2018年4月27日-28日，由中國(guó)疾控中心、中國(guó)信息通信研究院主辦，中國(guó)疾控中心慢病中心、中國(guó)信息通信研究院云計(jì)算與大數(shù)據(jù)云研究所、中國(guó)通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)慢性病防控信息技術(shù)委員會(huì)承辦、CloudBest和大健康派協(xié)辦的"第四屆中國(guó)慢性病與信息大會(huì)"在北京盛大召開(kāi)。

4月28日，“健康智能終端發(fā)展與應(yīng)用”分論壇正式召開(kāi)，中國(guó)信息通信研究院業(yè)務(wù)主管趙陽(yáng)光在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行《人工智能在健康行業(yè)中的應(yīng)用》精彩分享。

中國(guó)信息通信研究院業(yè)務(wù)主管趙陽(yáng)光

演講內(nèi)容如下：

趙陽(yáng)光：各位領(lǐng)導(dǎo)、專(zhuān)家，大家上午好！

今天很榮幸代表中國(guó)信通院代表人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用。今天這個(gè)匯報(bào)分以下的思路，聚焦到醫(yī)療的行業(yè)，AI如何賦能和改變傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)中存在的弊端，最終面對(duì)未來(lái)這個(gè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的問(wèn)題與挑戰(zhàn)，我們通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)和合作模式、通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新和標(biāo)準(zhǔn)完善、產(chǎn)業(yè)融合等角度給出行業(yè)發(fā)展的建議和分析。

我們覺(jué)得人工智能本身的發(fā)展，人工智能這個(gè)技術(shù)本身并不是新鮮的概念，早在上世紀(jì)50年代的概念就出現(xiàn)了，一直到阿爾法狗的問(wèn)世，才讓我們感受到人工智能有一個(gè)非常好的應(yīng)用，我們認(rèn)為背后有三大因素推動(dòng)人工智能高速進(jìn)入應(yīng)用的發(fā)展，它的算法、算力和數(shù)據(jù)這幾個(gè)方面。

關(guān)于算法，現(xiàn)在像卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在圖像識(shí)別等等領(lǐng)域已經(jīng)取得非常好的效果，歐洲服務(wù)器租用 云服務(wù)器，國(guó)外很多競(jìng)賽，這種算法在圖像識(shí)別的應(yīng)用已經(jīng)接近于人眼的水平。其實(shí)我們知道有潛能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在那時(shí)處理比較簡(jiǎn)單的問(wèn)題，現(xiàn)在在各個(gè)行業(yè)的復(fù)雜度不斷增加，在醫(yī)療行業(yè)需要在大的片子當(dāng)中非常微小的區(qū)域，以前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不夠用了，需要深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去逐層的分析圖片的邊界特征，最終給出整個(gè)的判斷。

關(guān)于算力，現(xiàn)在來(lái)講，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域和傳統(tǒng)基于CPU的邏輯運(yùn)算，基于GPU支持高并發(fā)、高并行的架構(gòu)進(jìn)行過(guò)渡，現(xiàn)在有很多專(zhuān)注于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的芯片問(wèn)世，很好的支撐了關(guān)于算力的基礎(chǔ)。

關(guān)于數(shù)據(jù)這方面，在數(shù)據(jù)方面不論從數(shù)據(jù)量還是從數(shù)據(jù)的市場(chǎng)規(guī)模，包括數(shù)據(jù)的種類(lèi)，有大量的關(guān)于圖像、文本和視頻等等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)也可以形成公開(kāi)的數(shù)據(jù)集來(lái)做訓(xùn)練，這是數(shù)據(jù)方面提供非常好的基礎(chǔ)。

我們聚焦一下醫(yī)療的行業(yè)，醫(yī)療行業(yè)傳統(tǒng)存在一些問(wèn)題，我們知道國(guó)家一直在推動(dòng)基層的首診、雙層的轉(zhuǎn)診，這項(xiàng)國(guó)策推動(dòng)了很久，但還沒(méi)有完全達(dá)到預(yù)期，其中比較大的原因是優(yōu)質(zhì)的醫(yī)師資源難以下沉，實(shí)際上大家人滿為患的擠在三甲醫(yī)院看疾病，80%的疾病可以放在基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)去看的，20%的疑難雜癥有必要在三甲醫(yī)院看的。在基層醫(yī)院現(xiàn)在無(wú)法應(yīng)對(duì)這個(gè)問(wèn)題，比較大的原因有兩方面，一個(gè)是關(guān)于基層醫(yī)生的水平有待提升，基層比較需要全科的醫(yī)師。第二個(gè)是設(shè)備的短缺，糖尿病、視網(wǎng)膜病變的疾病，專(zhuān)業(yè)的設(shè)備，達(dá)到十幾萬(wàn)，進(jìn)口達(dá)到幾十萬(wàn)，基層醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)采用這種設(shè)備比較緊張。通過(guò)AI來(lái)改變這些問(wèn)題，能夠通過(guò)影像機(jī)通過(guò)圖像的分析，捕捉到一些病灶的區(qū)域，再給上級(jí)醫(yī)生復(fù)診，起到早期篩查的作用。人工智能幫助其他醫(yī)療數(shù)據(jù)價(jià)值的方面，像放射科醫(yī)生每天工作量是非常大的，同時(shí)對(duì)于他們來(lái)講，片子是主觀和經(jīng)驗(yàn)的知識(shí)，容易發(fā)生漏診和誤診的現(xiàn)象，我們信通院跟國(guó)家衛(wèi)計(jì)委領(lǐng)導(dǎo)溝通當(dāng)中得到數(shù)據(jù)指標(biāo)，誤診和漏診的概率加在一起達(dá)到40%，這是非常大的隱患，利用圖像識(shí)別的技術(shù)完成早期的篩查，在后面也會(huì)詳細(xì)給大家進(jìn)行探討。

關(guān)于電子病歷，電子病歷蘊(yùn)含著大量的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，疾病病征以及指導(dǎo)方式，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方式需要人工的來(lái)進(jìn)行抄閱，現(xiàn)在有自然語(yǔ)言的技術(shù)，把非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的處理進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析。醫(yī)療人工智能的場(chǎng)景比較多，從就醫(yī)層面，診前、診中、診后，對(duì)醫(yī)院的醫(yī)生、對(duì)體檢的機(jī)構(gòu)，從不同醫(yī)療行業(yè)角度分析，降低醫(yī)療成本，提高整個(gè)醫(yī)療效率。

我們具體看看這個(gè)場(chǎng)景，首先可以看看健康助手，指的是利用自然語(yǔ)言處理的技術(shù)將用戶的文本輸入或者語(yǔ)言的輸入進(jìn)行理解，反饋給用戶自問(wèn)診、導(dǎo)診的指導(dǎo)，醫(yī)療健康領(lǐng)域的助手，還不像通用領(lǐng)域的助手，完全實(shí)現(xiàn)自由問(wèn)診的輸入，醫(yī)療領(lǐng)域用語(yǔ)通常來(lái)說(shuō)比較專(zhuān)業(yè)，普通用戶描述的不太明確，所以在現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)的基本上選擇的形式與用戶進(jìn)行溝通。在語(yǔ)音識(shí)別這一塊，科大訊飛的例子，他們的機(jī)器人在多個(gè)醫(yī)院的大廳進(jìn)行導(dǎo)診了，語(yǔ)音識(shí)別的技術(shù)能夠幫助醫(yī)生做這些事兒，尤其口腔科的醫(yī)師，工作的時(shí)候雙手無(wú)法騰出來(lái)書(shū)寫(xiě)病歷，通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別的技術(shù)，同時(shí)去配合專(zhuān)用的麥克風(fēng)去除環(huán)境的雜聲，根據(jù)診斷的記錄、患者的基本信息形成結(jié)構(gòu)化的電子病歷。