"醫療大腦” 阿里如何布局醫療人工智能

繼阿里健康推出“藥品監管碼”，天貓推出“天貓醫藥館”之后，阿里巴巴再次向醫療健康行業(yè)進(jìn)軍。這一次，它選擇的是醫療人工智能（AI）。

剛開(kāi)始，阿里云發(fā)布ET醫療大腦，宣布正式進(jìn)入醫療AI領(lǐng)域。經(jīng)過(guò)一年多的研究訓練，阿里云宣稱(chēng)，自主開(kāi)發(fā)的人工智能ET，“可在患者虛擬助理、醫學(xué)影像、精準醫療、藥效挖掘、新藥研發(fā)、健康管理等領(lǐng)域承擔醫生助手的角色”。

“我們將ET醫療大腦設置為一個(gè)開(kāi)放的人工智能系統。除了阿里云的人工智能科學(xué)家投入到研發(fā)當中，我們更希望能吸收外部精良的算法與醫學(xué)經(jīng)驗，這樣ET才能更快地成長(cháng)為一名高級醫師?！卑⒗镌啤搬t療大腦”項目負責人閔萬(wàn)里說(shuō)。

從機器讀片出發(fā)

實(shí)際上，“機器讀片”并不新奇。美籍印度裔醫生葛文德在著(zhù)作《醫生的修煉》中提到，早在1997年，醫學(xué)界爆發(fā)“深藍大戰”。作為瑞典頂尖的心臟專(zhuān)科醫生，沃琳每年要看上萬(wàn)份心電圖。在2240份心電圖的人機對戰中，沃琳正確地挑出了620份，電腦則正確地挑出了738份——電腦以20%的優(yōu)勢擊敗了專(zhuān)家。

20多年后，阿里云則希望挑戰肺結節領(lǐng)域的機器讀片，試圖診斷出早期肺癌。結節是影像學(xué)上的一個(gè)描述性名詞，只有在發(fā)現結節之后才能進(jìn)一步確認是良性還是惡性。因此，對于肺癌的篩查來(lái)說(shuō)，準確發(fā)現結節是診斷的第一步?！敖裉?，機器讀片的難度、深度、速度、可信度與過(guò)去完全不同。過(guò)去的機器讀片是預處理，明顯有問(wèn)題。同時(shí)，過(guò)去的機器只能判讀簡(jiǎn)單病癥，現在已經(jīng)能判讀疑難雜癥?！遍h萬(wàn)里說(shuō)。

據悉，機器讀片，至少有四個(gè)優(yōu)勢：

一是時(shí)間更短。一位經(jīng)過(guò)嚴格訓練，有多年臨床經(jīng)驗的醫生，診斷一個(gè)病例平均需要查看200張以上的CT掃描圖片，診斷時(shí)間超過(guò)20分鐘。而計算機結節檢測系統通過(guò)學(xué)習大量有經(jīng)驗醫師標注的樣本，能在秒級，甚至是毫秒級，就給出分析結果。

二是準確率更高。此前，浙江大學(xué)附屬第一醫院就利用ET實(shí)現了甲狀腺B超的快速分析。ET可以在片子上圈出結節區域，并給出良性與惡性的判斷，大大節省了醫生的診斷時(shí)間，準確率也比三甲醫院高出21%。肺癌診斷就是醫療大腦準備“攻克”的下一個(gè)目標。

三是穩定度更高。廣州醫學(xué)院第一醫院院長(cháng)何健行表示，人的大腦會(huì )出現疲勞，人診斷的準確性比85%高，可以達到95%，但不能保證無(wú)時(shí)無(wú)刻都是95%。

四是讓年輕醫生獲得名醫的診斷能力。隨著(zhù)大量醫生（尤其是名醫）訓練機器讀片，這一能力將被集成到單個(gè)醫生身上，使之功力呈現N倍增加。

跨界的難關(guān)

中國互聯(lián)網(wǎng)公司進(jìn)軍醫學(xué)人工智能之路，并不順利。早在2016年10月，百度“醫療大腦”，正式將人工智能技術(shù)應用到醫療健康行業(yè)。百度總裁張亞勤、百度首席科學(xué)家吳恩達均到場(chǎng)為其站臺。時(shí)至今日，吳恩達被傳離職，且百度醫療事業(yè)部也遭到裁撤。

同為互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)公司，阿里云總裁胡曉明坦陳，七八年前阿里巴巴開(kāi)始做云計算的時(shí)候，阿里云是一個(gè)非常孤獨的唐吉坷德。如今，云計算已經(jīng)得到制造業(yè)、交通運輸業(yè)、文創(chuàng )行業(yè)的認可，但在醫療行業(yè)，仍有部分人對云計算、人工智能不太認同。他談到自己在一家醫院的見(jiàn)聞：“一個(gè)100平的屋子，當桌子上堆滿(mǎn)了紙質(zhì)病例、數據沒(méi)有辦法在線(xiàn)、成為資料的時(shí)候，一股霉味，我們看到就很痛心?！?/p>

大部分公立醫院要求服務(wù)器本地化部署，這給一度主打“公有云”的阿里云帶來(lái)障礙。因此，阿里巴巴在醫療行業(yè)推出了混合云服務(wù)。閔萬(wàn)里表示，不管它是混合云、公共云還是專(zhuān)有云，更重要是產(chǎn)生的價(jià)值和達到的效果，是以最小的時(shí)間、成本的代價(jià)，去實(shí)現最大的投入產(chǎn)出比?！叭绻跈C器上花太多的錢(qián)，感覺(jué)我們在賣(mài)機器，這個(gè)不是我們想要做的，我們要給客戶(hù)、給病人創(chuàng )造價(jià)值?！?/p>

截至目前，阿里云已經(jīng)同華大基因、廣州醫科大學(xué)、浙江大學(xué)等研究機構，以及浙江大學(xué)附屬第一醫院、邵逸夫醫院、上海華山醫院都開(kāi)展了深入合作。

阿里云跨界醫療AI的更大挑戰在于，AI關(guān)注的是準確率，但真實(shí)場(chǎng)景需要“算無(wú)遺漏”。否則會(huì )延誤最佳診療時(shí)機。在算法持續迭代并趨近于完美之前，醫療行業(yè)對人工智能失誤的容忍度極低。

對此，閔萬(wàn)里表示，相當于假陽(yáng)性，阿里云的算法策略更加需要避免假陰性，“寧可錯殺一千，不可放過(guò)一個(gè)”。通過(guò)“人機結合”，先通過(guò)機器進(jìn)行“海選”，把疑似的地方都導出來(lái)，讓準心越來(lái)越精確，比如肺結核里面導出來(lái)20個(gè)，AI導出來(lái)40個(gè)，讓專(zhuān)家再做人工判讀。

不碰數據交易，布局數據標準

當天，阿里云宣布聯(lián)合英特爾、LinkDoc（零氪科技）啟動(dòng)天池醫療AI系列賽，第一季對早期肺癌診斷發(fā)起挑戰。阿里云天池平臺將提供海量的脫敏后高分辨率胸部CT掃描數據。選手需要通過(guò)原始CT影像圖片訓練模型算法得到結節特征，最終實(shí)現對影像圖片結節區域的智能化判斷。這意味著(zhù)，阿里云將主要專(zhuān)注于底層算法，而將數據來(lái)源，數據開(kāi)發(fā)、數據應用，主要交給自己的合作伙伴。

一位阿里云人士在私下溝通中表示，一流企業(yè)定標準，三流企業(yè)賣(mài)產(chǎn)品。在中國的商業(yè)公司里面，阿里云是推動(dòng)醫療大數據實(shí)施細則落地上，走在最前面的一家。在國家有關(guān)部門(mén)制定數據安全和隱私的相關(guān)法規時(shí)，阿里云始終在參與。這位人士坦白，阿里云為此付出了巨大代價(jià)，那就是作為利益獨立的第三方，抵御住了數據交易的誘惑，始終沒(méi)有碰數據交易。

如果阿里云既不是醫療服務(wù)提供方（如醫院），又不是醫療數據處理方（如醫療大數據公司，如零氪科技），更不是數據交易方（如藥廠(chǎng)、器械廠(chǎng)），那么介入標準制定，似乎缺乏利益相關(guān)性。如今，“醫療大腦”、天池醫療AI系列賽，為阿里云提供了一個(gè)窗口期。