李昊原

拉里·佩奇曾經(jīng)希望以160萬美元的價格賣掉谷歌，然而無人接盤，于是不得不努力將谷歌打造成了一家世界級的偉大公司。這個足以令所有風投心碎的故事，是時代的機遇在市場誕生之初的投石問路，就如谷歌創(chuàng)始人拉里·佩奇所說：“當有偉大的夢想出現(xiàn)時，就一定要抓住它?！?/p>

一直以來，谷歌在人工智能上的發(fā)展都令世界矚目，在2015 年谷歌重組成 Alphabet后，AI 幾乎成了每一個分支部門的戰(zhàn)略中心。

與此同時，人工智能在醫(yī)學領域的應用研究正成為熱門領域，快速發(fā)展的技術和潛力驚人的醫(yī)療市場，都給這一組合極大的想象空間。如谷歌、英特爾、IBM、蘋果、微軟等巨頭也紛紛入場，或結合自身優(yōu)勢或通過收購，推出相應的計劃與產(chǎn)品，期望在AI醫(yī)療市場分一杯羹。

搶占優(yōu)勢

入局者中，堅持AI First的谷歌無疑占據(jù)了優(yōu)勢。目前公司旗下有三家專注醫(yī)療健康項目的子公司，其中Verily（原Alphabet旗下生命科學部門）專注于數(shù)據(jù)利用，通過分析工具、干預協(xié)助、研究等方法來改善醫(yī)療健康，承擔了 Alphabet 大部分的醫(yī)療任務；DeepMind則致力于人工智能研究，這家位于倫敦的公司被谷歌以500億美金收購，專注尋找 AI 在醫(yī)療健康領域的應用形式；Calico則通過人工智能來處理大型數(shù)據(jù)集，專注于研究和防治衰老以及其他與年齡有關的疾病。

而在特定疾病的防治上，目前谷歌也取得了不錯的成果。早在數(shù)年之前，谷歌的一支團隊就在研究如何把機器學習技術運用到糖尿病視網(wǎng)膜病變的診斷中，在2016年末，谷歌將研究成果發(fā)表在《美國醫(yī)學會雜志（Journal of the American Medical Association）》，并分享了能夠通過眼部掃描圖像判斷患者的視網(wǎng)膜是否發(fā)生了病變的深度學習算法，該技術就可以幫助全球4.15億的糖尿病患者在失明之前及時診斷治療，并達到專業(yè)醫(yī)生的水平。

今年2月份，谷歌大腦團隊產(chǎn)品經(jīng)理Lily Peng對外稱，通過對284335名患者的數(shù)據(jù)進行深度學習訓練，目前他們可以對視網(wǎng)膜圖像進行更高精度的檢測識別，除了眼部疾病外，還可以準確的檢測影響心血管健康的危險因素，“這一發(fā)現(xiàn)特別令人興奮，因為這意味著我們可能會發(fā)現(xiàn)更多從視網(wǎng)膜圖像中診斷健康問題的方法?！?Lily Peng說。

據(jù)了解，尼康的附屬機構 Optos為Verily合作制造了視網(wǎng)膜成像檢測和眼疾檢測的機器，Deepmind的分部也正在與英國的莫爾菲爾德眼科醫(yī)院合作。與之類似的還有糖尿病的檢測與管理領域、心臟病、帕金森癥等，也都是Verily投入或合作研究的領域，例如在糖尿病管理領域與Sanofi成立合資公司Onduo。在癌癥領域，DeepMind長期致力于癌癥識別方法研究以及癌癥治療計劃的推薦，基于乳腺癌圖像訓練集，其算法的腫瘤檢測準確率已達到 92%。

DeepMind研究的數(shù)據(jù)大多來自于合作的醫(yī)院或研究機構，如英國國家醫(yī)療服務體系和倫敦帝國理工學院的英國癌癥研究中心，但實際上，醫(yī)療機構的數(shù)據(jù)現(xiàn)象一直被詬病，對于需要海量數(shù)據(jù)參與訓練的人工智能來說，這無疑是不利的。對此，谷歌也在推動醫(yī)療數(shù)據(jù)基礎設施層的建設，2016年，谷歌以6.25億美元收購API管理公司Apigee ，后者的系統(tǒng)可以幫助醫(yī)療機構連接不同數(shù)據(jù)流，DeepMind也在嘗試將電子病歷、醫(yī)院設備數(shù)據(jù)和醫(yī)生筆記組合成為統(tǒng)一結構化的數(shù)據(jù)庫，并通過人工智能技術進行分析利用。

今年5月，谷歌AI項目經(jīng)理、研究科學家Alvin Rajkomar公布了人工智能在電子健康記錄上的研究成果，在患者住院24小時后，通過深度學習模型對患者的病情進行預測，獲得準確和可擴展的結果，幫助醫(yī)生進行患者管理。

硬件上的進步

不同于在人工智能軟件層面走得更遠的谷歌，老牌IT巨頭英特爾在硬件上的優(yōu)勢更明顯。

同樣是在糖尿病視網(wǎng)膜病變的篩查上，英特爾聯(lián)合愛爾眼科及極視互聯(lián)、晉弘科技推出人工智能眼科疾病識別解決方案。愛爾眼科集團總院長唐仕波曾表示：“該人工智能解決方案基于英特爾的硬件和深度學習平臺，在愛爾眼科已有的人工智能識別成果基礎上，解決專業(yè)醫(yī)師看病過程中閱片量過大等問題，大幅度提高醫(yī)生臨床診斷的效率”。

計算力的提升是AI發(fā)展的重要推動力，這一點也體現(xiàn)在AI醫(yī)療上。2017年浪潮基于英特爾基因領域的集成解決方案BIGstack 1.0，并融合了英特爾至強可擴展處理器與FPGA協(xié)處理器，發(fā)布了新一代的基因一體機。根據(jù)實測數(shù)據(jù)，其性能在全基因組分析上較上一代最大提升3倍以上。同樣采用了BIGstack基因組解決方案諾禾致源CEO李瑞強說：“與英特爾的合作能夠提高大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力，從而滿足全球化、可擴展基因組數(shù)據(jù)中心模式的需求。”

不久前，三星醫(yī)學中心（SMC）和英特爾宣布在韓國合作建立基于AI的醫(yī)學研究基礎設施，研發(fā)癌癥診斷、治療和預測模型，其中英特爾將提供加載了Xeon可擴展處理器的AI計算基礎設施。據(jù)了解，目前英特爾在醫(yī)療健康領域的合作伙伴包括GE醫(yī)療、西門子、夏普醫(yī)療等，提供了覆蓋圖片識別、電子病歷、可攜帶設備等多場景的AI解決方案。

另外，醫(yī)院數(shù)據(jù)孤島和非結構化數(shù)據(jù)現(xiàn)象導致的數(shù)據(jù)利用率低，也是英特爾關注的問題，英特爾集團數(shù)據(jù)中心部門執(zhí)行副總裁兼總經(jīng)理Navin Shenoy在演講中說，未來AI醫(yī)療將面對包括圖像、視頻的海量數(shù)據(jù)，這對存儲和網(wǎng)絡都提出了更高的要求，而英特爾在硬件上的進步，將有助于合作伙伴建立從邊緣到網(wǎng)絡再到云的適合人工智能應用的醫(yī)療系統(tǒng)。

成果與思考

IBM的沃森（Waston）一直是AI醫(yī)療領域的明星產(chǎn)品，早在上世紀90年代，IBM的技術團隊就在圍繞醫(yī)療健康打磨Watson技術，2011年，沃森在電視游戲節(jié)目“JeopARDY！”中擊敗人類選手引發(fā)關注。

4年前，美國斯隆·凱特琳癌癥中心與IBM Watson達成合作，通過輸入中心大量的病歷研究信息共同訓練IBM Watson腫瘤解決方案（Watson for Oncology）。據(jù)估計，IBM在沃森上投入約數(shù)十億美元。

2017年，美國臨床腫瘤學會（ASCO）的年度會議中披露的數(shù)據(jù)顯示，IBM的Watson給出的癌癥治療方案大部分時候與醫(yī)生的建議十分吻合；印度的一項研究顯示，在治療肺癌時，Watson給出的治療建議96%的情況下與醫(yī)生的方案相吻合；治療直腸癌和結腸癌時，與醫(yī)生建議的吻合率也分別高達93%和81%。

2017年4月，青島兩家公立三甲醫(yī)院同時通過百洋智能科技引進沃森腫瘤（Watson for Oncology ）人工智能解決方案，5月7日，腫瘤醫(yī)生的智能助手“沃森腫瘤”也正式面向中國境內(nèi)醫(yī)院發(fā)布。

不可否認Watson在AI技術上的強大，也由于技術的先進，讓沃森在技術之外的問題更早顯現(xiàn)。在今年5月底，沃森健康部門進行了大規(guī)模裁員，被解雇的員工主要來自之前IBM收購的三家企業(yè)：Phytel、Explorys和Truven。這三家公司曾經(jīng)為沃森帶來了大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)和分析系統(tǒng)，據(jù)了解，Phytel有近80%的員工被裁，Explorys、Truven也有近300人收到了裁員通知。目前來看，沃森的困難絕不只是技術問題，難以實現(xiàn)業(yè)務落地和盈利也是重要原因，比如MD Anderson癌癥中心就在耗資6200萬美元之后暫停了沃森項目。

而AI醫(yī)療的發(fā)展，同樣也受到傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)從業(yè)者觀念的影響，英特爾不久前委托調(diào)查機構采訪了200位美國醫(yī)療界高層人士，關于對人工智能在醫(yī)學上應用的態(tài)度。調(diào)查結果顯示，過半的受訪者認為人工智能的實施會出現(xiàn)問題，將導致致命錯誤，但大多數(shù)受訪者相信AI將改善治療的預測分析（91%）和臨床決策支持（91%），并提高效率和降低醫(yī)療費用。英特爾在報告中總結，為了讓AI更好地與醫(yī)療相結合，AI醫(yī)療需要做到四點：首先，人們需要了解人工智能正在做什么；其次，在執(zhí)行復雜問題之前，人工智能要先執(zhí)行簡單的任務；第三，要清楚強調(diào)AI帶來的好處；最后，醫(yī)療保健部門需要向監(jiān)管提供反饋。