動(dòng)輒可以聽(tīng)到“AI取代醫(yī)生”“AI的準(zhǔn)確率超過(guò)醫(yī)生”的言論，同時(shí)“理想很美好，現(xiàn)實(shí)很骨感”的感慨頻頻傳來(lái)，理想的豪言壯語(yǔ)隨處可見(jiàn)，那現(xiàn)實(shí)是什么呢？

2017年以來(lái)，關(guān)于人工智能泡沫的議論紛紛攘攘，知乎上一問(wèn)題“這一波人工智能泡沫將會(huì)怎么破滅？”獲廣泛關(guān)注，其中，稟臨科技聯(lián)合創(chuàng)始人PENGBo的觀點(diǎn)得最高贊同票，他認(rèn)為，“人工智能有些危險(xiǎn)，因?yàn)楝F(xiàn)在變現(xiàn)似乎是個(gè)難題?！薄澳壳翱磥?lái)，AI可能并不足以支撐一個(gè)獨(dú)立的公司，它更適合作為其它公司的一個(gè)部門(mén)，或被其它公司收購(gòu)。”

許多智能影像一線從業(yè)者可能會(huì)對(duì)其觀點(diǎn)深表贊同?？拼笥嶏w智慧醫(yī)療事業(yè)部醫(yī)療影像產(chǎn)品負(fù)責(zé)人馬文君告訴記者，“如今的智能影像很像前幾年的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療，大家一窩蜂進(jìn)來(lái)了，但下一步怎么做，是個(gè)問(wèn)題?！眳R醫(yī)慧影梁恩銓認(rèn)為，“整體來(lái)講，智能影像診斷真正深入到臨床診斷的很少，目前，業(yè)內(nèi)嘗試與醫(yī)生合作做科研或提高效率方面嘗試，但要真正提高診斷率，目前還有很大差距?！?/p>

動(dòng)輒可以聽(tīng)到“AI取代醫(yī)生”“AI的準(zhǔn)確率超過(guò)醫(yī)生”的言論，同時(shí)“理想很美好，現(xiàn)實(shí)很骨感”的感慨頻頻傳來(lái)，理想的豪言壯語(yǔ)隨處可見(jiàn)，那現(xiàn)實(shí)是什么呢？

有人說(shuō)，21世紀(jì)是數(shù)據(jù)為王的時(shí)代；有人將算法比作發(fā)動(dòng)機(jī)，數(shù)據(jù)比作石油；有人則強(qiáng)調(diào)行業(yè)數(shù)據(jù)、專(zhuān)家資源和核心技術(shù)是打造智能影像缺一不可的三要素。無(wú)論怎樣強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的重要性都不為過(guò)，我們且以影像數(shù)據(jù)為徑，智能影像公司的運(yùn)營(yíng)為緯，一窺智能影像公司的真實(shí)日常。

數(shù)據(jù)端：保證質(zhì)量，數(shù)量多多益善

盡管我國(guó)存在第三方影像中心，但絕大多數(shù)的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)來(lái)源于醫(yī)院。據(jù)悉，大的三甲醫(yī)院一年產(chǎn)生的影像數(shù)據(jù)在10T以上。宜遠(yuǎn)智能CEO吳博稱，“單個(gè)醫(yī)院的影像數(shù)據(jù)存量就很大，每天數(shù)百例新增也很常見(jiàn)?！?/p>

在醫(yī)療信息系統(tǒng)中，PACS系統(tǒng)負(fù)責(zé)醫(yī)療影像采集、數(shù)據(jù)傳輸存儲(chǔ)以及影像分析、處理，并且不同的PACS系統(tǒng)之間，能以以DICOM國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)方式對(duì)接。

總體來(lái)說(shuō)，醫(yī)院影像數(shù)據(jù)多且大都標(biāo)準(zhǔn)化，便于機(jī)器閱讀，為此，智能醫(yī)療影像被業(yè)內(nèi)人認(rèn)為將率先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地。

上海市兒童醫(yī)院影像科主任楊秀軍曾表示，“很多醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域特別適合人工智能／圖像識(shí)別技術(shù)，國(guó)內(nèi)外有很多廠商從事這方面，也做出一些成果。”

吳博告訴記者，對(duì)于AI，影像數(shù)據(jù)本身具有標(biāo)準(zhǔn)化的優(yōu)勢(shì)。不過(guò)，數(shù)據(jù)異常也容易碰到?！耙訡T為例，有的病人不是躺著而是趴著掃描；有的不是頭先進(jìn)去而是腳先進(jìn)去；CT長(zhǎng)寬512像素或者768像素的差別，不同排數(shù)機(jī)器的層厚差異以及薄層重構(gòu)算法，都會(huì)影響清晰度?！彼a(bǔ)充道，“處理流程只要充分考慮和兼容這些變化情況，原始數(shù)據(jù)的可用比例還是非常高的?！?/p>

對(duì)于一個(gè)AI系統(tǒng)而言，數(shù)據(jù)多多益善是有前置條件的，在保證喂養(yǎng)數(shù)據(jù)質(zhì)量的情況下，增加數(shù)量才有意義。而判斷影像數(shù)據(jù)質(zhì)量，主要取決于AI公司所打造智能診斷產(chǎn)品的臨床目的。除此之外，對(duì)于智能影像診斷而言，影像數(shù)據(jù)需要關(guān)聯(lián)更準(zhǔn)確的診斷和后期結(jié)果關(guān)聯(lián)，否則垃圾進(jìn)，垃圾出。

南方醫(yī)科大學(xué)副教授劉再毅曾表示，“我們數(shù)據(jù)多得不得了，我們影像科每天產(chǎn)生很多數(shù)據(jù)，但是有多少數(shù)據(jù)可以用？1%都不到，其中有大量錯(cuò)誤信息?！彼a(bǔ)充道，“數(shù)據(jù)規(guī)范的問(wèn)題沒(méi)有辦法管控，臨床信息經(jīng)常有誤?！?/p>

拿現(xiàn)在很火的肺結(jié)節(jié)智能診斷為例，對(duì)于AI公司來(lái)說(shuō)，有肺結(jié)節(jié)的影像才是有價(jià)值的，“在產(chǎn)生的影像數(shù)據(jù)中，只有10%或20%的病人有問(wèn)題，即便如此，并不是所有有病灶的影像數(shù)據(jù)都能拿來(lái)用。”梁恩銓稱。而在醫(yī)院內(nèi)部，醫(yī)學(xué)影像系統(tǒng)和診斷報(bào)告是兩個(gè)獨(dú)立的系統(tǒng)，兩者并無(wú)關(guān)聯(lián)?！坝脭?shù)據(jù)訓(xùn)練AI很重要的一點(diǎn)是：需要系統(tǒng)判斷一個(gè)影像是否有結(jié)節(jié)，是否有病灶。而醫(yī)院每天拍出來(lái)幾百影像，并沒(méi)有標(biāo)出來(lái)哪里有結(jié)節(jié)，對(duì)于AI公司來(lái)說(shuō)，這就是沒(méi)有價(jià)值的數(shù)據(jù)?！绷憾縻尭嬖V記者。

數(shù)據(jù)獲?。骸昂献鳌惫糙A

影像數(shù)據(jù)是醫(yī)院的，智能影像公司如何獲取呢？

醫(yī)療數(shù)據(jù)是一種資源，意味著它有價(jià)值，想獲取有價(jià)值的東西最簡(jiǎn)單的邏輯就是“買(mǎi)買(mǎi)買(mǎi)”，這正是財(cái)大氣粗的IBM的戰(zhàn)略。在2014年相繼收購(gòu)了大數(shù)據(jù)醫(yī)療保健分析提供商Phytel與Explorys后，2015年，以10億美元收購(gòu)了醫(yī)學(xué)成像及臨床系統(tǒng)供應(yīng)商MergeHealthcare，后者坐擁有8500家客戶，其中包括美國(guó)聯(lián)邦政府和州政府機(jī)構(gòu)、雇主、醫(yī)保、醫(yī)院等，以及3億病人數(shù)據(jù)。

在我國(guó)，三甲醫(yī)院擁有絕大多數(shù)影像數(shù)據(jù)，但影像數(shù)據(jù)不出院是必須守住的紅線。為此，AI公司與醫(yī)院尋求“合作”就成了一種可能的路徑。一般來(lái)說(shuō)，AI公司會(huì)選擇與醫(yī)院合作開(kāi)發(fā)，一方面得到脫敏的數(shù)據(jù)和行業(yè)專(zhuān)家，一方面收獲了產(chǎn)品打磨的場(chǎng)景，至于合作模式，則各有特色。

一般來(lái)說(shuō)，智能影像公司官網(wǎng)上的合作醫(yī)院被視為彰顯自身實(shí)力的背書(shū)。記者從公司官網(wǎng)上了解到，推想科技稱其與北京協(xié)和醫(yī)院、同濟(jì)醫(yī)院、長(zhǎng)海長(zhǎng)征醫(yī)院等5家三甲醫(yī)院達(dá)成合作；科大訊飛先后與北京大學(xué)口腔醫(yī)院、上海交通大學(xué)附屬第六醫(yī)院南院等多家醫(yī)院合作；依圖科技與浙江省人民醫(yī)院合作。

劉再毅曾表示，非常希望與好的AI公司合作，以臨床目的為中心共享研究成果?！拔覀兣R床數(shù)據(jù)最寶貴，光有技術(shù)沒(méi)有臨床數(shù)據(jù)，很多都是紙上談兵?！?/p>

“我們現(xiàn)在不一定要獲取數(shù)據(jù)，而是想使用數(shù)據(jù)，我們?cè)诤歪t(yī)生的合作中發(fā)現(xiàn)，他們對(duì)于數(shù)據(jù)共享持謹(jǐn)慎樂(lè)觀和開(kāi)放的態(tài)度，我們提供深度學(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn)，和對(duì)于數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)整理和數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的方法論，結(jié)合醫(yī)療數(shù)據(jù)和專(zhuān)家只是，用科研服務(wù)、課題服務(wù)的形式結(jié)合起來(lái)。“吳博稱道，宜遠(yuǎn)智能切入醫(yī)療影像領(lǐng)域，目前不以工具見(jiàn)長(zhǎng)，而選擇以貼身服務(wù)來(lái)做，同時(shí)，醫(yī)療影像數(shù)據(jù)敏感，處理算法要能分布式地下沉到數(shù)據(jù)所在位置，而不是一味期望數(shù)據(jù)統(tǒng)一歸集到統(tǒng)一平臺(tái)。

匯醫(yī)慧影CEO柴象飛稱，他們?yōu)轫敿?jí)醫(yī)生提供工具、方法合作共贏，而對(duì)于偏基層的醫(yī)院，基于提供的IT工具之上，提供一些更加智能化、自動(dòng)化的工具，同時(shí)不斷收集數(shù)據(jù)，進(jìn)行算法模型的迭代。這與其規(guī)劃的商業(yè)模式是一致的，提高效率、降低誤診率的篩查類(lèi)影像系統(tǒng)，短期內(nèi)醫(yī)院可以買(mǎi)單。至于與頂級(jí)醫(yī)院的合作模式，公司高級(jí)市場(chǎng)經(jīng)理梁恩銓披露道，與很多醫(yī)院的合作是以科研合作的形式，最后的成果雙方都有署名，“產(chǎn)品歸我們，數(shù)據(jù)是醫(yī)院的?！?/p>

數(shù)據(jù)處理：“只有人工，沒(méi)有智能”

一如機(jī)器學(xué)習(xí)AI建模的流水線，醫(yī)療影像數(shù)據(jù)處理過(guò)程也要經(jīng)歷數(shù)據(jù)標(biāo)注、清洗、切割，隨后是建模、調(diào)參等。

在處理影像數(shù)據(jù)的技術(shù)問(wèn)題上，據(jù)吳博介紹，醫(yī)療影像數(shù)據(jù)刻畫(huà)的是體內(nèi)臟器，與肉眼容易識(shí)別花鳥(niǎo)蟲(chóng)魚(yú)人臉等常規(guī)圖片，成像原理與視覺(jué)特征都不相同，深度學(xué)習(xí)模型尤其需要深度改造。

但醫(yī)療影像數(shù)據(jù)處理的特殊之處在于數(shù)據(jù)標(biāo)注耗費(fèi)時(shí)間更長(zhǎng)、門(mén)檻更高，“要湊齊多名資深醫(yī)生對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行比下診斷報(bào)告還要細(xì)致的標(biāo)注，難度、進(jìn)度和成本都很高?！眳遣┓Q。無(wú)怪乎，科大訊飛智慧醫(yī)療事業(yè)部總經(jīng)理陶曉東稱，行業(yè)數(shù)據(jù)、專(zhuān)家資源和核心技術(shù)是打造智能影像缺一不可的三要素，大多數(shù)AI公司與醫(yī)院合作開(kāi)發(fā)，由院內(nèi)專(zhuān)家進(jìn)行標(biāo)注。

拿匯醫(yī)慧影為例，醫(yī)生使用其產(chǎn)品的同時(shí)就能對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，產(chǎn)生他們需要的有效數(shù)據(jù)。“醫(yī)生在看片的過(guò)程中，如果發(fā)現(xiàn)有病灶的影像，用我們的系統(tǒng)在病灶上直接標(biāo)記。除此之外，系統(tǒng)中還集成了病理和病理數(shù)據(jù)，綜合這些信息才能判斷是否有癌癥。”梁恩銓告訴記者。而這引發(fā)了一個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題：數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度很小。

在醫(yī)生的診斷中，影像僅是一個(gè)參考信息，最終還要參考病理診斷等信息進(jìn)行確診，所以對(duì)于打造一個(gè)智能診斷系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，很多數(shù)據(jù)的集合才是有效的數(shù)據(jù)。對(duì)此，梁恩銓介紹道，AI公司需要盡可能多地打通不同的系統(tǒng)，把病人的所有相關(guān)信息整合在一起，這其實(shí)是比較難的。匯醫(yī)慧影單獨(dú)開(kāi)發(fā)了一個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)，其中集成了數(shù)據(jù)清洗功能，把病理、病例和影像數(shù)據(jù)拿過(guò)來(lái)后，還要整合清洗?！搬t(yī)療數(shù)據(jù)獲取難，標(biāo)注工作量大，我們自嘲所謂人工智能，只有人工沒(méi)有智能。相對(duì)于機(jī)器視覺(jué)的其他領(lǐng)域，醫(yī)學(xué)上走得還是要慢一些?！?/p>

實(shí)際效果：幫醫(yī)生做科研或提高診斷效率

智能影像診斷系統(tǒng)準(zhǔn)確率在95%以上，超過(guò)人類(lèi)醫(yī)生的消息屢見(jiàn)不鮮，但其應(yīng)用情況怎樣呢？

劉再毅曾表示，許多AI公司在訓(xùn)練其智能系統(tǒng)時(shí)沒(méi)有甄別錯(cuò)誤信息，導(dǎo)致真正投入臨床時(shí)，準(zhǔn)確率只有50%，“這就沒(méi)有任何價(jià)值?！?/p>

梁恩銓稱，“若想用AI提升診斷率，目前為止還有很大差距?！彼硎?，AI診斷結(jié)果是個(gè)概率的問(wèn)題，只要不能達(dá)到100%的準(zhǔn)確率，公司難以為那1%負(fù)責(zé)。除此之外，很多公司在肺結(jié)節(jié)診斷上做得很好，但對(duì)于一些癌癥亞型，醫(yī)生本身就很難判斷，遑論AI了?！翱傮w來(lái)說(shuō)，真正深入臨床流程的AI很少，現(xiàn)階段，AI公司大都在幫醫(yī)生做科研或在提高診斷效率方面嘗試?！?/p>

將頂級(jí)專(zhuān)家的診斷能力固化下來(lái)，提供給基層醫(yī)院，是許多智能影像公司勾勒的美好藍(lán)圖。科大訊飛智慧醫(yī)療事業(yè)部總經(jīng)理陶曉東曾說(shuō)道，智能影像診斷系統(tǒng)，對(duì)三甲醫(yī)院的頂級(jí)醫(yī)生是錦上添花的事；而基層放射科醫(yī)生，每天只看四個(gè)片子，經(jīng)驗(yàn)比較少，這就是雪中送炭的事。杭州認(rèn)知科技副總經(jīng)理王泰峰稱，IBMWatson能提升基層醫(yī)生的決策效率。

但實(shí)踐起來(lái)同樣遇到尷尬。人工智能是基于云計(jì)算的，數(shù)據(jù)放在云端，基層醫(yī)院的信息化程度不夠，沒(méi)有大數(shù)據(jù)，怎么用人工智能？除此之外，大多數(shù)醫(yī)院使用的是局域網(wǎng)系統(tǒng)，沒(méi)法連接外網(wǎng)，數(shù)據(jù)也無(wú)法走上云端。

怎樣說(shuō)服醫(yī)院同意把數(shù)據(jù)放在云端，也是一個(gè)棘手的問(wèn)題。“如何充分保證數(shù)據(jù)隱私，這是很難突破的地方?！绷憾縻尭嬖V記者，“但相對(duì)于其他數(shù)據(jù)，影像數(shù)據(jù)含有的隱私信息較少，還是比較好溝通的?！?/p>

智能影像：風(fēng)口已至，還是初露端倪？

有人說(shuō)，投資人判斷的不是行業(yè)趨勢(shì)，而是時(shí)間點(diǎn)，判斷機(jī)會(huì)在哪個(gè)時(shí)間點(diǎn)才是關(guān)鍵。如今，AI+醫(yī)療影像被認(rèn)為是率先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地的領(lǐng)域，這意味著風(fēng)口已至，還是初露端倪？

劉再毅告訴記者，“如果真正去做醫(yī)學(xué)影像研究，會(huì)發(fā)現(xiàn)其中的陷阱、難度很多。我覺(jué)得這里面更多是做學(xué)術(shù)研究，真正落地到臨床上是很難的，路還有很長(zhǎng)?！鄙虾Ｊ袃和t(yī)院影像科主任楊秀軍表示，“有的智能診斷產(chǎn)品針對(duì)某一種病，比如開(kāi)發(fā)出一種軟件能更簡(jiǎn)便、更快捷地診斷皮膚癌，但絕大多數(shù)的病變不是那么簡(jiǎn)單的。”

梁恩銓認(rèn)為，絕大多數(shù)智能診斷產(chǎn)品沒(méi)有Follow臨床工作流程，拿肺結(jié)節(jié)診斷來(lái)說(shuō)，僅診斷出肺結(jié)節(jié)沒(méi)有問(wèn)題，不能確定是否有其他疾病，而誤診或漏診的后果是非常嚴(yán)重的。

飛利浦大中華區(qū)臨床科學(xué)部高級(jí)總監(jiān)周振宇對(duì)此深以為然。此前，他出席記者承辦的CCF-GAIR大會(huì)上曾表示，“我今天來(lái)到這個(gè)會(huì)場(chǎng)，想看到更多人工智能在醫(yī)學(xué)方面的應(yīng)用，但是我們看到還是和十幾年前一樣的，我們得到的結(jié)果還是停留在純粹數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的結(jié)果上，100個(gè)肺結(jié)節(jié)找到多少百分比，這對(duì)于臨床知識(shí)來(lái)說(shuō)沒(méi)有太大的價(jià)值?！彼f(shuō)道，“另外，從疾病和臟器來(lái)看，目前還是僅限于皮膚病、肺結(jié)節(jié)等相對(duì)容易做的器官。更多的人類(lèi)疾病，中國(guó)人比較重要的肝臟、腎臟、乳腺等方面，其實(shí)各個(gè)廠家的涉足點(diǎn)都是比較緩慢的?！?/p>

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