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    張繼武:理性看待人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的超前應(yīng)用

       日期:2019-11-15     瀏覽:128    
    核心提示:發(fā)布日期:2019-11-13     “AI+醫(yī)療到底能不能投

    發(fā)布日期:2019-11-13

        “AI+醫(yī)療到底能不能投?”“某某團隊說可以拿到準(zhǔn)確的醫(yī)療數(shù)據(jù),可信嗎?”“某某公司建立了第三方影像數(shù)據(jù)中心,可以輕松獲取大數(shù)據(jù),可以合作嗎?”……

      2016年8月至今,米健醫(yī)療創(chuàng)始人、CEO張繼武被問得最多的專業(yè)問題,全都有關(guān)“大數(shù)據(jù)”“人工智能”在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。

      生物醫(yī)學(xué)工程博士出身,兼任北大、上交大博導(dǎo)并擁有包括IEEE EMBS上海區(qū)副主席等頭銜,張繼武是極少數(shù)能拿出厚厚一本論文集的企業(yè)家,也是極少數(shù)正在從事醫(yī)療科技項目創(chuàng)業(yè),卻仍不斷提醒投資人“理性看待人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的超前應(yīng)用”的“乙方”。

      “天生的”科學(xué)家創(chuàng)業(yè)了

      “談到人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用,說實話,目前還是研究多于應(yīng)用。”張繼武透著一股敢說的“學(xué)者氣質(zhì)”。他說這是自己的優(yōu)點,但在商業(yè)競爭場上也往往成為自己的缺點,“不擅長吹捧別人,也不愛忽悠人”。

      就在前幾天,這位CEO還因為參加了一場學(xué)術(shù)論壇,聽了很多學(xué)界大咖分享觀點而興奮不已,“我可能天生就適合搞學(xué)術(shù)研究,偏偏還就創(chuàng)業(yè)了。”

      攻讀博士那會兒,每天聽各種大神級人物的講座,他一度給自己定下了人生目標(biāo)——只要能吃飽穿暖,可以一輩子做研究。博士畢業(yè)時,張繼武已經(jīng)成為中國少有的幾個在IEEE Transaction(國際電子電氣工程協(xié)會匯刊) 上發(fā)表過兩篇論文的博士生。

      到東北大學(xué)做博士后時,張繼武被當(dāng)時還是東大阿爾派老總的導(dǎo)師劉積仁看中,到東軟集團做了一名員工,“科研本來是我的人生理想,到了企業(yè)后發(fā)現(xiàn),那里的科研跟我想象的不一樣。”

      當(dāng)時,張繼武向劉積仁申請一個長期項目,但老板特別直白地告訴他,在企業(yè),兩年的項目就算是一個長期項目了。這時張繼武才發(fā)現(xiàn),科研和產(chǎn)業(yè)科研是兩碼事兒,后者對效率、產(chǎn)品、用戶需求匹配的要求更高。

      2002年時,這個一心想做科研的小伙子拿到了上海市杰出人才計劃的一個項目,他毅然向?qū)焺⒎e仁辭職,“我要繼續(xù)回去做科研”。

      后來的一年時間里,他在中科院西安光機所當(dāng)教授、博導(dǎo),并在自己33歲那年第一次申報中科院院士,“只是感受一下申請院士的流程,之后還要繼續(xù)努力”。也正是在那一年,張繼武的命運發(fā)生改變,他被一個獵頭朋友挖去了一家外企,一個人用3年時間把這家公司的研發(fā)中心員工帶到了300人。

      那會兒與他一起申請中科院院士的“同學(xué)”,今年再次申請院士,并且很有希望獲評,“沒啥后悔的,我現(xiàn)在做的事也算對社會有點兒意義,能給老百姓帶來健康福祉”。

      2013年,在與團隊成員經(jīng)歷了臉紅、吵架、瞪眼、拍桌子等一系列掙扎后,米健醫(yī)療在全國首次提出了CIS概念,即Clinical Information System醫(yī)療信息系統(tǒng)重構(gòu)。這家“小公司”拋棄了當(dāng)時熱門但極燒錢的移動醫(yī)療方向,轉(zhuǎn)而開始向各大醫(yī)院推介高效的信息系統(tǒng)。

      數(shù)據(jù)獲取或成人工智能發(fā)展瓶頸

      張繼武告訴中國青年報·中國青年網(wǎng)記者,人工智能可以分為人的智能(即Human Intelligence)和人工的智能(Artificial Intelligence)兩大類。前者主要依靠既有經(jīng)驗和知識圖譜,來幫助人們作出決策;后者則要從數(shù)據(jù)里挖掘隱蔽的弱相關(guān)信息,來得出某種結(jié)論。

      米健醫(yī)療與美國梅奧醫(yī)學(xué)中心的合作,就是基于前者的一種探索。比如,根據(jù)專家們提供的經(jīng)驗和數(shù)據(jù)要求,可以得出某種疾病的一些癥狀、指標(biāo)顯像表現(xiàn),智能儀器可以給出相關(guān)疾病的提示。

      “這些是有用的和有效的,但是還不能稱之為人工智能,應(yīng)該是‘人的智能’,是‘專家系統(tǒng)’。真正的人工智能,需要完備的數(shù)據(jù),而這種數(shù)據(jù)過去往往被忽視了。”張繼武說,完備數(shù)據(jù)的獲得,將成為人工智能醫(yī)療發(fā)展的一個瓶頸,“那些與疾病弱相關(guān)的、醫(yī)生們可能并沒有注意的信息,到了AI那里,機器可以通過深層次分析來發(fā)現(xiàn)某種疾病的可能性。”

      那些被忽視的、扔掉的數(shù)據(jù),或許才是最有效的弱相關(guān)信息。但目前,無論是醫(yī)院還是醫(yī)生、病人,對這種數(shù)據(jù)的采集都未形成體系。“完備的數(shù)據(jù),包括臨床表現(xiàn),甚至一個人日常運動、心率、血糖、血壓等數(shù)據(jù),都是完備數(shù)據(jù)的一部分。”張繼武說。

      數(shù)據(jù)獲取的另一個難點在于,病人和醫(yī)院、醫(yī)生,誰也不愿意把數(shù)據(jù)拿出來共享。即便是醫(yī)院之間的數(shù)據(jù)共享都很困難,更何況是醫(yī)院與企業(yè)、病人與企業(yè)之間的數(shù)據(jù)互通。

      “智能化是必然趨勢,數(shù)據(jù)收集的工作未來可能只有政府能做,利用區(qū)塊鏈技術(shù)來保證政府收集到的數(shù)據(jù)的安全性。”張繼武說。

      讓危重事件早期預(yù)測成為可能

      就在上周,張繼武團隊推出的“基于云和人工智能的危重事件早期預(yù)測”項目獲批,成為上海市經(jīng)信委第一批人工智能專項,拿到了由政府提供的超過600萬元的科研經(jīng)費。這筆資金的到來,比直接拿到某個醫(yī)院的大訂單更令張繼武興奮,“這說明我們這支研發(fā)型的創(chuàng)業(yè)團隊,得到了認(rèn)可”。

      他還記得公司在創(chuàng)辦初期,一些銷售員對高技術(shù)研發(fā)的不滿。“很多銷售過來說,我們的信息化產(chǎn)品只能賣給大型三甲醫(yī)院,二級及以下醫(yī)院看不上。”張繼武說,三甲醫(yī)院屬于“技術(shù)敏感型”醫(yī)院,他們對一個產(chǎn)品的技術(shù)先進性要求極高,大專家們都喜歡用市面上最先進的產(chǎn)品,他們對價格不敏感,“銷售覺得,我們應(yīng)該降低技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),再去服務(wù)二級醫(yī)院;但研發(fā)團隊卻只想做最好的產(chǎn)品。”

      這種時候,張繼武的“科學(xué)家”屬性被激發(fā)了出來,他給公司定調(diào),“先服務(wù)好全國的三甲醫(yī)院再說。”

      “基于云和人工智能危重事件早期預(yù)測”也是一樣,它超前性地提出可以根據(jù)手術(shù)室、急診科、普通病房、居家康養(yǎng)病人上傳的各類實時數(shù)據(jù)來提出危重預(yù)警。

      “一名老專家,到病房轉(zhuǎn)一圈,看到某個病人的臉色、狀態(tài)和呼吸等指標(biāo),基本就能判斷他還能挺幾天。真正的AI+醫(yī)療技術(shù),也應(yīng)該能通過這些弱相關(guān)指征,來提出危重預(yù)警。”張繼武說,現(xiàn)在醫(yī)院里的病房出現(xiàn)了機器疲勞、人工疲勞的現(xiàn)象——病房里的檢測儀器在沒有綜合指征考量的情況下頻繁報警,最終都被護理人員關(guān)閉;護士們每天看著差不多病情的病人,會產(chǎn)生疲倦、懈怠。

      而往往就在“病房疲勞”時間段里的普通病房,容易出現(xiàn)“危重事件”。“AI先學(xué)習(xí)每一個危重事件發(fā)生時病人指征參數(shù),從中找到弱相關(guān)規(guī)律,再在遇到類似情況時發(fā)出預(yù)警。”張繼武說,理想狀態(tài)下,這樣的預(yù)警裝置還可以給有需要的急診人群帶回家使用,并實時上傳其回家后的健康數(shù)據(jù)。

      “科學(xué)家、技術(shù)控創(chuàng)業(yè)總是偏理想化一些,我們最開始的方向不一定對,但只要秉持從需求著手創(chuàng)新的理念,總體的大方向就可以不斷糾偏。”張繼武說。

    來源:中國青年報

     
     
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