独家丨科大讯飞鹿晓亮:AI+医疗想成功,要有“板凳宁坐十年冷”的韧性,这比技术成熟更重要


整理丨张楠

11月23日~24日,2017中国精准医疗产业领袖峰会暨第七届Bio4P中国医健创新创业大会在杭州隆重举行。在医疗人工智能产业发展与创新应用分论坛上,科大讯飞智慧医疗常务副总经理鹿晓亮介绍了科大讯飞在人工智能领域的布局。

图片2 科大讯飞智慧医疗常务副总经理鹿晓亮

在上一波互联网医疗的浪潮后,这代人工智能浪潮来得迅疾而猛烈。截止今年8月,国内医疗人工智能的创业公司累积融资额已经超过180亿,在全球市场上,中国在人工智能领域国际科技论文的发表量和专利的授权量居全球第二,仅次于美国。中国其实在SCI的文章引用数量上已经超越美国成为全球第一。

鹿晓亮分享了科大讯飞在智慧医疗方面投入及背后的医疗逻辑和业务布局。以下为他的演讲全文实录:

科大讯飞是1999年成立的,也是中国首个由大学生创业最后成功上市的公司。科大讯飞的领先技术源于有一个庞大的研究院,分为大数据研究院、AI研究院和云计算研究院,三个研究院成为科大讯飞的核心研发平台。智慧医疗是目前科大讯飞比较新的业务线,成立两年有余。

科大讯飞在人工智能+医疗方面的逻辑:在中国优质医疗资源缺乏、医疗水平参差不齐导致了看病难、看病贵的现象。科大讯飞觉得目前中国医疗存在很多问题,最核心的是优质医疗资源不足产生的问题,这并非互联网通过其连接的属性就能解决的,是一个供给侧问题。

人工智能技术从1956年诞生,经历三次浪潮、两次寒冬,现在以深度学习为代表的人工智能算法,在很多行业与技术方面已经得到很好的落地。语音识别是技术进步方面最突出的一个,在很多领域已经远超人类了。

除了语音识别,近几年在图象识别领域也有非常多的独角兽,同样得益于这次人工智能浪潮。那么这次人工智能的到来是否可以给中国的医疗现状提供一些不同的思考方式,或提供一些解决问题的新路径呢?

人工智能经过几十年的发展,在智能诊疗助手、医疗影像识别等场景下确实发挥一些作用,在提升医生效率,特别是基层医生的服务能力方面成为一种可能的选择。当然,中国政府在新一代的人工智能发展规划里也明确提出,要用人工智能的新手段去探索智慧医院建设。

在业务布局方面,首先,科大讯飞对人工智能+医疗设想了一个新模式。科大讯飞希望有一个理想场景,在医生和患者沟通中,有人工智能系统能实时记录医患沟通的全过程,通过语音识别把患者的主诉、既往史等数据全部结构化整理出来,再通过大量医学资源的学习,形成自己大量的知识体系,在问诊过程中,能够通过深度学习的决策器,给医生的诊断和治疗提供建议和方案,甚至可以提供具体的相似病历的推荐等。

讯飞希望通过人工智能,创造一个医疗服务的新生态。人工智能要深度地介入到整个服务流程中,其中有三个技术是不可或缺的:第一个技术是高精度的语音识别。医患的沟通能非常准确地转写起来,最后形成结构化的电子病历。另外,医学影像是目前影像数据里最大的一块数据,人工智能系统要能够对医学影像做自动识别,在医生的治疗诊断过程中提供建议。另外还有更难的一块,就是对自然语音的理解以及对自然语音的处理,整理许多医疗类的书籍和文献,借助人工智能为人类提供更多帮助。

在这些技术中,科大讯飞有哪些进展?首先是在语音识别、图像识别以及自然语音理解方面,科大讯飞做了大量的技术积累和沉淀。在语音技术方面,第一个技术就是语音合成,给机器装上人类的嘴巴,让机器能够说话。在该领域,全球有一个最重要的“暴风雪”比赛,科大讯飞从2006年到2017年已取得12连冠的佳绩。在图象识别方面,科大讯飞在近期奔驰举办的“CITYSCAPES DATASET”比赛中,以81.4的准确率获得第一名,这个准确率在业界是最好的成绩。在医疗影像方面,今年8月份参加了国际LUNA比赛评测,准确率是94.1%,也是全球最好的系统。

其实在人工智能整个技术体系中,最难的是让机器理解人类的语言,能够做推理和自动学习。科大讯飞2016年在由美国NIST组织的KBP的知识图谱比赛中,取得第一名成绩。该比赛是先让系统通过大量文本数据的处理,学习其中的知识图谱、构建自己的知识体系,在比赛中需要将一句话中的信息全部找出来,并根据自己形成的知识图谱做一定推理,这是非常难的。另外一个更难的是在阅读理解方面,今年科大讯飞在斯坦福大学发起的SQuAD机器阅读理解挑战赛中获得了全球第一,这也代表了中国企业在做认知计算以及人工智能前沿研究领域中,都能做到全球第一。

今年8月26、27号两天,科大讯飞和清华大学联合研发的的人工智能系统参加了国家的执业医师资格考试笔试的评测,成绩公布后,我们的人工智能考了456分,满分是600分,分数线是360分。我们的系统是怎么做到的?通过学习人民卫生出版社面向考生的全部教科书、临床指南、经典病例等资料,经过系统处理,它自己形成了疾病、药物等的知识体系。当然离临床要求还有很大差距,即使较高的成绩通过了考试,也不能代表它能当医生,离辅助医生还有很多的路要走,今后需要让它学到更多的专业论文文献,包括专业知识等,但这是一个比较大的突破。以上这是和大家汇报了科大讯飞在人工智能+医疗方面的整体思路,以及目前在技术储备上的一些工作。

另外,我非常希望分享一下,我在从事人工智能+医疗两年之内自己的感想,以及我认为人工智能+医疗要想成功,最关键的是什么。对于人工智能+医疗,技术的成熟度不是最重要的事情。举个例子,现在全国从事医疗影像的创业公司有四五十家,但是医疗影像识别非常难,它有模态的维度、部位维度以及病种维度,这三项合起来就是非常浩大的工作量。我曾和武汉协和的医生讨论影像识别在骨科应用的机会,这位医生对科大讯飞的技术非常相信,但后来他说全身所有的骨头可能都需要做。所以人工智能+医疗并不容易,要有愿坐十年冷板凳的韧性才有可能成功,不是投入一两年就可以成功的,没有五到十年的坚守,不可能把这个事情做起来。

但我觉得科大讯飞有这样的基因完成挑战。举例来说,科大讯飞在2003年的时候开始做普通话评测项目,2005年开展试点,但当时推广落地非常艰难,因为2005-2008年期间,人工智能还处于相对低谷时期,没有人相信机器能够代替老师来评价普通话等级。但现在,2017年,全国除台湾之外,31个省每年的600万考生全部是由科大讯飞的机器在评价普通话的标准程度,科大讯飞花了十几年的时间才将该产品真正落地。

在医疗领域,我觉得可能更难,更需要耐心,投入的周期更长。医疗太专业,从业者要有这样的心态去面对挑战,要有长期坚守的心态才有可能成功,这是我非常深刻的体会。

分享到