5月27日，人工智能“明星”AlphaGo以三戰皆勝的戰績(jì)擊敗圍棋天才少年柯潔，而在這場(chǎng)吸引全球目光的戰局開(kāi)始前一周，由北京7家頂級醫院醫生們組成的戰隊在一場(chǎng)讀片競技大賽中以0.3%的微弱劣勢同樣惜敗人工智能對手。

　　后者在醫療界再次引發(fā)熱烈討論：醫生，這個(gè)與人類(lèi)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)和健康醫療的創(chuàng )業(yè)者——在日前接受《醫學(xué)界》專(zhuān)訪(fǎng)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 )提高醫療的效率和質(zhì)量，卻不會(huì )也無(wú)法替代醫生。

　　Airdoc創(chuàng )始人&CEO張大磊

　　取代

　　AI+醫療能否取代醫生？Never！

　　“抵抗是沒(méi)有用的。”

　　——《星際迷航》

　　2015年，當人工智能在國內遠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)于醫療健康。

　　僅僅3年之后，Airdoc已經(jīng)與包括TheJohnsHopkins、西奈山醫院、北京協(xié)和醫院、解放軍總醫院、上海長(cháng)征醫院在內的國內外多家頂級醫療機構展開(kāi)人工智能輔助醫療實(shí)踐的合作，隨著(zhù)項目成果的推廣，Airdoc迅速成為中國醫療人工智能的領(lǐng)先者。

　　“大磊”是做人工智能的圈內人以及隊友們對他的親切稱(chēng)呼，而他也確如這昵稱(chēng)一樣平易近人。當大磊以通俗的方式向記者解釋人工智能醫療的時(shí)候，記者腦海中想起了電影《星際迷航》里的那句臺詞“抵抗是沒(méi)有用的”，因為你別無(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)景結合在一起，才能夠解決問(wèn)題。”大磊的答案一反許多人對人工智能的常規理解，而這被他稱(chēng)為“弱人工智能”。

　　他微笑著(zhù)解釋?zhuān)^的“弱人工智能”并非學(xué)術(shù)名詞，是相對于通用型任務(wù)的人工智能而言，而后者是有自主意志、能自主決策的“強人工智能”。

　　據大磊介紹，目前所有進(jìn)入應用階段的AI產(chǎn)品，有一個(gè)共同的特點(diǎn)，即對特定任務(wù)或場(chǎng)景有特定的輸入和特定的輸出并能夠標準化復制。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、數據等標記出來(lái)，再通過(guò)大量數據訓練+算法模型并最終輸出決策。同樣在醫療領(lǐng)域也適用這一規則：AI模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，完成特定的任務(wù)。

　　“我們之所以認為AI只是工具，并不能替代醫生，原因在于它解決的是具有輸入輸出結構的問(wèn)題，而這些輸入的數據和輸出的結果來(lái)自于對人類(lèi)的學(xué)習。”大磊告訴記者，成本低廉的大規模并行計算力、大數據積累、深度學(xué)習算法和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )芯片的技術(shù)成熟是促使人工智能發(fā)展出現向上拐點(diǎn)的四大催化劑，在醫療領(lǐng)域基于這些技術(shù)而開(kāi)展的AI應用實(shí)踐已經(jīng)較為成熟，比如AI可以準確地分析放射影像，識別疾病的早期病變等等。

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

　　觸動(dòng)大磊對AI價(jià)值深刻認識的一件事發(fā)生在北京一位神經(jīng)內科專(zhuān)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（診斷）的話(huà)，那么醫生是不是就不需要親自去做某些（診斷類(lèi)）工作了呢？”大磊坦誠那次門(mén)診的經(jīng)歷徹底改變了他的想法。

　　“那位病人在專(zhuān)家的診室內得知自己被確認為帕金森病后非常沮喪，這意味著(zhù)他的后半生要一直吃藥，而且病情還會(huì )持續惡化，這是一種無(wú)法治愈的疾病。結果那位大夫跟病人只說(shuō)了幾句話(huà)，病人就釋然了。”大磊望著(zhù)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)，‘上帝對我好像還不錯嘛’。”

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

　　醫生的好奇心，改變著(zhù)世界。（圖片來(lái)源/Airdoc）

　　價(jià)值

　　AI+醫療的價(jià)值何在？賦能！

　　人類(lèi)與人工智能協(xié)作的結果是1+1=3。

　　——李開(kāi)復

　　在A(yíng)irdoc研發(fā)線(xiàn)中，醫學(xué)影像分析是其重要產(chǎn)品內容。大磊告訴醫學(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??；

　　其二是它同時(shí)在某一環(huán)節有非常明確的輸入和輸出。

　　“我們在心血管科、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)域內最權威的專(zhuān)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，這是因為他們看到了中國醫療水平在地區間和不同級別醫院、醫生間的鴻溝。“如果能通過(guò)深度學(xué)習技術(shù)，讓普通醫生也能像大專(zhuān)家一樣做出準確的診斷，那么這將是一件多么有價(jià)值的工作。”大磊說(shuō)。

　　事實(shí)上，醫療成本的快速上漲、熟練醫護人員的缺乏、患者對醫療結果越來(lái)越高的期望等，是全球各國普遍遇到的問(wèn)題。

　　“我們的切入點(diǎn)放在了AI+醫學(xué)影像診斷上。”大磊認為。AI+醫學(xué)影像診斷可能成為眾多醫療細分領(lǐng)域率先爆發(fā)的領(lǐng)域。一方面，影像科醫生缺口巨大，由于收入低、培養周期長(cháng)等多種原因，全國影像科醫生極度缺乏；另一方面，影像讀片高度依賴(lài)經(jīng)驗，因經(jīng)驗差異使得影像讀片的準確率差異很大。

　　AirdocDR是Airdoc基于深度學(xué)習研發(fā)的眼底照片識別工具，糖尿病性視網(wǎng)膜病變（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“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)數糖尿病病人的疾病預后。我國約有1.14億糖尿病患者，而眼科醫生約為3.6萬(wàn)余名，患醫比達到驚人的3166：1。

　　Airdoc團隊與上海長(cháng)征醫院在內的數家頂級醫院的專(zhuān)家們多年前就展開(kāi)了合作，收集了數十萬(wàn)張糖網(wǎng)眼底照片。在過(guò)去幾年里由眼科專(zhuān)家對數據進(jìn)行標注，并對糖網(wǎng)數據進(jìn)行分型，針對糖網(wǎng)的特點(diǎn)設計專(zhuān)業(yè)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型，通過(guò)訓練深度學(xué)習算法，最終生成精準的糖網(wǎng)識別模型。

　　與上海長(cháng)征醫院魏銳利教授等開(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拍攝患者眼底照片并上傳，Airdoc會(huì )在幾秒中之內得出糖網(wǎng)識別結果，經(jīng)由醫生確認后，病人幾乎可以實(shí)時(shí)得到診斷報告。

　　Airdoc的合作專(zhuān)家之一、上海長(cháng)征醫院眼科主任魏銳利教授表示，“有了AirdocDR這個(gè)系統，可以把我們專(zhuān)業(yè)醫生的手和我們的檢查技術(shù)延伸到全國各地，也就是說(shuō)在任何一個(gè)角落，專(zhuān)業(yè)儀器拍攝的影像，都可以傳輸到云中，進(jìn)行輔助分析獲得準確建議，讓患者在任何時(shí)候都可以得到早期的預防和輔助分析建議。”

　　大磊表示，Airdoc希望把放射科、眼科醫生、心血管科專(zhuān)家們從大量重復性、基礎性工作中解放出來(lái)，讓他們去做具有更高附加值、更體現其學(xué)術(shù)專(zhuān)長(cháng)的工作；而基層醫生則如同有一位專(zhuān)家導師陪伴在身邊，無(wú)須苦惱于缺少臨床指導，從而提高診斷效率和質(zhì)量。

　　“人工智能給醫生賦能，最終讓病人獲益。”大磊說(shuō)。

　　未來(lái)

　　AI+醫療的未來(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(lài)內·馬利亞·里爾克

　　變革的時(shí)代，有人看到風(fēng)險，有人洞見(jiàn)機遇，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人工智能未來(lái)的思考。

　　中國在A(yíng)I領(lǐng)域走在世界前面。

　　對于這一點(diǎn)，大磊相當自信。事實(shí)上上世紀七八十年代很多留學(xué)生在國外學(xué)習AI，而那時(shí)AI正處于低谷，這些學(xué)子已經(jīng)成長(cháng)為領(lǐng)域內的專(zhuān)家。“每年AI領(lǐng)域的論文，其中一半作者是華人學(xué)者。在數據質(zhì)量上美國要好一些，但中國數據量遠大于美國；在計算力上，無(wú)論是分布式計算還是超算，中美幾乎無(wú)差別；在算法上，美國因在基礎教育上優(yōu)勢要好于中國。”大磊告訴記者，今年6月Airdoc將作為出品主席承辦全球機器學(xué)習技術(shù)大會(huì )，講者都是世界一流的AI專(zhuān)家，“在A(yíng)I領(lǐng)域幾乎沒(méi)有差距”。

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

　　大磊認為，對醫生們來(lái)說(shuō)，傳統的醫療模式中，診斷和治療占用了他們大量的時(shí)間、精力，所以AI應該在早期診斷、疾病預防等階段發(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院的專(zhuān)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(lèi)的重要助手，，但是，在某些任務(wù)上，AI卻難以實(shí)現。“比如人類(lèi)互相問(wèn)候，是再簡(jiǎn)單不過(guò)的一件事，傳遞很多情感，然而對機器而言，這意味著(zhù)常識、推理等各種知識結構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。

　　醫療AI也將改變醫生教育模式。

　　醫學(xué)作為經(jīng)驗學(xué)科，上級醫生的指導會(huì )幫助下級醫生持續提高，但在傳統的醫學(xué)教育領(lǐng)域卻很難做到。一個(gè)基層病理醫生日常工作中幾乎無(wú)法得到專(zhuān)業(yè)病理醫生的全程指導。大磊認為醫療AI可以解決這個(gè)問(wèn)題。

　　“我們接觸到的很多醫生都非常喜歡學(xué)習，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“你接觸到的病例數量和正確診斷、合理治療的反饋”，通過(guò)AI醫療的引用，解決了學(xué)習渠道的問(wèn)題，讓普通醫生的診斷正確率更快地接近專(zhuān)家。大磊坦言這是他最開(kāi)始沒(méi)有想到的。

　　數據質(zhì)量、監管、病人隱私和觀(guān)念的改變將是AI發(fā)展的挑戰。

　　大磊表示，這是AI落地的四大重要問(wèn)題。對目前大部分AI醫療企業(yè)，臨床數據質(zhì)量不容樂(lè )觀(guān)，因為這決定著(zhù)模型的質(zhì)量，而后三者則是目前中國政府確保AI醫療領(lǐng)域健康發(fā)展面臨的挑戰。2016年國家相繼出臺《“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)和規范健康醫療大數據應用發(fā)展的指導意見(jiàn)》等文件。Airdoc也積極參與了美國NIH相關(guān)標準與中國相關(guān)標準及FDA分類(lèi)界定等工作。“我們所有環(huán)節嚴格遵循HIPPA保護患者隱私，并且有官方認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)軍者應做出表率。

　　行業(yè)的包容也是一大挑戰。

　　大磊表示，“當前大家對AI+醫療期望值過(guò)高，多家公司涌現，但是實(shí)際上醫療行業(yè)安全第一的特點(diǎn)注定了新工具被廣泛采用需要漫長(cháng)的過(guò)程。監管層的鼓勵，行業(yè)同仁的團結，用戶(hù)的合理預期，都非常重要。Airdoc也希望能夠和每一家同領(lǐng)域內企業(yè)互相幫助互相支持，只有整個(gè)行業(yè)有耐心持續發(fā)展持續繁榮，才能有更多真正進(jìn)入各個(gè)細分領(lǐng)域持續提升醫療服務(wù)質(zhì)量的機會(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。”

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

　　當下，便是最好的時(shí)機。