5月27日，人工智能“明星”AlphaGo以三戰(zhàn)皆勝的戰(zhàn)績(jī)擊敗圍棋天才少年柯潔，而在這場(chǎng)吸引全球目光的戰(zhàn)局開(kāi)始前一周，由北京7家頂級(jí)醫(yī)院醫(yī)生們組成的戰(zhàn)隊(duì)在一場(chǎng)讀片競(jìng)技大賽中以0.3%的微弱劣勢(shì)同樣惜敗人工智能對(duì)手。

　　后者在醫(yī)療界再次引發(fā)熱烈討論：醫(yī)生，這個(gè)與人類歷史幾乎同步誕生的古老職業(yè)，是否將被人工智能（ArtificialIntelligence,AI）取而代之？

　　Airdoc創(chuàng)始人CEO張大磊——這位跨界互聯(lián)網(wǎng)和健康醫(yī)療的創(chuàng)業(yè)者——在日前接受《醫(yī)學(xué)界》專訪時(shí)肯定地給出他的答案：人工智能是新一代的革命性技術(shù)，如同歷史上多次的技術(shù)革命一樣，它會(huì)提高醫(yī)療的效率和質(zhì)量，卻不會(huì)也無(wú)法替代醫(yī)生。

　　Airdoc創(chuàng)始人&CEO張大磊

　　取代

　　AI+醫(yī)療能否取代醫(yī)生？Never！

　　“抵抗是沒(méi)有用的。”

　　——《星際迷航》

　　2015年，當(dāng)人工智能在國(guó)內(nèi)遠(yuǎn)未如今日這樣火爆之時(shí)，張大磊創(chuàng)立Airdoc，他希望以人工智能技術(shù)服務(wù)于醫(yī)療健康。

　　僅僅3年之后，Airdoc已經(jīng)與包括TheJohnsHopkins、西奈山醫(yī)院、北京協(xié)和醫(yī)院、解放軍總醫(yī)院、上海長(zhǎng)征醫(yī)院在內(nèi)的國(guó)內(nèi)外多家頂級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)展開(kāi)人工智能輔助醫(yī)療實(shí)踐的合作，隨著項(xiàng)目成果的推廣，Airdoc迅速成為中國(guó)醫(yī)療人工智能的領(lǐng)先者。

　　“大磊”是做人工智能的圈內(nèi)人以及隊(duì)友們對(duì)他的親切稱呼，而他也確如這昵稱一樣平易近人。當(dāng)大磊以通俗的方式向記者解釋人工智能醫(yī)療的時(shí)候，記者腦海中想起了電影《星際迷航》里的那句臺(tái)詞“抵抗是沒(méi)有用的”，因?yàn)槟銊e無(wú)選擇。

　　“我們的理解是，人工智能是一個(gè)拐杖技術(shù)，必須與某個(gè)特定任務(wù)或者特定的場(chǎng)景結(jié)合在一起，才能夠解決問(wèn)題。”大磊的答案一反許多人對(duì)人工智能的常規(guī)理解，而這被他稱為“弱人工智能”。

　　他微笑著解釋，所謂的“弱人工智能”并非學(xué)術(shù)名詞，是相對(duì)于通用型任務(wù)的人工智能而言，而后者是有自主意志、能自主決策的“強(qiáng)人工智能”。

　　據(jù)大磊介紹，目前所有進(jìn)入應(yīng)用階段的AI產(chǎn)品，有一個(gè)共同的特點(diǎn)，即對(duì)特定任務(wù)或場(chǎng)景有特定的輸入和特定的輸出并能夠標(biāo)準(zhǔn)化復(fù)制。比如谷歌無(wú)人駕駛汽車(chē)，它是由人駕駛之后將采集到的圖像、數(shù)據(jù)等標(biāo)記出來(lái)，再通過(guò)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練+算法模型并最終輸出決策。同樣在醫(yī)療領(lǐng)域也適用這一規(guī)則：AI模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，完成特定的任務(wù)。

　　“我們之所以認(rèn)為AI只是工具，并不能替代醫(yī)生，原因在于它解決的是具有輸入輸出結(jié)構(gòu)的問(wèn)題，而這些輸入的數(shù)據(jù)和輸出的結(jié)果來(lái)自于對(duì)人類的學(xué)習(xí)。”大磊告訴記者，成本低廉的大規(guī)模并行計(jì)算力、大數(shù)據(jù)積累、深度學(xué)習(xí)算法和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的技術(shù)成熟是促使人工智能發(fā)展出現(xiàn)向上拐點(diǎn)的四大催化劑，在醫(yī)療領(lǐng)域基于這些技術(shù)而開(kāi)展的AI應(yīng)用實(shí)踐已經(jīng)較為成熟，比如AI可以準(zhǔn)確地分析放射影像，識(shí)別疾病的早期病變等等。

　　“但是，AI無(wú)法搞定醫(yī)療過(guò)程的整個(gè)鏈條。”大磊表示，人們對(duì)AI的期待值過(guò)高，從某種角度看是對(duì)現(xiàn)實(shí)醫(yī)療效率和質(zhì)量有更多期待的一種反射。

　　觸動(dòng)大磊對(duì)AI價(jià)值深刻認(rèn)識(shí)的一件事發(fā)生在北京一位神經(jīng)內(nèi)科專家的診室。“那時(shí)候我們都在想，如果我們通過(guò)算法能夠確認(rèn)（診斷）的話，那么醫(yī)生是不是就不需要親自去做某些（診斷類）工作了呢？”大磊坦誠(chéng)那次門(mén)診的經(jīng)歷徹底改變了他的想法。

　　“那位病人在專家的診室內(nèi)得知自己被確認(rèn)為帕金森病后非常沮喪，這意味著他的后半生要一直吃藥，而且病情還會(huì)持續(xù)惡化，這是一種無(wú)法治愈的疾病。結(jié)果那位大夫跟病人只說(shuō)了幾句話，病人就釋然了。”大磊望著記者說(shuō)：“你猜那位大夫說(shuō)了啥？”

　　“那位大夫說(shuō)，很多人年齡大了，上帝都會(huì)給他發(fā)牌。有的牌是心梗，（他）直接暈倒在廁所再也不會(huì)醒來(lái)；有的牌是中風(fēng)，偏癱、半身不遂、大小便不能自理，子女不能上班照顧（他）；你接到的牌是帕金森，讓你和這兩張牌換，你換哪個(gè)？那個(gè)病人一聽(tīng)，‘上帝對(duì)我好像還不錯(cuò)嘛’。”

　　大磊表示，之所以很多人提出“顛覆醫(yī)療”的觀點(diǎn)，“我覺(jué)得是因?yàn)閷?duì)醫(yī)療和醫(yī)生的工作理解還不夠深刻，醫(yī)療是社會(huì)學(xué)，是哲學(xué)，是藝術(shù)，科學(xué)只是醫(yī)療的一小部分，我們要做的是在醫(yī)療的某個(gè)環(huán)節(jié)中提高效率，改善其質(zhì)量和安全。”

　　醫(yī)生的好奇心，改變著世界。（圖片來(lái)源/Airdoc）

　　價(jià)值

　　AI+醫(yī)療的價(jià)值何在？賦能！

　　人類與人工智能協(xié)作的結(jié)果是1+1=3。

　　——李開(kāi)復(fù)

　　在Airdoc研發(fā)線中，醫(yī)學(xué)影像分析是其重要產(chǎn)品內(nèi)容。大磊告訴醫(yī)學(xué)界，Airdoc的產(chǎn)品立足于兩點(diǎn)：

　　其一是找到漏診率非常高的疾病；

　　其二是它同時(shí)在某一環(huán)節(jié)有非常明確的輸入和輸出。

　　“我們?cè)谛难芸啤?a name='InnerLinkKeyWord' href='//m.coldnoir.com/gkpd/' target='_blank'>骨科、普外、眼科、腫瘤、皮膚科等科室及肺部、腦部、肝臟等臟器領(lǐng)域都找到了領(lǐng)域內(nèi)最權(quán)威的專家一起合作，所以我們不是以單一病種的維度做產(chǎn)品。”

　　減少疾病的漏診率是大磊和伙伴們創(chuàng)立公司的初心，這是因?yàn)樗麄兛吹搅酥袊?guó)醫(yī)療水平在地區(qū)間和不同級(jí)別醫(yī)院、醫(yī)生間的鴻溝。“如果能通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，讓普通醫(yī)生也能像大專家一樣做出準(zhǔn)確的診斷，那么這將是一件多么有價(jià)值的工作。”大磊說(shuō)。

　　事實(shí)上，醫(yī)療成本的快速上漲、熟練醫(yī)護(hù)人員的缺乏、患者對(duì)醫(yī)療結(jié)果越來(lái)越高的期望等，是全球各國(guó)普遍遇到的問(wèn)題。

　　“我們的切入點(diǎn)放在了AI+醫(yī)學(xué)影像診斷上。”大磊認(rèn)為。AI+醫(yī)學(xué)影像診斷可能成為眾多醫(yī)療細(xì)分領(lǐng)域率先爆發(fā)的領(lǐng)域。一方面，影像科醫(yī)生缺口巨大，由于收入低、培養(yǎng)周期長(zhǎng)等多種原因，全國(guó)影像科醫(yī)生極度缺乏；另一方面，影像讀片高度依賴經(jīng)驗(yàn)，因經(jīng)驗(yàn)差異使得影像讀片的準(zhǔn)確率差異很大。

　　AirdocDR是Airdoc基于深度學(xué)習(xí)研發(fā)的眼底照片識(shí)別工具，糖尿病性視網(wǎng)膜病變（以下簡(jiǎn)稱“糖網(wǎng)”）是最常見(jiàn)的糖尿病眼底并發(fā)癥之一。

　　WESDR的研究報(bào)告，患糖尿病5年以上DR發(fā)病率約為17%；患糖尿病10年以上DR發(fā)病率為26%；患糖尿病20年以上DR發(fā)病率為63%。2型糖尿病病人每年1次眼底檢查，可將失明發(fā)生率降低94.4%。加大糖網(wǎng)早期篩查，將徹底改變無(wú)數(shù)糖尿病病人的疾病預(yù)后。我國(guó)約有1.14億糖尿病患者，而眼科醫(yī)生約為3.6萬(wàn)余名，患醫(yī)比達(dá)到驚人的3166：1。

　　Airdoc團(tuán)隊(duì)與上海長(zhǎng)征醫(yī)院在內(nèi)的數(shù)家頂級(jí)醫(yī)院的專家們多年前就展開(kāi)了合作，收集了數(shù)十萬(wàn)張?zhí)蔷W(wǎng)眼底照片。在過(guò)去幾年里由眼科專家對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，并對(duì)糖網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分型，針對(duì)糖網(wǎng)的特點(diǎn)設(shè)計(jì)專業(yè)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)算法，最終生成精準(zhǔn)的糖網(wǎng)識(shí)別模型。

　　與上海長(zhǎng)征醫(yī)院魏銳利教授等開(kāi)展合作的AirdocDR在微軟Build2017開(kāi)發(fā)者大會(huì)上驚艷亮相。（視頻來(lái)源/Airdoc）

　　AirdocDR產(chǎn)品操作十分容易，使用免散瞳眼底照相機(jī)拍攝患者眼底照片并上傳，Airdoc會(huì)在幾秒中之內(nèi)得出糖網(wǎng)識(shí)別結(jié)果，經(jīng)由醫(yī)生確認(rèn)后，病人幾乎可以實(shí)時(shí)得到診斷報(bào)告。

　　Airdoc的合作專家之一、上海長(zhǎng)征醫(yī)院眼科主任魏銳利教授表示，“有了AirdocDR這個(gè)系統(tǒng)，可以把我們專業(yè)醫(yī)生的手和我們的檢查技術(shù)延伸到全國(guó)各地，也就是說(shuō)在任何一個(gè)角落，專業(yè)儀器拍攝的影像，都可以傳輸?shù)皆浦校M(jìn)行輔助分析獲得準(zhǔn)確建議，讓患者在任何時(shí)候都可以得到早期的預(yù)防和輔助分析建議。”

　　大磊表示，Airdoc希望把放射科、眼科醫(yī)生、心血管科專家們從大量重復(fù)性、基礎(chǔ)性工作中解放出來(lái)，讓他們?nèi)プ鼍哂懈吒郊又?、更體現(xiàn)其學(xué)術(shù)專長(zhǎng)的工作；而基層醫(yī)生則如同有一位專家導(dǎo)師陪伴在身邊，無(wú)須苦惱于缺少臨床指導(dǎo)，從而提高診斷效率和質(zhì)量。

　　“人工智能給醫(yī)生賦能，最終讓病人獲益。”大磊說(shuō)。

　　未來(lái)

　　AI+醫(yī)療的未來(lái)是什么？

　　在“未來(lái)”還沒(méi)有發(fā)生之前，它就已潛入我們的生命，在我們身上發(fā)生變化。

　　——奧地利詩(shī)人賴內(nèi)·馬利亞·里爾克

　　變革的時(shí)代，有人看到風(fēng)險(xiǎn)，有人洞見(jiàn)機(jī)遇，其秘密在于從什么角度審視這場(chǎng)變革。大磊向記者分享了其對(duì)人工智能未來(lái)的思考。

　　中國(guó)在AI領(lǐng)域走在世界前面。

　　對(duì)于這一點(diǎn)，大磊相當(dāng)自信。事實(shí)上上世紀(jì)七八十年代很多留學(xué)生在國(guó)外學(xué)習(xí)AI，而那時(shí)AI正處于低谷，這些學(xué)子已經(jīng)成長(zhǎng)為領(lǐng)域內(nèi)的專家。“每年AI領(lǐng)域的論文，其中一半作者是華人學(xué)者。在數(shù)據(jù)質(zhì)量上美國(guó)要好一些，但中國(guó)數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)大于美國(guó)；在計(jì)算力上，無(wú)論是分布式計(jì)算還是超算，中美幾乎無(wú)差別；在算法上，美國(guó)因在基礎(chǔ)教育上優(yōu)勢(shì)要好于中國(guó)。”大磊告訴記者，今年6月Airdoc將作為出品主席承辦全球機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)大會(huì)，講者都是世界一流的AI專家，“在AI領(lǐng)域幾乎沒(méi)有差距”。

　　AI的突破更可能發(fā)生在傳統(tǒng)醫(yī)療行為無(wú)法觸及的領(lǐng)域。

　　大磊認(rèn)為，對(duì)醫(yī)生們來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)的醫(yī)療模式中，診斷和治療占用了他們大量的時(shí)間、精力，所以AI應(yīng)該在早期診斷、疾病預(yù)防等階段發(fā)揮其價(jià)值。比如在馬拉松開(kāi)始前，通過(guò)數(shù)個(gè)問(wèn)題辨析出哪些人適合參加比賽。“這就是AI領(lǐng)域能有突破的典型案例。”大磊說(shuō)。他告訴記者，Airdoc正在與北京一家頂尖心血管醫(yī)院的專家們開(kāi)展相關(guān)研究工作。

　　通用任務(wù)型AI將會(huì)是下一個(gè)里程碑。

　　在所有的科幻小說(shuō)中，通用任務(wù)型AI，即可以完成多重任務(wù)模式的AI，是人類的重要助手，，但是，在某些任務(wù)上，AI卻難以實(shí)現(xiàn)。“比如人類互相問(wèn)候，是再簡(jiǎn)單不過(guò)的一件事，傳遞很多情感，然而對(duì)機(jī)器而言，這意味著常識(shí)、推理等各種知識(shí)結(jié)構(gòu)綜合和邏輯判斷共同作用才能做出正確的輸出反饋。這是一件非常難的事兒。”大磊認(rèn)為，盡管通用型AI需要一些時(shí)間，但或許在我們這代人的有生之年能夠看到。

　　醫(yī)療AI也將改變醫(yī)生教育模式。

　　醫(yī)學(xué)作為經(jīng)驗(yàn)學(xué)科，上級(jí)醫(yī)生的指導(dǎo)會(huì)幫助下級(jí)醫(yī)生持續(xù)提高，但在傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)教育領(lǐng)域卻很難做到。一個(gè)基層病理醫(yī)生日常工作中幾乎無(wú)法得到專業(yè)病理醫(yī)生的全程指導(dǎo)。大磊認(rèn)為醫(yī)療AI可以解決這個(gè)問(wèn)題。

　　“我們接觸到的很多醫(yī)生都非常喜歡學(xué)習(xí)，但是沒(méi)有渠道。”大磊告訴記者，臨床能力提高的過(guò)程取決于“你接觸到的病例數(shù)量和正確診斷、合理治療的反饋”，通過(guò)AI醫(yī)療的引用，解決了學(xué)習(xí)渠道的問(wèn)題，讓普通醫(yī)生的診斷正確率更快地接近專家。大磊坦言這是他最開(kāi)始沒(méi)有想到的。

　　數(shù)據(jù)質(zhì)量、監(jiān)管、病人隱私和觀念的改變將是AI發(fā)展的挑戰(zhàn)。

　　大磊表示，這是AI落地的四大重要問(wèn)題。對(duì)目前大部分AI醫(yī)療企業(yè)，臨床數(shù)據(jù)質(zhì)量不容樂(lè)觀，因?yàn)檫@決定著模型的質(zhì)量，而后三者則是目前中國(guó)政府確保AI醫(yī)療領(lǐng)域健康發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)。2016年國(guó)家相繼出臺(tái)《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》《關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》等文件。Airdoc也積極參與了美國(guó)NIH相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)與中國(guó)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)及FDA分類界定等工作。“我們所有環(huán)節(jié)嚴(yán)格遵循HIPPA保護(hù)患者隱私，并且有官方認(rèn)證的人工智能輔助診斷企業(yè)。”大磊表示，在這方面Airdoc作為行業(yè)領(lǐng)軍者應(yīng)做出表率。

　　行業(yè)的包容也是一大挑戰(zhàn)。

　　大磊表示，“當(dāng)前大家對(duì)AI+醫(yī)療期望值過(guò)高，多家公司涌現(xiàn)，但是實(shí)際上醫(yī)療行業(yè)安全第一的特點(diǎn)注定了新工具被廣泛采用需要漫長(zhǎng)的過(guò)程。監(jiān)管層的鼓勵(lì)，行業(yè)同仁的團(tuán)結(jié)，用戶的合理預(yù)期，都非常重要。Airdoc也希望能夠和每一家同領(lǐng)域內(nèi)企業(yè)互相幫助互相支持，只有整個(gè)行業(yè)有耐心持續(xù)發(fā)展持續(xù)繁榮，才能有更多真正進(jìn)入各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域持續(xù)提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的機(jī)會(huì)。”

　　毫無(wú)疑問(wèn)，我們已經(jīng)一腳跨入人工智能時(shí)代——這是一個(gè)事實(shí)。面對(duì)未知，人們必然心存惶恐。伏爾泰曾說(shuō)：“不確定讓人不舒服，可確定又是荒謬的。”

　　誠(chéng)如《第四次工業(yè)革命》作者KlausSchwab所說(shuō)的那樣，機(jī)遇越是如此引人注目，挑戰(zhàn)就越讓人卻步。在一切變得更加復(fù)雜也更加碎片化時(shí)，我們依然可以選擇哪種方式塑造我們的未來(lái)。

　　當(dāng)下，便是最好的時(shí)機(jī)。