發(fā)布日期：2019-11-13

　   “AI+醫(yī)療到底能不能投？”“某某團(tuán)隊(duì)說(shuō)可以拿到準(zhǔn)確的醫(yī)療數(shù)據(jù)，可信嗎？”“某某公司建立了第三方影像數(shù)據(jù)中心，可以輕松獲取大數(shù)據(jù)，可以合作嗎？”……

　　2016年8月至今，米健醫(yī)療創(chuàng)始人、CEO張繼武被問(wèn)得最多的專業(yè)問(wèn)題，全都有關(guān)“大數(shù)據(jù)”“人工智能”在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。

　　生物醫(yī)學(xué)工程博士出身，兼任北大、上交大博導(dǎo)并擁有包括IEEE EMBS上海區(qū)副主席等頭銜，張繼武是極少數(shù)能拿出厚厚一本論文集的企業(yè)家，也是極少數(shù)正在從事醫(yī)療科技項(xiàng)目創(chuàng)業(yè)，卻仍不斷提醒投資人“理性看待人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的超前應(yīng)用”的“乙方”。

　　“天生的”科學(xué)家創(chuàng)業(yè)了

　　“談到人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，說(shuō)實(shí)話，目前還是研究多于應(yīng)用。”張繼武透著一股敢說(shuō)的“學(xué)者氣質(zhì)”。他說(shuō)這是自己的優(yōu)點(diǎn)，但在商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)場(chǎng)上也往往成為自己的缺點(diǎn)，“不擅長(zhǎng)吹捧別人，也不愛(ài)忽悠人”。

　　就在前幾天，這位CEO還因?yàn)閰⒓恿艘粓?chǎng)學(xué)術(shù)論壇，聽(tīng)了很多學(xué)界大咖分享觀點(diǎn)而興奮不已，“我可能天生就適合搞學(xué)術(shù)研究，偏偏還就創(chuàng)業(yè)了。”

　　攻讀博士那會(huì)兒，每天聽(tīng)各種大神級(jí)人物的講座，他一度給自己定下了人生目標(biāo)——只要能吃飽穿暖，可以一輩子做研究。博士畢業(yè)時(shí)，張繼武已經(jīng)成為中國(guó)少有的幾個(gè)在IEEE Transaction（國(guó)際電子電氣工程協(xié)會(huì)匯刊） 上發(fā)表過(guò)兩篇論文的博士生。

　　到東北大學(xué)做博士后時(shí)，張繼武被當(dāng)時(shí)還是東大阿爾派老總的導(dǎo)師劉積仁看中，到東軟集團(tuán)做了一名員工，“科研本來(lái)是我的人生理想，到了企業(yè)后發(fā)現(xiàn)，那里的科研跟我想象的不一樣。”

　　當(dāng)時(shí)，張繼武向劉積仁申請(qǐng)一個(gè)長(zhǎng)期項(xiàng)目，但老板特別直白地告訴他，在企業(yè)，兩年的項(xiàng)目就算是一個(gè)長(zhǎng)期項(xiàng)目了。這時(shí)張繼武才發(fā)現(xiàn)，科研和產(chǎn)業(yè)科研是兩碼事兒，后者對(duì)效率、產(chǎn)品、用戶需求匹配的要求更高。

　　2002年時(shí)，這個(gè)一心想做科研的小伙子拿到了上海市杰出人才計(jì)劃的一個(gè)項(xiàng)目，他毅然向?qū)焺⒎e仁辭職，“我要繼續(xù)回去做科研”。

　　后來(lái)的一年時(shí)間里，他在中科院西安光機(jī)所當(dāng)教授、博導(dǎo)，并在自己33歲那年第一次申報(bào)中科院院士，“只是感受一下申請(qǐng)?jiān)菏康牧鞒?，之后還要繼續(xù)努力”。也正是在那一年，張繼武的命運(yùn)發(fā)生改變，他被一個(gè)獵頭朋友挖去了一家外企，一個(gè)人用3年時(shí)間把這家公司的研發(fā)中心員工帶到了300人。

　　那會(huì)兒與他一起申請(qǐng)中科院院士的“同學(xué)”，今年再次申請(qǐng)?jiān)菏?，并且很有希望獲評(píng)，“沒(méi)啥后悔的，我現(xiàn)在做的事也算對(duì)社會(huì)有點(diǎn)兒意義，能給老百姓帶來(lái)健康福祉”。

　　2013年，在與團(tuán)隊(duì)成員經(jīng)歷了臉紅、吵架、瞪眼、拍桌子等一系列掙扎后，米健醫(yī)療在全國(guó)首次提出了CIS概念，即Clinical Information System醫(yī)療信息系統(tǒng)重構(gòu)。這家“小公司”拋棄了當(dāng)時(shí)熱門(mén)但極燒錢(qián)的移動(dòng)醫(yī)療方向，轉(zhuǎn)而開(kāi)始向各大醫(yī)院推介高效的信息系統(tǒng)。

　　數(shù)據(jù)獲取或成人工智能發(fā)展瓶頸

　　張繼武告訴中國(guó)青年報(bào)·中國(guó)青年網(wǎng)記者，人工智能可以分為人的智能（即Human Intelligence）和人工的智能（Artificial Intelligence）兩大類(lèi)。前者主要依靠既有經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)圖譜，來(lái)幫助人們作出決策；后者則要從數(shù)據(jù)里挖掘隱蔽的弱相關(guān)信息，來(lái)得出某種結(jié)論。

　　米健醫(yī)療與美國(guó)梅奧醫(yī)學(xué)中心的合作，就是基于前者的一種探索。比如，根據(jù)專家們提供的經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)要求，可以得出某種疾病的一些癥狀、指標(biāo)顯像表現(xiàn)，智能儀器可以給出相關(guān)疾病的提示。

　　“這些是有用的和有效的，但是還不能稱之為人工智能，應(yīng)該是‘人的智能’，是‘專家系統(tǒng)’。真正的人工智能，需要完備的數(shù)據(jù)，而這種數(shù)據(jù)過(guò)去往往被忽視了。”張繼武說(shuō)，完備數(shù)據(jù)的獲得，將成為人工智能醫(yī)療發(fā)展的一個(gè)瓶頸，“那些與疾病弱相關(guān)的、醫(yī)生們可能并沒(méi)有注意的信息，到了AI那里，機(jī)器可以通過(guò)深層次分析來(lái)發(fā)現(xiàn)某種疾病的可能性。”

　　那些被忽視的、扔掉的數(shù)據(jù)，或許才是最有效的弱相關(guān)信息。但目前，無(wú)論是醫(yī)院還是醫(yī)生、病人，對(duì)這種數(shù)據(jù)的采集都未形成體系。“完備的數(shù)據(jù)，包括臨床表現(xiàn)，甚至一個(gè)人日常運(yùn)動(dòng)、心率、血糖、血壓等數(shù)據(jù)，都是完備數(shù)據(jù)的一部分。”張繼武說(shuō)。

　　數(shù)據(jù)獲取的另一個(gè)難點(diǎn)在于，病人和醫(yī)院、醫(yī)生，誰(shuí)也不愿意把數(shù)據(jù)拿出來(lái)共享。即便是醫(yī)院之間的數(shù)據(jù)共享都很困難，更何況是醫(yī)院與企業(yè)、病人與企業(yè)之間的數(shù)據(jù)互通。

　　“智能化是必然趨勢(shì)，數(shù)據(jù)收集的工作未來(lái)可能只有政府能做，利用區(qū)塊鏈技術(shù)來(lái)保證政府收集到的數(shù)據(jù)的安全性。”張繼武說(shuō)。

　　讓危重事件早期預(yù)測(cè)成為可能

　　就在上周，張繼武團(tuán)隊(duì)推出的“基于云和人工智能的危重事件早期預(yù)測(cè)”項(xiàng)目獲批，成為上海市經(jīng)信委第一批人工智能專項(xiàng)，拿到了由政府提供的超過(guò)600萬(wàn)元的科研經(jīng)費(fèi)。這筆資金的到來(lái)，比直接拿到某個(gè)醫(yī)院的大訂單更令張繼武興奮，“這說(shuō)明我們這支研發(fā)型的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，得到了認(rèn)可”。

　　他還記得公司在創(chuàng)辦初期，一些銷(xiāo)售員對(duì)高技術(shù)研發(fā)的不滿。“很多銷(xiāo)售過(guò)來(lái)說(shuō)，我們的信息化產(chǎn)品只能賣(mài)給大型三甲醫(yī)院，二級(jí)及以下醫(yī)院看不上。”張繼武說(shuō)，三甲醫(yī)院屬于“技術(shù)敏感型”醫(yī)院，他們對(duì)一個(gè)產(chǎn)品的技術(shù)先進(jìn)性要求極高，大專家們都喜歡用市面上最先進(jìn)的產(chǎn)品，他們對(duì)價(jià)格不敏感，“銷(xiāo)售覺(jué)得，我們應(yīng)該降低技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，再去服務(wù)二級(jí)醫(yī)院；但研發(fā)團(tuán)隊(duì)卻只想做最好的產(chǎn)品。”

　　這種時(shí)候，張繼武的“科學(xué)家”屬性被激發(fā)了出來(lái)，他給公司定調(diào)，“先服務(wù)好全國(guó)的三甲醫(yī)院再說(shuō)。”

　　“基于云和人工智能危重事件早期預(yù)測(cè)”也是一樣，它超前性地提出可以根據(jù)手術(shù)室、急診科、普通病房、居家康養(yǎng)病人上傳的各類(lèi)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來(lái)提出危重預(yù)警。

　　“一名老專家，到病房轉(zhuǎn)一圈，看到某個(gè)病人的臉色、狀態(tài)和呼吸等指標(biāo)，基本就能判斷他還能挺幾天。真正的AI+醫(yī)療技術(shù)，也應(yīng)該能通過(guò)這些弱相關(guān)指征，來(lái)提出危重預(yù)警。”張繼武說(shuō)，現(xiàn)在醫(yī)院里的病房出現(xiàn)了機(jī)器疲勞、人工疲勞的現(xiàn)象——病房里的檢測(cè)儀器在沒(méi)有綜合指征考量的情況下頻繁報(bào)警，最終都被護(hù)理人員關(guān)閉；護(hù)士們每天看著差不多病情的病人，會(huì)產(chǎn)生疲倦、懈怠。

　　而往往就在“病房疲勞”時(shí)間段里的普通病房，容易出現(xiàn)“危重事件”。“AI先學(xué)習(xí)每一個(gè)危重事件發(fā)生時(shí)病人指征參數(shù)，從中找到弱相關(guān)規(guī)律，再在遇到類(lèi)似情況時(shí)發(fā)出預(yù)警。”張繼武說(shuō)，理想狀態(tài)下，這樣的預(yù)警裝置還可以給有需要的急診人群帶回家使用，并實(shí)時(shí)上傳其回家后的健康數(shù)據(jù)。

　　“科學(xué)家、技術(shù)控創(chuàng)業(yè)總是偏理想化一些，我們最開(kāi)始的方向不一定對(duì)，但只要秉持從需求著手創(chuàng)新的理念，總體的大方向就可以不斷糾偏。”張繼武說(shuō)。

來(lái)源：中國(guó)青年報(bào)