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“人工智能從你出生那天就認(rèn)識(shí)你，讀過(guò)你所有的電子郵件，聽過(guò)你所有電話錄音，知道你最愛的電影……”尤瓦爾·赫拉利在《未來(lái)簡(jiǎn)史》一書中描述了這樣一種未來(lái)景況：人工智能比人類更了解自己。
步入人工智能時(shí)代，人類的生活習(xí)慣和生產(chǎn)方式正在被重塑，科幻和現(xiàn)實(shí)滲透，驚喜與擔(dān)憂交加。人與機(jī)器的未來(lái)是一場(chǎng)親密的合作還是激烈的戰(zhàn)爭(zhēng)？機(jī)器會(huì)將人類的智能拓展到什么樣的邊界？
深度賦能行業(yè)、落地場(chǎng)景是人工智能的“最后一公里”，AI前沿觀察系列推出“新場(chǎng)景”稿件，探討AI在具體應(yīng)用場(chǎng)景下的現(xiàn)狀與進(jìn)展，難點(diǎn)與突破，前景與未來(lái)。本篇聚焦AI落地最早的行業(yè)之一——醫(yī)療。
電影《超能陸戰(zhàn)隊(duì)》里，大白(Baymax)是陪伴著主角小宏的私人健康顧問(wèn)，它裝載著一萬(wàn)多種醫(yī)療方案的數(shù)據(jù)，可以掃描生命指數(shù)，提供醫(yī)療幫助。
具備專業(yè)醫(yī)療知識(shí)的同時(shí)又有反差萌的大白實(shí)際上是經(jīng)過(guò)了84次實(shí)驗(yàn)精心研發(fā)的醫(yī)療智能機(jī)器人。隨著劇集的增加和劇情的推進(jìn)，大白不斷被賦予新的使命和任務(wù)，開發(fā)出新的功能。
在現(xiàn)實(shí)中，AI與醫(yī)療早已相遇，且融合不斷加深。以計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等為代表的AI子技術(shù)已廣泛滲透于醫(yī)學(xué)影像、精準(zhǔn)醫(yī)療、健康管理、醫(yī)療信息化、藥物研發(fā)、醫(yī)療機(jī)器人等多樣化場(chǎng)景中，成為行業(yè)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力。
當(dāng)前，在AI賦能之下，醫(yī)療轉(zhuǎn)型之路開啟，進(jìn)入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)新時(shí)代。然而，在我國(guó)醫(yī)療AI發(fā)展的同時(shí)，問(wèn)題也逐漸顯現(xiàn)，數(shù)據(jù)既是我國(guó)醫(yī)療AI的優(yōu)勢(shì)也成為了行業(yè)發(fā)展的痛點(diǎn)。
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)醫(yī)療的時(shí)代來(lái)臨
AI與醫(yī)療行業(yè)的結(jié)緣由來(lái)已久。1959年，在“人工智能”概念被正式確立后的第三年，美國(guó)喬治敦大學(xué)教授萊德利(Robert S. Ledley)便首次應(yīng)用布爾代數(shù)和貝葉斯定理建立了計(jì)算機(jī)診斷的數(shù)學(xué)模型，并成功診斷了一組肺癌病例，開創(chuàng)了計(jì)算機(jī)輔助診斷的先河。
隨著AI發(fā)展，20世紀(jì)60年代中后期，以模擬人類專家思維過(guò)程為特點(diǎn)的專家系統(tǒng)出現(xiàn)。醫(yī)療診斷正是一項(xiàng)典型的專家任務(wù)。因此，醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)便成為應(yīng)用較早、使用廣泛、卓有成效的醫(yī)療AI技術(shù)。
1976年，世界首個(gè)用于血液感染病的診斷、治療和咨詢服務(wù)的醫(yī)療專家系統(tǒng)MYCIN誕生。1978年，北京中醫(yī)醫(yī)院關(guān)幼波教授研發(fā)出了我國(guó)第一個(gè)醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)——關(guān)幼波肝病診療程序，由此打開了我國(guó)醫(yī)療AI研發(fā)的序幕。
此后三十年間，我國(guó)累計(jì)研發(fā)出上百個(gè)AI專家系統(tǒng)和開發(fā)工具，但幾乎所有的技術(shù)和系統(tǒng)都還是“紙上談兵”，真正能夠?yàn)獒t(yī)生所接受且投入臨床使用的醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)少之又少。
進(jìn)入21世紀(jì)，醫(yī)療數(shù)據(jù)信息化和復(fù)雜度不斷提升，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究和應(yīng)用開始逐漸占據(jù)醫(yī)療AI的主流。
“醫(yī)療正成為一門數(shù)據(jù)主導(dǎo)的行業(yè)。”在華南理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)科學(xué)與工程學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師蔡宏民看來(lái)，傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)模式已受到AI影響產(chǎn)生變革，逐漸由依托經(jīng)驗(yàn)的傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)轉(zhuǎn)向更為理性的循證醫(yī)學(xué)。循證醫(yī)學(xué)需要對(duì)表象和特征進(jìn)行觀察得出判斷，因此需要數(shù)量龐大的觀測(cè)樣本數(shù)據(jù)。
他進(jìn)一步解釋，當(dāng)前醫(yī)療數(shù)字化使得醫(yī)療數(shù)據(jù)積累速度加快，數(shù)據(jù)量激增。AI技術(shù)的革新，在海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，賦予了醫(yī)療更多可能性。
在我國(guó)，AI之于醫(yī)療的價(jià)值更直接的體現(xiàn)在了解決醫(yī)療資源的矛盾上。“我國(guó)人口眾多，老齡化趨勢(shì)加快，醫(yī)療需求增大，但目前醫(yī)療資源有限，仍面臨著需大于供的局面，亟需AI技術(shù)應(yīng)用以解決供需矛盾。”中華醫(yī)學(xué)會(huì)放射學(xué)分會(huì)主任委員、中國(guó)醫(yī)學(xué)影像AI產(chǎn)學(xué)研用創(chuàng)新聯(lián)盟理事長(zhǎng)，上海長(zhǎng)征醫(yī)院影像醫(yī)學(xué)與核醫(yī)學(xué)科主任劉士遠(yuǎn)表示。
騰訊健康認(rèn)為，AI數(shù)字技術(shù)能讓醫(yī)務(wù)工作者從一些重復(fù)性、低效工作中解放出來(lái)，提高醫(yī)生工作效率。此外，優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源一般集中于發(fā)達(dá)城市的三甲大醫(yī)院，存在分配不均衡的問(wèn)題。AI的普及，尤其在基層醫(yī)療系統(tǒng)的下沉，能讓優(yōu)質(zhì)醫(yī)療服務(wù)供給更加普惠。
其進(jìn)一步分析表示，AI的訓(xùn)練過(guò)程實(shí)際上是計(jì)算機(jī)對(duì)人類醫(yī)生最頂尖醫(yī)學(xué)能力的一次總結(jié)和沉淀，通過(guò)數(shù)字化的部署，AI是有可能廣泛下沉到基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的，讓人類醫(yī)生的醫(yī)學(xué)經(jīng)驗(yàn)在基層發(fā)力，緩解優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源不均衡問(wèn)題，這也是AI對(duì)醫(yī)療最有價(jià)值的地方。
面向AI的醫(yī)療數(shù)據(jù)治理
算法、算力和數(shù)據(jù)是AI的三大要素，AI以此為養(yǎng)料迭代發(fā)展。在這三者中數(shù)據(jù)尤其重要，因?yàn)橄啾扔谌祟惗?，AI的“大腦”訓(xùn)練需要更為大量的數(shù)據(jù)。
我國(guó)龐大的人口數(shù)量，及產(chǎn)生的大量醫(yī)療數(shù)據(jù)，無(wú)疑為醫(yī)療AI的發(fā)展提供了基礎(chǔ)。
鷹瞳科技以其聚焦的視網(wǎng)膜影像向南方財(cái)經(jīng)全媒體記者舉例，中國(guó)的人口基數(shù)大，糖尿病、高血壓、中風(fēng)、心梗等疾病的患者眾多，即便是一些罕見病和相對(duì)罕見的病灶也有相對(duì)可觀的病例數(shù)據(jù)，比如視網(wǎng)膜母細(xì)胞瘤(Retinoblastoma， Rb)，患病率大概在20萬(wàn)分之一，那么這些罕見病在一些國(guó)家可能只有幾十例上百例，而在中國(guó)樣本量會(huì)多得多，這就為算法模型的研究奠定了基礎(chǔ)。另一方面，中國(guó)地域遼闊，有來(lái)自不同地區(qū)、民族和不同飲食習(xí)慣的人，這也使得獲取的樣本更多元化，給醫(yī)療AI的持續(xù)研發(fā)創(chuàng)新提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支撐。
然而，在我國(guó)醫(yī)療領(lǐng)域，數(shù)據(jù)既是優(yōu)勢(shì)也是行業(yè)發(fā)展的痛點(diǎn)。
根據(jù)艾瑞咨詢發(fā)布的《中國(guó)面向人工智能的數(shù)據(jù)治理行業(yè)研究報(bào)告》，醫(yī)療信息化建設(shè)支持了醫(yī)療數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)，但是醫(yī)療數(shù)據(jù)在流通、共享、存儲(chǔ)、管理等環(huán)節(jié)尚未標(biāo)準(zhǔn)化，導(dǎo)致數(shù)據(jù)多源異構(gòu)難匯集、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系不健全等問(wèn)題始終存在，掣肘著AI應(yīng)用乃至行業(yè)的發(fā)展。
哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算學(xué)部教授關(guān)毅也告訴南方財(cái)經(jīng)全媒體記者，目前關(guān)于醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集業(yè)內(nèi)并無(wú)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。醫(yī)院住院病歷是重要數(shù)據(jù)來(lái)源之一，這些數(shù)據(jù)需經(jīng)過(guò)醫(yī)生的審查和標(biāo)注、醫(yī)院的倫理審查和去隱私化處理后進(jìn)行運(yùn)用。但即便經(jīng)過(guò)這些處理后，許多醫(yī)院仍然對(duì)獲取和利用醫(yī)療數(shù)據(jù)上有所限制，如電子病歷數(shù)據(jù)不能離開醫(yī)院等，影響了醫(yī)療AI相關(guān)科研工作的開展。
隱藏在醫(yī)療數(shù)據(jù)問(wèn)題背后的或許是以醫(yī)療數(shù)據(jù)確權(quán)為代表的諸多難題。
蔡宏民解釋，醫(yī)療數(shù)據(jù)面臨權(quán)屬界定難題，當(dāng)前對(duì)其權(quán)利主體并無(wú)明確規(guī)定。此外，各方在使用醫(yī)療數(shù)據(jù)時(shí)還涉及到用戶數(shù)據(jù)安全保護(hù)?！?span style="margin: 0px; padding: 0px; font-weight: 700;">受制于各方利益訴求和隱私暴露風(fēng)險(xiǎn)，只能在相對(duì)封閉的環(huán)境中利用AI技術(shù)去做研發(fā)，這難以實(shí)現(xiàn)社會(huì)層面的使用和創(chuàng)新。”
對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，此前中國(guó)政法大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融法律研究院院長(zhǎng)李愛君對(duì)此就建議，國(guó)家主導(dǎo)構(gòu)建國(guó)家級(jí)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，授權(quán)企業(yè)進(jìn)行運(yùn)營(yíng)，打造以區(qū)塊鏈和隱私計(jì)算支撐的可信數(shù)據(jù)授權(quán)和可控計(jì)算環(huán)境，探索在保護(hù)數(shù)據(jù)處理相關(guān)主體的合法權(quán)益的前提下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)權(quán)利的權(quán)能的分離機(jī)制。開展健康醫(yī)療數(shù)據(jù)相關(guān)主體收益分配制度試點(diǎn)，完善健康醫(yī)療數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價(jià)和收益分配激勵(lì)機(jī)制，通過(guò)價(jià)值傳導(dǎo)刺激整個(gè)鏈條活力。
此外，醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)注耗時(shí)、質(zhì)量差、專業(yè)性強(qiáng)等問(wèn)題也同樣突出。
對(duì)于上述難題，目前業(yè)界內(nèi)大多則采用了合作模式。據(jù)了解，由于在大多數(shù)情況下，醫(yī)院或者政府方并不具備單獨(dú)處理、研究分析醫(yī)療數(shù)據(jù)的能力與精力，因此在實(shí)踐中部分機(jī)構(gòu)往往會(huì)與第三方展開合作。
據(jù)鷹瞳科技介紹，其就是通過(guò)研究合作及客戶服務(wù)，建立了視網(wǎng)膜圖像數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)均為真實(shí)世界用戶視網(wǎng)膜影像及其相應(yīng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)，并由數(shù)百位醫(yī)學(xué)專家雙盲交叉標(biāo)注。
騰訊健康則是借助自身的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，通過(guò)“騰訊覓影開放實(shí)驗(yàn)平臺(tái)”，打通從影像數(shù)據(jù)脫敏、接入、標(biāo)注，到模型訓(xùn)練、測(cè)試、應(yīng)用的全流程，構(gòu)建起數(shù)據(jù)全生命周期管理閉環(huán)，為全行業(yè)提供標(biāo)準(zhǔn)化工具。
理性主義技術(shù)路線的最佳實(shí)驗(yàn)場(chǎng)
當(dāng)前AI處于后深度學(xué)習(xí)時(shí)代，正在向理性主義技術(shù)路線回歸，而結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)和符號(hào)處理的推理技術(shù)，也已成為AI的新熱點(diǎn)。
“醫(yī)療領(lǐng)域，特別是疾病診斷，是一個(gè)臨床推理的過(guò)程，即運(yùn)用邏輯知識(shí)排除不確定性。因此，疾病診斷恰好成為這些技術(shù)的最佳應(yīng)用領(lǐng)域，也是理性主義技術(shù)路線的最佳實(shí)驗(yàn)場(chǎng)。”關(guān)毅指出。
事實(shí)上，基于深度學(xué)習(xí)算法的醫(yī)療AI產(chǎn)品已經(jīng)進(jìn)入商業(yè)化階段?！?022醫(yī)療AI行業(yè)報(bào)告：長(zhǎng)期主義的堅(jiān)持與守望醫(yī)療AI盈利破局》統(tǒng)計(jì)就顯示，截至今年9月日已累計(jì)28家企業(yè)49款A(yù)I產(chǎn)品獲得第三類醫(yī)療器械注冊(cè)證，其中就包含總計(jì)29款搭載深度學(xué)習(xí)算法的軟件。
在此之前，醫(yī)療AI算法審評(píng)審批也已逐步完善。2019年，國(guó)家藥監(jiān)局便發(fā)布了一份長(zhǎng)達(dá)41頁(yè)的《深度學(xué)習(xí)輔助決策醫(yī)療器械軟件審評(píng)要點(diǎn)》，為該領(lǐng)域醫(yī)療器械軟件審評(píng)和注冊(cè)申報(bào)提供參考依據(jù)。
今年3月，國(guó)家藥監(jiān)局發(fā)布了《人工智能醫(yī)療器械注冊(cè)審查指導(dǎo)原則》(下稱《指導(dǎo)原則》)。這一最新文件也對(duì)人工智能審批適用的算法進(jìn)行了完善，在深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上加上了遷移學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)。
值得注意的是，《指導(dǎo)原則》從可解釋性的角度將醫(yī)療AI所使用的算法分為了白盒算法和黑盒算法。同時(shí)，《指導(dǎo)原則》明確人工智能算法作為人工智能醫(yī)療器械的核心，其設(shè)計(jì)主要考慮算法選擇、算法訓(xùn)練、算法性能評(píng)估等要求。
但在蔡宏民看來(lái)，目前AI技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域雖然確實(shí)存在可解釋性低的弊端，但可解釋性低不限制醫(yī)學(xué)研究或者臨床診斷。在實(shí)踐中只要可以通過(guò)回顧性的方式驗(yàn)證即可。
“從臨床的角度來(lái)講，只需AI做出的判斷與醫(yī)生相吻合即可，過(guò)程的重要性并不高?！辈毯昝裾f(shuō)。
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