人工智能驶入快车道， “AI+医疗影像”使精准医

   摘要： 3 月 25 日智慧未来·医疗人工智能前沿峰会在北京东升凯莱酒店顺利举办，本场会议汇聚了顶尖人工智能科学家、医疗机构专家领导、知名智能软硬件商、创投领袖，这是两会后首场医疗人工智能的饕餮盛宴，本次会议由汇医慧影、intel、中国电信、蓝驰创投、七喜医疗联合发起举办，邀请了中国医学装备协会理事长、前卫生部规财司司长赵自林，全国政协委员、清华大学计算机系教授张勤，斯坦福大学医学物理中心主任邢磊，英特尔医疗与生命科学部亚太区总经理李亚东，蓝驰创投合伙人陈维广，中国电信北京分公司副总经理项煌妹，清华大学海峡研究院大数据中心主任王熙，中华医学会神经外科全国委员郑州大学第五附属医院党委书记王新军，万方数据股份有限公司副总经理张秀梅，七喜医疗总经理黄华平，汇医慧影创始CEO柴象飞及联合创始人COO郭娜，北京大学肿瘤医院信息部部长衡反修等近百名专家领导出席了会议，会议从全球化、专业化角度就人工智能技术创新和医疗场景实现路径以及实践结果做了全面深入的探讨和分析。

3 月 22 日，人工智能圈被一封离职信刷屏，百度首席科学家、人工智能负责人吴恩达宣布从百度离开，视人工智能为最核心的百度将步入后吴恩达时代。这是继两会后，“人工智能”再度登上风口浪尖。

其实人工智能从诞生到现在不过 60 年历史，却一直在不断的波折中成长，甚至在近年经历了AI趋势论和AI危机论，一边是以霍金、比尔盖茨为首的反AI阵营，一边是凯文凯利、尤瓦尔·赫拉利为代表的人工智能趋势派，然而一个有趣的事实是，在 2015 年 2 月有报道称比尔盖茨加入了反AI阵营，但在今年的 3 月又有报道称比尔盖茨表示：“人工智能是我有生之年最想看到的技术突破。”

在AI发展的这几十年，AI已经走出实验室，从技术到产品再到公众认知不断出现重大突破，并在云计算、大数据技术的不断成熟和物联网场景的不断丰富下，人工智能从科学家的“前沿阵地”持续走向商业应用场景实现。而人工智能应用于医疗领域在让人充满期待的同时，也充满了机遇和挑战。

一场汇聚顶尖人工智能科学家、医疗机构专家领导、知名智能软硬件商、创投领袖的盛会-智慧未来·医疗人工智能前沿峰会于 3 月 25 日在北京东升凯莱酒店圆满召开，这是两会后首场医疗人工智能的饕餮盛宴，本次会议由汇医慧影主办，英特尔、中国电信、蓝驰创投、七喜医疗联合举办，从全球化、专业化角度就人工智能技术创新和医疗场景实现路径以及实践结果做了全面深入探讨和分析。

从互联网+到人工智能+：从政策红利到技术创新红利

今年两会人工智能首次被写入政府报告，正式上升为国家战略，这意味着接下来人工智能将会成为新的经济引擎，政府将会释放更多政策红利，去激励和推动人工智能技术深度应用于各行各业，尤其是在关乎国计民生的医疗领域，将会迎来更多机遇和挑战。

就此，中国中国医学装备协会理事长、原卫生部规财司司长赵自林在会上表示：“人工智能在医疗领域的应用从手术机器人、医学影像诊断到远程医疗等细分领域经历了从无到有，从小到大的跨越式的发展。现在包括投资公司，对医疗领域的智能制造，包括手术机器人、3D打印都非常关注。“

谈到今年两会“人工智能”被写入政府报告，赵自林表示：“近几年，我们中央国务院都十分重视人工智能的发展，密集的出台了一系列政策，积极推动人工智能在各细分领域的渗透，去年 5 月份国家四部委联合颁发了《“互联网+”人工智能三年的行动实施方案》，明确提出要培养发展人工智能与新型产业，推动重点领域的智能产品的创新，提升终端产品智能化的水平。特别是在刚刚结束的年会上，李克强总理在政府工作报告上提出了全面实施战略新兴产业的规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物医药、第五代移动通信等技术的研发的转化，这也是人工智能首次出现在政府工作报告中。”

其实，抛开政府背书，人工智能也已经迎来技术创新红利，尽管人工智能还处于技术创新期，但人工智能的基础已经充实，云计算把信息基础云化，人工智能响应速度更快;大数据计算过程中积累了大量数据，依托数据为基础的分析和精准判断决策成为可能;除此外，深度学习的发展为人工智能的突破贡献了重要力量，比如计算机视觉、语音听觉、自然语言处理技术上的突破，计算机具备了人的双眼的能力，甚至准确度上已经超过了人本身。

这些技术的突破和进步，让人对AI+医疗行业充满了期待，目前，人工智能在医疗行业的应用主要包括医疗诊断、辅助治疗与健康管理、药物研发。人工智能在提高健康医疗服务的效率和疾病诊断准确率等方面上具有天然优势，在深度学习算法和大数据技术等的强力推动下，各种旨在提高医疗体验以及降低医疗成本的先进应用正在应运而生。比如AI+医疗影像的代表-本次主办方汇医慧影，成立于 2015 年的汇医慧影是一家智能医学影像平台公司，打造了数字化、移动化、智能化的医学影像平台和肿瘤放疗平台，构建了影像智能筛查系统、防漏诊系统及将影像深度应用于肿瘤、心血管等单病种的人工智能辅助诊疗系统。据公开信息显示，汇医慧影曾先后获得水木易德、蓝驰创投两轮超过 5000 万的投资。

英特尔李亚东：人工智能给医疗行业打开了一扇窗

有数据显示，每位互联网用户每天产生的数据流量是1.5GB，一座智能医院是3000GB，庞大的数据洪流让一直处在实验室探索阶段的人工智能有了更广阔的应用空间，如何充分利用人工智能技术将医疗领域收集到的数据更好的分析挖掘充满了机遇和挑战。目前，人工智能早已成为上市公司布局的主战场。据数据统计，目前有 30 余家上市公司布局人工智能产业链，主要包括软件算法核心系统、图像语音识别技术、计算机视觉及传感器，以及人工智能+金融、安防等领域。比如互联网领域的BAT巨头就对人工智能从战略层面表现出了积极态度，各自成立了人工智能研究室。

除互联网巨头之外，跨国上市公司也一直走在时代前沿，在人工智能领域早已布局，作为计算领域的领先者，英特尔医疗与生命科学集团亚太总经理李亚东就在本次会议上表示：“我们一直觉得人工智能只是工具之一，并不是解决问题的唯一方法。但是要让工具充分得到应用的话，怎么样让它进行普惠，怎么样让它进入各行各业，跟各行各业进行结合，这是我们看到的人工智能的未来。所以，英特尔一直在倡导人工智能要普惠，进入到各行各业。这是我们一直以来的愿景，在这个基础上英特尔提出了一系列的解决方案。首先我们是品牌提供商，我们不会去碰数据，数据是大家的，不是英特尔的。所以数据这块，我们所有权非常明确，我们的专注的工作是做最好的计算平台，让算法得到最大的优化，这是我们要做的事情。所以，英特尔做了大量的工作，除了做一流的硬件之外，同时也有多线程平台，此外针对大数据的应用，我们也做了一些SDK，让大数据应用能够在平台上得到最大的便利。”

李亚东指出，医疗健康的需求端急剧上升和供给端的严重不足都驱使人工智能等技术与医疗健康行业的结合。“在 1900 年之前，人的平均寿命只有 30 岁;在1900- 2000 年之间人的寿命增长到了 65 岁。全球范围来说， 65 岁以上的人群所占用的医疗资源在30%。 55 岁以上的人群占用的医疗资源在50%以上。这样的人口老龄化背景对人工智能的需求急剧上升。特别是中国，中国 2020 年 65 岁以上老龄化人口将达到20%。同时，中国是慢性病问题最严重的一个地区。怎样解决中国慢病人群迅速增长的问题是当下及未来的重大挑战。”而在医疗资源的供给端，医患矛盾突出、医生从医环境不佳、从医意愿降低、医疗资源浪费等成为影响医疗资源供给的重要因素。

李亚东认为，技术创新是解决问题的唯一出路。“需要创新才能够解决这些固有的存量问题和正在加剧的新的增量问题。单纯的按照过去的传统的方法，通过单纯增加供给，或者限制需求来解决这个问题是走不通的。”李亚东指出，人工智能给医疗行业打开了一扇窗。

汇医慧影CEO柴象飞：整个医学影像、医学大数据中，一定会影像先行

与互联网+不同，AI对医疗领域的改造是颠覆性的，它不仅仅是一种技术创新，更从生产力对传统医疗行业产生变革，除了提高医生的工作效率外，还将作为辅助诊断，大大提高诊断的效率和准确率，使精准医疗成为可能，其带来的也是庞大的增量市场，或可诞生大量独角兽企业，比如AI+医学影像诊断市场空间巨大。

汇医慧影ceo柴象飞在会上介绍，汇医慧影希望汇集医生智慧，汇聚医学影像，柴象飞认为“医学影象天生适合互联网+大数据+人工智能，而医学影像具有“4V性(volume数量、variety多样性、velocity速度、veracity真实性)”，从数量上讲，超过80%的医疗数据来自医学影像数据，多样性指多模态影像、病理、检验、基因及随访信息等数据的种类繁多。高性能计算多层神经网络模型能应用在影像数据。影像的数字化及报告后结构化确保数据最真实可用。”

“在整个医学影像中，医学大数据一定会影像先行，利用云计算的方法增加连接性，利用深度学习的方法挖掘大数据的价值，利用发数据的方法在更多的维度中挖掘原来浅关联或弱关联的关系，利用三者的关联大大提高医疗诊疗效率，并达到精准医疗。“柴象飞如是说。“我们在实践中发现，优质、大量的数据的积累;高性能计算环境;优化的深度学习方法;三者资源配齐就会构建不断提高的状态的模型，这正是人工智能的魅力所在。”柴象飞说，该公司正在利用网络的层级模拟了人脑对图像的认识过程，人脑对图像会分为如颜色、形状、抽象识别等五部分进行处理，因此在不同的区域，模拟认知的过程的算法也会不一样。

据柴象飞介绍，尽管汇医慧影成立只有 2 年多时间，但是汇医慧影已经服务的医院数已经超过 400 家，其中包括 20 家三甲医院，与 8 家三甲医院进行科研合作。另外，汇医慧影与合作伙伴协作共同申请了 2 个国家自然科学基金， 2 个省级自然科学基金， 2 个科技部新型数字医疗仪器重点专项。

目前医学影像已经成为人工智能在医疗应用最热门的领域之一。据统计， 2016 年以来，已有近 20 家人工智能+医学影像公司先后获得投资。

清华大学教授张勤：医疗数据并不是越多越好，数据质量高才行

会上，国际核能院(INEA)院士、清华大学核研院、计算机系教授张勤带来了《动态不确定因果图DUCG在临床智能诊断和分诊中的应用》的学术分享。

张勤介绍说，他 1993 年离开清华大学，研究出一套理论——动态不确定因果图，用于知识表达和推理，特别是复杂不确定因果关系的简洁表达和高效概率推理。后来张勤教授把这一技术用于核电事故诊断，由于核电事故数据太少，必须结合知识库进行诊断，因此引入知识库和动态不确定图。核电站事故拥有毁灭性的力量，每一秒都是一个非常大的损失，动态不确定图是以秒级发现核电站的问题所在。再后来张勤教授将这套模型应用于医疗，动态不确定因果图(DUCG)处理信息的特殊性，对于目前规模庞大的临床诊断有着自身的优势。

在谈及当下医疗资源困境及人工智能应用机会时，张勤教授指出， 基层医院床位空置很多而三甲医院一床难求的关键在于人。“基层医疗机构尽管有好的设备，但是发挥不了作用，看病看不准。 2015 年出台了医改早期方案，提出了基层首诊、双向转诊、急慢分治、上下联动。目前的目标是县域就诊率90%，大病不出县。我感觉是不可能实现。因为好医生下不去。如果让三甲医院的医生搞巡诊，那在三甲医院也看不了病，因为医生时间是有限的。那么，有人说搞远程医疗，解决区域分布不均的问题。那能解决吗?还是要花医生的时间。所以核心问题是优质的医生本身不够。如果不解决这个问题，90%的大病不出县落不了地。”

张勤教授指出，大医院虹吸现象是自然和必然现象，解决基层医疗资源缺乏的核心在于给基层医疗机构“赋能”，用人工智能给基层医生“院士级看病的本事”。“把一个院士的‘看病本事’放到一个笔记本电脑里，带到基层医院或联网或不联网就能达到三甲医院的院士水平，这就是我们人工智能追求的境界，和解决的实际问题。我们讲要落地，这就是需要落地的东西。

“医生是医者仁心，好医生永远都是不可替代的。

人工智能到底是泡沫还是创新?圆桌论坛上专家学者、医院专家、产业界投资界领袖就医疗人工智能落地路径和未来做了深入探讨，由清华大学海峡研究院大数据中心主任王熙主持，蓝筹创投合伙人陈维广、飞利浦健康科技临床科学部高级总监周振宇、斯坦福大学终生教授邢磊、北京大学肿瘤医院信息部长衡反修、万方数据股份有限公司副总经理张秀梅、郑大五附院党委书记王新军、汇医慧影联合创始人郭娜各自发表了自己的分析和观点。

清华海峡大数据研究中心主任王熙：人工智能时代将产生三类人，第一种是可能会被人工智能取代的人;第二种是驾驭人工智能的参与者;第三是出现的新物种——智能机器人。

北京大学肿瘤医院信息部长衡反修：人工智能+医疗的三个观点，第一、人工智能必须和临床数据结合。离开了临床数据，人工智能没法思考。而临床数据最重要的是如何提高质量。不能光靠历史数据。历史数据有很多客观主观的数据，是有缺失的，有垃圾的，需要结构化。第二、人工智能在医学影像上是比较好的方向。医院的医学影像数据非常多，也是最大的一部分，而且非常重要的一点是这些数据是标准化的。这些数据从机器的角度讲便于机器阅读，人工智能的辅助诊断不容置疑，而且是以后必然的方向。第三、人工智能在基因学上的应用未知数还太多，可能更广。

斯坦福大学终身教授邢磊表示：“人工智能的前途是光明的，潜力非常大。人工智能这一概念是从 50 年代就已经提出来了，它来自斯坦福大学的计算机系。当时召开的讨论人工智能的会议只有 12 个人参加，如今这一概念已经成为时代的焦点。关于人工智能，历史上有三个比较大的学派，第一个是符号主义。当时最早的时候做AI，都是用符号。所有的人的认知都可以通过符号来表达出来，然后就可以做AI的计算。这个是最早的，现在也是很活跃的，当然最近深度学习出来以后，把深度学习又用到符号主义的算法里面，把这个推到了一个新的高度。第二是进化论，想用计算机模拟人的认知过程。进化论主义也在AI的历史上起了很大作用，现在也是一个很流行的方法。第三是最近被媒体、科技界炒的最热的神经网络，神经网络就是所谓的生物学派。大脑的每一个神经原和另一个神经原是通过“网络”来联系的。这个学派就是进行神经网络的研究，但这个研究一直处于低潮，低潮的主要原因是计算机的计算速度跟不上。“因为计算量太大，不用说深度学习，就是一般的一层的联系也做不到。”邢磊表示。

郑州大学第五附属医院党委书记王新军：从计算机、信息化系统、各类高科技检测仪器、互联网医疗、互联网医院到现在的人工智能等技术，医院及医生的管理和治疗流程在不断再造和变革。包括人工智能等技术的发展将给医生提供更好的工具，使得医生能够更加便捷、敏捷地诊断疾病和服务病人，而医生不会失业。

蓝驰创投管理合伙人陈维广：投资视角看人工智能的三个问题，一是经济问题;二是宏观政策问题;三是技术问题。从经济的角度来看，中国中产阶级人群的增长幅度比医生的增长或者好医生的增长幅度大很多，造成中产阶级虽然挣的钱多了，但是能服务自己的医生或合适的医生却越来越少，使得医疗资源变成了稀缺资源;从宏观政策的角度，多点执业及分级诊疗都是趋势;从技术角度，没有云计算谈何大数据，没有大数据谈何人工智能。正是云计算、大数据的成熟催生了人工智能的热潮。

万方数据股份有限公司副总经理张秀梅：医者仁心，不管人工智能技术再怎么发展，好医生永远都是不可替代的。期待人工智能能够在以下三方面发挥作用：第一、期待人工智能教会我们所有的人自医，即不生病的智慧;第二、期待人工智能帮助我们的医生从医学院毕业之后不要用 15 年才能成长成为一个大牛医生，而可以用3- 5 年;第三、期待人工智能能把大牛医生 10 个小时工作有效地提升到相当于 100 小时的工作成果。

汇医慧影联合创始人郭娜：当我们迈向人工智能的时代，我们都要经历先是只有人工没有智能的时代，当我们不断落地的时候我们发现我们带着所有情怀，所有惊喜所有发现去探索人类的未知，我们会迎来人工智能的明天。

会议上，汇医慧影和中国电信签署了战略合作协议，中国电信北京公司副总经理项煌妹表示：中国电信一直在布局产业互联网，打造业务生态化，比如中国电信和汇医慧影的合作，就是一种技术助力医学影像的事情，第一个就是链接和云计算，第二个是大数据，第三个是深度学习，第四个提升效率和提高基准率。所以作为中国电信在互联网+医疗方面打造生态圈，我们有中国电信在部署的云计算，医疗是中国电信一直在做的一个垂直的产业，我们有政务、医疗、金融、交通、物流、旅游八大行业，在这个和汇医慧影在平台层、应用层的合作外，在打造业务生态圈方面，我们中国电信产业基金有 300 亿的规模，打造五个生态圈，其中有两个生态圈和今天的主题有关系。第一个是云计算、大数据的生态圈。医疗影像是云和大数据使用，应该是非常需要的一个资源。第二个是物联网的生态圈。随着人工智能，不管是工作各个方面，所有传感器离不开物联网的生态圈。“

会议最后，由汇医慧影和七喜医疗联合发布了全球首款智能DR ，对此七喜医疗总经理黄华平表示：“汇医慧影和七喜医疗联合研制的智能DR来讲，首先就像邢磊老师讲的，如何在更低的剂量，更优化的参数的前提下，获得一幅合格的图像，这首先是人工智能就有工作要做。那么，获得一幅合格的图像之后，怎么能够用人工智能给它辅助医生做更好的判断和更好的诊断，这也是我们可以做的事情。包括结合整个的互联网，结合整个的云平台，结合大数据，我觉得大有可为。“

业内人士预测， 2017 年，人工智能行业将全面升温，人工智能技术大面积“落地”，产业生态结构基本形成，进入人工智能2. 0 时代。如果说 2016 年是人工智能元年， 2017 年则是人工智能产业化元年。