推想科技创始人首席执行官陈宽:拓宽AI智能全球布局,构建政产学研新体系


 

中国科技网讯116日下午,第22届北京国际生物医药产业发展论坛分论坛“医学影像分析与精准诊断”在北京开幕。北京推想科技有限公司创始人兼首席执行官陈宽参加此次论坛并发表题为“医学影像人工智能从技术到产品落地之探索”的主题的演讲。

 

 

正视AI产能矛盾,将人工智能列为战略制高点

推想科技从自身探索的角度出发,从科技作为一个创新创业企业在产业落地的角度来跟大家分享一下人工智能方面的应用。陈宽认为任何一个技术、一个先进的产品一定是能够满足或者解决某一个行业非常本质的问题,人工智能技术本身就是为了解决习总书记提到过的生产力的矛盾,我们现在社会的主要矛盾已经是人民日益增长的美好生活需求和不平衡不太充分的产能之间发展的矛盾,这种矛盾在医疗行业的体现最为明显。陈宽举例指出,目前大医院医患比例不均衡,医生工作超负荷工作,工作压大也非常辛苦,在一些偏远地区的医生专业培训时间不充足,目前,医疗行业的核心问题就是产能有限、产能很稀缺。目前放射科的影像数据每年增长超过30%,然而放射科医生的培养很慢,每年平均4.1%的增速,而且还在放缓,因此可以看到一个非常大的产能矛盾。

目前,我国将人工智能列为国家战略的制高点,包括国务院、科技部、发改委、工信部、卫计委等各委办局都先后提到了人工智能的布局。与此同时AI技术也在高速的迭代和发展,AI在医学影像中有很大的价值。作为产业界来说医疗AI也是有众多的投资者以及众多的企业参与的领域,从2017年开始预计到2020年都会有持续的发展,包括推想科技,目前已有很多医疗AI的参与团队。

一个真正合格的AI,始于临床终于临床

“任何一个风口浪尖的技术和产品本身还有行业其实也有各种各样的问题,在这个行业四年的时间里,很多问题也是有目共睹”陈宽讲道,一个好的AI,一个真正能够帮助医生的AI,一定是从临床中来,最终还是通过算法的研究,通过数据的沉淀,最终要回到临床中帮助医生解决实际问题,这个时候才是真是合格的良好的AI,始于临床最终回到临床。

所以我们认为好的AI的研发的过程一定是有几个重要的环节,第一个需要有好的老师,就是非常良好的标记的训练数据,这是医疗AI必须的起始点,数据一定是经过非常标准的质量控制和数据的标注,在这个基础之上还需要一个好的头脑、高的智商、良好的模型,对于团队来说需要有非常好的人工智能的人才,有好的智商还需要反复的做题,反复的练习,在海量的数据里面反复的训练,反复的优化模型,加之有好的老师,这个过程我们才能够产生出一个良好的人工智能产品。

推想科技自2015年成立以来在中国包括日本、美国、德国成立了分公司,陈宽强调,一个良好的技术最终评判标准是在临床当中产品的落地,目前我们有众多的产品在临床环境中测试,包括肺部的筛查产品、骨折诊断的产品、DR的筛查,包括科研的平台,这些都在医院中的到使用,并且从中得到很多反馈。

 AI医疗应用的三个条件:鲁棒性、易用性、安全性

陈宽指出,评判一个AI最终在医院里面是否能够被良好的使用,需要三个条件;鲁棒性、易用性和安全性。比如在一个医院里面实验出来非常好的模型,换一家医院效果会发生非常大的变化,可能在一家医院是三毫米的小结节都不会放过,另外一家医院没有充足数据训练的过程当中可能连一个大的肿块都看不到,因此必在一个开放的环境里保持稳定,而不是在小实验的数据当中接近完美。医院的环境,安全性是其核心,是重要的条件,所以在真正部署任何医院使用的信息化产品的时候一定是要注意到医院本身的安全性,因此鲁棒性、易用性和安全性一定是最重要的条件。

 推想科技立足本土走向全国,致力打造领先全世界的AI企业

到目前为止,每天借助推想AI完成的肺癌筛查的病例已经两万例,AI在一定程度上正在成为世界上最大的辅助诊断体系。到目前为止大量合作的医院以及医生给予了我们非常宝贵的意见。推想科技在《G20国家科技竞争格局之辩人工智能专题》中比肩BAT,成为中国 AI 医疗影像领域的最佳实践者。同时推想科技作为行业典范,被《人工智能与中国未来就业白皮书》唯一收录,同时也是AI医疗服务当中唯一被提到的企业。在人工智能技术本身,中国和美国的技术积累已经没有太本质的区别;中国的AI的人才变得越来越多元化,“数据”是中国的一个巨大的优势,我们有最庞大的数据源,AI成长非常重要的养分和土壤,所以我们最开始的定位是从中国本土起步,最终推想科技希望能够做成一个领先全世界AI的企业。如今推想科技有幸能够走出国门,在美国、西班牙、日本、奥地利、德国等都有实际合作的医院。前几个月在美国帮助合作伙伴找到一个漏诊5毫米的结节,并为病人做了后续诊断。推想科技也是日本首家通过东京都国家战略特区高新技术企业认证的中国AI企业,并成为日本最专业的心脏影像中心的唯一合作伙们,作为心脏影像中心他们在看心脏CT时基本上能看到胸肺的问题,在这个过程中他们借助AI降低他们需要的工作,花更多的时间专注于其更复杂的心脏诊断和其他方面的工作。这些就是不同国家对我们AI的使用情况。

陈宽强调,任何一个技术最终到底能走的多远,都会回来看它为社会产生的价值,而医疗AI最重要的一个核心是初级的筛查,早发现早治疗就可以在基层医院得到解决,目前基层医院的早筛工作已经得到了国家足够的重视,但是配套还需加强,人工智能本质上做的事情就是用算法模式来估算顶级医生诊断时的函数,这种能力一旦被沉淀下来可以非常低成本,非常普遍广泛使用到基层当中,提升基层软性实力,初步的筛查就可以在较高效的在基层完成,支持分级诊疗事业

优化医疗人工智能的价值,不断进行探索和思考

陈宽认为医疗人工智能对于不同的参与方,不同的部门都具有价值,对于国家来说推动了医疗健康行业的治理和发展,对于整体的卫生经济学来说降低了疾病的经济负担,很多的疾病在早期的时候就能够对它进行管理和风险控制,而且在这个过程中可以有效的节省医保费用。有了AI技术的加入在一定程度上改变我们现在的一些诊断的模式,今天的医疗AI可以在全世界范围内学习、看到不同的数据,通过这个深度学习的过程,不断完成优化。

在这个过程里面陈宽认为,更重要是通过医疗AI全球布局帮助去构建一个新的政产学研用的体系,通过对不同典型案例的学习,逐渐成为科研当中最重要的支持的理论依据。这是推想科技在人工智能这块的探索。同时推想科技在这个过程里面做了一些我自己的摸索和思考,推想科技也是非常希望能跟在座的各位专家、同仁一起共同探索这个领域。

 

加载更多>>
责任编辑:范琪
专题 更多>>