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醫(yī)療AI領(lǐng)域缺乏統(tǒng)一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),AI技術(shù)能把優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療資源帶入千家萬戶

紅杉匯 ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-08-03 14:57 ? 次閱讀
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陳寬,人工智能醫(yī)療平臺推想科技的創(chuàng)始人兼CEO,他就讀于美國芝加哥大學(xué),先后師從四位諾貝爾獎得主,攻讀金融學(xué)預(yù)測模型與智能化建模專業(yè)并榮獲經(jīng)濟(jì)學(xué)與金融學(xué)雙博士學(xué)位,與行業(yè)大牛一起做過很多高深的研究。然而他現(xiàn)在卻致力于讓高深莫測的AI技術(shù)下沉,幫助優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療資源和醫(yī)療診斷技術(shù)回到基層,讓更多的人受益。

7月6日,由創(chuàng)業(yè)黑馬主辦的“2018中國獨(dú)角獸峰會”在京舉行,陳寬在演講中表示,AI醫(yī)療在降低漏診誤診率、分級診療、醫(yī)??刭M(fèi)、衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)等方面都能產(chǎn)生巨大的價值。正如他在去年接受「紅杉匯」專訪時所言:

我其實(shí)希望最終大家忘掉我們這個公司的存在,推想科技變成了隱身幕后的智慧醫(yī)療解決方案的一部分,就像我們現(xiàn)在去醫(yī)院看病,不會專門提到放射科里有一個CT機(jī)、X光機(jī)一樣。

——陳寬推想科技創(chuàng)始人、CEO

以下是演講部分要點(diǎn)摘錄:

?優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源不足,不僅僅存在于中國,它其實(shí)是一個世界性的普遍問題。

?抄襲、模仿、數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)等方面的很多問題來自于缺乏統(tǒng)一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

?魯棒性(Robustness)、安全性和易用性是一個臨床級別的AI產(chǎn)品的必要條件。

?人工智能可以幫助優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療資源、醫(yī)療診斷技術(shù)下沉到基層,最終進(jìn)入千家萬戶。

人工智能已經(jīng)在各個領(lǐng)域開花結(jié)果,包括安防、新零售、自動駕駛,以及我們推想科技所在的領(lǐng)域——醫(yī)療健康。它在不同行業(yè)解決著不同的問題,我認(rèn)為AI在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展,對人類未來的影響非常深遠(yuǎn)。

優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源不足是世界性的普遍問題

AI在所有行業(yè)的落地,所面臨的第一個問題,并不是關(guān)于技術(shù)本身,而是關(guān)于它在該領(lǐng)域到底能解決什么樣的問題。在此,我們需要回顧一下,醫(yī)療行業(yè)的現(xiàn)狀。醫(yī)療問題并不僅僅存在于中國,它其實(shí)是一個世界性的普遍問題。

首先要面對的就是優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源不足的問題。在國內(nèi),很多醫(yī)院都人滿為患,很多病人都得不到好的診療服務(wù)。雖然國外的醫(yī)院不是如此,但是國外的醫(yī)療服務(wù)非常昂貴。

比如一個肺部的CT影像,一個醫(yī)生可能需要很長時間才能看完。正常的肺和早期病變的肺差別非常細(xì)微,普通人去看CT根本沒有辦法分辨出來,就算是一個有多年診療經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生,也很有可能會因?yàn)槠诎l(fā)生漏診和誤診的現(xiàn)象。

針對這個問題,人工智能就是很好的解決方案。除此之外,人工智能在醫(yī)療行業(yè)還有很多應(yīng)用場景,比如我們所在的醫(yī)學(xué)影像和輔助診斷環(huán)節(jié)。

2015年,推想科技剛剛成立的時候,世界范圍內(nèi)其實(shí)只有兩家企業(yè)在真正做醫(yī)療AI、醫(yī)療深度學(xué)習(xí)和醫(yī)療影像。到2018年,很多醫(yī)療AI公司如雨后春筍般涌出,學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界也有越來越多的探索者。

2015年剛進(jìn)入醫(yī)療深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的時候,我在谷歌上搜索了一下“深度學(xué)習(xí)”這個詞,那時只搜到了一篇文章,是我的母?!绹ゼ痈绱髮W(xué)的一個日本教授寫的,叫做《虛擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和醫(yī)學(xué)影像》,那時候他都不把自己設(shè)定在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域?,F(xiàn)在,大家也可以去搜索一下,基本上就可以看到學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界的幾萬篇文章。從這點(diǎn)看,醫(yī)療深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域已經(jīng)獲得爆發(fā)性的發(fā)展。

醫(yī)療AI領(lǐng)域缺乏統(tǒng)一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)

但是任何風(fēng)口行業(yè),包括醫(yī)療AI在內(nèi),都會出現(xiàn)一些問題。

比如,目前很多所謂的專家系統(tǒng),魚目混珠,說自己是深度學(xué)習(xí)。再比如,大量的抄襲與模仿,就像推想科技最早做的肺結(jié)節(jié)產(chǎn)品,后來就出現(xiàn)了大量仿制品。還有數(shù)據(jù)安全問題,病人的隱私也不能得到很好的保護(hù)。這些問題,歸根究底還是因?yàn)闆]有一個統(tǒng)一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),沒有人規(guī)劃什么樣的產(chǎn)品才是一個好的AI產(chǎn)品。

醫(yī)療AI發(fā)展到現(xiàn)在,在推想科技以及業(yè)內(nèi)所有企業(yè)的努力下,人工智能其實(shí)已經(jīng)融入到醫(yī)生日常的診療路徑之中了。

我認(rèn)為好的AI產(chǎn)品,必然要經(jīng)過臨床實(shí)驗(yàn)的反復(fù)打磨,根據(jù)醫(yī)生的需求不斷迭代。它需要有優(yōu)質(zhì)的老師、數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)以及深度學(xué)習(xí)模型。在這個過程中,需要反復(fù)練習(xí)修復(fù)。

我認(rèn)為,AI產(chǎn)品的評判標(biāo)準(zhǔn)主要體現(xiàn)在以下三個方面:

?魯棒性。一個好的AI產(chǎn)品一定要能在不同的醫(yī)療領(lǐng)域、醫(yī)療環(huán)境里,還能保持相對較高的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。所以,魯棒性極為重要。

?易用性。AI的價值,在于幫助人類釋放出更多的產(chǎn)能,如果AI產(chǎn)品的使用非常麻煩、非常復(fù)雜的話,就沒有用。

?安全性。AI產(chǎn)品的使用,一定要在保證整個醫(yī)療系統(tǒng)安全的情況之下進(jìn)行。

所以,我認(rèn)為魯棒性、安全性和易用性是一個臨床級別的AI產(chǎn)品的必要條件。

AI技術(shù)能把優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療資源帶入千家萬戶

到目前為止,我們的幾條行業(yè)線都已經(jīng)開始陸續(xù)落地到產(chǎn)業(yè)。其中一個AI產(chǎn)品上線的時候,我們遇到一個案例。

醫(yī)生看完肺部影像之后,醫(yī)囑是:雙肺未見明顯異常。但我們的產(chǎn)品在識別肺部影像時,圈出了一個異常的點(diǎn),醫(yī)生說可能是假陽。后來,推薦那個病人做了后續(xù)檢查,發(fā)現(xiàn)是癌變。AI在識別病灶上對醫(yī)生的幫助確實(shí)很大。

除了肺部產(chǎn)品之外,我們在乳腺、骨頭、心臟、肝臟也都在做相應(yīng)的產(chǎn)品研發(fā)。到目前為止,推想科技的產(chǎn)品每日完成肺癌輔助篩查近13000例。AI已經(jīng)是全世界最大的診斷體系之一。推想科技的產(chǎn)品已經(jīng)在世界范圍的近150家頂級三甲醫(yī)院落地,所在地包括美國、日本、歐洲等。

我國目前在推行分級診斷,其中對基層醫(yī)院的要求是:基層醫(yī)院必須有能力找到早期病變。但矛盾就在于,早期病變對漏診率的要求越低,對診斷能力的要求就越高?;鶎俞t(yī)院往往醫(yī)療設(shè)備與醫(yī)療資源的狀況也比較差,AI醫(yī)療可以降低早期病變的漏診概率,把疾病診斷提前,為患者爭取時間,提高治愈率,將給社會帶來巨大價值。人工智能可以幫助優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療資源、醫(yī)療診斷技術(shù)下沉到基層。

人工智能最終能在不同行業(yè)產(chǎn)生不同價值。在醫(yī)療行業(yè),人工智能在分級診療、醫(yī)保控費(fèi)、衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)等方面都能產(chǎn)生巨大價值,這也是整個行業(yè)未來需要努力的方向。

到目前為止,推想科技已經(jīng)逐漸成為醫(yī)療行業(yè)中全場景、全類型醫(yī)療機(jī)構(gòu)服務(wù)平臺。我們希望,最終人工智能技術(shù)能把優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療資源帶入千家萬戶。

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原文標(biāo)題:推想科技陳寬:AI正在賦能優(yōu)質(zhì)醫(yī)療走進(jìn)千家萬戶|紅杉Family

文章出處:【微信號:Sequoiacap,微信公眾號:紅杉匯】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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