Airdoc張京雷：人工智能在醫(yī)療行業(yè)的機(jī)遇

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人工智能和大數(shù)據(jù)正在以比其他任何科技更快的速度改變著現(xiàn)代醫(yī)療健康，隨之而來的機(jī)遇是前所未有的。然而，在我們可以充分利用這項(xiàng)技術(shù)帶來的機(jī)會(如改善癌癥診斷和降低藥物開發(fā)風(fēng)險)之前，還有一些關(guān)鍵的挑戰(zhàn)需要克服，如病人的隱私顧慮和一些人不愿意采用新技術(shù)。

廣東醫(yī)谷與廣州健談會、廣州市國際投資促進(jìn)中心、越秀產(chǎn)業(yè)基金共同舉辦的 “AI在醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用中的機(jī)遇與挑戰(zhàn)”專題討論會于2018年8月8日下午在廣州銀行大廈7樓召開，來自中山大學(xué)、越秀產(chǎn)業(yè)基金和Airdoc的代表分享人工智能在醫(yī)療行業(yè)的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。

Airdoc商務(wù)與市場副總裁張京雷、中山大學(xué)中山眼科中心眼科醫(yī)生吳曉航博士、邁格生命科技CEO呂海巖、騰訊醫(yī)療健康事業(yè)部首席醫(yī)學(xué)顧問楊昊臻等嘉賓就人工智能影像診斷展開了討論。

醫(yī)療人工智能發(fā)展

有人說，未來是人工智能時代，人工智能的每一步發(fā)展都吸引著全世界的關(guān)注。這一個已誕生61年的概念，正在互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的推動下，深刻改變?nèi)藗兊娜粘Ｉ睢?/p>

未來萬物互連，必將產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，它是一項(xiàng)財富。因此數(shù)據(jù)的計算，分析及運(yùn)用是總的趨勢，所以人類無法推開AI技術(shù)，而是必須要親近它，利用它。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的新型算法與更加強(qiáng)大成本更低的計算力的促進(jìn)下，金融、醫(yī)療、汽車、零售等數(shù)據(jù)基礎(chǔ)較好的行業(yè)方向應(yīng)用場景在不斷被探索。

2017年7月8日國務(wù)院印發(fā)并實(shí)施《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》是為搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機(jī)遇，構(gòu)筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢，加快建設(shè)創(chuàng)新型國家和世界科技強(qiáng)國，推廣應(yīng)用人工智能治療新模式新手段，建立快速精準(zhǔn)的智能醫(yī)療體系成為了國家戰(zhàn)略。

為什么是醫(yī)學(xué)影像

深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)，這是一個在近幾年火遍各個領(lǐng)域的詞匯，似乎所有的算法只要跟它扯上關(guān)系，瞬間就顯得高大上起來。但其實(shí)，從2006年Hinton在Science上的論文算起，也只有十幾年。

在這短短十幾年時間里，深度學(xué)習(xí)顛覆了語音識別、圖像分類、文本理解等眾多領(lǐng)域的算法設(shè)計思路，漸漸形成了一種從訓(xùn)練數(shù)據(jù)出發(fā)，經(jīng)過一個端到端(end-to-end)的模型，然后直接輸出得到最終結(jié)果的一種新模式。

而X射線被發(fā)現(xiàn)以來被廣泛應(yīng)用在醫(yī)療領(lǐng)域，如今已經(jīng)成為醫(yī)生診斷疾病的一個重要的方式。

相比其他領(lǐng)域，在醫(yī)療中影像的應(yīng)用更加純粹，干擾相對更少，并且可以可以發(fā)揮更重要的作用，因此醫(yī)療被認(rèn)為是人工智能最早落地的領(lǐng)域，而在國內(nèi)影像智能識別更是開始臨床應(yīng)用。

橫跨科室，助力基層醫(yī)生

我國醫(yī)療資源的配置在地區(qū)間、醫(yī)院間存在巨大的不平衡。減少和消除這些不平衡是政府、社會及相關(guān)機(jī)構(gòu)及醫(yī)改的重要目標(biāo)。

分級診療制度的提出，是提高醫(yī)療整體效益、解決看病貴就醫(yī)難問題的一個重要舉措。當(dāng)前，不少地區(qū)已經(jīng)深入探索分級診療制度的應(yīng)用，逐步形成了“基層首診、雙向轉(zhuǎn)診、上下聯(lián)動”的分級診療模式。

今年，國務(wù)院辦公廳印發(fā)《關(guān)于改革完善全科醫(yī)生培養(yǎng)與使用激勵機(jī)制的意見》。到2020年，城鄉(xiāng)每萬名居民擁有2—3名合格的全科醫(yī)生。到2030年，城鄉(xiāng)每萬名居民擁有5名合格的全科醫(yī)生，全科醫(yī)生隊(duì)伍基本滿足健康中國建設(shè)需求。人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，為實(shí)現(xiàn)這個目標(biāo)提供了一個有力的工具。

張京雷表示，如何不斷開拓新的應(yīng)用場景，最終實(shí)現(xiàn)“彎道超車”，于醫(yī)療企業(yè)而言仍有很長的路要走，而基層是人工智能可持續(xù)的應(yīng)用場景。

國家衛(wèi)生計生委的一項(xiàng)調(diào)查顯示，我國居民具備健康素養(yǎng)的總體水平為6.84%，其中慢性病預(yù)防素養(yǎng)最低，僅為4.66%。張京雷認(rèn)為，針對國內(nèi)慢性病的治療與預(yù)防，正是目前醫(yī)療價值鏈不完善的一環(huán)。

Airdoc產(chǎn)品在中國已經(jīng)陸續(xù)應(yīng)用在社區(qū)、醫(yī)院、工廠、辦公室和體檢中心等地，給中老年人、慢病患者、白領(lǐng)員工和工廠工人等各種各樣的人群做慢病篩查。

在廣州，Airdoc和越秀區(qū)CDC以及中山眼科中心展開合作，讓“AI醫(yī)生”進(jìn)社區(qū)，通過視網(wǎng)膜影像完成慢性病的識別，將會把AI醫(yī)生覆蓋廣東65家基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)，提供20多種眼科常見病的篩查和診治工作。到2020年，醫(yī)療健康人工智能技術(shù)要基本覆蓋縣醫(yī)院、鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院和社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心。

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