人工智能成了时下最热门的话题。人工智能融入医疗领域，尤其是临床医学，可以显著提升疾病的判断速度、诊断的准确度和药品开发进度，降低成本。2017年三月，华西医院与希氏异构医疗科技公司联合成立的华西-希氏医学人工智能研发中心，已在消化内镜人工智能技术研发方面进行了先期合作，并取得阶段性进展，该技术能帮助医生对消化内镜下多种疾病作出高水平质量的诊断，研究成果在国际上已具有领先性。

8月31日晚，动脉网（vcbeat）邀请到希氏异构创始人宋捷先生作客VB群访谈。作为一个以多重视角认识AI医疗的创业者，宋捷先生分享了他多年从业的一些经验和思考。

宋捷认为，人工智能医疗有两个关键的核心词，一个是AI技术，一个是医学，这两点是分不开的。

在AI技术方面，希氏异构的董事、专家委员会主席吴韧博士是世界级的技术大牛，他是最早利用GPU进行海量解析的专家之一，是国际著名计算机博弈专家，曾担任美国惠普实验室资深科学家及CUDA研究中心首席研究员。

除了强有力的AI技术支持之外，医疗产品的研发还需要优质的医疗资源和大数据作为研究的基础条件。2015年，希氏异构在北京与一些高端的医疗机构开展合作，到2016年年末，便有了非常好的研究成果，2017年又落地四川与华西医院进行联合研发，成立了华西-希氏医学人工智能研发中心。跟华西医院开展的多领域研究合作，目前做的比较深的是在消化内镜的图像和视频地识别上，而希氏异构在这一领域是做得超前一些的。

宋捷说，华西医院之所以选择跟希氏异构共同来做这个领域的研发，主要是因为希氏异构过去两年在AI方面有比较好的研究经验和基础，以及一些实施项目。

在消化内镜方面，希氏异构目前是做了全消化道（包括上消化道和下消化道）的。

“这些疾病的识别我们并非是在做一种两种的疾病识别，更不是在做对某一种疾病区分它是良性的还是恶性的一个判定，我们是在做整个消化道，差不多所有的疾病都在我们的研究范围之内，并且这个研究的过程中我们对消化道的这些有临床价值的疾病都做了一个大的归类，然后我们对每大类的疾病都作出了一些基于AI的判定，比如判断一些新生物，这些新生物就是指在临床上高度怀疑是癌症的这些病变，还有一些其他的病变。我们就是做大量的针对这些疾病的训练和分析，目前来说，进展还是非常好的。在未来的话，我们还会不断地提高这些疾病的识别准确度，从现在的百分之九十二点几一直到九十六点几，进一步提高它的准确度，加上更多的一些疾病的训练。”宋捷如是说道。

就消化内镜来说，目前最大的瓶颈就是其胶囊内镜所提供的大量的图片，这个图片可能是成千上万的图片或者说几个小时的视频，如果用临床人工的方式对它进行识别诊断成本太高，对医疗资源的消耗太大。但是如果有AI技术去帮助它，至少能在很短的时间内完成一个初步的筛选，可以节约大量的人工成本。而且随着技术的发展，它可能真的做到做出非常明确的诊断，甚至说超过临床专家的判断，还能对一些早期人类肉眼无法发现的病变也做出一些提示。

说起人工智能技术的发展，宋捷认为它并不存在特别大的瓶颈问题，但是它有些先决条件，一方面需要非常好的医疗大数据，对这些数据有两个要求，一是质量要好，二是数据量要非常庞大，才有可能做出好的模型来；另一方面，要有非常好的AI训练技术，这不是一个简单的开放式平台就能完成的，它必须要有比较完备的自有技术才有可能。

医学影像又可以分为静态影像和动态影像，相对来说，动态的视频流的图像识别难度会更大一些。除了对AI算法——也就是我们通常说的最终的训练模型——有很强的要求之外，还要有实施性的分析和硬件的支持。

宋捷是做医生出身的，但过去的这些年一直在做一些管理工作，包括一些技术的开发，所以有了一些自己的认知。

“我觉得说到底啊，人工智能医疗既然背景是在医疗，那医疗的属性要比AI的属性要更强。但AI永远是一个非常好的技术开发手段，二者之间的关系我认为应该是50对50。”

人工智能发展的基础就是人类的智慧，未来它只会给临床医生带来更多的帮助，比如一些工具，而不是让临床医生失业。比如说，居里夫人发现了镭的一些放射性特征，到后面出现X光并应用于人体，它可以帮助医生很方便的看到人体内部以前无法观察的结构，这并不会让医生失业。但通过这样一些技术可以丰富现有的诊断、治疗的能力，不再需要像剖腹探查一类的手术了。提高诊断的效率，还能让医生腾出更多的时间去对一些特殊的病例进行更深入的诊断研究。

但是技术是有可能超过人类的判定，因为AI有一个优势，它可以基于人类已经总结出的经验，依据医疗大数据，如果技术足够好，训练能力足够强，是可以找到或是分析出很多未知的一些疾病的内在关联。比如我们对某一种疾病的判定是三条已经找到的规律，但是基于目前已知的很多临床病例，有可能我们会找到第四、第五甚至第十种特质，这些特质可能是人类目前还没有发现的，但一旦找到这些特质，在AI技术的帮助下，人类可能对一些疾病的认识会更清楚。在这个疾病发病的早期，还没有被医生发觉之前，就已经找到了发病的证据，这对临床会有极大的意义。

宋捷认为，AI是对临床医生的一种负能，是让临床医生的技术更完备，从未来发展的角度来说，想要持续的发展，它发展的源头就是这些临床专家的知识积累。

离开了医生或者是说离开了临床数据，人工智能在医疗领域是不可能有作为的。但同时想要做好一个基于AI的医疗产品，它对人工智能的技术要求也是非常非常高的。实际上，做AI医疗产品开发的时候，对来自于临床医生的支持力度需要更大一些，才有可能做出更好的成绩。但对临床医生来说，他们的工作压力非常大，如何让他们腾出更多的精力去参与这件事情，宋捷认为这实际上是一个社会的话题。

“我是做临床医生出身的，但是做临床医生时间比较短，然后再做一些跟医疗相关的企业方面的事情，过去涉及的领域包括医疗设备、器械研发，市场、销售等；再后来，又接触到一些医院管理方面的工作。后来我又参与了一些医院管理和资产并购方面的事情。就我个人而言，我认为对医疗的视角不仅仅是从技术的层面观察或者从医生的层面观察，更多的是从不同的角度去看待，这是一个比较综合的内容，所以想要在医疗方面做出一些事情来，绝不是一个AI技术或者某一个产品就能做到的，这是一个非常综合的体系，而我觉得我在这方面有些优势，我就应该在这方面去做一些事情。很简单的一个想法。”

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VB群访谈人工智能专题第一期《深度学习人工智能与影像分析|Airdoc副总裁张京雷做客VB群访谈》直播间地址：https://m.qlchat.com/topic/details?topicId=230000539184061&isGuide=Y

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