新基建下AI医疗突破第三阶段 应用深度待增长
（集微网/谭伦）如果将时间倒回4个月前 ， 忙着预测未来一年趋势且甚为乐观的全球媒体恐怕料想不到 ， 一场新冠疫情的出现 ， 几乎中止了2020年所有产业的发展进程 。 尤其是在科技领域 ， 产业链的停摆令许多新技术的演进进程戛然而止 。
但危机往往也蕴含着新的机遇 。 为了满足激增的防疫需求 ， 智慧医疗便在短短几个月间逆势而上 ， 迎来快速发展期 ， 落地案例比比皆是 ， 特别是伴随新基建的提出 ， 智慧医疗产业一时备受关注 。 在日前国家发改委和工信部联合印发的《关于组织实施2020年新型基础设施建设工程（宽带网络和5G领域）的通知》中 ， “面向重大公共卫生突发事件的5G智慧医疗系统建设”便在七项5G创新应用提升工程中居于首位 。
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在此背景下 ， 人工智能如何助力疫情防控？“新基建”时代下的智慧医疗产业又将如何发展？在日前由英特尔举办的《因AI而生 ， “疫”不容辞 ， 人工智能助力科技战疫线上沙龙》线上分享会上 ， 来自智慧医疗的多位产学研界人士分享了他们的经验 。
联手抗疫产业链各显神通
如果将传统的应对疫情环节拆分来看 ， 显然包括未感染人群的预防与已感染人群的确诊治疗两大部分 。 对于前者而言 ， 医疗防护环节是重中之重 ， 其中最为大众熟知的显然就是口罩生产与卫生消毒 。
在汇川技术控制器产品线总监凌晓军看来 ， 生产口罩的技术门槛并不高 ， 但如何对生产流程进行优化 ， 最大化口罩生产设备的制造效率 ， 成为此次防疫的一大关键 。
作为一家主要为设备厂商提供电控解决方案及相关产品的工控企业 ， 汇川针对上述需求、痛点和挑战 ， 提出了一套口罩生产线整体解决方案 ， 通过采用工业视觉、自适应算法与远程诊断等人工智能技术 ， 使产线具备全自动、全电动、自适应、总线化、远程化五大特点 ， 有效解决了制造、安装、调试及使用环节的各种问题 ， 使得口罩机的交付更快、效率更高、品质更稳定 ， 也减少了对人工的依赖 。
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图：汇川开发的折叠立体式口罩机视觉监测系统
【新基建下AI医疗突破第三阶段 应用深度待增长】“我们其实是把一个低技术含量的传统行业做成了一个高技术含量的行业 ， 并在这一过程中完成了传统口罩机行业的产业升级 ， 实现了产业的智能制造 。 ”凌晓军表示 。
而在消毒领域 ， 上海钛米机器人股份有限公司CEO潘晶分享了他们的经验 。 作为一家关注医疗场景机器人自动化解决方案的企业 ， 钛米针对ICU、手术室以及血液科等对医疗洁净度要求较高的场景 ， 设计出了一款消毒机器人产品 。 在疫情发生后 ， 许多医院发现这一产品可以用在发热门诊、留观室、隔离病房等抗疫一线场所 。 这也使得钛米的消毒机器人立刻变成了一款“网红”产品 。
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图：工作中的钛米消毒机器人
另一方面 ， 针对已感染人群 ， 筛查确诊环节成为了此次疫情中对医疗系统的最大考验 。 由于新冠病毒的隐蔽性 ， 早期的核酸检测经常出现误判 ， 使得CT检查也被加入到后续确诊过程中 。 但对于医疗人员而言 ， 多一道筛查工序的同时也意味着流程复杂性与时间成本增加 。 如何攻克这一难题 ， 成为AI企业们重点瞄准的目标 。
汇医慧影就在这样的背景下出现在行业视野中 。 作为一家致力于计算机视觉和深度学习技术应用的医学影像公司 ， 汇医慧影采用人工智能技术快速开发了一套诊断筛查系统 ， 能对肺部病灶进行快速分割、计算 ， 从而快速筛查出肺炎病患 ， 并预判患者是否感染新冠病毒 。 汇医慧影创始人兼CEO柴象飞表示 ， 这一系统很快在国内20多家医院获得应用 ， 并于今年3月初开始在海外超过40多个国家进行部署和使用 。
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图：汇医慧影采用人工智能技术快速开发了一套诊断筛查系统
知名AI技术公司第四范式也同样参与其中 。 作为一家纯人工智能技术服务商 ， 第四范式主任科学家涂威威表示 ， 第四范式的行业属性较低 ， 在医疗领域几乎没有积累 ， 但在接到任务后 ， 公司技术团队利用机器学习的方式很快构建出了一款机器学习模型 ， 用于发现潜在的传播者从而使得筛查准确率从原来的5.8%提升到93% 。 “这是一个非常巨大的提升 。 ”涂威威表示 。
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全环节支撑英特尔AIonIA
如果说许多AI企业在抗击疫情的单项环节发挥了重要作用 ， 那参与了全过程支撑的英特尔无疑是此次人工智能助力抗疫的领军者 。
英特尔公司市场营销集团副总裁兼中国区行业解决方案部总经理梁雅莉分享了公司在此次抗疫中的经验 。 据她介绍 ， 英特尔在整个抗疫过程中捐赠和拨款达6000万美元 ， 其中4000万美元用于支持新冠响应、就绪与在线学习计划 。 据她介绍 ， 该计划提供资金 ， 利用人工智能技术、高性能运算、边缘计算、云服务交付能力 ， 加速了新冠诊断、治疗、疫苗开发方面的进展 。
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更为重要的是 ， 英特尔的技术与解决方案为许多AI企业提供了支撑 。 英特尔亚洲人工智能销售技术总监伊红卫现场介绍 ， 以汇川为例 ， 其用于抗疫的产品采用了酷睿i5与一套OpenVINO软件工具就实现了对口罩良率的在线自动检测 ， 达到了99.98%的准确率 。 “OpenVINO只是一个例子 ， 英特尔还开发了如AnalyticsZoo在内的软件工具 ， 能让客户快速上手 。 ”伊红卫称 。
伊红卫表示 ， 目前英特尔从云到边缘拥有非常完整的人工智能解决方案 ， 这也令英特尔构筑了强大的人工智能生态 。 据悉 ， 目前在英特尔IA架构上的开发者已经达到2000万 。 “我们希望打造这样一个生态系统来助力人工智能医疗服务大众 。 ”伊红卫表示 ， 这也是英特尔多年来的核心优势所在 。
随着近年来向以数据为中心战略转型 ， 英特尔在数据存储、传输、计算领域拥有了丰厚的积累 ， 从而为其在人工智能领域的发力存蓄了足够的基础 。 而在AIonIA战略赋能下 ， 英特尔AI业务直线上升 。 财报显示 ， 英特尔2019年在AI领域的收入达到38亿美元 ， 这也成为英特尔深度参与本次抗击疫情全环节的前提 。
应用落地智慧医疗前路仍长
在整个产业链的合力下 ， 人工智能在本次抗击疫情的过程中扮演了极为关键的角色 ， 似乎也加速了人工智能在医疗领域的落地 。 但在本次分享会上 ， 产业人士们也格外指出 ， 人工智能目前整体发展阶段尚未完全成熟 ， 尤其是在医疗应用领域 。
柴象飞向集微网表示 ， 包括人工智能在内的任何技术在医疗领域的商业落地还需要较长时间 。 “因为总体来看 ， 医疗是一个重监管行业 ， 无论使用还是收费环节都涉及上级监管 。 ”柴象飞表示 ， 不管是药品、器械 ， 还是人工智能、可穿戴、3D打印等新技术在医疗领域的落地 ， 大致都需要经历五个阶段 。
第一 ， 要形成专家共识 ， 得到行业内专家的认可；第二 ， 依靠专家形成专家指南；第三 ， 得到药监局批复；第四 ， 核准物价 ， 从而进行医院收费；第五 ， 在深度落地的基础上 ， 进入医保范围 ， 使得该应用服务从自费项变成公费报销项 。 “智慧医疗今年可能会突破第三阶段 ， 即药监局批复这一环节 。 ”柴象飞表示 。
柴象飞告诉集微网 ， 智慧医疗产业在2018年已经形成了较好的专家共识 ， 而今年人工智能也被多个病种治疗指南列入其中 。 下一步便是形成一个单独收费项 ， 即得到物价许可 ， 才能正式开启一个大规模商用的过程 。
赛迪顾问人工智能产业研究中心 ， 高级分析师杜欣泽也认同这一观点 。 “中国人工智能产业目前正处于成长期迈向成熟期的关键节点上 。 ”杜欣泽表示 ， 智慧医疗产业目前整体市场占有速度非常快 ， 但是未来应用深度还存在进一步增长空间 。 “目前医疗产业很多环节都有人工智能的身影 ， 但由于智慧医疗产业发展比较谨慎 ， 所以未来还有更多更强大的应用场景 。 ”杜欣泽认为 ， 这一挑战未来有待企业去攻克 ， 从而造福整个人类社会 。
而论及产业落地 ， 企业无疑仍是走在最前列的一员 。 对此 ， 梁雅莉代表产业企业发言时表示 ， 从英特尔涉足智慧医疗产业的经验来看 ， 整个产业链面临数据量、数据质量、模型可解释性、模型通用性到模型安全等一系列共同挑战 。 每个行业都有其特殊性 ， 尤其是医疗健康行业会更加具体、具象 。 “作为产业链代表企业 ， 英特尔未来将深入参与智慧医疗所有环节 ， 无论是开发者社区、技术人员、AI软件工具还是开发框架 ， 英特尔都会提供所需要部署的计算、存储以及网络硬件基础设施 。 ”梁雅莉强调 。
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毫无疑问 ， 对于智慧医疗产业而言 ， 2020年将注定成为标志性的一年 。 目前新冠肺炎疫情仍在全球肆虐 ， 截至4月27日最新数据 ， 全球新冠肺炎感染人数接近300万 ， 死亡人数超过20万 。 在此背景下 ， 人工智能在医疗领域的应用 ， 已从前沿技术转向市场刚需 。 如何在产业按下加速键的前提下 ， 为全球医疗、公共卫生服务提供更强有力的支撑 ， 并完成产业自身的升级 ， 也将成为未来产业内外共同的聚焦所在 。 （校对/张浩）
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