有關(guān)的“數(shù)字游戲”

此前，拍醫(yī)拍首席科學(xué)家楊瓊博士曾告訴雷鋒網(wǎng)，智能影像產(chǎn)品的準(zhǔn)確率來源有兩種：一種是基于臨床應(yīng)用測出的；一種是基于測試集數(shù)據(jù)得出的。但通常來說，智能影像公司在宣傳其準(zhǔn)確率時(shí)并不會(huì)說其準(zhǔn)確率來源。

雷鋒網(wǎng)：在這個(gè)領(lǐng)域，幾乎家公司都宣稱其產(chǎn)品診斷準(zhǔn)確率在90%以上，有的甚至稱其準(zhǔn)確率達(dá)98%，這是否意味著這樣的準(zhǔn)確率很容易達(dá)到？

顏?zhàn)右?/strong>：實(shí)際上，準(zhǔn)確率這個(gè)指標(biāo)并不規(guī)范，更準(zhǔn)確的指標(biāo)應(yīng)該是敏感性和特異性，準(zhǔn)確率作為一個(gè)整體指標(biāo)受到數(shù)據(jù)來源、陽性率分布等多種因素的影響。很多公司宣稱的準(zhǔn)確率都加了很多前置條件的，出于簡便或者宣傳目的而籠統(tǒng)地進(jìn)行說明。比如所謂的“準(zhǔn)確率超過人類醫(yī)生”，不僅現(xiàn)在，在10多年以前，某些疾病診斷算法的準(zhǔn)確率就已經(jīng)超過人了，只不過沒有媒體宣傳,顯得陽春白雪。這個(gè)東西并不新鮮，如果去掉前置條件，在通用條件下，能夠達(dá)到80%多，接近90%就已經(jīng)很不錯(cuò)了，很多公司宣稱他們效果好，但不能拿到真實(shí)的臨床場景來測，萬里云現(xiàn)在就是要從實(shí)際應(yīng)用場景出發(fā)的。

雷鋒網(wǎng)：那相對于2000年，有什么進(jìn)步嗎？

顏?zhàn)右梗合鄬碚f，以前針對某種疾病的算法是在特定條件下，并且需要對分類特征進(jìn)行人工的選取，算法技術(shù)也有很大突破，現(xiàn)在限制條件少了很多，應(yīng)用場景更廣泛了，算法能力提高了。

智能影像領(lǐng)域“地頭蛇”與“過江龍”的角逐

AI浪潮興起，醫(yī)療行業(yè)涌入一大批AI創(chuàng)業(yè)公司，這些“外來龍”對醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)生了很大的影響，打著“變革”的口號，打造出一個(gè)個(gè)“準(zhǔn)確率超過人類醫(yī)生”的智能產(chǎn)品；與此同時(shí)，基于其在醫(yī)療行業(yè)的沉淀，西門子、飛利浦、萬東醫(yī)療等傳統(tǒng)的醫(yī)療影像設(shè)備商也在其影像解決方案中增加了AI工具。智能影像行業(yè)熱鬧非凡，同時(shí)也意味著競爭加劇，這場“地頭蛇”與“過江龍”的角逐成了繞不開的話題。

雷鋒網(wǎng)：萬東深耕醫(yī)療行業(yè)多年，再從事智慧醫(yī)療，有什么優(yōu)勢呢？

顏?zhàn)右?/strong>：我一直說很多智能影像創(chuàng)業(yè)公司存在兩個(gè)問題，智慧醫(yī)療中包含兩個(gè)詞，一個(gè)是智慧，一個(gè)是醫(yī)療。最好兩個(gè)方向都有積累才能融會(huì)貫通。業(yè)內(nèi)有一個(gè)說法是只有水平稍遜一些的研究者才去做醫(yī)療研究。頂尖的智能研究學(xué)者他們樂于聚焦于底層技術(shù)或者去做更廣闊的應(yīng)用場景，比如說自動(dòng)駕駛、人臉識別，其市場空間、想象空間都比醫(yī)療更大。所以你智能這塊都沒有做好，醫(yī)療這條也是空白，那就是一條腿沒有，一條腿是拐子。實(shí)際上像萬東和萬里云我們在醫(yī)療的這條腿我們是很強(qiáng)勢，在智能這邊我們并不落后。按這樣的話，我兩條腿是可以很平穩(wěn)的邁步的。

雷鋒網(wǎng)：醫(yī)療強(qiáng)勢在那些具體的方面呢？

顏?zhàn)右?/strong>：大家都在說影像處理，但很多人連醫(yī)療成像的原理都不太清楚。我們在醫(yī)療影像鏈技術(shù)上有多年的積累，從醫(yī)療數(shù)字化開始，到如今有60多年的圖像積累，我本人也是作過多年影像設(shè)備研發(fā)，對設(shè)備和臨床應(yīng)用都有深入了解。但是國內(nèi)整體上這種對醫(yī)療和智能處理都有積累經(jīng)驗(yàn)的還是很少的。

雷鋒網(wǎng)：那智能影像創(chuàng)業(yè)公司相對于大公司來說有什么優(yōu)勢嗎？

顏?zhàn)右?/strong>：有，他們的優(yōu)勢是敢想敢干，抓住機(jī)會(huì)可以找到一個(gè)好的點(diǎn)，尤其是創(chuàng)業(yè)公司自主度比較大，可以快速的插進(jìn)去，但后續(xù)怎么辦？第二步是個(gè)問題。

雷鋒網(wǎng)：您認(rèn)為他們會(huì)遇到什么問題呢？

顏?zhàn)右梗?/strong>對于創(chuàng)業(yè)公司，不論商業(yè)還是技術(shù)的成功都可以從數(shù)據(jù)、計(jì)算模型和應(yīng)用場景這個(gè)三個(gè)人工智能要素來進(jìn)行分析。在數(shù)據(jù)上，如何獲得高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，并能進(jìn)行持續(xù)的更新和反饋，將是一個(gè)問題。影像數(shù)據(jù)盡管體量很大，但是其中有效數(shù)據(jù)尤其是經(jīng)過精細(xì)標(biāo)注和具備病史資料的數(shù)據(jù)很少，如何從大量數(shù)據(jù)中淘金，還需要做技術(shù)研究并大量醫(yī)生進(jìn)行標(biāo)注。

在算法模型上，目前流行的是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)架構(gòu)進(jìn)行。深度學(xué)習(xí)實(shí)際上只是智能算法中的一個(gè)分支，盡管在通用領(lǐng)域取得很好的結(jié)果，但是其對計(jì)算能力、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的要求很高，并且作為一種端到端的分類算法，其一般不能給出對判別結(jié)果的解釋。實(shí)際上醫(yī)療診斷過程是一個(gè)需要可解釋判據(jù)的過程。因此，如何利用深度學(xué)習(xí)和其他算法模型例如SVM、推理機(jī)等進(jìn)行可解釋的輔助診斷還是需要進(jìn)行研究的課題。

在應(yīng)用場景上，智能診斷的目的是為醫(yī)患提供更好的影像服務(wù)，在準(zhǔn)確性和效率上提供幫助，從而產(chǎn)生價(jià)值?，F(xiàn)在各公司的產(chǎn)品主要還是集中有限的病種，例如肺癌的早期篩查，帕金森診斷、糖尿病視網(wǎng)膜等有限的場景，這既有技術(shù)傳承的因素，也受到數(shù)據(jù)的限制和有待于對醫(yī)療需求進(jìn)行更深入的挖掘。對這些病種的輔助診斷，除了處理結(jié)果是否可信之外，在臨床上所占的比例并不大，整體上對醫(yī)生的幫助還有待提高。所以，如何與醫(yī)生場景進(jìn)行深度的溝通，開發(fā)符合醫(yī)生需求的場景，例如一些定量化的處理功能、對常見病的處理等將是關(guān)鍵性問題。

智能診斷產(chǎn)品還處于摸索期，沒有亮點(diǎn)的企業(yè)

從當(dāng)前資本市場關(guān)注程度來說，智能影像無疑是一塊待開發(fā)的熱土，但對于身在其中的參與者來說，又切身面臨著產(chǎn)品效果待驗(yàn)證、醫(yī)療數(shù)據(jù)短缺、產(chǎn)品商業(yè)模式不明等現(xiàn)實(shí)困境。

雷鋒網(wǎng)：許多醫(yī)療器械廠商都在提AI，但其推出的產(chǎn)品中并沒有體現(xiàn)智能，你怎么看？

顏?zhàn)右?/strong>：現(xiàn)在好像不提智能，大家都沒法說話了。但是很多人都是把這件事情掛在口頭上，口頭上的革命和真正槍桿子的革命是有區(qū)別的。

目前的情況是大家說的比較多，實(shí)際上真正落地的還是那些傳統(tǒng)的技術(shù)或者病種，例如肺部圖像處理。智能診斷產(chǎn)品還處于探索、摸索階段，還沒有出來比較有亮點(diǎn)的企業(yè)，也就是說，想象空間還是很大的。

雷鋒網(wǎng)：但是已經(jīng)能聽到許多智能產(chǎn)品落地應(yīng)用在醫(yī)院的消息了。

顏?zhàn)右?/strong>：大部分還是科研合作的形式，沒有商業(yè)應(yīng)用，最終考核目標(biāo)還是2點(diǎn)：一是真正解決醫(yī)生的需求，二是真正能夠產(chǎn)生價(jià)值，否則沒用，也難盈利。

現(xiàn)在大家都屬于摸索的階段，讓醫(yī)生配合做一些事情，或者一起發(fā)寫論文，肯定能做。但要真正解決醫(yī)生的實(shí)際需求，大家還是在摸索。

其次是價(jià)值，現(xiàn)在很多公司的系統(tǒng)都是免費(fèi)用的。就算它拉了一大筆融資，也有燒完的一天，真正誰買單還在摸索。但我認(rèn)為最終還要合作各方看到價(jià)值，如果讓醫(yī)院買單的話，醫(yī)院要看到價(jià)值，一是提高效率讓醫(yī)院省錢；二是提供更好服務(wù)讓醫(yī)院掙錢。如果讓病人買單的話，得要病人覺得有益。

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