2015年4月，在這個(gè)人工智能技術(shù)仍游離于醫(yī)療以外的時(shí)間點(diǎn)，正在美國(guó)斯坦福大學(xué)癌癥中心做博士后的柴象飛博士決定回國(guó)，成立了匯醫(yī)慧影，開始了人工智能向醫(yī)療領(lǐng)域的遷移。這一刻，匯醫(yī)慧影有著先發(fā)優(yōu)勢(shì)。

人工智能領(lǐng)域平均三個(gè)月的產(chǎn)品迭代速度讓眾多創(chuàng)業(yè)公司陷入了圈地競(jìng)爭(zhēng)。在近四年的長(zhǎng)跑之中，匯醫(yī)慧影完成了從影像的數(shù)字化再到移動(dòng)化和智能化的升級(jí)，其AI產(chǎn)品及云平臺(tái)逐漸落地于800余家醫(yī)院，數(shù)字化和移動(dòng)化也鑄就了今天匯醫(yī)慧影堅(jiān)實(shí)的壁壘。

在動(dòng)脈網(wǎng)舉辦的“2018未來醫(yī)療強(qiáng)論壇”上，匯醫(yī)慧影副總裁王捷歸納了2018年AI發(fā)展的趨勢(shì)，并總結(jié)了匯醫(yī)慧影發(fā)展的路徑，希望為志同道合之士帶來一些啟示。動(dòng)脈網(wǎng)記者將其觀點(diǎn)整理如下。

匯醫(yī)慧影副總裁王捷

醫(yī)療AI技術(shù)問題探討

現(xiàn)代醫(yī)學(xué)以一種不均衡發(fā)展的速度前進(jìn)，這一不均衡不僅僅體現(xiàn)在地域、人力、技術(shù)等宏觀方面，在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域，單看診斷環(huán)節(jié)，其需求與供給便表現(xiàn)失衡。王捷認(rèn)為，影響影像數(shù)據(jù)迅速增長(zhǎng)的因素主要包含以下兩個(gè)方面：

第一，醫(yī)學(xué)的發(fā)展為人類找到了許多慢性病的新療法，但隨著老齡化問題的日益嚴(yán)重和整個(gè)消費(fèi)結(jié)構(gòu)的升級(jí)，一些慢性病的發(fā)病率不降反升。此外，人們健康意識(shí)的不斷提高，整個(gè)醫(yī)療服務(wù)的需求日益劇增。

第二，宏觀上的醫(yī)療資源分配不均進(jìn)一步加重了上述問題，欠發(fā)達(dá)省市的患者向發(fā)達(dá)省市流動(dòng)，而醫(yī)學(xué)院分布、醫(yī)學(xué)院10年來生源并沒有質(zhì)的提升。

一線城市往往聚集了大量的一流醫(yī)院與一流學(xué)院，一流學(xué)院的人才反哺醫(yī)院，進(jìn)一步加劇醫(yī)療資源的聚集，形成虹吸效應(yīng)。

此外，囿于整個(gè)社會(huì)供給側(cè)架構(gòu)改革問題及職業(yè)成長(zhǎng)周期特性，以及勞動(dòng)強(qiáng)度的問題，整個(gè)醫(yī)療資源的供給有下行趨勢(shì)，在這一背景下，醫(yī)院需要從其他途徑來提升資源供給。

以上兩個(gè)問題均有可能依靠AI解決。歸根結(jié)底，AI在醫(yī)療領(lǐng)域?qū)⑵鸬揭粋�(gè)補(bǔ)充產(chǎn)能的作用，為一流醫(yī)院補(bǔ)充勞動(dòng)力，為二流醫(yī)院補(bǔ)充技術(shù)。這種補(bǔ)充將推進(jìn)醫(yī)療顛覆式變革，讓醫(yī)學(xué)逐漸由經(jīng)驗(yàn)學(xué)科走向一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)科，走向精準(zhǔn)醫(yī)療。

從2018發(fā)展看AI變革

AI的發(fā)展絕不是一蹴而就的，整個(gè)2018年，AI以潛移默化的方式在改變著醫(yī)療領(lǐng)域。

1月，斯坦福吳恩達(dá)研究團(tuán)隊(duì)開源了含有4萬(wàn)張人體上肢端的X光片的數(shù)據(jù)集MURA，并用這個(gè)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練CNN尋找并定位X光片的異常部分。根據(jù)研究，全球現(xiàn)有超過17億人的肌肉骨骼存在問題，每年大概有3千萬(wàn)的急診病例。開源數(shù)據(jù)集將幫助更多AI從業(yè)者深入醫(yī)學(xué)AI研究。

2月，《CELL》介紹了中國(guó)團(tuán)隊(duì)的AI工具，這是一款能精確診斷眼病和肺炎兩大類疾病的人工智能工具，該工具有效地將圖像分類為黃斑變性和糖尿病性視網(wǎng)膜病變。在如今的醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域，有越來越多的醫(yī)生學(xué)者，包括專業(yè)期刊開始接受用AI建模的方式代替過去的長(zhǎng)時(shí)間的生物活體實(shí)驗(yàn)的方式，這是一個(gè)非常顯著的變化。

4月，匯醫(yī)慧影聯(lián)合中國(guó)人民解放軍總醫(yī)院血管外科發(fā)布“主動(dòng)脈人工智能研究云平臺(tái)AORTIST2．0”，這是全球范圍內(nèi)首次開發(fā)出的B型主動(dòng)脈夾層人工智能自動(dòng)分割方法，解決了此前B型主動(dòng)脈夾層手術(shù)中的精準(zhǔn)測(cè)量、預(yù)后預(yù)測(cè)和遠(yuǎn)程隨訪三大核心問題。

正常操作下，主動(dòng)脈的影像多達(dá)1000層，醫(yī)生對(duì)這些影像資料分析大致需花上一個(gè)下午的時(shí)間，而該AI產(chǎn)品通過對(duì)影像的掃描重建可以在20分鐘的時(shí)間內(nèi)完成影像分析，極大提升了醫(yī)院的效率。

5月，ANNALS OF ONCOLOGY上的一項(xiàng)研究中，研究人員開發(fā)了一個(gè)深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，并通過展示10萬(wàn)多幅惡性黑色素瘤和良性痣的圖像來識(shí)別皮膚癌。這是科學(xué)家們首次表明CNN作為人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)形式比有經(jīng)驗(yàn)的皮膚科醫(yī)生更能準(zhǔn)確診斷皮膚癌。

9月，清華大學(xué)醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系特聘專家廖洪恩教授課題組通過人工智能技術(shù)學(xué)習(xí)大量腦干膠質(zhì)瘤患者的磁共振影像學(xué)特點(diǎn)，深度挖掘其與該基因的關(guān)聯(lián)，不僅幫助醫(yī)生獲得基因?qū)W的診斷依據(jù)，而且方法分析得到與基因關(guān)聯(lián)密切的影像學(xué)與臨床參數(shù)能夠提高醫(yī)生的診斷經(jīng)驗(yàn)。系列研究成果發(fā)表在生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域知名期刊《IEEE生物醫(yī)學(xué)工程匯刊》上。

同樣在9月，來自法國(guó)的Eric Deutsch博士團(tuán)隊(duì)用癌癥患者的CT圖像訓(xùn)練人工智能，得到一個(gè)可以通過患者的CT影像準(zhǔn)確預(yù)測(cè)PD－1抑制劑治療效果的人工智能平臺(tái)。那些被認(rèn)為有效的患者的中位生存期（24．3個(gè)月），比預(yù)測(cè)無效患者的中位生存期（11．5個(gè)月），提高了一倍以上。

當(dāng)2017年世界仍在討論“AI取代醫(yī)生”這個(gè)縈繞人類歷史200余年的“弗蘭肯斯坦”問題時(shí)，2018的各個(gè)學(xué)術(shù)峰會(huì)上已經(jīng)開始討論如何將AI技術(shù)運(yùn)用于各個(gè)病種的治療，讓AI進(jìn)入場(chǎng)景應(yīng)用幾乎已經(jīng)成為全球?qū)W術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界、甚至政界的一種共識(shí)。

全周期全量數(shù)據(jù)平臺(tái)賦能就診全流程

作為潮流中的一員，匯醫(yī)慧影也在不斷促進(jìn)AI技術(shù)對(duì)于醫(yī)學(xué)的推動(dòng)作用。王捷對(duì)匯醫(yī)慧影的發(fā)展做了簡(jiǎn)要的介紹。

在1．0時(shí)代，匯醫(yī)慧影的胸片篩查、肺結(jié)節(jié)篩查、骨折檢測(cè)、腦卒中……更多解決的是輔助篩查，進(jìn)行病灶檢出、病灶定位，形成結(jié)構(gòu)化報(bào)告，形成初篩結(jié)果，供醫(yī)生參考。

目前我們認(rèn)為AI可以步入2．0時(shí)代，讓AI走入患者的醫(yī)療全周期。醫(yī)學(xué)影像的作用將不局限于篩查和診斷，匯醫(yī)慧影還可以納入患者的臨床數(shù)據(jù)、病理數(shù)據(jù)、檢查數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)、隨訪數(shù)據(jù)，基于多模態(tài)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)，用以輔助手術(shù)指導(dǎo)、用藥指導(dǎo)、預(yù)后預(yù)測(cè)等。

就商業(yè)模式而言，匯醫(yī)慧影試圖構(gòu)建一個(gè)全周期全量的數(shù)據(jù)平臺(tái)，結(jié)合患者和醫(yī)院的需求，打磨出一個(gè)覆蓋醫(yī)療全周期、全服務(wù)鏈的綜合性的產(chǎn)品，用平臺(tái)反哺其AI產(chǎn)品，而非僅僅用AI進(jìn)行輔助篩查。

在數(shù)據(jù)方面，匯醫(yī)慧影與500多家家頂級(jí)醫(yī)院進(jìn)行了科研合作，這些合作既包括影像組學(xué)的研究、深度學(xué)習(xí)的研究，開展了一些基于單病種的病例庫(kù)合作，也會(huì)基于目前的醫(yī)療信息化系統(tǒng)對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，完成醫(yī)學(xué)影像的數(shù)據(jù)化建設(shè)，這一點(diǎn)也是匯醫(yī)慧影迥異于其他同行的根本原因所在。

在患者管理方面，匯醫(yī)慧影面向患者提供數(shù)字化影像服務(wù)，同時(shí)基于NLP技術(shù)，提供影像報(bào)告的智能解讀，患者可以通過微信直接獲取自己的醫(yī)學(xué)影像信息及診斷結(jié)果，在患者的就診體驗(yàn)上有了極大的提升。此外，在匯醫(yī)慧影的平臺(tái)上，獲得影像結(jié)果的患者可以在線咨詢影像專家進(jìn)行進(jìn)一步診斷。

如今，匯醫(yī)慧影匯聚全球頂級(jí)AI科學(xué)家和醫(yī)學(xué)專家，醫(yī)工背景人才達(dá)50多位；并與清華海峽研究院、斯坦福大學(xué)、Intel等多家頂級(jí)學(xué)院機(jī)構(gòu)成立多個(gè)AI實(shí)驗(yàn)室，在研項(xiàng)目超過500個(gè)，產(chǎn)學(xué)研用一體化閉環(huán)結(jié)構(gòu)已初見成效，

在落地方面，已有超過800家醫(yī)院搭載了匯醫(yī)慧影的產(chǎn)品，其中超過一半的醫(yī)院為三級(jí)以下醫(yī)院，王捷認(rèn)為：“在這個(gè)階段下，AI最能發(fā)揮其價(jià)值的地方，仍然在于基層。在這些醫(yī)院中，無論是減輕醫(yī)生的工作強(qiáng)度，提高工作精度，還是發(fā)揮分層診療的價(jià)值，我們能看到我們的技術(shù)為醫(yī)院、為患者帶來實(shí)實(shí)在在的服務(wù)提升�！�

展望2019年，數(shù)據(jù)將再次成為競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)；AI將覆蓋更多病種，進(jìn)入更多科室，打通更多流程，進(jìn)入普惠落地階段；同時(shí)，這些創(chuàng)新技術(shù)將成為醫(yī)改下沉資源、提高產(chǎn)能、推進(jìn)精準(zhǔn)醫(yī)療的新動(dòng)能。