題圖來自視覺中國
軟銀中國資本合伙人武凱是從2016年開始看醫(yī)療人工智能投資機會的，“當時去拜訪醫(yī)生主任，給的反饋好像AI剛開始萌芽。后來感受到大家對AI的態(tài)度明顯變了，所有的放射科醫(yī)生都在擁抱AI。”
正是感受到了這種變化，2017年12月，軟銀中國參與了醫(yī)療人工智能企業(yè)圖瑪深維的B輪融資，并且為領投方。
但武凱卻觀察到，“2018年上半年超過20家企業(yè)拿到30億人民幣的融資，可見資本市場對醫(yī)療AI領域的看好。但醫(yī)療AI呈現(xiàn)出兩重天的格局：一邊是資本持續(xù)加碼，另一種聲音在持續(xù)唱衰。”
武凱提到的“唱衰”，一方面是指醫(yī)療人工智能的先行者IBM Watson在近幾年經歷了美國團隊大規(guī)模裁員，被頂尖醫(yī)院宣布暫停合作，頻頻陷入輿論漩渦；與此同時，媒體報道稱“國內多數醫(yī)療AI產品躺在醫(yī)院里“吃灰”，2018年會有一大批偽AI企業(yè)死掉”……
為探討目前醫(yī)療AI的行業(yè)現(xiàn)狀，11月10日，在《健康報》社、浙江大學醫(yī)學院附屬邵逸夫醫(yī)院聯(lián)合主辦的“2018互聯(lián)網+健康中國大會”上，武凱與英偉達生命科學首席架構師余昶、GE醫(yī)療數字化服務全國產品經理刁安媛、浙江大學醫(yī)學院附屬邵逸夫醫(yī)院放射科主任胡紅杰、圖瑪深維CEO鐘昕展開了一場討論。這場對話涉及了醫(yī)療AI的不同參與者，有投資人與創(chuàng)業(yè)者，也有放射科醫(yī)生以及醫(yī)療器械廠商。
“也許Watson最初的愿望設置得太高了，一下實現(xiàn)不了，所以它可能會有灰心，要反思。慢慢地可能又會重振旗鼓，走向更高的階段。”浙江大學醫(yī)學院附屬邵逸夫醫(yī)院放射科主任胡紅杰如是說。
圖瑪深維CEO鐘昕有著同樣的看法，“之所以很多聲音說人工智能落地變現(xiàn)速度沒有想象的快，我覺得還是大家對它的預期過高。”
作為一名技術從業(yè)者，英偉達生命科學首席架構師余昶認為所有的技術都會經歷這樣一個漫長的過程，“對于任何一個技術來說有一個上升期，會達到頂點，然后開始下跌到谷底，然后還會慢慢上升進入平臺期。”
鈦媒體此前曾報道過，2017年被業(yè)內人稱為是醫(yī)療影像人工智能的發(fā)展元年，但到了2018年，各家從產品同質化走向了不同的發(fā)展方向。但對于醫(yī)院而言，胡紅杰坦言，在選擇醫(yī)療AI合作伙伴的策略是先試、先用，用了以后、試了以后感覺真的確實解決問題后再選擇進一步合作。
鐘昕則認為，現(xiàn)在醫(yī)療人工智能是一個非常小的baby，“當然需要我們醫(yī)生的呵護，還有創(chuàng)業(yè)企業(yè)去推動，但是更需要時間，變成有用的小學生、中學生、大學生。”（本文首發(fā)鈦媒體，作者/付夢雯）
武凱： 在這樣兩重天的格局下大家怎么看這種現(xiàn)象，一種是資本的持續(xù)加碼，還有一種聲音持續(xù)唱衰這個行業(yè)？
鐘昕：我們公司從創(chuàng)業(yè)開始就集中精力做AI醫(yī)療。走到現(xiàn)在，突然間人工智能唱衰的聲音出來，我覺得之所以很多媒體說人工智能落地變現(xiàn)速度沒有想象的快，我覺得還是大家對它的預期過高。
圖瑪深維做了很多的嘗試，面對醫(yī)院的產品，面對互聯(lián)網、云端的產品、影像中心、體檢中心的產品，怎么樣跟像GE這樣的醫(yī)療設備廠商合作，還有跟英偉達的合作，我們在合作方面做了很多突破。
我們的看法是人工智能的泡沫破裂也是一件好事情，只有真正優(yōu)秀的公司，真正有產品、有技術，能夠在臨床上帶來技術的公司才能存活下來。偽人工智能公司淘汰掉，剩下的就是金子。
武凱：GE在兩年前提出數字化革命，這兩年下來對人工智能的初心有沒有改變，或者當時想的和現(xiàn)在看到的有什么不一樣？
刁安媛：GE對人工智能方向上的把控還是一直保持不變的，兩年來GE數字化發(fā)生了各種各樣的變化，但是對于人工智能方向的研究還是一直保留期待，并且逐漸向這個方向投入更多的資源，尤其是大健康。
武凱：我特別期待胡主任的回答，很多的公司來和邵逸夫醫(yī)院合作，從醫(yī)院的使用方角度，這些AI有沒有幫助醫(yī)院真正解決問題？還是像媒體報道的Watson是偽AI？
胡紅杰：AI到了什么樣的階段，能走多遠、多久，剛才主持人講到watson是有這樣的情況，但我相信這也是一個階段的反思。
冰火兩重天確實有這樣的情況，在我們科室、醫(yī)院也并不是所有人愿意擁抱AI，甚至也有拒絕、抗拒的，所以我們還在做思想工作，怎么樣能夠讓這些人切實體會到AI的益處和好處。
我個人感覺AI這兩年確實呈非?？焖俚匕l(fā)展，而且是非常主動的。我們有時候可能會主動對接，但是更多是他們主動對接我們，這是非常重要的。
我覺得回歸到初心，真正的AI應該是要幫到病人、醫(yī)生，這是很重要的。因為AI的起點在醫(yī)院、在病人這里，終點還是在這里，中間只不過運用了各種各樣的高科技，包括人工智能、深度學習等等先進的理念，這是不會變的。
也許Watson最初的愿望設置得太高了，一下實現(xiàn)不了，所以它可能會有灰心，要反思。慢慢地可能又會重振旗鼓，走向更高的階段。
從我個人角度、科室角度來說，我是很愿意接受AI產品的使用、驗證，包括推進它的健康發(fā)展。所以從兩方面來說，一方面就是醫(yī)生對AI的認識，另一方面是AI公司對于產品的定位。
包括跟AI公司之間也有深度的對接，怎么樣使他們的產品能夠更加地便捷、便利，這也是很重要的。如果你使用很方便，隨手可得，又準確，用的人就越來越多。所以我們從單機版到網絡版，一下子接受的人就多了。如果你要拷貝到某一臺電腦，那就很少有人使用了。
所以我相信今后作為放射科醫(yī)生來說有越來越多的AI產品整合到我們的診斷系統(tǒng)中，想用什么就用什么，這時候對我們的診斷幫助會越來越大。
余昶：其實冰火兩重天是很正常的事情，對于任何一個技術來說有一個上升期，會達到頂點，然后開始下跌到谷底，然后還會慢慢上升進入平臺期。所有的技術都會經歷這樣一個漫長的過程，不僅僅是AI現(xiàn)在在醫(yī)學上面的應用，包括AI在自動駕駛等各個方面，包括我從事的基因領域。
剛才武總說大家會懷疑，包括IBM Watson吹牛太過以后也到了谷底。接下來大家經過谷底的沉淀和更細致的工作以后會慢慢上來。
對于英偉達來說將近25年在生物學習中的發(fā)展，其實也經歷了這樣的過程，從開始的時候，在顯示領域技術非常領先，然后到經濟危機的時候也經歷了大家的不信任，但是公司還是長時間地堅持著，終于到了人工智能蓬勃發(fā)展的機遇上面，不僅是顯卡的性能，同時再加上對于整個行業(yè)的助力樂業(yè)發(fā)揮了很大的作用。
武凱：從GE和英偉達的角度看看我們那么當的醫(yī)療人工智能公司來尋求合作，我相信大的公司、大的品牌資源也有限，不可能和100家、200家合作，你們在挑選合作伙伴的時候是有什么樣的考慮或者標準？
刁安媛：GE是一個設備廠商、工業(yè)廠商，更主要看重穩(wěn)和準。我們在做設備設計的時候，要求設備一定要提供最精準的服務和醫(yī)療。我們公司在挑選合作人的方向中，也希望即使和一些互聯(lián)網公司或者人工智能公司合作的時候也是要能夠保證設備的穩(wěn)的特性不會受到任何的影響，也希望和這些穩(wěn)的公司合作，依然能保持GE的品牌。所以希望一方面穩(wěn)，一方面準。
余昶：英偉達有一個孵化的program。其實在做AI的公司至少有六七百家，上千家都有。這是剛剛開始的時候，過了一年的時間，現(xiàn)在在孵化項目里面還存活下來的公司估計不到一半了，三分之一的公司存活下來了，有很多公司已經網站上不了郵箱打不開了。
在英偉達的角度，我們當然希望找到第一個技術，對于英偉達來說本身強調計算的技術。我們也希望合作伙伴在AI技術方面也有非常領先的地位，它有很強的算法開發(fā)、應用開發(fā)能力。第二個當然是合作伙伴跟應用能走得很近，能夠在應用場景中發(fā)揮作用。第三個就是我們也希望帶動英偉達的業(yè)務和產品的銷售。
符合這三點就是英偉達非常好的合作伙伴，不僅技術上能開發(fā)很好的產品，滿足具體的應用場景，它的銷售給英偉達帶來的回報也很大。
武凱：胡主任從放射科醫(yī)生的角度，我們如何來找準我們的合作伙伴？
胡紅杰：我們在臨床當中其實有很多的痛點、難點。往往我們就是從這些問題出發(fā)來尋找相應的AI公司。
比如說肺結節(jié)也是以往專業(yè)領域中比較難處置的，同樣一個結節(jié)可以是惡性的，也可以是良性的。惡性的可以良性表現(xiàn)，良性的可以惡性表現(xiàn)。光憑醫(yī)生的經驗有時候會弄錯。所以這個時候如果運用AI能夠比較準確、精準地判斷的話就可以解決臨床問題。
肝臟也有這樣的問題，發(fā)現(xiàn)有些是很明確的囊腫，或者良性的血管瘤，問題也不大。但是有一些看上去血管瘤，可能就是肝癌，如果放任它，一段時間就會危及生命。從臨床的角度來說，我們要找這些點，如果公司有這個力量、有這個挑戰(zhàn)、有這個產品解決這個問題，我肯定合作。
第二我們要看公司是不是真的在AI上面有一定的勢力，剛才講大浪淘沙，很多不一定是奔著解決臨床問題來，可能有其他的想法。所以我們的策略就是先試、先用，用了以后、試了以后感覺真的確實解決問題。
因為我們有比對，有人工傳統(tǒng)的診治方式，AI能不能真正幫助到我們，我們會有深切的體會。所以一段時間下來就會比較清晰地知道哪個公司可以確實解決臨床問題，有些就不是太能夠解決問題。合作下來沒啥意思，我們也就慢慢淡化了，應該是這樣一個過程。通過這樣的過程才能彼此之間有所了解。
所以我們的策略是會用各個廠家的產品來進行評判、驗證。
武凱：同樣的問題，反向拋給鐘總，圖瑪深維怎么樣做到和同行的差異化競爭？
鐘昕：剛才說到GE看重穩(wěn)和準，我還是蠻有體會的。我們從第一次接觸到簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議花了四個月的時間，那時候我們的產品還比較早期，拿到GE的辦公室里面，經歷了三五輪的實驗，有從北京醫(yī)院、協(xié)和醫(yī)院來的數據，經過多次的檢測，有不同的病灶。所以可以感覺到GE對我們產品的要求是非常高的。
首先專家、主任們要給我們提要求，哪一個功能點在臨床中真正有作用。其次醫(yī)生的診斷流程、路徑是怎么樣的，我們希望在產品里面，在醫(yī)生的每一個需求點、每一個診斷流程的節(jié)點上面都能有幫助。所以我們在工作中也是第一次提到全流程的概念，希望人工智能慢慢從影像分析結合臨床應用，做一個真正完整的產品。
再者是數據的反饋，而且是精準標注過的大數據。醫(yī)生在里面的作用非常大，數據的標注是非常重要的。公司的每一個數據標注都是放射科大夫幫我們完成的。另外我們對病理結果的對照和臨床科室診斷結果的對照，我們在數據診斷上做了很多的工作，包括醫(yī)生的多個驗證，保證沒有誤差。
第四就是核心技術，比如我們都拿到了10萬例肝癌的病例，不同的產品在不同的醫(yī)院使用的時候差別還是蠻大的。我們希望我們的產品無論在哪一家醫(yī)院產出的性能效果是非常接近的，我們在150家醫(yī)院的產品會接觸不同的設備，比如說低劑量篩查設備等等。
第五要采用最新的底層平臺，我們一步步地把技術做變遷，這個過程中有一個始終沒怎么變的就是GPU，其實在這個過程中英偉達還提供了很當的其他的平臺，比如說Clara的平臺，專門針對深度學習、人工智能等等做的庫，充分符合英偉達的硬件特點，這個在我們公司開發(fā)過程中也充分使用了。
武凱：最后請各位用一到兩句話講講未來AI會怎么發(fā)展。今天的討論更多集中在影像AI，但是人工智能在醫(yī)療的應用不只是影像AI。但是縱深來影像AI也會發(fā)生很大的變化。
余昶：結合我自己多年做基因組相關領域來看有一個影像組學，把AI技術不僅跟影像結合，也跟基因組檢測做完整的結合，利用AI技術、深度學習技術，可以幫助病人有一個很好的治療和干預指導，對健康人的健康管理也有很好的幫助。這是AI帶給我們在生活和醫(yī)療中的一個巨大改變的地方。
胡紅杰：展望未來，我是非常樂觀的，這里有兩個方面。
第一，我覺得醫(yī)生+AI的模式應該是對疾病的診斷更加高效、精準，應該朝這個方向努力。
第二，會改變我們的就醫(yī)模式，現(xiàn)在看病還是到醫(yī)院掛號，面對醫(yī)生進行交流。這種形式可能還會繼續(xù)地存在。但是在醫(yī)院層面可能加了AI以后就更加地高效、精準，并不只是憑借自身的經驗，還可以把其他人的經驗整合起來，這樣同質化、規(guī)范化會上升到一個非常高的高度。
所以今后看病不光是聽診器、神經內科或者X光，你在平臺可以借助更多的AI產品來進行精準的觀測、分析、判斷。所以我對我們這個專業(yè)充滿信息，放射科不光是做核磁報告，這個報告會包括更當的信息和建議點，這樣能夠幫助醫(yī)生解決更當的臨床問題。
刁安媛：其實GE這些年對AI的關注不斷提高，而且逐漸深入。作為跨國公司希望能夠將AI技術更好地應用中國的醫(yī)療市場，也是GE未來的發(fā)展方向，也希望更好地助力中國醫(yī)療事業(yè)的標準化、規(guī)范化、智能化。
鐘昕：我個人也是樂天派，因為我覺得人工智能醫(yī)療，其實從開始到現(xiàn)在不過三年時間，它是一個非常小的baby，當然需要我們醫(yī)生的呵護，還有創(chuàng)業(yè)企業(yè)去推動，但是更需要時間，變成有用的小學生、中學生、大學生。
在有些點，我覺得也幫助到醫(yī)生，比如說最開始的幾款新產品，醫(yī)生都給我們提出了正面的反饋，還有不足也要提升。有幾個大的方向，我覺得可以幫助到中國的健康事業(yè)。
第一，我們國家現(xiàn)在推出分級診療。我們的AI其實就是希望把基層醫(yī)生水平提高，這樣在基層醫(yī)院就有基本的檢查水平。病人在沒有重大疾病的時候可以在基層醫(yī)院。第二，可以明確的分診，病人可以明確到什么科室做檢查。
剛才主持人提到IBM watson，他們希望在30種腫瘤里面做出精準診斷和治療方案的解決方案，我覺得目標非常好，但是在現(xiàn)在人工智能的早早期，人工智能還是處于小的嬰幼兒的時期，30種常見腫瘤，6000位工程師和醫(yī)生的團隊試圖把它攻克，但是仍然不夠。
它需要千千萬萬的醫(yī)生和人工智能的大大小小的團隊和設備廠商、硬件廠商，才有可能在幾個方向突破，一下子突破30種腫瘤目標太高了，它還需要時間。
我們有一個長遠的目標，希望最終給每個病人治療、診斷最終方案。但是最開始可能和優(yōu)影像學、病理學、藥品研發(fā)、基因分析能夠結合起來，最后在醫(yī)療領域做出貢獻。
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