早期，AI技術(shù)經(jīng)常在“被神化”和“被輕視”這兩個(gè)極端間游走。

直到AI技術(shù)連接上醫(yī)療場(chǎng)景，資本一擁而上，大批頂著醫(yī)療AI之名的公司在萬眾矚目中沖入醫(yī)療行業(yè)，一路高喊“顛覆”，卻一路“被教育”，資本也從火熱轉(zhuǎn)向冷清。

但隨著時(shí)間推移，醫(yī)療AI行業(yè)走過當(dāng)初懵懂的“嬰兒期”，在熱度下降的成長(zhǎng)期，卻開始顯露出可貴的“赤金”本色和創(chuàng)新力。

從玩家扎堆的肺結(jié)節(jié)到被市場(chǎng)逐漸認(rèn)可的眼底、腦卒中……連接AI技術(shù)后，醫(yī)療場(chǎng)景開始有了迭代的更多可能，既有越來越垂直的縱向應(yīng)用，突破大眾認(rèn)知的醫(yī)療AI技術(shù)，還有橫向跨界在計(jì)算機(jī)、石油、地質(zhì)等領(lǐng)域的應(yīng)用。

當(dāng)然，無論是這個(gè)行業(yè)的樂觀派還是悲觀派，有一點(diǎn)是被所有人認(rèn)可的，這條賽道大家才跑了不到十分之一的距離。

大膽想想，如果能把所有醫(yī)療AI公司的數(shù)據(jù)匯集起來，就像讓所有的潮水流向大海，那醫(yī)療AI行業(yè)也許能掀起一場(chǎng)“地震級(jí)”的新風(fēng)暴。此前醫(yī)療領(lǐng)域所有不能做，做不到的事情，都可以用新技術(shù)重新做一遍。

醫(yī)學(xué)影像AI是否還會(huì)有顛覆性創(chuàng)新出現(xiàn)？被熱議的“數(shù)字孿生”崛起，影像AI又能發(fā)揮什么作用？

5月12日晚，《財(cái)經(jīng)》·財(cái)健道聯(lián)合易凱資本，邀請(qǐng)到行業(yè)頭部企業(yè)鷹瞳科技、深睿醫(yī)療、安德醫(yī)智，在直播沙龍《“數(shù)治”時(shí)代，醫(yī)療AI有多少想象力？》中，分別就醫(yī)療影像AI的“面包和現(xiàn)實(shí)”、“詩(shī)和遠(yuǎn)方”展開深入對(duì)話。

以下為下半場(chǎng)沙龍干貨實(shí)錄：

01 醫(yī)學(xué)影像AI是否還會(huì)有顛覆性創(chuàng)新出現(xiàn)？

《財(cái)經(jīng)》雜志主筆、財(cái)健道主編楊中旭：

鷹瞳陳羽中教授曾對(duì)財(cái)健道說，通過人眼底的病灶，不僅可以預(yù)測(cè)眼部疾病，還可以分析出全身的慢性疾病風(fēng)險(xiǎn)，甚至能看出人的性別和性取向。技術(shù)如此神奇，您能否為我們進(jìn)一步介紹其背后的原理和實(shí)現(xiàn)路徑？

鷹瞳科技（Airdoc）首席醫(yī)學(xué)官陳羽中：

這個(gè)話題很有意思，突破了我們常規(guī)的認(rèn)知。視網(wǎng)膜是全身唯一可以直接無創(chuàng)觀察血管和神經(jīng)的組織，全身性的1000多種疾病、200多種常見病都可以通過眼底檢測(cè)發(fā)現(xiàn)。2017年、2018年的時(shí)候，我們做視網(wǎng)膜影像、篩查糖網(wǎng)時(shí)還好，一旦進(jìn)入高血壓和其他疾病領(lǐng)域，大家就問能看嗎？

這要問問醫(yī)學(xué)——視網(wǎng)膜是否具備這些用以檢測(cè)的生物學(xué)信息？我們讓醫(yī)學(xué)部做了一個(gè)論文匯編，囊括全世界各專家的智慧結(jié)晶，論文記錄了他們用視網(wǎng)膜影像診斷貧血、腎衰、帕金森等等各種各樣的疾病，眼科疾病就更不用說了。

其實(shí)我們不僅能看到糖網(wǎng)，還可以看糖尿病的發(fā)生概率，看準(zhǔn)確率怎么樣。總的來說是通過深度學(xué)習(xí)人工智能的技術(shù)，再加上視網(wǎng)膜固有的醫(yī)學(xué)信息，使得除了人類眼科醫(yī)生本來就能做的一些病變、疾病的識(shí)別，我們還能做到對(duì)慢性疾病本身的識(shí)別，比如阿爾茨海默病、帕金森。我們未來還會(huì)發(fā)表更多的論文，推出更多的成熟產(chǎn)品，服務(wù)于更廣大的群眾

楊中旭：醫(yī)學(xué)影像AI是否還會(huì)有顛覆性創(chuàng)新出現(xiàn)，各位嘉賓的洞察是什么？

安德醫(yī)智（BioMind）首席技術(shù)官吳振洲：

如果實(shí)現(xiàn)超智能影像的路程有一百米，其實(shí)我們現(xiàn)在還沒到十米，為什么這么說呢？以肺結(jié)節(jié)為例，每個(gè)廠家都在做，但它的假陽(yáng)性還是非常高，假陰性也比不過很多初級(jí)醫(yī)生。

這里面有一個(gè)非常關(guān)鍵的問題，那就是現(xiàn)在很多AI模型都屬于“弱智能模型”。什么叫“弱智能模型”呢？它有時(shí)候會(huì)犯一些非常簡(jiǎn)單的邏輯錯(cuò)誤、一般人類不可能犯的錯(cuò)誤。

科學(xué)現(xiàn)在也在嘗試解決這個(gè)問題，自然語(yǔ)言屆有個(gè)模型叫GPT，第一代的時(shí)候，它神經(jīng)元參數(shù)是15億個(gè)，非常巨大，這個(gè)模型的語(yǔ)音翻譯、理解能力已經(jīng)接近小孩的水平了。但是人的神經(jīng)元有850億，15億離850億還有很大區(qū)別。而次年問世的GPT3有1750億神經(jīng)元參數(shù)，已經(jīng)是人類神經(jīng)元的兩倍了。這么大的模型在結(jié)合海量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練成后，發(fā)生一個(gè)有趣的超智能現(xiàn)象，就是它可以通過演示就能理解數(shù)據(jù)規(guī)律，而不需要對(duì)模型進(jìn)行再訓(xùn)練。比如你告訴他1+1 的3倍是6，問他2+3的3倍等于多少，它會(huì)說等于15，在沒有數(shù)據(jù)訓(xùn)練的情況下，沒有人告訴它問題邏輯是什么，它就能自己“理解”問題，有了“自覺”。

之前AI的神經(jīng)元數(shù)量都只有人腦神經(jīng)元數(shù)量的千分之一、百分之一，現(xiàn)在兩者達(dá)到同樣數(shù)量級(jí)級(jí)的時(shí)候，這個(gè)模型就似乎有點(diǎn)人的“意識(shí)”在里面。醫(yī)療影像也是一樣。

接下來的關(guān)鍵是如何讓AI模型的神經(jīng)元擴(kuò)展得更大，如何把更多的數(shù)據(jù)放在一起學(xué)習(xí)。醫(yī)療AI行業(yè)目前基本上都是各自為政，每家各有一兩萬的數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)模型。有沒有可能未來大家把數(shù)據(jù)集合在一起做出一個(gè)大模型呢？這個(gè)大模型絕對(duì)有可能解決現(xiàn)在遇到的弱智能問題，做到接近類人的境界。我覺得達(dá)到這樣的境界，才能給予基層醫(yī)院更多的賦能，讓基層醫(yī)院相信AI給出的結(jié)果和診斷。

深睿醫(yī)療聯(lián)合創(chuàng)始人&首席技術(shù)官李一鳴：

咱們可以從窄一點(diǎn)的醫(yī)學(xué)影像角度來講這個(gè)問題。其實(shí)CT這些設(shè)備的成像原理，都是射線穿透組織，產(chǎn)生衰減，形成電子信號(hào)，基于電子信號(hào)再轉(zhuǎn)成數(shù)字信號(hào)，再把數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)成圖像信號(hào)。

為了照顧人眼，這一系列工作有很多折中和損耗。人眼能分辨256色，為了供人眼更好的觀測(cè)，信號(hào)轉(zhuǎn)化過來最后變成只有256個(gè)色階。從AI角度來講，本質(zhì)上它是以計(jì)算設(shè)備作為載體，計(jì)算設(shè)備比人體相對(duì)更有優(yōu)勢(shì)——計(jì)算快、存儲(chǔ)量大，遺憾的是，它沒有智能，所以它只能干一些指令明確的事情。

但是今天有了人工智能以及深度學(xué)習(xí)的技術(shù)和手段之后，AI在計(jì)算設(shè)備上又疊加了智能的屬性，這一點(diǎn)是非常大的突破。我們從人的角度不適合做或者做不到的事情，今天我們都有必要把它翻出來，看看新的技術(shù)能不能去解決。

比如說未來的影像設(shè)備是不是可以把原始的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)、輸出，供AI做更好的應(yīng)用？再比如說現(xiàn)在有更多的探測(cè)的智能終端，是不是可以產(chǎn)生更大量的實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)？因?yàn)橛辛薃I能夠處理還能夠快速反應(yīng)。

2017年底，我去美國(guó)參加NIPS會(huì)議（Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems，即神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì)，是一個(gè)關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算神經(jīng)科學(xué)的國(guó)際會(huì)議），當(dāng)時(shí)谷歌大腦的科學(xué)家講的話我印象非常深刻，他說他們?cè)谟肁I算法做可控的核聚變，這是很了不起的突破。這就促使我想醫(yī)療有很多這樣的場(chǎng)景，受限于人體現(xiàn)在不能產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，不能實(shí)時(shí)產(chǎn)生數(shù)據(jù)，這些都是未來我們可能有機(jī)會(huì)做一些顛覆性的事情。

02 數(shù)字孿生醫(yī)療應(yīng)用崛起的時(shí)代，影像AI大有可為？

楊中旭：《易凱資本2022中國(guó)健康產(chǎn)業(yè)白皮書》中提到“數(shù)字孿生”概念，這個(gè)概念和近期比較火爆“元宇宙”有共通之處，醫(yī)療領(lǐng)域“數(shù)字孿生”是什么？在這一方面，影像AI是否大有可為？

易凱資本合伙人、健康產(chǎn)業(yè)聯(lián)席負(fù)責(zé)人李鋼：

各位可能還記得《鋼鐵俠》中有一個(gè)場(chǎng)景，主角新到了一個(gè)裝置，他覺得看不清楚就用手一散，整個(gè)裝置的每一個(gè)零件就出現(xiàn)在他的視線里。如果有喜歡汽車的朋友，你想研究發(fā)動(dòng)機(jī)，你可以用手一揮，發(fā)動(dòng)機(jī)的每一個(gè)零件都分開，你可以站在每一個(gè)零件面前拿下來看，有沒有改進(jìn)的空間，這個(gè)東西是不是方的可以改成圓的，這是科幻電影里的事情。但是我可以告訴大家，這個(gè)事情在今天是完完全全可以做到的。

我們可以換一個(gè)想法，如果不是發(fā)動(dòng)機(jī)，而是心臟，是大腦，是一個(gè)頭顱，我們也可以用這種方式。比如說陳羽中教授當(dāng)年作為醫(yī)生，和另外一個(gè)醫(yī)生或者和患者溝通腦部腫瘤，可能患者也聽不懂你在說什么，或者和你溝通的醫(yī)生，一個(gè)在北京，一個(gè)在紐約，你們都可以戴上VR的眼鏡，在同樣的虛擬的room里面，把腦腫瘤完全打開，看到腫瘤組織在大腦的什么位置上，模擬怎么做這個(gè)手術(shù)，做完之后大腦會(huì)變成什么樣，大家想一想這個(gè)場(chǎng)景會(huì)不會(huì)非常exciting。

我一個(gè)好朋友公司是DataMesh，做數(shù)字孿生服務(wù)，在全球可以排前三。他給我看了一個(gè)臺(tái)灣醫(yī)院的應(yīng)用，就是我剛才講的場(chǎng)景。

第二個(gè)想一想，2012年的時(shí)候美國(guó)NASA就給出了數(shù)字孿生的概念，用各種模型、傳感器，傳感器拿到的數(shù)據(jù)，包括歷史數(shù)據(jù)，最后通過多維度的仿真形成一個(gè)產(chǎn)品的鏡像，這是最簡(jiǎn)單的講法。如果我有足夠多的傳感器和數(shù)據(jù)，包括依靠于AI的算法可以把物理上存在的人變成一個(gè)數(shù)字人，你的血流，你的脈搏，你所有的生命體征完全可以變成虛擬患者，在這個(gè)時(shí)候我們的醫(yī)療器械，我們的新藥很多臨床試驗(yàn)其實(shí)都是可以以虛擬人為基礎(chǔ)去做的，而數(shù)字孿生的真正的愿景我覺得有一句話非常好，就是在計(jì)算機(jī)模型上犯錯(cuò)誤而不是在人身上，所以這一點(diǎn)我相信不管是從成本還是從效率，都會(huì)帶來很多有意思的話題。

李一鳴：我首先認(rèn)為這是一個(gè)非常好的愿景，我們通過各種各樣的手段，仿真算法結(jié)合技術(shù)，把人從物理實(shí)體變成數(shù)字的虛擬化的人體，這樣的話我們可以在上面去做很多的實(shí)驗(yàn)，我認(rèn)為這絕對(duì)是未來發(fā)展的一個(gè)大的趨勢(shì)，只不過我們現(xiàn)在可能是正走在這個(gè)路上。

影像也是，影像可能更直接一些，通過影像的設(shè)備把人體直接進(jìn)行掃描形成數(shù)字化的解剖結(jié)構(gòu)的顯示，這樣的話相當(dāng)于我們可以更好地觀測(cè)人體的變化，從而幫助診斷和治療。我感覺這個(gè)事情是在拼圖的過程中，大家都從各自的角度向終極去努力，在這個(gè)過程中我們也能夠同樣踐行這個(gè)概念，更早地產(chǎn)生一些落地的結(jié)果，因?yàn)楹芏嗵囟ǖ膱?chǎng)景可能仿真，包括利用傳感器給建設(shè)成數(shù)字孿生的實(shí)體來講，其實(shí)難度很低。但是在臨床的價(jià)值上可能未必低。

比如說我們現(xiàn)在做肝癌的手術(shù)治療規(guī)劃的產(chǎn)品，我們通過數(shù)字影像的檢查，把組織、器官，包括相應(yīng)的血管重建完之后找到病灶，我再對(duì)于現(xiàn)有的醫(yī)療器械的模擬找到最佳的手術(shù)方案，這樣的話就是在數(shù)字上能夠做的對(duì)于數(shù)字孿生概念的驗(yàn)證，AI醫(yī)療領(lǐng)域的人可能都有這樣的夢(mèng)想。夢(mèng)想很遠(yuǎn)，但是并不意味著我們?cè)谥型局惺裁炊甲霾涣耍覀冊(cè)谥型究梢哉乙恍┖芴囟ǖ膱?chǎng)景，找一些特定的臨床應(yīng)用，我們可以把這個(gè)概念完全地轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品，進(jìn)一步去驗(yàn)證我們這個(gè)大的愿景是正確的也是光明的。

陳羽中：第一，醫(yī)科大學(xué)很早就在做數(shù)字人相關(guān)的技術(shù)探索，一個(gè)人像CT切片一樣，整體組成一個(gè)數(shù)字人，當(dāng)年還是一個(gè)很宏大的構(gòu)想，其實(shí)就是現(xiàn)在的孿生醫(yī)療的狀態(tài)。

第二個(gè)，現(xiàn)在講是十年前，脊柱外科風(fēng)險(xiǎn)最高的手術(shù)是做頸椎（四肢骨折是相對(duì)比較簡(jiǎn)單的手術(shù)）。跟病人講清楚這個(gè)手術(shù)其實(shí)很困難，因?yàn)椴弊颖緛砭秃苄?，看不清楚。?dāng)時(shí)有3D打印，打印出一套骨骼模型，相關(guān)醫(yī)生拿著模型跟病人講，我要給你做這樣的手術(shù)，不過當(dāng)時(shí)這種方式算院外收費(fèi)不算院內(nèi)收費(fèi)，所以遭到了醫(yī)政管理部門的強(qiáng)力阻止。

事實(shí)上我覺得這兩件事都有價(jià)值，目前還處于比較初級(jí)的階段，不僅僅是醫(yī)科學(xué)生學(xué)解剖的時(shí)候，不用動(dòng)尸體就可以去學(xué)習(xí)等等這樣一個(gè)作用，當(dāng)我們參數(shù)更多、維度更多的時(shí)候就可以進(jìn)入更加高級(jí)的階段，比如器械選擇、藥物臨床試驗(yàn)等。另外跟病人溝通這件事情本身在醫(yī)療上非常有價(jià)值，能夠給病人以信心。當(dāng)然，從醫(yī)政和各方面的制度如何看待這個(gè)問題，可能還是有蠻長(zhǎng)的一段路要走。

吳振洲：我就補(bǔ)充一點(diǎn)，很多很厲害的專家，一生積累的巨大知識(shí)財(cái)富，在生命最后一天都化為灰燼了。能不能把這些專家這么多年的知識(shí)、信息數(shù)字化，變成一個(gè)數(shù)字孿生，讓他在平行宇宙里面繼續(xù)活下去，這個(gè)場(chǎng)景未來有可能實(shí)現(xiàn)。美劇《上載新生》講的就是這個(gè)。

楊中旭：三十幾年前腹腔鏡技術(shù)剛開始其實(shí)受到了非常大的阻力，哪怕是在醫(yī)學(xué)界內(nèi)部很多醫(yī)生也是反對(duì)的，但后來這一技術(shù)進(jìn)步給患者減少了非常多的痛苦，這讓我們有一個(gè)感受，就是在產(chǎn)業(yè)發(fā)展的初期應(yīng)該給予一定的泡沫，當(dāng)然我們不能給它太大的泡沫，但是也不能政策收得太緊，讓行業(yè)“缺水”死掉。

現(xiàn)在是AI的時(shí)代，我們應(yīng)該給這個(gè)行業(yè)以一個(gè)適度寬松的環(huán)境來鼓勵(lì)它繼續(xù)前行，這是一個(gè)外行人簡(jiǎn)短的總結(jié)。

（本文由財(cái)健道團(tuán)隊(duì)根據(jù)視頻號(hào)直播內(nèi)容整理，經(jīng)嘉賓授權(quán)發(fā)布）

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