AI究竟為醫(yī)學(xué)帶來(lái)了什么？醫(yī)學(xué)AI究竟是復(fù)制能力還是超越認(rèn)知？

臨床應(yīng)用是檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)AI技術(shù)的唯一標(biāo)準(zhǔn)

醫(yī)院場(chǎng)景眾多，企業(yè)不可能針對(duì)每一個(gè)場(chǎng)景都去開(kāi)發(fā)AI產(chǎn)品。所以，企業(yè)必須有所取舍，并在選擇發(fā)展方向時(shí)遵循某些原則——企業(yè)必須從臨床應(yīng)用出發(fā)去開(kāi)發(fā)AI產(chǎn)品。

“我們不太可能對(duì)針對(duì)某一臟器或某一系統(tǒng)中的某種單一疾病去開(kāi)發(fā)產(chǎn)品，因?yàn)槟遣皇桥R床真實(shí)的場(chǎng)景，我們很難想象，AI應(yīng)用只會(huì)“認(rèn)識(shí)”某種疾病，我們的AI需要對(duì)疾病的認(rèn)識(shí)具備一定的廣度，這才是臨床應(yīng)用級(jí)別的技術(shù)、產(chǎn)品?！彼谓菰谡劦?。

臨床痛點(diǎn)和真實(shí)的應(yīng)用場(chǎng)景，是醫(yī)學(xué)AI研發(fā)的目標(biāo)和源動(dòng)力。

以CT領(lǐng)域?yàn)槔?dāng)大家都在忙于識(shí)別“肺結(jié)節(jié)”這類特異性疾病時(shí)，希氏異構(gòu)看到的是該領(lǐng)域更為核心的需求：一是不同級(jí)別的醫(yī)院由于醫(yī)技能力、經(jīng)驗(yàn)的不同，CT影像質(zhì)量存在很大差異；二是，如何識(shí)別病變區(qū)域，并且更好地重建病變區(qū)域的影像；我們從這兩個(gè)角度出發(fā)，解決的是臨床實(shí)際的問(wèn)題。如果我們總在糾結(jié)于某一種疾病的識(shí)別，或許會(huì)偏離臨床的需求，畢竟，同一個(gè)部位、臟器會(huì)有多種病變發(fā)生的可能，只有從根本上、從廣度上解決問(wèn)題，臨床才會(huì)真正接受。

希氏異構(gòu)非常強(qiáng)調(diào)臨床的真實(shí)需求?！斑@幾年AI的‘故事’太多，現(xiàn)在有能力的企業(yè)，需要拿出‘真東西’給大家看看。希氏異構(gòu)不僅能拿出兼顧不同領(lǐng)域的AI應(yīng)用技術(shù)，同時(shí)也愿意基于這些技術(shù)開(kāi)發(fā)創(chuàng)新性的AI+醫(yī)療設(shè)備。畢竟，這才是臨床能快速應(yīng)用的東西。”

“拿出真東西是關(guān)鍵，AI泡沫下有黃金”。

作為一家最早從事消化領(lǐng)域的AI研發(fā)企業(yè)，目前，希氏在消化內(nèi)鏡AI領(lǐng)域的研發(fā)成果覆蓋全消化道，涉及包括腫瘤、息肉、萎縮性病變、潰瘍類病變、糜爛性病變、血管病變等多類別百余種疾病。

在未來(lái)幾個(gè)月，希氏將推出針對(duì)多種不同光源下的內(nèi)鏡AI早癌識(shí)別技術(shù)；涉及的部位包括傳統(tǒng)消化內(nèi)鏡到達(dá)的上下消化道區(qū)域和膠囊內(nèi)鏡下展現(xiàn)的小腸區(qū)域。相關(guān)應(yīng)用技術(shù)已經(jīng)以多種醫(yī)療設(shè)備（消化內(nèi)鏡AI實(shí)時(shí)影像判定儀、膠囊內(nèi)鏡影像AI分析判定儀等）和云化服務(wù)產(chǎn)品呈現(xiàn)出來(lái)，并在該領(lǐng)域形成立體的AI產(chǎn)品方案。

AI的持續(xù)研發(fā)需要四點(diǎn)基礎(chǔ)

在明確AI的發(fā)展方向后，我們還需了解AI持續(xù)研發(fā)的需求，或者說(shuō)要實(shí)現(xiàn)持續(xù)研發(fā)，AI需要哪些核心競(jìng)爭(zhēng)力。宋捷認(rèn)為，以下四種因素必不可少。

1、醫(yī)療基因

醫(yī)療人工智能是一個(gè)科技含量很高的領(lǐng)域，單單的AI科學(xué)家或是臨床專家都難以做好醫(yī)療人工智能。成功的企業(yè)需要其管理者對(duì)產(chǎn)業(yè)有著深厚的認(rèn)識(shí)，如醫(yī)療細(xì)分領(lǐng)域的商業(yè)模式、產(chǎn)品需求。

沒(méi)有對(duì)這些細(xì)節(jié)的理解，企業(yè)就難以設(shè)計(jì)出符合醫(yī)生需求的產(chǎn)品，不了解醫(yī)療器械及數(shù)字系統(tǒng)的進(jìn)入模式，就難以為產(chǎn)品開(kāi)拓市場(chǎng)。這些都需要積累和總結(jié)，也是企業(yè)醫(yī)療基因的重要之處。

2、人工智能技術(shù)

AI應(yīng)用技術(shù)研發(fā)乍看之下似乎門檻很低，一些數(shù)據(jù)加上云端算力，使用開(kāi)源算法，就可以“開(kāi)工”，但若是面對(duì)海量數(shù)據(jù)，要開(kāi)發(fā)真正具有臨床應(yīng)用價(jià)值的產(chǎn)品級(jí)技術(shù)，就必須具備真正的AI技術(shù)能力，這包括：超算能力、底層開(kāi)發(fā)技術(shù)，以及應(yīng)用端的AI芯片研發(fā)能力，這些是硬指標(biāo)。

宋捷認(rèn)為，獨(dú)立的超算中心應(yīng)是人工智能企業(yè)的必要條件：一方面能提供強(qiáng)大的算力，縮短開(kāi)發(fā)周期，另一方面能充分保障數(shù)據(jù)安全。

以希氏異構(gòu)的超算中心“神農(nóng)1號(hào)（I期）”為例，這個(gè)搭載了64個(gè)英偉達(dá)最新的TeslaV100 GPU，并行計(jì)算能力超過(guò)90％的超算中心，能夠?qū)⒊Ｒ?guī)算力下15天的計(jì)算時(shí)間縮短至52分鐘。這對(duì)于需要進(jìn)行幾十次計(jì)算的模型來(lái)說(shuō)，無(wú)疑是極大的提升。

當(dāng)然，類似的超算中心并不是簡(jiǎn)單可以花錢買到的商品，而是需要企業(yè)結(jié)合自身的技術(shù)去搭建。

3、深度合作的醫(yī)院

企業(yè)和醫(yī)院常規(guī)的合作常常會(huì)伴隨數(shù)據(jù)安全、法律方面以及知識(shí)產(chǎn)權(quán)分割等風(fēng)險(xiǎn)。尤其是知識(shí)產(chǎn)權(quán)方面，任何前期忽視或有法律風(fēng)險(xiǎn)的做法。都可能在未來(lái)被他人扼住企業(yè)的咽喉。

所以，企業(yè)永遠(yuǎn)不要奢望在沒(méi)有高級(jí)別醫(yī)療機(jī)構(gòu)的深度參與下，僅僅靠一點(diǎn)所謂的“數(shù)據(jù)”就能做出有價(jià)值的產(chǎn)品。

如今，希氏異構(gòu)和國(guó)內(nèi)多家一流醫(yī)院深度合作，以華西醫(yī)院為例，雙方同時(shí)在六個(gè)領(lǐng)域開(kāi)展了深度合作。

希氏異構(gòu)合作基本要求很簡(jiǎn)單：明確數(shù)據(jù)來(lái)源的合法性，確定未來(lái)AI技術(shù)的歸屬權(quán)，這種有效的保險(xiǎn)機(jī)制是企業(yè)研發(fā)成果產(chǎn)品化的基本保障。

4、人工智能產(chǎn)品化

如果說(shuō)去年人工智能熱在技術(shù)突破，那么今年的核心詞就是“落地”。如今已是深秋時(shí)節(jié)，新的一年即將來(lái)臨，隨之而來(lái)的將是AI“商業(yè)化”。

AI企業(yè)想要獨(dú)樹(shù)一幟，硬件化的能力必不可少，在現(xiàn)代商業(yè)化模式下，AI難以走信息化產(chǎn)品的老路，跟隨硬件進(jìn)入醫(yī)院是一個(gè)值得思考的問(wèn)題；正如希氏異構(gòu)的產(chǎn)品，更多體現(xiàn)為醫(yī)療設(shè)備形態(tài)。

如今，希氏異構(gòu)已經(jīng)有6項(xiàng)產(chǎn)品進(jìn)入三類醫(yī)療器械的報(bào)批流程，AI醫(yī)療產(chǎn)品講故事的時(shí)代將成為過(guò)去式，新的時(shí)代即將到來(lái)。

AI究竟為醫(yī)學(xué)帶來(lái)了什么？

對(duì)于醫(yī)學(xué)，AI是復(fù)制能力還是超越認(rèn)知？這是很多人為之困惑的一個(gè)論題。

“一開(kāi)始，我認(rèn)為AI可以超越醫(yī)生對(duì)疾病的認(rèn)知，然而在從事而AI的研究過(guò)程中，我發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在談超越還為時(shí)過(guò)早，至少在未來(lái)幾年，AI需基于人類對(duì)疾病的認(rèn)識(shí)復(fù)制醫(yī)生的能力。但總有一天，AI能發(fā)現(xiàn)一些人類未知的東西?！彼谓菰谘葜v中談到。

如今，AI的主要功能在于運(yùn)用強(qiáng)大的算力去解決常規(guī)方法無(wú)法實(shí)現(xiàn)的共性提取，進(jìn)而找出疾病與表型之間的相關(guān)性。不過(guò)，現(xiàn)在的AI離圖靈實(shí)驗(yàn)下的智能還很遠(yuǎn)。

宋捷認(rèn)為，現(xiàn)在AI的發(fā)展需基于能力復(fù)制，融匯貫通后方能實(shí)現(xiàn)認(rèn)知超越。然而，“超越”一定是在人類可以驗(yàn)證的范疇內(nèi)完成。AI爆發(fā)之時(shí)，研究人員將傾注大量精力于驗(yàn)證。

以消化內(nèi)鏡為例，AI的工作是分析患者消化系統(tǒng)的圖像，并嘗試從海量的圖像中找出共同之處，將其歸納為法則，再用機(jī)器來(lái)執(zhí)行這些法則，并在醫(yī)生使用消化內(nèi)鏡時(shí)運(yùn)用驗(yàn)證的法則幫助醫(yī)生實(shí)時(shí)分析影像。在這個(gè)過(guò)程中，AI復(fù)制了醫(yī)生的能力，提升了檢查效率，減少了漏診的風(fēng)險(xiǎn)，但AI不能解決內(nèi)鏡專家自身看不明白的病癥。而這里的缺陷，便是未來(lái)AI發(fā)展的方向。

如今，AI已在醫(yī)療領(lǐng)域初露鋒芒，這項(xiàng)技術(shù)將成為打破傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)壁壘的利器；這種壁壘的打破，將給醫(yī)療巨大市場(chǎng)帶來(lái)是一場(chǎng)浩大的革新。