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          人工智能顛覆的醫(yī)療:我們可以活到150歲?

          作者: 時(shí)間:2017-02-22 來源:電腦報(bào) 收藏

            醫(yī)療信息數(shù)據(jù)孤島

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201702/344342.htm

            但工作還遠(yuǎn)沒有結(jié)束。就像不同??频尼t(yī)生,擁有不同的知識(shí)結(jié)構(gòu)一樣,不同疾病數(shù)據(jù)也需要不同的算法模型。“帶來的盈利方式和競(jìng)價(jià)排名會(huì)不同,要解決B端(包括藥企、保險(xiǎn)公司等)數(shù)據(jù)分析、產(chǎn)品研發(fā)、質(zhì)量提升的需求。”移動(dòng)醫(yī)療創(chuàng)業(yè)者杏樹林CEO張遇升認(rèn)為。

            因?yàn)殛P(guān)系到健康和生命,新技術(shù)在醫(yī)療層面應(yīng)用格外謹(jǐn)慎。任何一項(xiàng)醫(yī)療上的應(yīng)用,哪怕是軟件、算法,其可靠性、有效性的認(rèn)定都要經(jīng)歷漫長(zhǎng)的臨床試驗(yàn),并且獲得注冊(cè)證許可——在這點(diǎn)上,可以說與互聯(lián)網(wǎng)思維背道而馳。

            實(shí)際上,即使是,在AI顛覆醫(yī)療上也才剛剛開始。Gartner分析師Tom Austin評(píng)論稱,IBM給自己設(shè)定的目標(biāo)很宏大,但可能需要花費(fèi)數(shù)年的時(shí)間,以及昂貴的成本。

            截至目前,IBM已在腫瘤機(jī)器人的研發(fā)上投入600億美金,至今仍在虧損。IBM 認(rèn)知關(guān)懷COO王泰峰就透露:“單影像訓(xùn)練投入就超過40億美金。”

            高額投入主要在于獲取訓(xùn)練醫(yī)療的醫(yī)療數(shù)據(jù)。僅僅是在2016年,為培養(yǎng),IBM分別斥資收購(gòu)了醫(yī)療數(shù)據(jù)公司 Truven、醫(yī)療影像與臨床系統(tǒng)提供商 Merge Healthcare Inc。這些公司擁有大量醫(yī)療數(shù)據(jù),比如賬單記錄、病歷、X射線和MRI(磁共振成像)圖像等。收購(gòu)這些公司花費(fèi)了IBM超過40億美元,相當(dāng)于IBM 2016年單季度凈利潤(rùn)的兩倍。

            并且這是一個(gè)長(zhǎng)期行為。盡管IBM在投入數(shù)百億美金之后,擁有1 億份患者病歷,3000 萬份影像數(shù)據(jù)以及 2 億份保險(xiǎn)記錄,數(shù)據(jù)總量超過 60 萬 TB,覆蓋人數(shù)約 3 億。但這些,在中國(guó)每年80億就診人次面前,簡(jiǎn)直是小菜一碟。人工智能顛覆的醫(yī)療:我們可以活到150歲?

           

            對(duì)中國(guó)本土的醫(yī)療AI公司,醫(yī)療信息孤島同樣長(zhǎng)期存在,更是加大了醫(yī)療數(shù)據(jù)的獲取難度。李政就坦言,目前百度缺少大量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練百度醫(yī)療大腦,這需要大量的患者病例。“百度不缺線上的醫(yī)療數(shù)據(jù),但院中數(shù)據(jù)還是需要通過機(jī)構(gòu)合作來獲得。”

            這是因?yàn)?,醫(yī)療問題太過復(fù)雜。雖然普通病、常見病的種類、癥狀以及檢測(cè)的指標(biāo)等,理想狀況下,可以像AlphaGo一樣算清所有變化。但問題是,醫(yī)療因?yàn)槭前l(fā)生在人身上的事情,就讓這個(gè)問題復(fù)雜了許多,它與AlphaGo下棋完全不是一回事——究竟是哪些因素導(dǎo)致的疾病,并不是所有都可以用數(shù)據(jù)顯示清楚的;它無法察言觀色,無法在人的言談舉止中捕捉對(duì)診斷可能起關(guān)鍵作用的隱藏信息。而這些隱藏信息,恰恰可能是確診的關(guān)鍵。

            此外,AI醫(yī)療應(yīng)用全世界都會(huì)面臨一個(gè)相同問題:訓(xùn)練AI需要大量醫(yī)療數(shù)據(jù),但醫(yī)療數(shù)據(jù)因?yàn)樯婕盎颊唠[私而非常敏感。英國(guó)《每日郵報(bào)》報(bào)道,獲得了200萬份私人醫(yī)療記錄的DeepMind,其中包含病人的完整醫(yī)療史和是否被診斷患有艾滋病、抑郁癥、毒品或酒精上癮及墮胎等信息,引發(fā)了不少的爭(zhēng)議。

            終極愿景:利用AI人類活到150歲?

          人工智能顛覆的醫(yī)療:我們可以活到150歲?

           

            現(xiàn)在,在AI醫(yī)療浪潮涌來之際,盡管還有種種問題,人們還是不禁猜測(cè),會(huì)不會(huì)有一天,AI機(jī)器人真的全面替代了醫(yī)生?

            而更大膽的說法,來自“973”首席科學(xué)家、碳云智能創(chuàng)始人王俊,他說,有了生命科學(xué)大數(shù)據(jù),加上人工智能最終可以實(shí)現(xiàn)人們對(duì)于健康的前瞻性管理,達(dá)到生命程序給每一個(gè)人設(shè)定的極限150歲。

            因?yàn)樗谛袠I(yè)為基因檢測(cè)緣故,王俊的話讓外界不少人付之一笑,但不可否認(rèn)的是,科學(xué)進(jìn)步不斷突破我們想象的禁區(qū),人類壽命也前所未有地延長(zhǎng)。

            其實(shí),這些理想并不是剛剛出現(xiàn),至少可以追隨到上世紀(jì)五六十年代。

            20世紀(jì)50年代,IBM就開始開發(fā)醫(yī)療硬件和軟件,比如人工心肺機(jī)、聽力受損的信號(hào)處理等。60年代就開始鉆研醫(yī)療數(shù)據(jù)采集,同時(shí)還對(duì)影像信息訪問的計(jì)算機(jī)自動(dòng)化有所涉獵,這與沃森如今的領(lǐng)域有很強(qiáng)關(guān)聯(lián)。

            1972年,由利茲大學(xué)研發(fā)的AAPHelp是資料記載當(dāng)中,醫(yī)療領(lǐng)域最早出現(xiàn)的人工智能系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)基于貝葉斯理論開發(fā),主要用于腹部劇痛的輔助診斷以及手術(shù)的相關(guān)需求。

            隨后,又產(chǎn)生了不少新的成果。比如,INTERNIST I 于1974年由匹茲堡大學(xué)研發(fā)問世,主要用于內(nèi)科復(fù)雜疾病的輔助診斷。這套系統(tǒng)在當(dāng)時(shí)被認(rèn)為極具價(jià)值,并于80年代在其基礎(chǔ)了開發(fā)了CADUCEUS和QMR系統(tǒng),開始了商業(yè)化嘗試。1976年,斯坦福大學(xué)研發(fā)了MYCIN,用于血液感染疾病的輔助診斷。

            事情并沒有預(yù)期的那么順利。在隨后很長(zhǎng)一段時(shí)間里,和人工智能在其他領(lǐng)域的遇冷一樣,醫(yī)療領(lǐng)域當(dāng)中的應(yīng)用并沒有取得特別明顯的突破。人們所期待的機(jī)器替代人看病的場(chǎng)景并沒有出現(xiàn),反而越來越多的看到人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域當(dāng)中應(yīng)用時(shí)的局限性。

            那么,AI醫(yī)療時(shí)代什么時(shí)候到來呢?或許,如同OMAHA基金會(huì)理事長(zhǎng)、大數(shù)據(jù)專家涂子沛所說:“如果有一天患者敢吃人工智能醫(yī)生開的藥,AI就成功了。”

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            11家AI醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司吸金39億元人民幣

            目前,人工智能在醫(yī)療中的應(yīng)用已大大超過智能診斷的范疇,包括基因檢測(cè)、新藥研發(fā)、輔助決策等多個(gè)領(lǐng)域都在引入深度學(xué)習(xí)的技術(shù)。

            根據(jù)CBinsight、crunchbase數(shù)據(jù),目前全球有11家人工智能方面的醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司值得關(guān)注——總體來看,這11家公司基本是在過去三年內(nèi)成立的,來自美國(guó)、中國(guó)、加拿大、英國(guó)、韓國(guó)等多個(gè)國(guó)家,總計(jì)融資5.612億美金(約39億人民幣)iCarbon獨(dú)占鰲頭,以2億美金排名榜首。

            NO.1 Freenome

            創(chuàng)始人:Gabe Otte,28歲,11歲進(jìn)入蘋果實(shí)習(xí),17歲參與了第一代iphone的研發(fā),隨后在康奈爾大學(xué)研究計(jì)算機(jī)、生物、化學(xué)等領(lǐng)域。2014年與Charles Roberts一起創(chuàng)辦了freenome。Charles的履歷用我國(guó)創(chuàng)業(yè)者常用的說法,是一名成功的“連續(xù)創(chuàng)業(yè)者”。

            方向:“液體活檢”,通過血液當(dāng)中DNA的檢測(cè)來診斷和治療癌癥。

            融資:種子輪,550萬美金

            NO.2 Cloudmedx

            創(chuàng)始人:Tashfeen Suleman,早年在微軟工作了近6年,2014年創(chuàng)辦CloudMedx

            方向:應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為醫(yī)療臨床提供輔助診斷決策,幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)提高質(zhì)量安全、降低成本。據(jù)了解,他們已經(jīng)服務(wù)超過500萬病人,并實(shí)現(xiàn)了盈利。

            融資:種子輪,660萬美金



          關(guān)鍵詞: 人工智能 Watson

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