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(shí)候穿著休閑外套和牛仔褲。當(dāng)記者進(jìn)入他的辦公室時(shí)，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(jì)算機(jī)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(gè)大字赫然放在首頁上?！斑@是一個(gè)很現(xiàn)實(shí)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。”如何讓更多的人以更簡單的方式獲得醫(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(jìn)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(gè)領(lǐng)域。中國作為世界第二大經(jīng)濟(jì)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(jī)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(gè)應(yīng)用場景

與記者聊天期間，一位業(yè)界非常有實(shí)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(tuán)隊(duì)，運(yùn)用人工智能技術(shù)做出乳腺癌、肺癌等篩查工具以后，時(shí)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(shí)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(jìn)行腹部疼痛的判斷。在2011年，IBM公司正式啟動(dòng)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(xiàn)、論文和病理，協(xié)助醫(yī)生提供個(gè)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(jì)，從100家與人工智能相關(guān)的非上市企業(yè)2018年預(yù)計(jì)營收來看，100強(qiáng)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(shí)，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?yàn)橹?。章毅帶領(lǐng)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)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(tuán)隊(duì)研發(fā)了Deep DR系統(tǒng)，這是一套基于眼底彩照進(jìn)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(jìn)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(shí)間和精力，為患者提供及時(shí)、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(dòng)地對每一張傳入的圖像進(jìn)行計(jì)算和分析，自動(dòng)給出病變程度的診斷結(jié)果，并實(shí)時(shí)返回給用戶，這能幫助人們及時(shí)發(fā)現(xiàn)并診治。

同時(shí)，章毅與其技術(shù)團(tuán)隊(duì)還研發(fā)了Deep BC（乳腺癌彩超智能診斷系統(tǒng)：移動(dòng)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(yàn)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(yùn)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(jī)上后，只要用戶上傳手機(jī)端拍下的B超/彩超圖像，或者紙質(zhì)報(bào)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(dòng)版）第一代產(chǎn)品剛出來時(shí)，醫(yī)生團(tuán)隊(duì)曾組織了一次人機(jī)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(shí)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(shí)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(shí)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(shí)現(xiàn)自動(dòng)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?yàn)獒t(yī)療的嚴(yán)謹(jǐn)性，仍需要醫(yī)生下達(dá)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?yàn)楸匾M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(shí)際運(yùn)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(dòng)版）相對的，還有一個(gè)由章毅及其技術(shù)團(tuán)隊(duì)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(jī)上，可供任何人隨時(shí)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(yàn)差距或主觀判斷引起的誤診，Deep BC+這個(gè)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(shí)提高診斷的可靠性。

臨床實(shí)踐實(shí)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)?！耙环矫媸且?yàn)獒t(yī)療健康本身就是容錯(cuò)率極低的領(lǐng)域，需要數(shù)據(jù)真實(shí)合法，算法準(zhǔn)確有效以及足夠強(qiáng)大的計(jì)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。”深耕于這一領(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(shí)現(xiàn)突破，但要把技術(shù)“轉(zhuǎn)化”為真正實(shí)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(shí)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(jì)算機(jī)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(yàn)證和改進(jìn)，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(jìn)一步加大。在他將人工智能技術(shù)運(yùn)用到醫(yī)療領(lǐng)域時(shí)，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(gè)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(gè)數(shù)據(jù)均來自于該機(jī)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。”章毅表示在監(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(xiàng)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(gè)重要問題，當(dāng)人工智能技術(shù)對患者身體造成傷害時(shí)，誰應(yīng)該為此負(fù)責(zé)成為一個(gè)新的問題。目前多國政府和WHO的監(jiān)管機(jī)構(gòu)正在做出努力，試圖在保護(hù)患者安全和促進(jìn)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(shí)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(jìn)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(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化，真正服務(wù)于人們的生活。