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    醫(yī)療科技 正文
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    對(duì)話商湯副總裁張少霆:新基建下,醫(yī)療AI有哪些新故事?

    本文作者: 李雨晨 2020-08-06 14:24
    導(dǎo)語(yǔ):一個(gè)好的醫(yī)療AI產(chǎn)品該滿足哪些特征?

    對(duì)話商湯副總裁張少霆:新基建下,醫(yī)療AI有哪些新故事?

    在2018年的商湯人工智能峰會(huì)上,商湯醫(yī)療正式對(duì)外亮相。

    與大多數(shù)搭建在已有底層系統(tǒng)的AI公司不同,商湯最大的特點(diǎn)是“平臺(tái)化”。而這種策略,意味著前期更多的資源投入,以及后期更快的成果產(chǎn)出。

    推出兩年多以來(lái),商湯的醫(yī)療又有哪些新的故事?這些故事又能為醫(yī)療AI行業(yè)帶來(lái)哪些新的氣息?

    “以前我們經(jīng)常講‘研究推動(dòng)產(chǎn)品,產(chǎn)品推動(dòng)商務(wù)’,這通常是在一個(gè)新興技術(shù)剛剛出現(xiàn)的時(shí)候,因?yàn)檫@時(shí)市場(chǎng)還不知道你能干什么;等到市場(chǎng)逐漸對(duì)技術(shù)有了一定程度的認(rèn)知之后,就應(yīng)該反過(guò)來(lái)‘由商務(wù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品,產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)研究’,形成一個(gè)良性循環(huán)。到了這個(gè)階段,就需要企業(yè)認(rèn)真思考幾個(gè)經(jīng)典戰(zhàn)略問(wèn)題:‘客戶是誰(shuí)?痛點(diǎn)是什么?你有什么方案?’”

    張少霆在接受雷鋒網(wǎng)采訪時(shí),介紹了自己對(duì)商湯醫(yī)療AI戰(zhàn)略的思考。而這些思考的結(jié)果,也體現(xiàn)在了商湯醫(yī)療今年對(duì)外透露的成果:產(chǎn)品上,新推出了心臟冠脈、肝臟等診斷方案;學(xué)術(shù)上,探索聯(lián)邦學(xué)習(xí)在醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私上的可行性以及數(shù)據(jù)標(biāo)注噪聲等方面的研究。

    用工具鏈解決“長(zhǎng)尾問(wèn)題”

    一個(gè)好的醫(yī)療AI產(chǎn)品該滿足哪些特征?

    中華醫(yī)學(xué)會(huì)放射學(xué)分會(huì)主任委員金征宇教授在今年WAIC商湯企業(yè)論壇上表示,人工智能影像產(chǎn)品有四個(gè)標(biāo)準(zhǔn):功能易用性、效果魯棒性、臨床專業(yè)性、應(yīng)用多樣性。

    商湯科技副總裁、商湯研究院副院長(zhǎng)張少霆向雷鋒網(wǎng)表示,金征宇教授的標(biāo)準(zhǔn)是從醫(yī)生的需求角度出發(fā),而要落實(shí)醫(yī)生的需求,醫(yī)療AI的工作要做好兩方面:研發(fā)高精度的算法、開(kāi)發(fā)適應(yīng)工作流的產(chǎn)品。

    在今年的WAIC商湯企業(yè)論壇上,商湯科技CEO徐立說(shuō)到,要解決長(zhǎng)尾行業(yè)應(yīng)用的實(shí)踐,不能只聚焦在頭部的應(yīng)用當(dāng)中。人工智能不能只有一個(gè)亮點(diǎn)、解決一個(gè)核心的問(wèn)題,真正要做到效率的提升,需要解決大量的細(xì)節(jié)問(wèn)題。

    對(duì)話商湯副總裁張少霆:新基建下,醫(yī)療AI有哪些新故事?

    醫(yī)療AI行業(yè)就是一個(gè)典型的長(zhǎng)尾應(yīng)用行業(yè),不同的部位、不同的疾病、不同的診療環(huán)節(jié)當(dāng)中,都存在著可以使用AI技術(shù)提升效率、提高準(zhǔn)確度以及提升能力的場(chǎng)景。

    但是這些不同的應(yīng)用場(chǎng)景,很難抽象出一個(gè)或幾個(gè)通用模型來(lái)解決問(wèn)題。醫(yī)療AI行業(yè)的長(zhǎng)尾特性,就使得像行業(yè)剛剛起步階段,各家公司紛紛投入大量人力,針對(duì)某一個(gè)問(wèn)題標(biāo)注大量數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型,并且通過(guò)大規(guī)模落地醫(yī)院打磨產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)方式難以持續(xù)。正是因?yàn)檫@個(gè)原因,新應(yīng)用的推出往往較慢。

    順著這個(gè)思路,從兩年前開(kāi)始,商湯就提出了“工具鏈”的概念:用AI算法迭代AI算法,生產(chǎn)更多的模型。

    張少霆說(shuō)到,“去年,我們的商用模型數(shù)量超過(guò)研究員的數(shù)量,這也是‘解決長(zhǎng)尾問(wèn)題’這個(gè)思路下的產(chǎn)物。”

    另外,長(zhǎng)尾場(chǎng)景的另一個(gè)問(wèn)題則是,很多場(chǎng)景很難找到大量的經(jīng)過(guò)高質(zhì)量標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在解決小樣本以及噪聲標(biāo)注的問(wèn)題上,商湯也有了一些成果。

    “最近我們有幾個(gè)研究性成果可以應(yīng)對(duì)多中心數(shù)據(jù)的差異性,以及不同標(biāo)注粒度的混合監(jiān)督等問(wèn)題。從算法層面,我們主要做了這兩個(gè)維度的努力,以解決長(zhǎng)尾場(chǎng)景。”

    從應(yīng)用擴(kuò)展來(lái)看,去年,針對(duì)臨床醫(yī)生的實(shí)際痛點(diǎn)和商湯本身的戰(zhàn)略邏輯,商湯正式推出了SenseCare??智慧診療平臺(tái),該平臺(tái)由兩大引擎驅(qū)動(dòng):高并發(fā)三維渲染能力及可拓展的臨床AI應(yīng)用。

    簡(jiǎn)單理解來(lái)說(shuō),SenseCare??智慧診療平臺(tái)的兩個(gè)引擎可以類比于提供電力的發(fā)電機(jī),其標(biāo)準(zhǔn)化和模塊化的設(shè)計(jì)則像插座和插頭,各個(gè)臨床科室的AI應(yīng)用則可以理解為一個(gè)個(gè)用電的機(jī)器。

    隨著這些AI應(yīng)用不斷豐富,就可以自由組合,形成適合不同地區(qū)、不同等級(jí)、不同專業(yè)方向的醫(yī)院的覆蓋診斷、治療及康復(fù)的完整工作流的智慧醫(yī)療解決方案。

    在這次WAIC上,除了展示原有的肺部、骨腫瘤、病理幾大應(yīng)用,商湯還推出了心臟冠脈的診斷產(chǎn)品,今年下半年即將推出肝臟疾病的診斷產(chǎn)品。

    對(duì)話商湯副總裁張少霆:新基建下,醫(yī)療AI有哪些新故事?

    “提到影像AI,大家都會(huì)想到那幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品:肺結(jié)節(jié)、骨齡、乳腺這些診斷軟件,而且各自獨(dú)立。但介于不同的醫(yī)院、科室和醫(yī)生對(duì)診療流程中各個(gè)環(huán)節(jié)的需求存在差異,因此對(duì)醫(yī)療AI產(chǎn)品的訴求也就各不相同。”

    以結(jié)節(jié)為例,早篩的醫(yī)院和腫瘤醫(yī)院差別較大。早篩主要關(guān)注小結(jié)節(jié)敏感性,腫瘤的診療要看一定尺寸以上結(jié)節(jié)的生長(zhǎng)速度。同理,做穿刺和做切除的醫(yī)生,關(guān)注點(diǎn)也不一樣。

    因此,這就要求醫(yī)療AI公司做好兩個(gè)點(diǎn):一方面用算法能力解決長(zhǎng)尾問(wèn)題,另一方面,增強(qiáng)平臺(tái)的擴(kuò)展性,縮短新應(yīng)用的開(kāi)發(fā)和部署時(shí)間。

    而這樣的思路,也是商湯“平臺(tái)化”的映照:當(dāng)智慧醫(yī)療平臺(tái)作為基礎(chǔ)設(shè)施為一家醫(yī)院整體賦能時(shí),需要盡可能地滿足多個(gè)科室的需求,同時(shí)兼顧未來(lái)的可擴(kuò)展性,減少進(jìn)行單點(diǎn)產(chǎn)品的采購(gòu)成本,避免重復(fù)性建設(shè)。

    今年,張少霆代表商湯參與編寫了由人民出版社出版的《新基建:數(shù)字時(shí)代的新結(jié)構(gòu)性力量》中與智慧醫(yī)療相關(guān)的內(nèi)容。

    對(duì)話商湯副總裁張少霆:新基建下,醫(yī)療AI有哪些新故事?

    他表示,編寫的過(guò)程讓自己有機(jī)會(huì)站在更宏觀的角度來(lái)思考,當(dāng)政府把醫(yī)療人工智能作為未來(lái)十年社會(huì)基礎(chǔ)建設(shè)的一部分的時(shí)候,企業(yè)應(yīng)該拿出什么樣的產(chǎn)品和方案,來(lái)滿足基礎(chǔ)建設(shè)的需要。

    “內(nèi)生性”的平臺(tái)化戰(zhàn)略

    “平臺(tái)化”的思路,并不是商湯一家獨(dú)有。

    例如,醫(yī)療器械的三大領(lǐng)頭羊,從兩年前就開(kāi)始部署數(shù)字化醫(yī)療應(yīng)用的大平臺(tái):西門子的Teamplay、GE醫(yī)療的Edison以及飛利浦的神飛云,通過(guò)自研應(yīng)用以及在行業(yè)里尋找合作伙伴的方式,給自身增添更多的豐富性。

    除此之外,像英偉達(dá)的Clara平臺(tái)也依照這個(gè)思路進(jìn)行布局。

    對(duì)于巨頭們的這一思路,總部在美國(guó)的深透醫(yī)療創(chuàng)始人宮恩浩就解釋到,美國(guó)醫(yī)院的IT部門非常保守,行動(dòng)遲緩,他們不愿意同時(shí)和十幾家公司合作來(lái)改進(jìn)IT設(shè)施。因此,相對(duì)來(lái)說(shuō),marketplace是一個(gè)比較理想的解決方式。

    此外,雅森科技CEO陳暉曾向雷鋒網(wǎng)表示,平臺(tái)化轉(zhuǎn)型的一個(gè)原因是,各家都希望用更多的數(shù)據(jù)創(chuàng)造更多的產(chǎn)品形態(tài)。

    但是,商湯與其他器械類企業(yè)的“平臺(tái)化”戰(zhàn)略區(qū)別在于:一個(gè)“內(nèi)生性”較強(qiáng),一個(gè)“開(kāi)放性”更足。

    整體看來(lái),商湯的平臺(tái)化戰(zhàn)略需要需要企業(yè)對(duì)行業(yè)有更深的理解,能夠站在全局的角度來(lái)審視客戶的流程痛點(diǎn)。但是,從另一個(gè)角度看,這也會(huì)對(duì)企業(yè)提出更高的要求:從不同醫(yī)院客戶的眾多需求中,分辨出具有普適性的需求。

    受制于B端客戶細(xì)碎的需求,ToB公司給人的一個(gè)感覺(jué)是辛苦的項(xiàng)目制模式。因此,在醫(yī)療這樣B端屬性明顯的行業(yè)里,創(chuàng)業(yè)公司需要追求“高復(fù)用率”,進(jìn)而降低產(chǎn)品的邊際成本。

    對(duì)于這樣的實(shí)際情況,張少霆認(rèn)為,“算法可以多線同步進(jìn)行,但產(chǎn)品需要經(jīng)歷開(kāi)發(fā)、落地驗(yàn)證、迭代優(yōu)化的過(guò)程。要做一款較完備的落地產(chǎn)品,即便在我們這樣一個(gè)平臺(tái)型架構(gòu)上,半年的時(shí)間也是比較正常的周期。”

    然而,做平臺(tái)產(chǎn)品的企業(yè),最關(guān)鍵的還不在于架構(gòu)的設(shè)計(jì),而是在于對(duì)業(yè)務(wù)的梳理和收斂。

    張少霆說(shuō)到,商湯醫(yī)療會(huì)在SenseCare??智慧診療平臺(tái)上做更多滿足“基礎(chǔ)設(shè)施”標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)品,盡量避免純定制化的內(nèi)容,因?yàn)橐粋€(gè)完備的產(chǎn)品需要時(shí)間的調(diào)研和打磨。當(dāng)價(jià)值點(diǎn)滿足大多數(shù)醫(yī)院的需求,我們才會(huì)考慮。

    聯(lián)邦學(xué)習(xí),能否改變醫(yī)療數(shù)據(jù)的游戲規(guī)則?

    除了復(fù)盤一年里商湯醫(yī)療的產(chǎn)品,張少霆還花了比較多時(shí)間談?wù)摴驹趯W(xué)術(shù)上的成果。

    畢竟,商湯被稱為中國(guó)AI博士密度最大的學(xué)術(shù)基地。

    而這一次,他們瞄準(zhǔn)了醫(yī)療數(shù)據(jù)安全——這是一個(gè)老生長(zhǎng)談的話題,但也是一個(gè)老大難的問(wèn)題。

    金征宇教授在演講中也談到,“AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用還存在著很多倫理、隱私、信息安全問(wèn)題亟待解決。AI研究需要從純商業(yè)利益驅(qū)動(dòng)提升到公共政策驅(qū)動(dòng),接受政府、社會(huì)的監(jiān)督。

    實(shí)際上,關(guān)于醫(yī)療數(shù)據(jù)安全的信號(hào),一直在不斷釋放。

    2018年4月,國(guó)家衛(wèi)生健康委發(fā)布《關(guān)于印發(fā)全國(guó)醫(yī)院信息化建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范(試行)的通知》,對(duì)二級(jí)及以上醫(yī)院的數(shù)據(jù)中心安全、終端安全、網(wǎng)絡(luò)安全及容災(zāi)備份提出要求。

    至此之后,多項(xiàng)監(jiān)管政策不斷落實(shí)到醫(yī)療行業(yè),國(guó)家對(duì)醫(yī)療行業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全高度重視——無(wú)論從醫(yī)院、基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)信息化建設(shè),還是當(dāng)前發(fā)展火熱的“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”、“醫(yī)療大數(shù)據(jù)”,都在強(qiáng)調(diào)落實(shí)做好網(wǎng)絡(luò)安全工作。

    在張少霆看來(lái),數(shù)據(jù)安全應(yīng)該分為兩個(gè)維度:

    首先,產(chǎn)品在醫(yī)院落地后,日常數(shù)據(jù)如何保持安全性;其次,基于多中心大數(shù)據(jù)的算法開(kāi)發(fā),能否遵守?cái)?shù)據(jù)不出院的嚴(yán)規(guī)。

    針對(duì)第一個(gè)問(wèn)題,商湯醫(yī)療去年提出的一個(gè)方法就是高并發(fā)且可交互的遠(yuǎn)程三維數(shù)據(jù)渲染,保證數(shù)據(jù)不出數(shù)據(jù)中心、不離開(kāi)醫(yī)院,但仍可以像本地工作站一樣分析數(shù)據(jù)。

    第二個(gè)維度,為推動(dòng)AI的應(yīng)用規(guī)范,商湯科技在去年成立了AI倫理委員會(huì),并在今年6月與上海交通大學(xué)清源研究院聯(lián)合發(fā)布《AI可持續(xù)發(fā)展白皮書》。白皮書的一個(gè)論證重點(diǎn)是:怎樣在嚴(yán)格管控的前提下進(jìn)行算法開(kāi)發(fā),既要避免出現(xiàn)“一管就死”也要避免“一放就亂”。

    “我們一方面在看國(guó)際的經(jīng)驗(yàn),同時(shí)也要關(guān)注國(guó)家的政策,通過(guò)一些準(zhǔn)則的制定,幫助國(guó)家把AI產(chǎn)品數(shù)據(jù)規(guī)范慢慢理順。”

    對(duì)于醫(yī)療數(shù)據(jù)安全,除了政策層面的約束,其實(shí)在技術(shù)層面也有不少的方法,比如說(shuō)聯(lián)邦學(xué)習(xí)。

    2016年,谷歌提出了針對(duì)手機(jī)終端的聯(lián)邦學(xué)習(xí),微眾銀行AI團(tuán)隊(duì)則從金融行業(yè)實(shí)踐出發(fā),關(guān)注跨機(jī)構(gòu)跨組織的大數(shù)據(jù)合作場(chǎng)景,首次提出“聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)”的解決方案,將遷移學(xué)習(xí)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)結(jié)合起來(lái),為解決多中心數(shù)據(jù)孤島的問(wèn)題提供了一個(gè)很好的解題思路。

    但是,張少霆也坦言,在醫(yī)療行業(yè),傳統(tǒng)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法需要聯(lián)動(dòng)多家醫(yī)院,進(jìn)行不同中心點(diǎn)之間的通信,這樣的環(huán)境很難部署。如果由企業(yè)端去發(fā)起,難度很大,而是更應(yīng)該由監(jiān)管方自上而下地推動(dòng)。

    考慮到傳統(tǒng)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的弊端,在今年入選ECCV的一篇論文中,商湯提出了基于分布式生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)。

    在傳統(tǒng)的方式里,參與方最后會(huì)得到一個(gè)具體的任務(wù)模型,比如一個(gè)腦腫瘤的分割模型。而商湯提出的方法則是通過(guò)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的博弈式學(xué)習(xí),最后得到的是一個(gè)數(shù)據(jù)生成器,可以生成近似真實(shí)的腦腫瘤的醫(yī)學(xué)圖像。

    商湯的一位研究員給我們打了一個(gè)比方:數(shù)據(jù)生成器的學(xué)習(xí)過(guò)程有點(diǎn)像給嫌疑人(原始數(shù)據(jù))畫像,畫像師(生成器)從沒(méi)見(jiàn)過(guò)嫌疑人,但通過(guò)多個(gè)目擊證人(各中心鑒別器)的反饋描述,最后畫像師(生成器)畫出了和嫌疑人相似度很高的畫像。

    從這個(gè)過(guò)程中,商湯方法就能學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)生成器。與此同時(shí),生成器可以生成訓(xùn)練數(shù)據(jù),形成大數(shù)據(jù)庫(kù),供下游的具體任務(wù)模型使用,使模型可以不再依賴多中心原始數(shù)據(jù)也能持續(xù)擴(kuò)展改進(jìn)。

    值得注意的是,生成器有一定程度的終身學(xué)習(xí)能力,來(lái)應(yīng)對(duì)實(shí)際應(yīng)用中可能出現(xiàn)的動(dòng)態(tài)變化的多中心環(huán)境。比如在學(xué)習(xí)過(guò)程中,不斷有新的中心加入或某些原有中心退出的情況。

    “這種方法有很大的想象空間,可以說(shuō)為解決所有醫(yī)療AI模型開(kāi)發(fā)和驗(yàn)證中不可避免的數(shù)據(jù)倫理問(wèn)題提供了一個(gè)全新的思路。對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法類公司來(lái)說(shuō),有了數(shù)據(jù)之后,就可以生成數(shù)據(jù)集,而且不涵蓋任何的安全信息和隱私信息;對(duì)監(jiān)管方來(lái)說(shuō),直接收集醫(yī)院的數(shù)據(jù)也有很多隱患。但是生成模型就可以幫助監(jiān)管方動(dòng)態(tài)地生成數(shù)據(jù)庫(kù),幫助進(jìn)行算法的橫向評(píng)估、后續(xù)迭代。”

     當(dāng)然,張少霆也表示,目前這個(gè)算法仍是進(jìn)行“探索性”的工作,短期內(nèi)還不會(huì)將其商業(yè)化。

    醫(yī)療AI迎來(lái)最好的時(shí)代

    今年,是醫(yī)療AI行業(yè)最好的一年。

    細(xì)數(shù)一下上半年,已經(jīng)有三款醫(yī)療AI產(chǎn)品獲NMPA的批準(zhǔn),頂層設(shè)計(jì)不斷成熟,國(guó)家也陸續(xù)出臺(tái)了相關(guān)政策鼓勵(lì)A(yù)I產(chǎn)業(yè)發(fā)展,推動(dòng)AI技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的深度融合和落地應(yīng)用。

    進(jìn)入2020年,“新基建”的建設(shè)步伐開(kāi)始加快。

    北京、福建、河南、云南、廣東、江蘇等多地已經(jīng)發(fā)布2020年重大項(xiàng)目投資計(jì)劃清單。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),目前各地關(guān)于“新基建”的投資計(jì)劃規(guī)模合計(jì)已超40萬(wàn)億元。

    去年世界人工智能大會(huì)期間,張少霆在接受《澎湃新聞》采訪時(shí)表示,如果未來(lái)人工智能發(fā)展得像水電煤一樣,在生活的方方面面、各個(gè)環(huán)節(jié)都能降低具體某項(xiàng)事情的成本,使大家都能夠用上,這會(huì)是商湯期望看到的現(xiàn)象。

    客觀看來(lái),在社會(huì)和行業(yè)的綜合利好下,以“醫(yī)學(xué)影像AI”為代表的醫(yī)療AI行業(yè),還有非常多的新故事可以講述,這就需要醫(yī)療AI公司們,在學(xué)術(shù)和產(chǎn)品上集思廣益,貢獻(xiàn)更多的新思路和新方法。

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