对话陶晓东:决定智能影像公司成功与否的不是技术 | CCF-GAIR 2017-阿里云开发者社区

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对话陶晓东:决定智能影像公司成功与否的不是技术 | CCF-GAIR 2017

简介:

由中国计算机学会(CCF)主办、雷锋网与香港中文大学(深圳)全程承办的 AI 盛会 --「全球人工智能与机器人峰会」(CCF-GAIR),将于 7.7-7.9 日在深圳召开。

CCF-GAIR 为国内外学术、业界专家提供了一个广阔的交流平台,既在宏观上把握全球人工智能趋势脉搏,也深入探讨人工智能在每一个垂直领域的应用实践细节。

延续上一次大会的议题,本次 CCF-GAIR 2017 将会迎来更多人工智能和机器人行业的议题与讨论,其中就包括了未来医疗专场,届时科大讯飞智慧医疗事业部总经理陶晓东博士将与大家分享其在医学影像深耕多年的洞察。

2017年,陶晓东博士高调加入科大讯飞,致力于科大讯飞在智慧医疗领域的技术研发、产品落地及市场推广等工作,被外界解读为科大讯飞进军医疗行业的鸣钟击鼓。

在AI创业公司中,有人会倾向于招募学界专家,称其理论知识扎实,能构建起一流的算法;有人更加倾心业界人才,认为其经验丰富,能知晓业内痛点。

陶晓东博士学术、产业经验均十分丰富,他是中国科学技术大学电子工程系学士、美国约翰霍普金斯大学博士、电子电气工程师学会(IEEE)高级会员,研究方向为医学影像。

他曾服务于美国通用电气公司(GE)从事医学影像研究,曾参与了使用各种医学成像方式进行图像配准、分割和自动测量的研发项目,临床应用于神经退行性疾病和心血管疾病,并作为管理者协调多个项目计划和外部合作。自2013年起,在飞利浦医疗放射解决方案担任首席架构师,领导医学影像研发团队进行从影像设备、成像方法、临床应用到影像科解决方案的科研和产品研发。

智慧医疗界内的牛人都来了,你呢?(蜜汁微笑)

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同大多数国内的医疗影像创业公司一样,科大讯飞对智能影像探索是从肺结节筛查开始的,“毕竟在开放域里面数据最多。”“但讯飞做医疗影像是一个不同的视角”陶晓东博士告诉雷锋网(公众号:雷锋网)

2016年,以科大讯飞与安徽省立医院共建的医学人工智能联合实验室的成立开始了其在医疗影像方面的探索。2017年3月,曾在美国通用电气公司(GE)从事医学影像研究,并在飞利浦医疗放射解决方案担任首席架构师的陶晓东博士高调加盟科大讯飞,被外界解读为其进军医疗行业的鸣钟击鼓。

到如今,据陶晓东介绍,科大讯飞的肺部病灶筛查已经在一些试点医院落地,除此之外,科大讯飞在脑部、腹部的核磁和其它通过CT检出的疾病,还有在超声方面做了一些工作。

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影像只是诊断的一个手段,不是目的

“影像只是诊断治疗的一个手段,不是目的。即如果智能影像产品的最终形态是达到诊断水平的话,还需要与其它信息结合起来,所以科大讯飞与其它公司的出发点不同。”陶晓东说道,科大讯飞的优势在于其有处理大数据的经验,另一方面,有处理结构化和非结构化混合数据的经验。

通过语音,大众记住了科大讯飞,但凡是讯飞人都说“我们是一家人工智能公司”。陶晓东称,讯飞最初的切入点是智能语音交互,后来切入更多认知智能,在这个基础上,过去10年里已经做了很多人工智能和行业结合的尝试。具体到医疗领域,科大讯飞打算做3件事:智能语音技术在医疗中的应用、智能影像辅助诊断、辅助诊疗系统。目前,大众知道的产品有语音电子病历、影像分析、导诊机器人、云医声等。据陶晓东介绍,这几个产品之间也存在逻辑关系,完成了一个闭环。“语音电子病历从信息源头上保证信息的完整性和准确性,之后,再基于我们积累的人工智能技术,为医生提供服务诊断。”

这与其产品开发思路是一致的:一方面是构建医学知识体系,另一方面将影像与医学信息结合,基于影像进行辅助诊疗,最终的目的是提高医生日常诊断的效率和准确性。

所以,与大多数智能影像公司不同的是,科大讯飞做智能影像:“希望能够把智能影像算法建立在一个相对完善的医学知识体系上面,更关注影像与其它信息的结合,真正对医生的临床工作产生帮助。”其中包括了传统的影像分割、影像配准、各种各样基于影像的测量;以及将影像数据同其它结构化/非结构化的数据相融合。

陶晓东举了一个解剖学的例子来说明:

比如解剖学,通过机器学习的方法,我们把医学教材中各种各样的知识点之间联系建立起来,我们系统能知道什么是正常的;什么表现是病灶。我们有一个较为完善的医学知识体系,可以系统分析图像为什么有病灶,给出诊断依据。

陶晓东称,影像是诊断的一个信息来源,但却不是唯一的信息源,医生诊断的过程中需要参考家族史、既往史等其它的信息,所以“我们的系统不仅要能够处理病人的影像,还要能同步处理其他的一些非结构化的数据,综合判断,给出一个治疗方案建议。”

据悉,将影像信息与其它病例病史等资料的整合综合的智能分析目前仍处于早期阶段。DeepCare CEO丁鹏曾告诉雷锋网,影像与病例这种多模态的信息的融合是一个方向,但两者都是在早期阶段。斯坦福大学医学物理部主任、终身教授邢磊指出,这方面开始“想”的人很多,只是开始做的人很少。

对此,陶晓东坦称,结构化和非结构化数据的整合其实还是蛮困难的,难点在怎么样把这些数据放在一起分析,整个过程需要非常多的积累。

哪家智能影像公司将称王称霸?

相对于已经落地的云医声、导诊机器人、语音电子病历,科大讯飞的智能影像显得要慢一些,除肺结节智能筛查外,其他产品均在打磨中。但若放眼于垂直的智能医疗行业,或许并不算晚,目前业内30余家公司处于对数据资源以及与此相关的产品打磨、应用场景的争夺中。一般来说,创业公司会选择与某家医院合作开发,一方面得到脱敏的数据,一方面收获了产品打磨的场景。

那么,数据资源多少决定了这30家公司谁将称王称霸吗?

陶晓东却认为,需要数据的多少与算法相关,在某些情况下,数据并不是越多越好。“很多的算法在开发时,实际上并不需要很多标注的数据,可能在标注并不是特别清楚的情况下,就能做到可用程度,之后不断在实际的使用中不优化模型。”为此,科大讯飞一方面在找到更多数据;另一方面从算法角度弥补数据不足的问题,“医疗数据还是比较难获取的。”

陶晓东告诉雷锋网,“技术发展到这个程度,每家公司产品的性能差不多。”,“技术不是为了技术目的而开发的,最终是要解决临床问题,”所以,他认为,决定谁将留下来有这几要素:

  • 一方面,从用户角度出发,如何最好地解决临床问题而又不增加医生负担非常重要。

  • 第二是在产品设计过程中寻求与医生现有工作流程的结合点。

AI商业化避不开的这些问题

各大智能医疗初创公司成立的鞭炮声余音缭绕,落地应用的呼声就高昂起来了。IBM Watson称其肿瘤解决方案已经在8家医院落地实施,推向科技的产品落地上海长征医院,科大讯飞董事长刘庆峰称,2017年是人工智能应用落地之年,“是让各个领域看到人工智能究竟能为我们这个时代做什么事情的时候了。”

涉及具体怎么用时,商业模式是避不开的问题。一般来说,技术型公司以提供解决方案为主,更多面向B端;产品型公司的关键推出符合市场需求的产品,并不断提升用户体验,更多是面向C端。据媒体报道,直至2016年4月,科大讯飞B端和C端的业务占比分别是80%、20%,未来目标是这两块的比重倒置。

那么,讯飞的智能医疗产品会以什么样的模式落地呢?

“会考虑用户的接受程度进行选择。”陶晓东称,未来产品总体来说是面向医院的。一方面将产品或解决方案卖给医院,另外一方面也可能以服务的形式出售。

人工智能产品不同于IT系统,前者带有更多“定制化”气质,即使投入应用,还需要根据特定场景的实际反馈继续升级模式,这对于AI公司来说,会是一个“拖油瓶”吗?

对此,科大讯飞智慧医疗事业部常务副总经理鹿晓亮称,同任何一个产品一样,人工智能产品涉及过程中也需要考虑将来的升级,包括模型、硬件,但不可能考虑到全部,所以后续的迭代必然有一部分需要公司来做,在产品设计中就考虑到的部分,客户可以自己去做升级。从技术的角度,鹿晓亮说道,“讯飞的一些技术已经开始逐渐支持半监督或无监督的学习方法,即后续在医院中部署的服务会具备自动升级的能力。”据他介绍,讯飞云平台已经具备这样一些服务了,只要在应用场景中有训练环境,它就能基于医院内的新数据,自动进行模型参数的迭代和优化。

关于智能影像落地的前景,很多人会类比传统CAD受到的冷落进行质疑,陶晓东称,这其实是健康经济学的考量,“CAD的普及会造成大量的早期筛查,其中有大量的阳性病例,这其中的费用还是蛮高。”他认为,CAD对早诊早治是有效果的,而人工智能会把图像分析的成本降得更低,从健康经济学的角度是可以接受的。

在7月7-9日的CCF-GAIR大会上,陶晓东博士将到现场为大家分享其从事智能影像过程中的宝贵经验,同时雷锋网也安排有未来医疗专场,探讨智能医疗的现状与未来,如果想了解这一领域的最新见解与洞察,欢迎购票参加

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本文作者:张利

本文转自雷锋网禁止二次转载,原文链接


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