輔助醫(yī)療下的AI破題路

葉濤 喬幕

“請把這些算法在課后再多復(fù)習(xí)，謝謝?！迸c很多大學(xué)老師一樣，章毅喜歡在上課的時候穿著休閑外套和牛仔褲。當(dāng)記者進入他的辦公室時，他的周圍還圍繞著很多學(xué)生，縱使行程滿滿，他依然面色紅潤，表情放松，絲毫覺察不出人們身上常見的忙碌。作為四川大學(xué)計算機學(xué)院學(xué)術(shù)院長，章毅比大多數(shù)的人更清楚人工智能技術(shù)廣闊的應(yīng)用前景和重大的戰(zhàn)略意義。

在他主創(chuàng)的“章毅智能醫(yī)學(xué)”平臺上，“醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)任我游，智能譜寫萬家春”十四個大字赫然放在首頁上?！斑@是一個很現(xiàn)實的問題，隨著生活水平的提升，人口老齡化的到來，大家對于醫(yī)療健康的需要日益增長?，F(xiàn)在醫(yī)療行業(yè)面臨著醫(yī)療資源無法完全滿足民眾對高水平醫(yī)療需求的問題?！比绾巫尭嗟娜艘愿唵蔚姆绞将@得醫(yī)療服務(wù)，是章毅在接觸人工智能技術(shù)后所一直探索的方向。

作為行業(yè)中相對成熟的領(lǐng)域，醫(yī)療如今被認(rèn)為是人工智能最有可能先落地的部分。當(dāng)前，許多國家正進行醫(yī)療改革，不斷將新技術(shù)應(yīng)用到包括醫(yī)院管理、藥物挖掘、臨床決策支持、醫(yī)學(xué)影像、健康管理、語音識別、病理學(xué)在內(nèi)的多個領(lǐng)域。中國作為世界第二大經(jīng)濟體，于2017年7月發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出發(fā)展智能治療模式、智能醫(yī)療體系、智能醫(yī)療機器人、智能可穿戴設(shè)備、智能診斷、智能多學(xué)科會診、智能基因識別、智能醫(yī)藥監(jiān)管、智能疾病預(yù)測等。

AI醫(yī)學(xué)影像或成首個應(yīng)用場景

與記者聊天期間，一位業(yè)界非常有實力的醫(yī)生發(fā)來一條態(tài)度足夠誠懇的微信，希望能夠在專業(yè)領(lǐng)域上有所合作。章毅非?？蜌獾鼗貜?fù)后，感嘆自從自己帶領(lǐng)團隊，運用人工智能技術(shù)做出乳腺癌、肺癌等篩查工具以后，時常會收到醫(yī)療界的各位專家伸來的橄欖枝。

關(guān)于人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，其實在1972年就已開始，英國利茲大學(xué)嘗試用人工智能的算法進行腹部疼痛的判斷。在2011年，IBM公司正式啟動人工智能認(rèn)知系統(tǒng)Watson，IBM Watson可以在10分鐘內(nèi)閱讀和剖析20萬份醫(yī)學(xué)文獻、論文和病理，協(xié)助醫(yī)生提供個性化專業(yè)治療建議……如今在國內(nèi)，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展同樣是如火如荼。

目前AI醫(yī)學(xué)影像已經(jīng)成為中國人工智能與醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用結(jié)合最成熟的領(lǐng)域，市場規(guī)模大、收入和融資情況表現(xiàn)亮眼。據(jù)第三方統(tǒng)計，從100家與人工智能相關(guān)的非上市企業(yè)2018年預(yù)計營收來看，100強中共有10家AI醫(yī)療公司，這10家AI醫(yī)療公司里有6家屬于AI醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域。而在融資方面，AI醫(yī)學(xué)影像是獲得融資最多的醫(yī)療領(lǐng)域，數(shù)據(jù)顯示，2018年截至第三季度，國內(nèi)AI醫(yī)學(xué)影像行業(yè)公布的融資事件近20起，融資總額超過26億元。

當(dāng)國外以AI藥物研發(fā)為主時，中國則借助醫(yī)療影像大數(shù)據(jù)及圖像識別技術(shù)的發(fā)展優(yōu)勢，發(fā)展AI醫(yī)學(xué)影像，其產(chǎn)品主要應(yīng)用在疾病篩查方面，以腫瘤和慢病領(lǐng)域為主。章毅帶領(lǐng)的技術(shù)團隊正是通過與華西醫(yī)院展開廣泛合作，在乳腺癌、肺癌方面創(chuàng)造出較為成熟的產(chǎn)品。

其中，針對目前世界上增長最快的致盲病變糖尿病性視網(wǎng)膜病變，章毅與其技術(shù)團隊研發(fā)了Deep DR系統(tǒng)，這是一套基于眼底彩照進行糖尿病性視網(wǎng)膜病變的智能檢測系統(tǒng)。系統(tǒng)采用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是目前大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域中最為成功的方法，通過對大量資深眼科專家標(biāo)注的眼底彩照數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自發(fā)地學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中病變特征與病變程度之間的復(fù)雜關(guān)系，從而提高病變檢測的準(zhǔn)確率，為眼科醫(yī)師節(jié)省寶貴的時間和精力，為患者提供及時、準(zhǔn)確的診斷結(jié)果。并且，Deep DR系統(tǒng)使用簡便，用戶只需將照相設(shè)備采集到的眼底圖像通過瀏覽器上傳到Deep DR系統(tǒng)，系統(tǒng)將自動地對每一張傳入的圖像進行計算和分析，自動給出病變程度的診斷結(jié)果，并實時返回給用戶，這能幫助人們及時發(fā)現(xiàn)并診治。

同時，章毅與其技術(shù)團隊還研發(fā)了Deep BC（乳腺癌彩超智能診斷系統(tǒng)：移動版），“雖然現(xiàn)在B超/彩超是最方便和常見的乳腺癌檢查手段，但B超讀片需要經(jīng)驗豐富的專業(yè)醫(yī)師。很多小城市沒有足夠的專家為潛在人群服務(wù)。在這種情況下，Deep BC乳腺癌彩超智能診斷系統(tǒng)應(yīng)運而生，目前也已經(jīng)在我們的官微中上線?！辈捎蒙窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型方法的Deep BC搭載于手機上后，只要用戶上傳手機端拍下的B超/彩超圖像，或者紙質(zhì)報告，就能立刻獲得檢測結(jié)果。其擁有不亞于專業(yè)醫(yī)師的準(zhǔn)確率，操作方便，又簡單提高了乳腺癌診斷的準(zhǔn)確性以及診出率。

人工智能與醫(yī)生的關(guān)系論

當(dāng)Deep BC（乳腺癌彩超智能診斷系統(tǒng)：移動版）第一代產(chǎn)品剛出來時，醫(yī)生團隊曾組織了一次人機大戰(zhàn)。但讓人驚訝的是，初代Deep BC以兩分鐘一張的速度和極高的準(zhǔn)確率獲得了大勝?！爱?dāng)時我自己都嚇了一跳，”章毅說，“很快便有人問我，未來人工智能是不是能取代醫(yī)生，當(dāng)然，我的回答是不能的?！?/p>

在章毅眼中，雖然人工智能技術(shù)有望提高醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確性，但它們和創(chuàng)造它們的人類一樣并非絕對可靠，研究者、開發(fā)者和決策制定者都有必要以批判的眼光評估和實施人工智能技術(shù)，明白其局限性所在。放射學(xué)、病理學(xué)、眼科學(xué)和皮膚病學(xué)等被認(rèn)為是將最早實現(xiàn)人工智能技術(shù)轉(zhuǎn)化的臨床領(lǐng)域，這些主要基于影像的領(lǐng)域非常適合訓(xùn)練人工智能技術(shù)實現(xiàn)自動分析或診斷預(yù)測。對于醫(yī)院來說，人工智能技術(shù)可以提高醫(yī)生的工作效率，比如醫(yī)學(xué)影像的識別。但是因為醫(yī)療的嚴(yán)謹(jǐn)性，仍需要醫(yī)生下達最后的診斷結(jié)果。更不用說，在需要整合多種類型數(shù)據(jù)的領(lǐng)域（例如內(nèi)科）或以手術(shù)程序為必要組成的領(lǐng)域（例如外科專業(yè)），人工智能技術(shù)仍然尚處理論階段，距離實際運用還有相當(dāng)大的距離。

因此，人工智能僅僅可以看做是輔助醫(yī)生的工具，幫助提高醫(yī)生的工作效率，并不能替代醫(yī)生。與Deep BC（乳腺癌彩超智能診斷系統(tǒng)：移動版）相對的，還有一個由章毅及其技術(shù)團隊開發(fā)的Deep BC+（智能乳腺癌輔助診斷平臺醫(yī)生版）。兩者區(qū)別在于，Deep BC是一款搭載在手機上，可供任何人隨時使用的人工智能乳腺癌輔助診斷系統(tǒng)，而Deep BC+則主要面向彩超科的醫(yī)生。由于彩超診斷中很難避免因經(jīng)驗差距或主觀判斷引起的誤診，Deep BC+這個利用大量高清的數(shù)據(jù)和疾病信息建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，結(jié)合高性能的GPU大數(shù)據(jù)分析平臺，能為彩超科醫(yī)生提供簡便的輔助，減少無用的穿刺檢查的同時提高診斷的可靠性。

臨床實踐實施AI技術(shù)尚存挑戰(zhàn)

雖然人工智能正日益得到社會各界的高度關(guān)注，越來越多的企業(yè)加入人工智能產(chǎn)品的戰(zhàn)場中。但AI+醫(yī)療行業(yè)本身仍舊存在許多困難與挑戰(zhàn)。“一方面是因為醫(yī)療健康本身就是容錯率極低的領(lǐng)域，需要數(shù)據(jù)真實合法，算法準(zhǔn)確有效以及足夠強大的計算能力。另一方面，人才培養(yǎng)、行業(yè)信息獲取等都是一道道門檻?！鄙罡谶@一領(lǐng)域的章毅非常理解這一狀況，認(rèn)為當(dāng)前醫(yī)療相關(guān)的人工智能技術(shù)雖不斷實現(xiàn)突破，但要把技術(shù)“轉(zhuǎn)化”為真正實施于臨床的應(yīng)用，目前還存在一定距離?！拔覀冃枰鉀Q很多現(xiàn)實問題，比如數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)和算法的準(zhǔn)確性和透明度、患者的安全保障等?！?/p>

作為四川大學(xué)計算機學(xué)術(shù)院長，章毅表示無論是對AI的初始訓(xùn)練還是對算法的驗證和改進，數(shù)據(jù)都是核心依托，要在醫(yī)療健康領(lǐng)域更廣泛的采納AI技術(shù)，數(shù)據(jù)共享的程度還需要進一步加大。在他將人工智能技術(shù)運用到醫(yī)療領(lǐng)域時，獲得數(shù)據(jù)的開放、共享是極為重要且謹(jǐn)慎的一步。

在乳腺癌、肺癌等多個專業(yè)的技術(shù)研發(fā)中，章毅獲得了華西醫(yī)院相關(guān)科室甚至院長的支持，其算法中所使用的多個數(shù)據(jù)均來自于該機構(gòu)?！安捎玫臄?shù)據(jù)可能會使人工智能技術(shù)存在算法偏差，會放大地域、性別或其他特征造成的差異?！闭乱惚硎驹诒O(jiān)督式學(xué)習(xí)中，預(yù)測準(zhǔn)確性很大程度上依賴于輸入到算法中的注釋的準(zhǔn)確性。大量（上萬至十萬級）高質(zhì)量標(biāo)注好的數(shù)據(jù)是算法準(zhǔn)確性的根本條件，也是稀缺資源?！拔覀儾捎玫娜A西醫(yī)院的數(shù)據(jù)，主要匯集了西南地區(qū)的患者情況，這使得我們的產(chǎn)品具有當(dāng)?shù)靥厣?。但這也意味著，這項產(chǎn)品更適用于西南地區(qū)的患者，其他地區(qū)的患者使用可能會出現(xiàn)偏差?！?/p>

另一方面，人工智能技術(shù)正在改變傳統(tǒng)的醫(yī)患關(guān)系。問責(zé)制度一直是與患者安全有關(guān)的一個重要問題，當(dāng)人工智能技術(shù)對患者身體造成傷害時，誰應(yīng)該為此負責(zé)成為一個新的問題。目前多國政府和WHO的監(jiān)管機構(gòu)正在做出努力，試圖在保護患者安全和促進技術(shù)創(chuàng)新之間取得微妙的平衡。

章毅表示，在早期人工智能與醫(yī)療健康領(lǐng)域的合作，的確存在很多挑戰(zhàn)。很長一段時間內(nèi)對數(shù)據(jù)的理解、清理，以及準(zhǔn)確度的把控，直接決定了產(chǎn)品可用性的大小。但隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，醫(yī)療健康領(lǐng)域數(shù)據(jù)對科研人員的進一步開放，人工智能終將會從概念、技術(shù)到產(chǎn)品落地，再到最后實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化，真正服務(wù)于人們的生活。