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阿里达摩院悬壶，看医疗AI如何济世

乾明发自凹非寺
量子位报道
阿里达摩院 ， 并不专为抗疫而生 。
甚至连马云都可能预料不到 ， 这个机构这么快就展现出及时的作用 。
抗疫正当时 ， 不论是与浙江疾控中心合作的基因检测平台 ， 将疑似病例基因分析时间缩至半小时 ， 还是率先在郑州“小汤山”应用的CT影像系统 ， 达摩院、扫地僧 ， 都成为阿里AI抗疫的代表性标签 。
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而且影响力还在几何级扩散 ， 据阿里统计 ， 截止到3月31日 ， 达摩院CT影像AI已在河南、湖北、上海、广东、江苏、安徽等16个省市近170家医院落地 ， 已诊断34万临床病例 。
随着疫情全球扩散 ， 这个出自阿里达摩院、代表中国AI技术前沿的抗疫系统 ， 也在进一步承担起“Oneworld ， OneFight”的作用 。
但也别神话了达摩院和背后的扫地僧——外界只看见了他们的动能速度 ， 而不知道他们之前为此积累的势能和高度 。
这把抗疫宝剑 ， 之前已磨砺整整4年 。
“扫地僧”带队 ， 达摩院如何4年磨一剑?
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△阿里巴巴集团副总裁、达摩院高级研究员华先胜
达摩院医疗AI ， 源自2016年 ， 由时任阿里巴巴iDST副院长的华先胜带队打造 。
对于华先胜 ， 外界不陌生 。
他出自黄冈中学 ， 2001年北大数学系博士毕业 ， 之前在微软工作14年 ， 直到被老领导“阿里云之父”王坚挖角 ， 开启阿里在AI视觉研发和落地方面的探索 。
但即便已是2016年 ， 人工智能如何在医疗领域发挥作用并不太清晰 ， 只是华先胜坚信：人工智能进入医疗健康领域 ， 是一个必然的事情 。
他回忆说：“医疗健康领域存在的不平衡问题比较多(医患供需不平衡 ， 医保供需不平衡 ， 医患知识不平衡等) ， AI应该能为全民健康的问题发挥重要作用 。 ”
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正是这样的预判 ， 才逐渐演变出了抗疫期间的达摩院医疗AI 。
当时也是医疗AI的爆发点 ， 大量创业者与资本玩家涌入 。 目前发展势头不错的推想、体素等 ， 都在2016年创立 。
一直深耕视觉领域的依图 ， 也在同年发布肺癌影像智能诊断系统 ， 开辟了医疗业务线 。
作为视觉智能领域深耕多年的专家 ， 华先胜团队从肺部CT影像开始切入医疗AI ， 很快就做出成绩 。
2017年7月 ， 达摩院正式成立前夕 ， 他们交出了一份“贺礼”——在国际权威的肺结节检测大赛LUNA16上打破世界纪录 ， 凭借89.7%的平均召回率(在样本数据中成功发现结节占比的比例)夺冠 。
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华先胜说 ， 这项工作“当时只道是寻常” ， 没想到直接为阿里达摩院新冠肺炎的CT自动诊断系统打下了基础 。
那次破纪录之后 ， 达摩院医疗AI的研究范围进一步扩大 ， 在肝结节、心血管、骨科、病理等方面均取得了进展 。
其中代表性的成果有：
2018年12月 ， 达摩院AI从近百支队伍中脱颖而出 ， 在全球LiTS(LiverTumorSegmentationChallenge ， 肝脏肿瘤病灶区CT图像分割挑战)获得两项第一 。
2019年的EMNLPBBtask关系抽取世界大赛 ， 达摩院AI获得了第一名 。 同年 ， 按照鹿特丹(Rotterdam)国际比赛标准 ， 达摩院AI的全自动心脏冠脉中心线提取超越了现有的业界最好成绩 ， 相关论文被国际顶级医学影像会议MICCAI2019提前接收 。
技术持续突破下 ， 达摩院医疗AI团队在Nature子刊、CVPR等顶尖学术期刊与会议上 ， 发表了不少的论文 ， 加上国际、国内专利 ， 超过了百篇 ， 也给达摩院医疗AI系统在临床诊断和医学研究上大规模应用 ， 提供了支撑 。
如果这样回顾 ， 自然又是一个“大牛带队”、“顺风顺水”的传奇往事 。
但华先胜说 ， 各种辛苦 ， 做过才知 。 医疗AI ， 不是一个单兵作战就能搞定的领域 。
达摩院医疗AI一路走过来 ， 这些技术突破、业务落地背后 ， 坑踩得一个都不少 。
医疗AI ， 只有技术可不够
大道理其实也简单：想要打造好的AI系统 ， 高质量的数据集是关键 。
然而对于医疗AI来说 ， 这从来不是一个简单的事情 。
医疗影像数据质量参差不齐 ， 标准化程度低、人工标注难度大、数据敏感度高等行业性难题 ， 导致AI在医学上的学习和应用面临诸多挑战 ， 从而难倒了诸多英雄好汉 ， 甚至还是一些巨头公司的短板 。
比如此前名震江湖的IBM沃森医疗系统 ， 宣称超过人类医生的存在 ， 在2018年被美国健康医疗媒体STAT曝光 ， 其AI系统训练数据量最高的肺癌只有635例 ， 而最低的卵巢癌只有106例 ， 引起哗然一片 。
而且数据难题之外 ， 还有更现实的挑战：医疗机构不买账 。
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据2018年9月中国信息通信研究院、Gartner联合发布的《2018世界人工智能产业蓝皮书》 ， 在中国 ， 医疗健康领域的AI企业在所有AI企业中占比达到了22% ， 在所有垂直行业中占比最高 。
但在医疗AI行业火热的同时 ， 客户并不怎么感兴趣 。
《财经》杂志在2019年3月份的报道中就指出 ， 资本捧场 ， 使产品同质化严重 ， 送进医院、无人使用的AI医疗产品不在少数 。 AI逐渐演变为医疗领域的嵌入品 ， 锦上添花的功效有 ， 雪中送炭的本事无 。
作为行业中的一份子 ， 达摩院医疗AI ， 绕不开 ， 无法回避 ， 唯有迎难而上解决问题 。
扫地僧如何破局?
华先胜说 ， 如今回顾 ， 大道至简：“以技术平台为轴心 ， 联合产业伙伴打天下” 。
对于阿里来说 ， 这不是一个陌生的模式 ， 不论是淘宝、支付宝 ， 还是现在的阿里云、平头哥 ， 本质上都是以技术建立平台 ， 拥抱行业玩家 ， 来推动产业发展 。
医疗AI领域 ， 阿里的优势还更甚 ， 它旗下还有一个在香港上市的公司阿里健康 ， 已经在医药电商及新零售、互联网医疗、消费医疗、智慧医疗等领域深耕多年 。
在阿里健康以及众多医疗行业合作伙伴 ， 比如万里云、卫宁健康、古珀科技等的支持下 ， 达摩院医疗AI在高质量数据集上不断训练优化 ， 通过阿里云推进技术在医疗行业落地的速度 ， 在行业中都处于前列 。
所以才有了当前抗疫中的达摩院医疗AI 。
危急关头 ， 如何一步步见真章?
速度 ， 速度 ， 还是速度 。
华先胜说 ， 疫情大面积爆发之初 ， 达摩院医疗AI团队就放弃假期行动起来 。
连点成线 ， 覆盖疫情咨询、药物研发、病毒基因分析、临床诊断等多个环节 。
1月27日 ， 达摩院连夜研发的智能疫情机器人 。 上线后便在全国各地投入使用 ， 很快落地全国27个省、直辖市、自治区 ， 免费为57座城市拨打1600万通防控摸排电话 ， 摸排超过20万身体异常人群 。
2天后 ， 阿里云宣布向全球公共科研机构免费开放一切AI算力 ， 以加速本次新型肺炎新药和疫苗研发 。
钟南山团队、全球健康药物研发中心GHDDI、北京大学、晶泰科技等机构 ， 都成为受益者 。
紧接着2月1日 ， 达摩院医疗AI算法 ， 正式应用于新冠肺炎的病原学检测 。
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达摩院与浙江省疾控中心合作 ， 利用算法将疑似病例基因分析时间缩至半小时 ， 该技术可以避免核酸检测出现的漏检情况 ， 同时可以及时检测到变异病毒 。
华先胜解释：“它每天都在工作 ， 准确率近乎100% ， 正进一步推广到更多地方使用 。 ”
而且 ， 达摩院也在进一步优化算法 ， 将时间缩短到了10分钟 ， 进一步提高效率 ， 并在疫区压力最大的武汉金银潭医院上线 。
2月15日 ， 达摩院医疗AI团队与合作伙伴一起 ， 基于5000CT影像样本数据 ， 快速研发出了CT影像算法 ， 在郑州小汤山上线 ， 可以在20秒内对新冠疑似患者CT影像做出判读 ， 并量化病症的轻重程度 ， 分析结果准确率达到96% 。
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至今这套AI系统已在浙江、河南、湖北、上海、广东、江苏、安徽等16个省市的170家医院落地 ， 诊断超过34万临床病例(包含非新冠肺炎CT影像诊断) 。
这还不够 ， 为了全方位抗疫 。 达摩院医疗AI团队还提供了医疗专业翻译系统、疫情预测等系统 ， 来为更大范围、更高层次的抗疫 ， 提供信息支撑 。
同时 ， 疫情全球化蔓延的情况下 ， 达摩院医疗AI随着阿里云一同出海 。
很快 ， 日本知名医疗科技机构JBC正式上线阿里云新冠肺炎AI诊断技术 ， 开始向日本医院提供服务 ， 帮助医生通过CT影像快速进行新冠肺炎筛查 。
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并且更多的欧洲国家也在跟进 。 在华先胜的透露中 ， 先后有30多个国家和地区 ， 希望达摩院通过阿里云提供医疗AI支持 。
当然 ， 达摩院并非这次全球科技抗疫中的全部 。
疫情之下 ， 全球医疗AI的多数玩家 ， 都参与到了抗疫之中 。 比如国内的依图、推想等公司都推出了相应产品 ， 以自身之长提供解决方案 。
国外如谷歌 ， 在美国疫情爆发之时 ， 同样投入了1700名程序员 ， 联合专攻“医疗科技”的兄弟公司Verily ， 打造新冠病毒检测网站 。
“扫地僧”华先胜对此怎么看?
他很开心 ， 认为这次疫情对于整个行业来说 ， 是一次大练兵 。
“很多竞争对手都成了并肩作战的伙伴 。 (抗疫)也让我们与合作伙伴的协同变得更加深入 。 “
而且更重要的是 ， 经此一疫 ， 医疗AI的社会定位、落地推广和作用发挥 ， 也得到意想不到的市场教育和检验 。
扫地僧要做一个怎样的医疗AI?
答案很简单：近期帮助人类医生的AI ， 远期帮助大众对健康有更强的把控能力的AI 。
众所周知 ， 抗疫过程中 ， 医生人手缺少的局面一直存在 。
2月5日 ， 国家卫健委公布的诊疗方案第五版中 ， 正式将CT影像临床诊断结果作为新冠肺炎病例判断的标准之一 。
虽然这直接加快了新冠肺炎疑似病例的确诊速度与准确度 ， 但对于前线医生来说 ， 却是不小的负担 。
一位新冠肺炎病人的CT影像大概在300张左右 ， 每诊断一个病例 ， 影像医生需要投入大约为5-15分钟时间 。 一名医生每天连续不间断工作12个小时 ， 只能诊断大概72个病例 。
当时——2月4日晚 ， 全国一共有疑似病例23260例 ， 追踪到(新冠肺炎患者)密切接触者252154人……提升临床诊断效率 ， 成为抗疫期间核心需求之一 。
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而达摩院等医疗AI机构 ， 就在这样的险峻形势中出手 ， 联合伙伴打造的新冠病毒CT影响诊断系统 ， 从上传数据到得到结果 ， 诊断一个病例平均仅需20秒 ， 计算时间最快仅2秒 。
虽然仍旧需要医生进一步配合才能够得到更准确诊断结果 ， 但对效率的提升 ， 无疑是巨大的 。 这也是医疗AI能够在抗疫期间得到推广的原因之一 。
因此 ， 华先胜认为 ， 这也会成为医疗系统的常态：AI助攻 ， 人类医生提效 。
据新华网2018年12月份报道 ， 中国医学影像数据的年增长率约为30% ， 而放射科医师数量的年增长率约为4.1% ， 而且需求缺口不断加大 。
对于医疗AI行业来说 ， 这是其进一步发展的机会 。
“医疗AI的价值在抗疫中得到验证 ， 会对医疗行业和公众产生深远的影响 。 在接下来几年 ， 将会看到整个医疗行业的数字化和智能化程度大幅度提升 。 ”华先胜说 。
达摩院医疗AI ， 早已行动起来了 。
阿里达摩院透露 ， 他们打造的医疗AI系统 ， 已经落地了170家医院 ， 在北京、上海、广州、杭州、武汉、郑州等一线城市之外 ， 也部署到了二三线城市——往往都是医疗资源相对匮乏的地方 。
华先胜解释 ， 二三线城市未来对医疗健康AI的需求应该会更为迫切 ， 用AI提升诊断效率和水准在医疗资源缺乏的区域 ， 是当前和未来医疗健康AI落地的一个较大的场景 。
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然而 ， 要将医疗AI应用到更多的场景 ， 进入寻常生活 ， 还有很长的路要走 。
不论是获取更多的医疗数据 ， 还是寻找更加切合的商业模式 ， 以及政策法规的支持等 ， 都是医疗AI行业需要解决的问题 。
但突发疫情也让其前景变得更明朗 。
正所谓“上医治未病 ， 中医治欲病 ， 下医治已病” 。 现在 ， 医疗AI正在疾病治疗中发挥作用 。
但华先胜认为 ， 接下来医疗AI将会从医生走向大众 ， 从高成本走向普惠 ， 从应用于医疗走向应用于健康 。
这是阿里健康体系、达摩院医疗AI等将要重点发力的方向 。
阿里范式 ， 阿里打法 ， 要再一次在医疗健康领域复刻——成为基础设施 ， 成为医疗健康行业的数字经济基础设施 。
它们将长在抗疫号角之下 ， 为不再需要抗疫而生 。
在耳熟能详的武侠江湖中 ， 达摩院代表了武学武德的最高成就 ， 扫地僧更是大隐于寺的大神象征 ， 并且总能在危难关头挺身而出 。
从这个角度来说 ， 倒与马云和阿里的达摩院创立初心 ， 都有呼应 。
而且也给新时代的扫地僧、科研人员 ， 工程师们 ， 提供了更大舞台和机会 。
【阿里达摩院悬壶，看医疗AI如何济世】侠之大者 ， 为国为民 。


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