2017-03-31

“AI+”趋势下,人工智能和大数据等技术开始进入医疗领域,助力智能医疗、精准医疗的发展。近日,平安科技智能引擎部总经理兼大数据首席总监、国家千人计划专家肖京博士接受新华网智谷专访,探讨了智能医疗领域的发展现状、发展需求及发展可能,并介绍了平安科技利用大数据+人工智能技术发展智能医疗的规划。

智能医疗 AI的下一个蓝海

互联网已经是成熟使用人工智能技术的领域了,那么下一个要通过智能技术来提高和改变的,必然是传统的领域。而什么样的领域具备迎接智能技术的条件?肖京的解释是,“众所周知,数字化发展一般经过3个阶段——信息化、数据化、智能化。所以那些已经做好了信息化和数据化的领域,例如金融和医疗这两个具备海量数据的行业,下一步就可以迎来智能化技术了。”

“而智能医疗领域有着巨大的潜力,也将是继大数据之后最有可能产生最大价值的领域。”肖京解释道,首先,医疗领域有各种海量的历史数据、检测结果、身体指标等结构化数据,更有许多非结构化的数据,例如影像数据,语音数据、病人的病例等。利用语音识别技术进行医生的语音数据录入,将大大提高诊疗效率。而以往由人工查阅的病人病例及档案十分耗费时间与精力,现在通过大数据及人工智能技术,病例和档案的电子化将得以实现。此外,远程医疗也有非常大的智能化需求,因为好的医疗资源实际是非常稀缺的,在这种情况下,非结构化数据处理的人工智能技术就有很大的应用空间。

智能医疗领域的准入门槛高,发展难点多

智能医疗是当下热门的议题,但进入这一领域的门槛实际上是比较高的。肖京认为,医疗是一个壁垒非常高、专业性很强的行业,受到的监管相对严格,制度也相对成熟,要做出改变并不容易,所需时间也比较长。与此同时,医疗毕竟关系到人的生命,治疗方式或者诊疗方法往往需要一定时间才能知道效果,这个行业从本质上来说就是一个相对保守的行业,更加寻求安全和稳定。

人工智能技术在医疗领域的应用,其实就是把现有的一些传统流程进行优化,大幅度提高流程的效率、精度、用户体验。肖京告诉新华网智谷,高技术门槛和高行业壁垒的相互作用下,想要将人工智能引入医疗行业绝非易事。光靠一项技术并不能产生价值,更需要与现有的实际业务紧密结合,而这也是当下智能医疗领域发展的一大难点。

目前许多科技巨头在医疗领域方面都有很大的投入,但实际上,不论是阿里巴巴还是百度,并没有产生太大的效果。例如百度医生在声势浩大的发布会之后,很快就难以继续了。IBM的尝试也很难产生大规模的效果,依然处于比较初级的阶段。微软,相对就是一个比较实际的公司,它与北京的业务系统进行非常紧密的结合,整个智能化的进程是缓慢逐步地推进,这才是一个比较正确的方式——必须与业务紧密结合,然后逐步进行提高和改变,最终才算得上进入这个行业。

肖京认为,对于很大一部分本身就与医疗行业相关的企业,其发展智能医疗更加顺理成章。例如基因公司,本来就有医疗基础,可以应用许多人工智能技术来做数据分析、数据挖掘。此外,保险公司也有更大的机会,保险公司有很强的意愿去帮助客户拥有一个良好的健康状况,因此有更多的动力和机会将人工智能技术真正成功运用在医疗场景上。

中小型企业要打破壁垒进入智能医疗行业其实十分困难,肖京建议,首先需要找到自己的差异化优势,即在某一技术领域里非常突出,或至少在某一个垂直领域的业务场景下要做得非常好。找准突破口后埋头深耕,最终让这个行业发现自己的价值。

三大颇具潜力的方向

1、图像识别。图像识别可能会是未来较快获得成果的一个方向。目前深度学习技术处于快速发展阶段,使得图像识别技术也获得大幅度提升。当下这个技术不仅可以识别,可以做分割,还可以把有问题的区域圈出来,帮助医生做一些操作,大大节省了时间,提高了效率和准确度。因为实际上医生的误诊率算是很高的,但由于专业性很强,又是不可替代的,那么通过图像识别技术来辅助医生诊疗,提供更多线索,是十分有意义的。

2、语音识别技术。语音识别技术目前发展得也较为成熟。而当前医院的录入就存在着较大的问题,例如医生手写的病历,如果能够通过语音录入实现病例的电子化,查阅病历将变得更加简便。再进一步,如果能将语音转成文字,并自动进行一些专业术语的中英文翻译和解释,产生相应的电子文档,对病人来说也有很大的帮助。

3、康复机器人。在病患康复、老人陪护、慢性病的陪护和随访等方面,都有大量机器人智能服务的需求。特别是在今后老龄化越来越严重,病人越来越多,疾病种类也越来越复杂的社会,随着技术和需求的双重提升,康复机器人有很大的前景。但目前只有类似语音助手的康复机器人较为成熟,可以放在家中使用,其他的康复机器人仍然更合适放在专业机构去应用,而且这类机器人投入成本较大,要求较多。此外,目前的医疗机器人大多不是通用的,而是根据不同的疾病和情况进行特殊定制,因此可能每一种机器人都不会有很大的市场——机器人一旦不量产,不规模化,成本自然会非常高。目前做得比较成功的也只有达芬奇手术机器人,面临的问题也是相同的:无法大规模量产使得每一台机器人的价格都十分昂贵。

当然还有许多应用场景,例如诊断预测、疾病控制、健康管理,以及保险行业中的很多应用——欺诈的识别、风险的控制等等,都可以很好地结合大数据、人工智能和生物传感等新技术。智能医疗领域依然有许多机会等待挖掘,关键是要抓准自己的差异化优势。

从全球范围来看,国内在技术研发方面与国外依然存在差距。国外更加重视创新和研发,在创新技术研发上也更专注,更愿意投入,而国内整个大环境还是以结果导向为主的,原创的技术较少。在法律法规层面,国外的制度也相对规范,在发展技术上遇到的相关问题可能得到较快的解决。但国内依然有很强大的市场和应用优势,在现有条件下,结合、改进和发展国外的新技术,并找到多种应用场景,是国内企业寻求智能医疗领域发展的方向。

使用医疗大数据 更需政府介入和引导

医疗这个行业有非常特殊和敏感的数据使用规则,尤其是涉及到个人隐私的数据安全方面。目前,国内还没有相关的法律法规,因此只能靠更严格的监管。在当下大数据和人工智能的时代下,利用电子化走向数据共享是必然的,因此在医疗大数据的使用方面,更需要有政府的介入和引导——先由法律规范数据使用,然后在这种法律的支持或指导之下,开放部分渠道和方式来使用电子数据——例如可以规定一些相关的公司或组织在合法合规的前提下使用医疗数据来进行研究和分析。在涉及个人隐私方面则可以借鉴统计分析的方法,将不涉及到个人情况的数据经过脱敏后做一些处理,再开放出来做研究。当然这更需要政府牵头,通过制定一个相关的法规,允许部分组织收集这样的数据,在脱敏合规的情况下,开放数据做研究分析。

同时,一些非标准化的数据也需要国家来制定相关标准。目前国际上虽然有一些相关标准,但具体到每个医院的信息管理系统都不一样,国内没有一套统一的标准,每个医院都是找外部的公司定制一套自己的系统,这导致了每个医院系统的接口都不一样,要把这些数据全部进行标准化是非常困难的。

当然,完全依靠政府介入去制定一个新领域的法律法规进行指导和统一管理,发展进程必然会很缓慢。数据有巨大的风险,是否愿意承担风险,谁愿意承担风险,怎样承担风险,如何建立一个更加开放的环境,推进和完善医疗数据的使用,还需要大家共同努力。

平安科技:大数据+人工智能构建大健康生态医疗圈

健康医疗领域包括三个参与方面:健康医疗、健康管理、医疗辅助,而保险公司往往是最关注用户健康的一个存在——毕竟付钱的都是保险公司。因此,依托平安公司在泛金融领域不同纬度的海量用户数据,平安科技整合原有的碎片化数据,不断挖掘数据价值,探索健康医疗大数据+人工智能的技术创新和商业应用。肖京告诉新华网智谷,目前,平安科技利用大数据+人工智能技术,在提升医疗服务效率、公共卫生和疾病预测、医疗基金管理与风控、智能化精准医疗以及智能电子健康档案建设方面都做了许多尝试,并将打造一个平安金融和医疗的智能引擎——“平安脑”,来帮助业务更加精准、高效地做决策。平安科技将依靠大数据+人工智能技术的结合,更好地获取用户的健康问题,做出相应的健康预警,并对用户进行健康管理,提高其健康水平,同时进一步提供智能化的导医、导诊,提高医生的兴趣,最终实现大健康医疗生态圈。(作者:徐婧澜)

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